Temas:
- Utilización de una rutina de análisis de la cesta de mercado para la puntuación
Cómo:
- Crear un modelo de asociación utilizando el análisis de la cesta de mercado
- Generar reglas
- Generar un gráfico de frecuencia
Referencia:
- Resultado del análisis de la cesta de la compra
¿Qué es el análisis de la cesta de la compra?
El análisis de la cesta de la compra es una técnica que identifica la fuerza de asociación entre pares de productos comprados juntos e identifica patrones de co-ocurrencia. Una co-ocurrencia es cuando dos o más cosas tienen lugar juntas.
El análisis de la cesta de la compra crea reglas de escenarios Si-Entonces, por ejemplo, si se compra el artículo A es probable que se compre el artículo B. Las reglas son de naturaleza probabilística o, en otras palabras, se derivan de las frecuencias de co-ocurrencia en las observaciones. La frecuencia es la proporción de cestas que contienen los artículos de interés. Las reglas pueden utilizarse en estrategias de precios, colocación de productos y diversos tipos de estrategias de venta cruzada.
Cómo funciona el Análisis de la Cesta de Mercado
Para que sea más fácil de entender, piense en el Análisis de la Cesta de Mercado en términos de compras en un supermercado. El Análisis de la Cesta de Mercado toma los datos a nivel de transacción, que enumera todos los artículos comprados por un cliente en una sola compra. La técnica determina las relaciones de qué productos se compraron con qué otro(s) producto(s). Estas relaciones se utilizan entonces para construir perfiles que contienen reglas If-Then de los artículos comprados.
Las reglas podrían escribirse como:
If {A} Then {B}
La parte Si de la regla (el {A} de arriba) se conoce como el antecedente y la parte ENTONCES de la regla se conoce como el consecuente (el {B} de arriba). El antecedente es la condición y el consecuente es el resultado. La regla de asociación tiene tres medidas que expresan el grado de confianza en la regla, Support, Confidence y Lift.
Por ejemplo, usted está en un supermercado para comprar leche. Según el análisis, ¿es más probable que compre manzanas o queso en la misma transacción que alguien que no compró leche?
En la siguiente tabla (tabla 1), hay nueve cestas que contienen distintas combinaciones de leche, queso, manzanas y plátanos.
El siguiente paso es determinar las relaciones y las reglas. A modo de explicación, la siguiente tabla muestra algunas de las relaciones. En total hay 22 reglas para las nueve cestas. El conjunto completo de reglas se muestra en la explicación de la salida de RStat.
La primera medida llamada soporte es el número de transacciones que incluyen elementos en las partes {A} y {B} de la regla como porcentaje del número total de transacciones. Es una medida de la frecuencia con la que la colección de elementos se producen juntos como un porcentaje de todas las transacciones.
La fórmula de apoyo escrita sería algo así:
Interpretado como: Fracción de transacciones que contienen tanto A como B.
La segunda medida denominada confianza de la regla es la relación entre el número de transacciones que incluyen todos los elementos de {B} así como el número de transacciones que incluyen todos los elementos de {A} y el número de transacciones que incluyen todos los elementos de {A}.
La fórmula de confianza escrita sería algo como:
Interpretado como: La frecuencia con la que los elementos de B aparecen en las transacciones que sólo contienen A.
La tercera medida denominada ratio de elevación o lift es la relación entre la confianza y la confianza esperada. La confianza esperada es la confianza dividida por la frecuencia de B. El Lift nos dice cuánto mejor es una regla para predecir el resultado que simplemente asumir el resultado en primer lugar. Los valores de lift mayores indican asociaciones más fuertes.
La fórmula de elevación escrita sería algo así:
Interpretado como: Cuánto ha aumentado nuestra confianza en que se comprará B dado que se compró A.
Aplicaciones prácticas del análisis de la cesta de la compra
Cuando uno oye hablar del análisis de la cesta de la compra, piensa en los carros de la compra y en los compradores del supermercado. Es importante darse cuenta de que hay muchas otras áreas en las que se puede aplicar el Análisis de la Cesta de Mercado. Un ejemplo de Análisis de Cestas de Mercado para la mayoría de los usuarios de Internet es una lista de productos potencialmente interesantes para Amazon. Amazon informa al cliente de que las personas que compraron el artículo que está comprando, también revisaron o compraron otra lista de artículos. A continuación, se incluye una lista de aplicaciones del Análisis de la Cesta de Mercado en varios sectores:
- Comercio minorista. En el comercio minorista, el análisis de la cesta de la compra puede ayudar a determinar qué artículos se compran juntos, se compran secuencialmente y se compran por temporada. Esto puede ayudar a los minoristas a determinar la colocación de los productos y la optimización de las promociones (por ejemplo, combinar los incentivos de los productos). Tiene sentido vender refrescos y patatas fritas o refrescos y galletas?
- Telecomunicaciones. En el sector de las telecomunicaciones, en el que las altas tasas de abandono de clientes siguen siendo una preocupación creciente, se puede utilizar el análisis de la cesta de mercado para determinar qué servicios se utilizan y qué paquetes compran los clientes. Pueden utilizar ese conocimiento para dirigir los esfuerzos de marketing a los clientes que tienen más probabilidades de seguir el mismo camino.
Por ejemplo, hoy en día las telecomunicaciones también ofrecen televisión e Internet. La creación de paquetes de compras puede determinarse a partir de un análisis de lo que compran los clientes, lo que da a la empresa una idea de cómo fijar el precio de los paquetes. Este análisis también podría llevar a determinar las necesidades de capacidad.
- Bancos. En el ámbito financiero (la banca, por ejemplo), el análisis de la cesta de mercado puede utilizarse para analizar las compras con tarjeta de crédito de los clientes con el fin de elaborar perfiles para la detección de fraudes y las oportunidades de venta cruzada.
- Seguros. En los seguros, el Market Basket Analysis puede utilizarse para construir perfiles para detectar fraudes en las reclamaciones de seguros médicos. Al construir perfiles de siniestros, es capaz de utilizar luego los perfiles para determinar si más de 1 siniestro pertenece a un reclamante en particular dentro de un período de tiempo específico.
- Médico. En Sanidad o Medicina, el análisis de la cesta de la compra puede utilizarse para las condiciones comórbidas y el análisis de los síntomas, con los que se puede identificar mejor un perfil de enfermedad. También puede utilizarse para revelar asociaciones biológicamente relevantes entre diferentes genes o entre los efectos ambientales y la expresión génica.
Requisito de datos
- Cestas
- Esta columna identifica las cestas individuales.
- Los valores pueden ser categóricos o numéricos para identificar las cestas.
- Productos
- Esta columna tiene todos los artículos que se incluyen en cada cesta.
- Los valores de los artículos pueden ser categóricos o numéricos.
Por ejemplo, de la tabla 1 de abajo:
