¿Qué es Market Basket Analysis?

El “market basket analysis” es una técnica utilizada en el ámbito del análisis de datos y la minería de datos en el campo del comercio minorista y la gestión de ventas. El objetivo principal de este análisis es descubrir patrones de asociación entre productos que suelen ser comprados juntos por los clientes. Se basa en el concepto de entender qué productos tienden a aparecer en la “cesta de la compra” de un cliente determinado.

¿Para qué sirve?

El market basket analysis tiene varios propósitos y aplicaciones en el ámbito del comercio minorista y la gestión de ventas. Algunos de los objetivos y beneficios principales incluyen:

  • Mejorar la disposición de productos en la tienda: Identificar qué productos suelen comprarse juntos ayuda a los minoristas a organizar y colocar estratégicamente los productos en las tiendas. Pueden ubicar productos complementarios cerca unos de otros para fomentar ventas adicionales.
  • Optimizar estrategias de promoción: Al entender las asociaciones entre productos, los minoristas pueden diseñar estrategias de promoción más efectivas. Pueden crear ofertas y descuentos que incentiven a los clientes a comprar productos relacionados, aumentando así el valor total de la compra.
  • Personalización y recomendación de productos: La información obtenida del análisis de la cesta de la compra puede utilizarse para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes. Las plataformas de comercio electrónico, por ejemplo, pueden sugerir productos relacionados basándose en el historial de compras del cliente.
  • Gestión de inventario: Conocer las asociaciones entre productos ayuda en la gestión de inventario. Los minoristas pueden asegurarse de mantener un inventario adecuado de productos que a menudo se compran juntos, evitando así la falta de existencias y optimizando la cadena de suministro.
  • Segmentación de clientes: El análisis de la cesta de la compra también puede contribuir a la segmentación de clientes. Identificar patrones de compra específicos puede ayudar a los minoristas a comprender mejor los comportamientos de sus clientes y adaptar estrategias de marketing a grupos específicos.
  • Toma de decisiones estratégicas: La información derivada del análisis de la cesta de la compra permite a los minoristas tomar decisiones estratégicas informadas sobre la presentación de productos, la estrategia de precios y la planificación de la oferta de productos.

¿Cómo funciona?

El análisis de la cesta de la compra utiliza algoritmos de minería de datos para identificar patrones de asociación entre productos frecuentemente comprados juntos. El proceso consta de seis etapas:

1. Preparación de datos: Recopilación de transacciones de compra y organización en una matriz.

 

2. Cálculo de medidas: Determinación de la frecuencia de coocurrencia y el soporte para evaluar la importancia de las combinaciones de productos.

 

3. Generación de conjuntos frecuentes: Identificación de conjuntos de productos que superan un umbral de frecuencia usando algoritmos como Apriori o FP-Growth.

 

4. Generación de reglas de asociación: Creación de reglas con antecedentes y consecuentes basadas en conjuntos frecuentes, utilizando un umbral de confianza.

 

5. Evaluación y selección de reglas: Evaluación de reglas mediante medidas como la confianza y el lift para seleccionar las más relevantes.

 

6. Interpretación de resultados: Interpretación de las reglas seleccionadas para obtener información valiosa sobre asociaciones y patrones entre los productos comprados por los clientes.

 

Casos de usos

En el contexto de la tecnología y el análisis de datos, market basket analysis se refiere a la técnica que examina los patrones de compra de los clientes para identificar las relaciones entre los productos que compran juntos con mayor frecuencia. Aquí hay algunos casos de uso de market basket analysis:

  1. Recomendaciones de productos:

Las tiendas en línea utilizan análisis de market basket para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes. Por ejemplo, si un cliente agrega un teléfono celular a su carrito de compras, el sistema puede sugerir automáticamente accesorios relacionados, como fundas o auriculares.     

  1. Optimización de la disposición de productos en tiendas físicas:

Los minoristas pueden utilizar market basket analysis para organizar estratégicamente los productos en sus tiendas físicas. Colocar productos relacionados en proximidad puede aumentar las ventas, ya que los clientes tienden a comprar artículos que se complementan entre sí.

  1. Ofertas y promociones personalizadas:

Las empresas pueden personalizar ofertas y promociones basadas en los patrones de compra del cliente. Por ejemplo, si un cliente compra regularmente pañales, el sistema puede ofrecer descuentos en productos relacionados, como toallitas húmedas o alimentos para bebés.

  1. Análisis de la efectividad de las campañas de marketing:

Las empresas pueden evaluar la efectividad de sus campañas de marketing mediante el análisis de market basket. Si lanzan una campaña que promociona productos específicos y observan un aumento en la compra conjunta de esos productos, pueden considerar que la campaña fue exitosa.

  1. Detección de fraudes:

En el sector financiero, el análisis de market basket puede utilizarse para detectar patrones de transacciones fraudulentas. Si un cliente realiza compras inusuales o no relacionadas entre sí en un corto período, podría indicar actividad fraudulenta.

  1. Planificación de inventario:

Comprender las relaciones entre productos puede ayudar a las empresas a planificar mejor su inventario. Si ciertos productos tienden a venderse juntos con frecuencia, las empresas pueden asegurarse de mantener un inventario adecuado de esos productos para satisfacer la demanda.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo se puede aplicar el análisis de market basket en diferentes industrias para mejorar la toma de decisiones empresariales y la satisfacción del cliente.

Ejemplo

Dedicarse al Business Intelligence o a la data mining permite destacar como un experto con poco conocimiento. En los años 90, Wal-Mart descubrió una correlación entre la compra de pañales y cerveza mediante el análisis de datos. Los compradores eran hombres de 25 a 35 años, que adquirían ambos productos los viernes por la tarde. Al colocar cervezas cerca de los pañales, las ventas aumentaron significativamente, demostrando los beneficios de la minería de datos y el análisis de la cesta de la compra. La historia, real o no, ilustra cómo datos simples pueden llevar a decisiones comerciales efectivas.

Conclusión

En conclusión, el análisis market basket es una herramienta crucial para entender los patrones de compra de los clientes.

Facilita la toma de decisiones estratégicas en áreas como la disposición de productos en la tienda, la fijación de precios, la gestión de inventarios y la personalización de estrategias de marketing. Al identificar asociaciones entre productos, las empresas pueden mejorar la experiencia del cliente, optimizar sus operaciones y mantenerse competitivas en el mercado.

 

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