Temi:

• Utilizzare una routine di analisi del paniere di mercato per il punteggio

Come:

• Creare un modello di associazione usando l’analisi del paniere di mercato
• Generare regole
• Generare un grafico di frequenza

Riferimento:

• Output della Market Basket Analysis

Che cos’è la Market Basket Analysis?

Market Basket Analysis è una tecnica che identifica la forza di associazione tra coppie di prodotti acquistati insieme e identifica modelli di co-occorrenza. Una co-occorrenza è quando due o più cose avvengono insieme.

Market Basket Analysis crea regole di scenario If-Then, per esempio, se l’articolo A viene acquistato allora l’articolo B sarà probabilmente acquistato. Le regole sono di natura probabilistica o, in altre parole, sono derivate dalle frequenze di co-occorrenza nelle osservazioni. La frequenza è la proporzione di cesti che contengono gli articoli di interesse. Le regole possono essere usate in strategie di prezzo, posizionamento dei prodotti e vari tipi di strategie di cross-selling.

Come funziona la Market Basket Analysis

Per facilitare la comprensione, pensate alla Market Basket Analysis in termini di acquisti in un supermercato. La Market Basket Analysis prende i dati a livello di transazione, che elenca tutti gli articoli acquistati da un cliente in un singolo acquisto. La tecnica determina le relazioni di quali prodotti sono stati acquistati con quali altri prodotti. Queste relazioni sono poi usate per costruire profili contenenti regole If-Then degli articoli acquistati.

Le regole potrebbero essere scritte come:

If {A} Then {B}

La parte If della regola (il {A} sopra) è conosciuta come l’antecedente e la parte THEN della regola è conosciuta come il conseguente (il {B} sopra). L’antecedente è la condizione e il conseguente è il risultato. La regola di associazione ha tre misure che esprimono il grado di fiducia nella regola, Support, Confidence e Lift.

Per esempio, siete in un supermercato per comprare il latte. In base all’analisi, hai più probabilità di comprare mele o formaggio nella stessa transazione rispetto a qualcuno che non ha comprato latte?

Nella seguente tabella (tabella 1), ci sono nove panieri contenenti varie combinazioni di latte, formaggio, mele e banane.

Il passo successivo è determinare le relazioni e le regole. A scopo esplicativo, la seguente tabella mostra alcune delle relazioni. In totale ci sono 22 regole per i nove cesti. Il set completo di regole è mostrato nella spiegazione dell’output di RStat.

La prima misura chiamata supporto è il numero di transazioni che includono elementi nelle parti {A} e {B} della regola come percentuale del numero totale di transazioni. È una misura di quanto frequentemente l’insieme di elementi si verifica insieme come percentuale di tutte le transazioni.

La formula di supporto scritta sarebbe qualcosa come:

Interpretato come: Frazione di transazioni che contengono sia A che B.

La seconda misura chiamata fiducia della regola è il rapporto tra il numero di transazioni che includono tutti gli elementi in {B} e il numero di transazioni che includono tutti gli elementi in {A} rispetto al numero di transazioni che includono tutti gli elementi in {A}.

La formula di fiducia scritta sarebbe qualcosa come:

Interpretato come: Quanto spesso gli elementi in B appaiono nelle transazioni che contengono solo A.

La terza misura chiamata ascensore o rapporto di ascensore è il rapporto tra la fiducia e la fiducia attesa. La confidenza attesa è la confidenza divisa per la frequenza di B. Il Lift ci dice quanto meglio una regola è in grado di prevedere il risultato rispetto al solo assumere il risultato in primo luogo. Valori maggiori di lift indicano associazioni più forti.

La formula dell’ascensore scritta sarebbe qualcosa come:

Interpretato come: Quanto è aumentata la nostra fiducia che B sarà acquistato dato che A è stato acquistato.

Applicazioni pratiche della Market Basket Analysis

Quando si sente parlare di Market Basket Analysis, si pensa ai carrelli della spesa e ai clienti del supermercato. È importante rendersi conto che ci sono molte altre aree in cui la Market Basket Analysis può essere applicata. Un esempio di Market Basket Analysis per la maggior parte degli utenti di Internet è una lista di prodotti potenzialmente interessanti per Amazon. Amazon informa il cliente che le persone che hanno comprato l’articolo da loro acquistato, hanno anche recensito o comprato un’altra lista di articoli. Un elenco di applicazioni di Market Basket Analysis in varie industrie è elencato di seguito:

• Vendita al dettaglio. Nella vendita al dettaglio, la Market Basket Analysis può aiutare a determinare quali articoli sono acquistati insieme, acquistati in sequenza, e acquistati per stagione. Questo può aiutare i rivenditori a determinare il posizionamento dei prodotti e l’ottimizzazione delle promozioni (per esempio, combinando gli incentivi ai prodotti). Ha senso vendere soda e patatine o soda e cracker?
• Telecomunicazioni. Nelle telecomunicazioni, dove gli alti tassi di abbandono continuano ad essere una preoccupazione crescente, la Market Basket Analysis può essere usata per determinare quali servizi sono utilizzati e quali pacchetti i clienti stanno acquistando. Possono usare questa conoscenza per dirigere gli sforzi di marketing verso i clienti che hanno maggiori probabilità di seguire lo stesso percorso.

  Per esempio, le telecomunicazioni in questi giorni offrono anche TV e Internet. La creazione di bundle per gli acquisti può essere determinata da un’analisi di ciò che i clienti acquistano, dando così all’azienda un’idea di come prezzare i bundle. Questa analisi potrebbe anche portare a determinare i requisiti di capacità.

• Banche. In ambito finanziario (bancario per esempio), la Market Basket Analysis può essere usata per analizzare gli acquisti con carta di credito dei clienti per costruire profili per scopi di rilevamento delle frodi e opportunità di cross-selling.
• Assicurazioni. Nell’assicurazione, l’analisi del paniere di mercato può essere usata per costruire profili per rilevare le frodi sulle richieste di assicurazione medica. Costruendo profili di reclami, si è in grado di utilizzare i profili per determinare se più di un reclamo appartiene ad un particolare richiedente in un determinato periodo di tempo.
• Medico. Nell’assistenza sanitaria o medica, la Market Basket Analysis può essere usata per condizioni di comorbilità e analisi dei sintomi, con cui un profilo di malattia può essere meglio identificato. Può anche essere usata per rivelare associazioni biologicamente rilevanti tra diversi geni o tra effetti ambientali ed espressione genica.

Data Requirement

1. Baskets
   • Questa colonna identifica i singoli baskets.
   • I valori possono essere categorici o numerici per identificare i panieri.
2. Prodotti
   • Questa colonna ha tutti gli articoli che sono inclusi in ogni paniere.
   • I valori degli articoli possono essere categorici o numerici.

Per esempio, dalla tabella 1 qui sotto: