Themen:

• Verwendung einer Marktkorbanalyse-Routine für das Scoring

Wie man:

• Erstellen eines Assoziationsmodells mithilfe der Warenkorbanalyse
• Erstellen von Regeln
• Erstellen eines Häufigkeitsdiagramms

Referenz:

• Ausgabe der Warenkorb-Analyse

Was ist die Warenkorb-Analyse?

Die Warenkorb-Analyse ist eine Technik, die die Stärke der Assoziation zwischen Paaren von gemeinsam gekauften Produkten ermittelt und Muster des gemeinsamen Auftretens identifiziert. Ein Zusammentreffen liegt vor, wenn zwei oder mehr Dinge zusammen auftreten.

Die Warenkorbanalyse erstellt Regeln für Wenn-Dann-Szenarien, z. B. wenn Artikel A gekauft wird, wird wahrscheinlich auch Artikel B gekauft. Die Regeln sind probabilistischer Natur oder, anders ausgedrückt, sie werden aus den Häufigkeiten des gemeinsamen Auftretens in den Beobachtungen abgeleitet. Die Häufigkeit ist der Anteil der Warenkörbe, die die interessierenden Artikel enthalten. Die Regeln können für Preisstrategien, Produktplatzierung und verschiedene Arten von Cross-Selling-Strategien verwendet werden.

Wie die Warenkorbanalyse funktioniert

Zum besseren Verständnis kann man sich die Warenkorbanalyse wie einen Einkauf im Supermarkt vorstellen. Bei der Warenkorbanalyse werden Daten auf Transaktionsebene erfasst, d. h. alle Artikel, die ein Kunde bei einem einzigen Einkauf gekauft hat. Mit dieser Technik wird ermittelt, welche Produkte zusammen mit welchen anderen Produkten gekauft wurden. Diese Beziehungen werden dann verwendet, um Profile mit Wenn-Dann-Regeln für die gekauften Artikel zu erstellen.

Die Regeln können wie folgt geschrieben werden:

If {A} Then {B}

Der Wenn-Teil der Regel (das obige {A}) wird als Antezedens und der DANN-Teil der Regel als Konsequenz bezeichnet (das obige {B}). Das Antezedens ist die Bedingung und die Konsequenz ist das Ergebnis. Die Assoziationsregel hat drei Maße, die den Grad des Vertrauens in die Regel ausdrücken: Support, Confidence und Lift.

Beispiel: Sie sind in einem Supermarkt, um Milch zu kaufen. Ist es aufgrund der Analyse wahrscheinlicher, dass Sie in derselben Transaktion Äpfel oder Käse kaufen als jemand, der keine Milch gekauft hat?

In der folgenden Tabelle (Tabelle 1) gibt es neun Warenkörbe mit unterschiedlichen Kombinationen von Milch, Käse, Äpfeln und Bananen.

Der nächste Schritt ist die Bestimmung der Beziehungen und der Regeln. Zur Erläuterung zeigt die folgende Tabelle einige der Beziehungen. Insgesamt gibt es 22 Regeln für die neun Körbe. Das vollständige Regelwerk ist in der Erläuterung der RStat-Ausgabe zu finden.

Das erste Maß, die Unterstützung, ist die Anzahl der Transaktionen, die Elemente in den Teilen {A} und {B} der Regel enthalten, als Prozentsatz der Gesamtzahl der Transaktionen. Es ist ein Maß dafür, wie häufig die Sammlung von Elementen zusammen vorkommt, als Prozentsatz aller Transaktionen.

Die ausgeschriebene Unterstützungsformel würde etwa so aussehen:

Interpretiert als: Anteil der Transaktionen, die sowohl A als auch B enthalten.

Das zweite Maß, die Konfidenz der Regel, ist das Verhältnis der Anzahl der Transaktionen, die alle Elemente in {B} enthalten, sowie der Anzahl der Transaktionen, die alle Elemente in {A} enthalten, zur Anzahl der Transaktionen, die alle Elemente in {A} enthalten.

Die ausgeschriebene Konfidenzformel würde etwa so aussehen:

Interpretiert als: Wie oft erscheinen Posten in B in Transaktionen, die nur A enthalten.

