SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.19 número5Impactos económicos del turismo de cruceros: Un análisis del gasto de los pasajeros de cruceros que visitan el Caribe colombiano índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Articulo

Indicadores

  • No hay articulos citadosCitado por SciELO

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Bookmark


Estudios y perspectivas en turismo

versión On-line ISSN 1851-1732

Estud. perspect. tur. vol.19 no.5 Ciudad Autónoma de Buenos Aires sep./oct. 2010

 

DOCUMENTOS DE BASE

Segmentación post hoc del mercado turístico español
Aplicación del análisis cluster en dos etapas

Sérgio Dominique Ferreira Lopes*
Antonio Rial Boubeta**
Jesús Varela Mallou***

Universidad de Santiago de Compostela – España

* Doctor en Marketing por la Universidad de Santiago de Compostela. Profesor en el Instituto Politécnico do Cávado e do Ave. Escola Superior de Gestão Portugal. E-mail: sergiodominique.ferreira@usc.es.
** Doctor por la Universidad de Santiago de Compostela, Centro de Investigación de Psicologia do Consumidor e do Usuário (PSICOM), Universidad de Santiago de Compostela. E-mail: antonio.rial.boubeta@usc.es.
*** Doctor por la Universidad de Santiago de Compostela, Área de Psicologia do Consumidor e do Usuário (PSICOM), Universidad de Santiago de Compostela. E-mail: jesus.varela.mallou@usc.es

Resumen: Es innegable la importancia del turismo en la economía de países como Portugal, España y Francia, concretamente, en el Producto Interno Bruto y en la creación de empleo. Asimismo, el turismo en estos países potencia un crecimiento sustentable equilibrado. Así, la perspectiva del Marketing Turístico surge como un paradigma compartido por las potencias turísticas internacionales. Establecer una política de Marketing Turístico presupone conocer las necesidades y preferencias de los turistas, de modo de orientar de forma óptima las estrategias llevadas a cabo por los gobiernos y organizaciones responsables de la gestión de recursos turísticos, sean ellos naturales, humanos o infraestructurales. El principal objetivo del presente estudio es ilustrar las ventajas asociadas a la aplicación de técnicas multivariadas, el Análisis Cluster en dos fases, realizando una segmentación a posteriori (post hoc) basada en las preferencias de los turistas españoles. Los resultados obtenidos permitieron identificar 5 clusters: los Culture Seekers, que se caracterizan por preferir destinos con una alta oferta cultural; los Culture Seekers oriented by Low Prices, turistas que prefieren destinos con elevada oferta cultural y precios accesibles; los Sun and Tranquility Seekers, que son turistas que buscan destinos de sol, con ambientes tranquilos; los Sun and Night Lovers, referente a los turistas que prefieren destinos de sol, con elevada oferta de diversión nocturna; y los Night Lovers oriented by Low Prices, que son turistas que buscan destinos con elevada oferta de diversión nocturna y precios accesibles.

PALABRAS CLAVE: Marketing turístico; Segmentación post hoc; Análisis cluster; Preferencias.

Abstract: Post Hoc Segmentation of the Spanish Tourist Market. An Application of Cluster Analysis in Two Stages. The importance of tourism to the economies of several countries worldwide is undeniable. For countries such as Portugal, Spain and France, the importance of tourism is quite relevant in its Gross Domestic Product and job creation. In this sense, the income from tourism in these countries helps to achieve a sustainable balanced growth. In this context, to follow a strong focus on Tourism Marketing emerges as a paradigm shared by the leaders in terms of international tourism incomes. Consequently, following a policy of Tourism Marketing requires precise knowledge of the needs and preferences of tourists in order to optimally guide the strategies undertaken by governments and organizations responsible for the management of tourism resources (natural, human or infrastructure). Thus, the main objective of the present study is to illustrate the advantages of applying multivariate techniques, in this case, the Cluster Analysis in two phases. Therefore, the authors performed a post hoc segmentation based on the preferences of the Spanish tourists. The results show the existence of 5 clusters: the Culture Seekers – tourists that prefer destinations with high cultural offer - Culture Seekers oriented by Low Prices – the same as the last one, but with lower prices - Sun and Tranquility Seekers, the ones who prefer destinations with Sun and Tranquility, Sun and Night Lovers that prefer destinations with sun and high offer of night fun, Night Lovers oriented by Low Prices, the same as the last one but they oriented their choices by lower prices.

KEY WORDS: Tourism marketing; Post hoc segmentation; Cluster analysis; Preferences.

INTRODUCCIÓN

En los últimos años, el turismo se ha convertido en uno de los sectores más relevantes de la economía mundial (Ferreira, Rial e Varela, 2009; Rial, Ferreira e Varela, 2010). De acuerdo con la Organización Mundial del Turismo (OMT, 2009), en el año 2008 el número de llegadas por turismo internacional ascendió a los 924 millones, representando un aumento del 2% (16 millones) respecto del año 2007. Mientras que los ingresos aumentaron un 1.7 % respecto del año 2007, llegando a 624 mil millones de euros. Sin embargo, en el año 2009 se produjo una merma debido a la reciente crisis económico-financiera (Ferreira, Rial & Varela, 2009; Rial, Ferreira & Varela, 2010). En el caso de España, el sector turístico contribuyó con 106.374 millones de euros al Producto Interno Bruto (PIB) nacional (INE, 2008), brindando empleo a más de 2 millones de trabajadores (IET, 2009).

En consecuencia, la gestión de la oferta turística de varios destinos (países o regiones) ha inspirado diversos estudios en el ámbito del Marketing turístico, los cuales concluyen en que administrar recursos humanos, naturales e infraestructurales desde ese punto de vista permite optimizar y maximizar los efectos. No obstante, aún existen muchos destinos turísticos que no se guían por las estrategias del Marketing Turístico, o sea por estrategias de I + D + I (investigación de mercado, desarrollo de metodologías e investigaciones innovadoras) que permitan conocer en profundidad las preferencias y necesidades, reales y latentes, de los posibles consumidores (target).

En este contexto, aproximarse al estudio del mercado turístico desde el enfoque del Marketing se convierte en una importante ventaja competitiva. Por lo tanto, más allá de los modelos teóricos relativos al turismo, uno de los grandes objetivos de los investigadores es el desarrollo y adaptación de metodologías a las necesidades existentes en el sector turístico que sean capaces de proporcionar la información necesaria del mercado. En última instancia, los avances realizados en el ámbito de las investigaciones turísticas intentan permitir la planificación basada en estrategias de manera rigurosa (Valls, 1992; Bordas & Rubio, 1993; Picón & Varela, 2000; Bigné & Sánchez, 2001; Bigné, Sánchez & Sánchez, 2001; Gallarza, García & Saura, 2002; Varela, Picón & Braña, 2004; Varela, García, Manzano & Rial, 2006; Rodríguez & Molina, 2007; Rial, García & Varela, 2008; Merinero & Pulido, 2009).

MODELOS DE DECISIÓN DE COMPRA DE PRODUCTOS TURÍSTICOS

Existen distintas variables y procesos psicológicos que afectan las etapas del proceso de la compra turística. Por lo tanto, es pertinente analizar cómo se comportan los diferentes tipos de turistas al momento de optar por un determinado producto turístico en detrimento de otro.

Hace varios años que se formularon teorías clásicas que defienden que el proceso de decisión varía según el tipo de compra, a través de dos fundamentos (Assael, 1987):

  • La implicación: se refiere a la importancia (subjetiva) que cada consumidor atribuye a una determinada compra concreta. La subjetividad inherente a la importancia concedida se debe a las actitudes que cada sujeto-consumidor presenta frente a cada categoría de productos, así como a los costos y esfuerzos que son necesarios para adquirir ese producto.
  • La discriminación entre marcas: son las diferencias percibidas por los consumidores sobre las diversas marcas que venden determinado producto/servicio. Este fenómeno está íntimamente relacionado con la calidad percibida asociada a los productos de cada marca. También esto es subjetivo, ya que la calidad percibida tiende a variar entre los consumidores.

Es a través de la combinación de estas dos dimensiones que se pueden identificar cuatro tipologías de comportamiento de compra:

i. El comportamiento de compra complejo: alta implicación y alta discriminación de marcas.
ii. El comportamiento de reducción de disonancias: alta implicación y baja discriminación
entre marcas.
iii. La compra repetida: baja implicación y alta discriminación entre marcas.
iv. Demanda variada: baja implicación y baja discriminación.

Narayama y Markin (1975) observaron que después de que el consumidor toma consciencia de una determinada necesidad tiende a buscar información sobre qué marcas comercializan el producto que necesitan. Y son precisamente esas marcas las que tendrán en cuenta al momento de tomar la decisión de compra.

Schiffman y Kanuk (1991) elaboraron, de forma sistematizada y en términos clásicos, un esquema (Figura 1) que demuestra la manera en los diversos factores y variables influyen en los consumidores para decidir la compra. Ellos se refieren a que según el nivel de implicación de la compra la búsqueda de información y la evaluación de alternativas se producirán de forma más o menos compleja. En la práctica, cuando se trata de una compra cotidiana, de baja implicación, los mecanismos mentales son prácticamente automáticos. Cuando se trata de compras con elevada implicación (precio elevado) como un producto turístico considerado caro para el consumidor, aumenta su necesidad de información para disminuir las disonancias que lo puedan afectar.


Figura 1: Proceso de toma de decisiones de consumo

Considerando que no todos estos procesos y variables son directamente observables, existen diferentes modelos explicativos; y cinco de los más importantes modelos contemplan las referidas variables:

  • El modelo de Nicosia o modelo de las comunicaciones empresariales.

  • El modelo de Howard-Sheth o modelo de aprendizaje.

  • El modelo de Engel, Kollat e Blackwell (EKB) o modelo de interacción.

  • El modelo de Bettman o modelo de procesamiento de la información.

  • El modelo de Howard o modelo de los componentes básicos.

El modelo de Howard e Sheth (1969), representado en la Figura 2, es designado por Consumer Decision-Making como el de mayor consenso, en términos clásicos, debido a que parte de las 3 situaciones más comunes en el turismo:

  • EPS (Extensive Problem Solution): es un problema extensivo asociado a un nuevo tipo de producto, generalmente algo innovador para el consumidor.

  • LPS (Limited Problem Solution): es un problema con dimensión limitada, que ocurre cuando el consumidor está indeciso respecto de la elección de una de las marcas que ofrece un producto ya conocido.

  • RPS (Rutinary Problem Solution): un problema cotidiano en la compra de un producto que existe ya hace mucho tiempo en el mercado, con diferentes marcas.


Figura 2: Modelo Consumer Decision-Making

Aplicando este modelo al contexto práctico del turismo, la compra de un producto turístico desde el punto de vista de un Extensive Problem Solution (EPS) no será lo más adecuado. Se puede incluir en el ámbito del Rutinary Problem Solution (RPS), ya que existen casos en los cuales la compra del pasaje de avión es frecuente; mientras que la elección del destino turístico a visitar se puede incluir en el Limited Problem Solution (LPS) porque son muchos los destinos turísticos existentes en el mercado. Este modelo supone cuatro importantes etapas en el proceso de decisión del consumidor:

1. Información: en esta etapa el consumidor busca datos sobre un determinado producto.
2. Reconocimiento de la marca: el sujeto reconoce las marcas que pueden ofrecer el producto deseado.
3. Intención: en esta etapa el consumidor formula mentalmente la intención de optar por una de las marcas que consideró, en base a la confianza y las actitudes frente a todas las marcas.
4. Compra: finalmente, el consumidor compra el producto de la marca que le inspiró cierto equilibrio entre la confianza que deposita en ella y las actitudes favorables.

Las actitudes son un elemento subyacente en todo el proceso de decisión de compra de un producto turístico y se constituyen como uno de los elementos más importantes de las decisiones de compra. En el contexto turístico se reflejan a través de las preferencias manifestadas por los turistas. Si se analizan esas preferencias es posible predecir sus comportamientos de compra. En este ámbito, varios autores destacan las ventajas asociadas a la segmentación basada en las preferencias de los consumidores-turistas, o sea, basándose en un proceso de segmentación a posteriori (post hoc) en detrimento de una segmentación a priori, basada en variables socio-demográficas.

Segmentación según los beneficios o la satisfacción

De acuerdo con Haley (1968), es importante segmentar el mercado en base a las expectativas y preferencias de los consumidores en el uso del producto. Por ejemplo, en términos de comportamientos turísticos, las justificaciones para viajar pueden ser:

  • Una visita a familiares, amigos o conocidos.

  • Visita a ciudades o aldeas.

  • Participación en fiestas.

  • Descubrir la naturaleza.

  • Actividades al aire libre (pesca, canotaje, vela, etc.).

  • Estadía en centros de vacaciones, etc.

Es decir, que la orientación para la compra de un producto turístico tiende a basarse en ofertas (productos) turísticas concretas; por ejemplo, productos caracterizados por la oferta cultural dada, por la oferta gastronómica típica y de calidad, por las playas de calidad, etc.

De esta forma, conocer con detenimiento los beneficios que los consumidores esperan de un producto turístico permite a los profesionales crear estrategias empresariales a medida de los intereses de los consumidores.

Segmentación sobre la base de las preferencias de los consumidores

La segmentación sobre la base de las preferencias de los consumidores está incluida en el tipo de segmentación post hoc y tiende a ser cada vez más utilizada, dado que los consumidores tienden a presentar preferencias por productos y servicios cada vez más heterogéneos más allá de que tengan las mismas características psico-demográficas o socioeconómicas (Picón & Varela, 2000; Picón, Varela & Lévy, 2004; Varela, Picón & Braña, 2004; Ferreira, Rial & Varela, 2009).

En este sentido, segmentar el mercado sobre la base de las preferencias de los consumidores permite a las organizaciones agrupar a los consumidores según sus preferencias homogéneas y sus preferencias grupales heterogéneas. Así se permitirá el desarrollo de estrategias de Marketing-Mix (producto, precio, comunicación, distribución, etc.) diferenciadas para cada grupo.

Este tipo de segmentación a posteriori (post hoc) se diferencia del proceso de segmentación tradicional (a priori) porque tiende a basarse en la segmentación sobre la base de las características socio-demográficas y económicas de los consumidores. La principal crítica realizada a este tipo de segmentación es el hecho de que, por ejemplo, un turista joven (25 años) puede elegir un destino que tenga una elevada oferta cultural y lo mismo puede hacer un turista de 60 años (tradicionalmente asociado a los destinos con elevada oferta cultural). De forma contraria, otros dos turistas de 25 y 60 años pueden apreciar destinos turísticos que ofrecen una variada oferta de diversión nocturna.

Existen varios autores en el ámbito de la segmentación de mercados que consideran al Análisis Cluster una metodología que presenta innumerables ventajas al momento de detectar grupos de consumidores diferenciados por sus preferencias (Wittink & Cattin, 1989; Wittink et al., 1994; Picón& Varela, 2000; Picón, Varela & Lévy, 2004; Ferreira, Rial & Varela, 2009).

METODOLOGÍA

La muestra está constituida por 700 sujetos (354 hombres y 346 mujeres), con edades comprendidas entre los 20 y los 70 años (Media=43.29; Desviación Típica=14.01). La selección de la muestra fue realizada mediante un método de muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional por comunidad autónoma, sexo, edad. El nivel de confianza es de 95% (Z=1.96; p=q=50) y el error de muestreo de ±3.7%.

Finalmente cabe destacar que el 17.3% de los sujetos provenía de la Comunidad Autónoma de Andalucía, el 2.7% de Aragón, el 2.3% de Asturias, el 2.6% de Baleares, el 4.4% de Canarias, el 1.3% de Cantabria, el 5.4% de Castilla y León, el 4.3% de Castilla-La-Mancha, el 16% de Cataluña, el 10.7% de Valencia, el 2.6% de Extremadura, el 6.1% de Galicia, el 14% de Madrid, el 3% de Murcia, el 1,3% de Navarra, el 4.9% del País Vasco, y el 1.1% de La Rioja.

La información fue recogida a través de una entrevista telefónica asistida (CATI) que duró entre 12 y 15 minutos. El trabajo se realizó durante los meses de enero y febrero de 2010. La selección de las variables presentes en la entrevista respondió a una cuidada revisión bibliográfica sobre las características funcionales y psicológicas más importantes de la imagen de destinos turísticos (Gallarza et al, 2002), así como otros estudios similares (López, Rial, García & Varela, 2002; Picón, Varela & Lévy, 2004; Ferreira, Rial & Varela, 2009). Estos trabajos se realizaron sobre el mismo universo de estudio (turistas españoles) y con muchas variables en común, por lo tanto la naturaleza de la escala es aceptable.

Para el presente trabajo se seleccionaron las siguientes variables: Tipo de destino (playa, montaña, urbano, rural, etc.), clima agradable, oferta cultural, precios accesibles y oferta de recreación y diversión nocturna.

Cada entrevistado debió atribuir a cada variable un valor de entre 0 y 10, según cuán importante la consideraba. Seguidamente, se llevó a cabo un análisis cluster jerárquico exploratorio, con el método de Ward; partiendo de una hipótesis inicial: la existencia de entre 3 y 8 clusters. La solución seleccionada fue de 5 clusters en base a la lectura del dendograma (representación gráfica que mejor ayuda a interpretar el resultado de un análisis cluster) y por los resultados lógicos obtenidos en base a esta solución.

Seguidamente, se realizó un segundo análisis cluster, a través del método de k-medias, utilizando las medias de los 5 clusters como el centro inicial de cada cluster. Hay que destacar que el método de k-medias es considerado, generalmente, como el método más robusto disponible en el paquete estadístico SPSS (Punj & Stewart, 1983).

PRESENTACIÓN DE RESULTADOS

Identificación de los grupos (clusters)

Se recurrió al Algoritmo Cluster presente en el SPSS 16.0 para identificar los grupos de turistas que se diferencian por el hecho de conceder diferente importancia a las variables analizadas. De este modo, se comprobó la existencia de cinco clusters que presentaban diferentes combinaciones de las variables más importantes al momento de elegir un producto/destino turístico. Los resultados presentados en las Tablas 1 y 2 muestran que los clusters presentan una correcta variabilidad de los mismos y que éstos están bien diferenciados.

Tabla 1: Distancias entre los centros de los clusters después de aplicar el método k-medias

Tabla 2: Variabilidad de las pruebas F de los 5 atributos (variables) entre los 5 clusters (obtenidos a través del método de k-medias)

Como es posible verificar a través de la Tabla 2, el atributo turístico o la variable que más distingue a los clusters es el precio con una prueba f asociada de 31.713, seguido muy próximamente de la oferta cultural existente en el destino turístico, con una f asociada de 31.005. En tercer lugar surge el tipo de destino como atributo que más contribuye a distinguir los clusters, con un valor de f de 25.143. Luego está el atributo oferta cultural (f=21.608) y el clima con un valor de f de 18.921.

Caracterización de los grupos (clusters) obtenidos

Después de identificar el número de clusters resultante y optimizarlo a través del método de k-medias, se describe con más detalle las preferencias (actitudes) inherentes a cada uno de ellos. En la Tabla 3 y en la Figura 3, se presenta la importancia media de cada cluster con respecto a cada atributo turístico considerado.

Tabla 3: Resultados de la atribución media de importancia de cada cluster por cada atributo


Figura 3: Perfil de cada Cluster comparativamente con la media general

Tipología de los turistas asociada a cada cluster obtenido

Analizando con mayor detalle y profundidad los clusters obtenidos, se llega a las siguientes conclusiones:

Cluster 1 (Culture Seekers - 21.3% de la muestra): Este primer cluster se diferencia de los demás por el hecho de atribuir mayor preferencia e importancia a un destino turístico con una elevada oferta cultural. Por lo tanto, es un cluster constituido por sujetos que atribuyen gran relevancia al destino que dispone de esa oferta cultural. Podría decirse que son turistas más exigentes en lo que respecta al producto turístico como un todo.

A través de los resultados presentes en la Tabla 4, es posible concluir que este primer cluster se caracteriza por no presentar gran preferencia por destinos con naturaleza (residuo=2) y se comprueba la preferencia que dan a la oferta cultural (residuo=2.2).

Tabla 4: Residuos estandarizados y ajustados a las variables presentes en la entrevista y los clusters considerados

Cluster 2 (Culture Seekers oriented by Low Prices - 13.1% de la muestra): Este segundo cluster se aproxima en cierta medida al anterior (1), dado que está constituido por turistas que atribuyen gran importancia a la oferta cultural presente en el destino turístico. Los sujetos que conforman este segundo cluster se diferencian de los turistas del primer cluster porque basan su elección (destino con una elevada oferta cultural) en los productos turísticos con precios más accesibles.

La Tabla 4 permite comprobar que los turistas de este segundo cluster priorizan los destinos con una elevada oferta cultural (residuo=2) y los destinos turísticos que disponen de actividades y servicio de guardería para niños (residuo=2).

Cluster 3 (Sun and Tranquility Seekers - 27.9% de la muestra): Los sujetos que pertenecen a este tercer cluster se caracterizan por atribuir gran importancia al clima agradable del destino hacia el cual viajan. Comparativamente con otros clusters, son turistas que atribuyen una gran importancia a los destinos turísticos de precios accesibles. Por otro lado, la baja puntuación obtenida en la variable oferta de recreación y diversión nocturna permite constatar que son turistas que prefieren destinos que ofrecen un ambiente tranquilo a sus turistas, en detrimento de los destinos turísticos con mucha oferta de recreación y diversión nocturna.

Cluster 4 (Sun and Night Lovers - 21.3% de la muestra): Este cluster se caracteriza, al igual que el tercer cluster, por atribuir gran importancia a los destinos turísticos con clima agradable (sol). No obstante, también le dan importancia al destino turístico que posee una elevada oferta de recreación y diversión nocturna. Es precisamente en este aspecto que los turistas de este cluster (4) se diferencian de la tranquilidad que buscan los turistas del cluster anterior (3). Complementando estos datos con los resultados de la tabla 4, se ve que los precios no son un aspecto primordial en la elección de un destino turístico (residuo para respuesta "no"=3.3).

Cluster 5 (Night Lovers oriented by Low Prices - 16.4% de la muestra): Los turistas se caracterizan por atribuir gran importancia a una elevada oferta de recreación y diversión nocturna, pero su criterio de elección del destino turístico se basa en los precios accesibles. Comparando estos resultados con los de la tabla 4, se puede decir que estos turistas no priorizan la oferta cultural (residuo para respuesta "no"=2) ni el patrimonio artístico (residuo para respuesta "no"=2.5). Por otro lado, se comprueba que son turistas que prefieren productos turísticos a precios accesibles dado que no les es fundamental la hotelería de calidad (residuo para respuesta "no"=2.1).

Los perfiles anteriormente caracterizados se pueden observar de forma más precisa en la Figura 3.

De acuerdo con Haberman (1973), es posible conocer la existencia de diferencias significativas entre las respuestas dadas a través de los residuos estandarizados corregidos. Cuando el valor obtenido en las pruebas de asociación entre dos categorías (que definen el valor de una célula) es superior a ±1.96, se confirma la existencia de diferencias significativas.

A continuación se cruzan los 5 clusters identificados anteriormente con otras variables presentes en la entrevista. Estas preguntas identifican, de forma concreta, comportamientos turísticos manifestados por los sujetos y permiten describir con mayor detalle los comportamientos de cada uno de los clusters obtenidos.

CONCLUSIONES

La innegable importancia del sector turístico para la economía y la balanza comercial internacional es evidente. Su peso en el Producto Interno Bruto de muchos países, así como su contribución en la creación de empleo, es decisivo para la salud económico-financiera y social de diversos países.

En este contexto, países como Estados Unidos, Francia, España, Grecia y Portugal dependen fuertemente de los ingresos provenientes del sector turístico para alcanzar un crecimiento económico sustentable. En este ámbito, considerar el enfoque del Marketing Turístico, basado en una política estratégica de I + D + i (Investigación, Desarrollo e Innovación metodológica multivariada y flexible), permite estudiar las idiosincrasias del sector turístico.

En consecuencia, el presente trabajo pretende ilustrar y evidenciar las potencialidades asociadas a la aplicación del Análisis Cluster en dos etapas (recurriendo al método de k-medias), complementando los resultados obtenidos a través de la propuesta de Haberman (1973) que permite describir con mayor detalle los Clusters obtenidos con otras respuestas que dieron los turistas entrevistados.

Los resultados obtenidos permitieron identificar 5 Clusters de turistas (españoles) bien diferenciados en lo que respecta a la importancia otorgada a los diversos atributos turísticos considerados y las preferencias manifestadas sobre los comportamientos turísticos.

En síntesis, fue posible identificar un primer cluster, denominado Culture Seekers, que se puede describir esencialmente por dar primacía a los destinos turísticos que presentan una elevada oferta cultural. Un segundo cluster, designado como Culture Seekers oriented by Low Prices, que también se caracteriza porque los turistas prefieren destinos turísticos que tengan una elevada oferta cultural con precios accesibles. Simultáneamente, son turistas que atribuyen gran importancia a la oferta de actividades y servicios de guardería para niños. El tercer cluster se caracteriza por turistas que prefieren destinos con clima agradable (sol) y tranquilidad. El cuarto cluster también prefiere destinos con clima agradable (sol), pero con una elevada oferta de recreación y diversión nocturna (el precio no está entre los atributos más relevantes). El quinto cluster obtenido también da gran importancia a la elevada oferta de recreación y diversión nocturna, pero prioriza los productos turísticos con precios accesibles.

Cabe destacar que la caracterización a través de variables socio-demográficas podría haberse tenido en cuenta, sin embargo aquí sólo se quiso mostrar que es posible realizar una segmentación en base a las preferencias de los consumidores. La caracterización de los clusters obtenidos a través de variables socio-demográficas podría generar confusión en los profesionales que tienden a realizar este tipo de aproximaciones.

En definitiva, recurrir a procedimientos estadísticos avanzados y, simultáneamente, flexibles en el análisis de datos, permite obtener resultados rigurosos y coherentes. En consecuencia, los resultados obtenidos permitieron a los investigadores y profesionales responsables de la gestión turística de países como Portugal (importante mercado receptor de turistas españoles), crear estrategias de Marketing-Mix ajustadas a las necesidades y preferencias de los turistas españoles. Los resultados obtenidos son congruentes con otros trabajos como los de Varela y Picón (2000) o Varela, Picón y Braña (2004).

En este sentido, desarrollar una estrategia de comunicación y promoción, de Marketing, diferenciada en su base y que coincida con las preferencias identificadas en el presente estudio podría ser un buen inicio. De forma más concreta, comunicar y promover una zona turística como Galicia (conocida por su Catedral declarada patrimonio cultural y artístico) como afirman Rial, García y Varela (2008), podría captar turistas del cluster Culture Seekers.

Simultáneamente, podría el mismo destino turístico captar al cluster Culture Seekers oriented by Low Prices, pero con un nivel menor de la variable duración de la estadía. Por ejemplo un fin de semana, dado que así el precio sería más bajo. Al tercer cluster también se le podría ofrecer un destino como Galicia, que posee sol y tranquilidad. También se le podría presentar un destino como Mallorca, que ofrece sol y una elevada oferta de recreación y diversión nocturna.

El presente trabajo considera que la existencia de estudios del mercado turístico, continuos y consistentes, realizados en los países de origen, permite un importante conocimiento sobre las necesidades y preferencias de los turistas reales y potenciales, así como la identificación de patrones de consumo emergentes.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Assael, H. (1987) "Consumer behavior and marketing action". Kent Publishing, Boston        [ Links ]

2. Bigné, E & Sánchez, I. (2001) "Evaluación de la imagen de destinos turísticos: Una aplicación metodológica en la Comunidad Valenciana". Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 10: 189-200        [ Links ]

3. Bigné, J.E., Sánchez, M. I. & Sánchez, J. (2001) "Tourism image, evaluation variables and after purchase behavior: inter-relationship" Tourism Management 22: 607-616        [ Links ]

4. Bordas, E. & Rubio, M.L. (1993) "La imagen turística de España: un modelo de gestión a largo plazo". Información Comercial Española 722(octubre): 107-118        [ Links ]

5. Ferreira, S.D., Rial, A. & Varela, J. (2009) "Post hoc tourist segmentation with conjoint and cluster analysis". Pasos, Revista de Turismo y Patrimonio Cultural 7 (3): 491-501        [ Links ]

6. Gallarza, M.G., García, H.C. & Saura, I.G. (2002) "Destination image. Towards a conceptual framework". Annals of Tourism Research 29 (1): 56-78        [ Links ]

7. Haberman, S.J. (1973) "The analysis of residuals in cross-classified tables". Biometrics, 29: 205-220        [ Links ]

8. Haley, R. (1968) "Benefit segmentation: a decision oriented research toll". Journal of Marketing, 32: 30-35        [ Links ]

9. Howard, J.A. & Sheth, J.N. (1969) "The theory of buyer behavior". Wiley and Sons, New York.         [ Links ]

10. Instituto de Estudios Turísticos (IET, 2009) En www.iet.tourspain.es        [ Links ]

11. Instituto Nacional de Estadística (INE, 2008) En www.ine.es        [ Links ]

12. López, F., Rial, A., García, A. & Varela, J. (2002) "Aplicación del análisis de contenido al estudio de la imagen de un destino turístico". Metodología de las Ciencias del Comportamiento, 17: 362-72        [ Links ]

13. Merinero, R. & Pulido, J.A. (2009) "Desarrollo turístico y dinámica relacional: metodología de análisis para la gestión activa de destinos turísticos". Cuadernos de Turismo, 23: 173-194        [ Links ]

14. Narayama, C.L. & Markin, R.J. (1975) "Consumer behavior and product performance: an alternative conceptualization". Journal of Marketing, 39(October): 1-6        [ Links ]

15. OMT (2009) "Tourism 2020 vision forecasts". World Tourism Organization        [ Links ]

16. Picón, E. & Varela, J. (2000) "Segmentando mercados con análisis conjunto: una aplicación al sector turístico". Psicothema, 12(2): 453-458        [ Links ]

17. Picón, E., Varela, J. & Lévy, J.P. (2004) "Segmentación de mercados". Prentice Hall-Financial Times, Madrid        [ Links ]

18. Punj, G. & Stewart, D. (1983) "Cluster analysis in marketing research. Review and suggestions for application". Journal of Marketing Research 20: 134-148        [ Links ]

19. Rial, A., García, A. & Varela, J. (2008) "Una aplicación metodológica para el estudio de la Imagen de Marca de un destino turístico." Pasos. Revista de Turismo y Patrimonio Cultural, 6: 1-10        [ Links ]

20. Rial, A., Ferreira, S.D. & Varela, J. (2010) "Aplicação da Análise Conjunta no Estudo das Preferências Turísticas". Revista Portuguesa de Marketing, 26        [ Links ]

21. Rodríguez, P. & Molina, O. (2007) "La segmentación de la demanda turística española". Metodología de Encuestas, 9: 57-92        [ Links ]

22. Schiffman, L. G. & Kanuk, L. L. (1991). Comportamiento del consumidor. Prentice-Hall Hispanoamérica, México        [ Links ]

23. Valls, J.F. (1992) "La imagen de marca de los países". McGraw-Hill, Madrid        [ Links ]

24. Varela, J., Picón, E. e Braña, T. (2004) "Segmentation of the Spanish domestic tourism market". Psicothema, 16(1): 76-83        [ Links ]

25. Varela, J., García, A., Manzano, V. & Rial, A. (2006) "Development of an index to assess the brand image of tourist destinations". Anales de Psicología, 22: 155-160        [ Links ]

26. Wittink, D.R. & Cattin, P. (1989) "Commercial use of conjoint analysis: an update". Journal of Marketing, 53: 91-96        [ Links ]

27. Wittink, D.R., Vriens, M. & Burhenne, W. (1994) "Commercial use of conjoint analysis in Europe. Results and critical reflections". International Journal of Research in Marketing, 11: 41-52        [ Links ]

Recibido el 23 de abril de 2010
Correcciones recibidas el 29 de mayo de 2010
Aprobado para su publicación el 08 de junio de 2010
Arbitrado anónimamente
Traducido del portugués