Das dritte Maß, Lift oder Lift Ratio genannt, ist das Verhältnis von Konfidenz zu erwarteter Konfidenz. Die erwartete Konfidenz ist die Konfidenz geteilt durch die Häufigkeit von B. Der Lift gibt an, wie viel besser eine Regel das Ergebnis vorhersagen kann, als wenn sie das Ergebnis nur annimmt. Größere Lift-Werte weisen auf stärkere Assoziationen hin.

Ausgeschrieben würde die Lift-Formel etwa so aussehen:

Interpretiert als: Um wie viel ist unsere Zuversicht gestiegen, dass B gekauft werden wird, wenn A gekauft wurde.

Praktische Anwendungen der Warenkorbanalyse

Wenn man Marktkorbanalyse hört, denkt man an Einkaufswagen und Supermarktkäufer. Es ist wichtig zu erkennen, dass es viele andere Bereiche gibt, in denen die Warenkorbanalyse angewendet werden kann. Ein Beispiel für die Warenkorbanalyse für die Mehrheit der Internetnutzer ist eine Liste potenziell interessanter Produkte für Amazon. Amazon informiert den Kunden darüber, dass Personen, die den von ihm gekauften Artikel gekauft haben, auch eine andere Liste von Artikeln bewertet oder gekauft haben. Eine Liste von Anwendungen der Warenkorbanalyse in verschiedenen Branchen ist unten aufgeführt:

• Einzelhandel. Im Einzelhandel kann die Warenkorbanalyse dabei helfen festzustellen, welche Artikel zusammen, nacheinander und nach Saison gekauft werden. Dies kann Einzelhändlern dabei helfen, die Produktplatzierung und die Optimierung von Werbeaktionen (z. B. die Kombination von Produktanreizen) zu bestimmen. Ist es sinnvoll, Limonade und Chips oder Limonade und Cracker zu verkaufen?
• Telekommunikation. In der Telekommunikation, wo hohe Abwanderungsraten ein wachsendes Problem darstellen, kann die Warenkorbanalyse eingesetzt werden, um festzustellen, welche Dienste in Anspruch genommen werden und welche Pakete die Kunden kaufen. Dieses Wissen kann genutzt werden, um Marketingmaßnahmen auf Kunden auszurichten, bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass sie denselben Weg einschlagen.

  Beispielsweise bietet die Telekommunikation heutzutage auch Fernsehen und Internet an. Eine Analyse der Kaufgewohnheiten der Kunden ermöglicht es, Bündel zu schnüren, die dem Unternehmen einen Anhaltspunkt für die Preisgestaltung geben. Diese Analyse kann auch dazu führen, den Kapazitätsbedarf zu ermitteln.

• Banken. Im Finanzwesen (z. B. im Bankwesen) kann die Warenkorbanalyse dazu verwendet werden, die Kreditkartenkäufe von Kunden zu analysieren, um Profile für die Betrugserkennung und Cross-Selling-Möglichkeiten zu erstellen.
• Versicherungen. Im Versicherungswesen kann die Warenkorbanalyse zur Erstellung von Profilen verwendet werden, um Betrug bei Krankenversicherungsansprüchen aufzudecken. Durch die Erstellung von Anspruchsprofilen können Sie dann die Profile verwenden, um festzustellen, ob mehr als ein Anspruch zu einem bestimmten Anspruchsberechtigten innerhalb eines bestimmten Zeitraums gehört.
• Medizinisch. Im Gesundheitswesen oder in der Medizin kann die Warenkorbanalyse für Komorbiditäten und Symptomanalysen verwendet werden, mit denen ein Krankheitsprofil besser identifiziert werden kann. Sie kann auch eingesetzt werden, um biologisch relevante Zusammenhänge zwischen verschiedenen Genen oder zwischen Umwelteinflüssen und Genexpression aufzudecken.

Datenanforderung

1. Körbe
   • Diese Spalte identifiziert die einzelnen Körbe.
   • Werte können kategorisch oder numerisch sein, um die Körbe zu identifizieren.
2. Produkte
   • Diese Spalte enthält alle Artikel, die in jedem Korb enthalten sind.
   • Die Werte der Artikel können kategorisch oder numerisch sein.

Zum Beispiel aus der Tabelle 1 unten: