O que é Market Basket Analysis?
Você já se perguntou como os supermercados conseguem determinar quais produtos devem ser colocados próximos uns dos outros nas prateleiras? Ou como as empresas de comércio eletrônico conseguem sugerir produtos relacionados aos que você está comprando? A resposta para essas perguntas está na Market Basket Analysis, uma técnica poderosa que permite identificar padrões de compra entre os clientes.
Como funciona a Market Basket Analysis?
A Market Basket Analysis é baseada no princípio de que os clientes tendem a comprar certos produtos em conjunto. Por exemplo, é comum que as pessoas comprem pão e leite juntos. A análise de cestas de mercado utiliza algoritmos de mineração de dados para identificar esses padrões de compra e determinar quais produtos estão frequentemente associados.
Para realizar a análise, os dados de compra são coletados e organizados em uma matriz, onde cada linha representa uma transação e cada coluna representa um produto. Os valores na matriz indicam se um determinado produto foi comprado ou não em uma transação específica.
Aplicações da Market Basket Analysis
A Market Basket Analysis tem diversas aplicações em diferentes setores. Nos supermercados, por exemplo, ela pode ser usada para otimizar a disposição dos produtos nas prateleiras, colocando itens frequentemente comprados juntos próximos uns dos outros. Isso pode aumentar as vendas e melhorar a experiência do cliente.
No comércio eletrônico, a análise de cestas de mercado é usada para sugerir produtos relacionados aos que o cliente está comprando. Por exemplo, se alguém está comprando um celular, a loja online pode sugerir capas protetoras ou fones de ouvido compatíveis.
Regras de Associação
Um dos principais resultados da Market Basket Analysis são as regras de associação. Essas regras indicam a probabilidade de um produto ser comprado dado que outro produto foi comprado. Por exemplo, a regra “se o cliente comprar pão, é provável que ele também compre manteiga” pode ser identificada através da análise de cestas de mercado.
As regras de associação são expressas em termos de suporte e confiança. O suporte é a proporção de transações que contêm os produtos em questão, enquanto a confiança é a probabilidade condicional de que um produto seja comprado dado que outro produto foi comprado.
Exemplo de Market Basket Analysis
Vamos supor que temos os seguintes dados de compra:
Transação 1: Pão, Leite, Manteiga
Transação 2: Pão, Leite
Transação 3: Pão, Manteiga
Transação 4: Pão, Leite, Manteiga, Ovos
A partir desses dados, podemos calcular o suporte e a confiança de diferentes regras de associação. Por exemplo, a regra “se o cliente comprar pão, é provável que ele também compre manteiga” tem um suporte de 75% (aparece em 3 das 4 transações) e uma confiança de 100% (sempre que o pão é comprado, a manteiga também é comprada).
Limitações da Market Basket Analysis
Embora a Market Basket Analysis seja uma técnica poderosa, ela tem algumas limitações. Uma delas é que ela não leva em consideração a ordem em que os produtos são comprados. Por exemplo, se um cliente comprar pão e manteiga em uma transação e manteiga e pão em outra, a análise de cestas de mercado não será capaz de identificar essa associação.
Além disso, a Market Basket Analysis pode ser afetada por produtos de baixa frequência. Se um produto é comprado com pouca frequência, é mais difícil identificar padrões de compra associados a ele.
Conclusão
A Market Basket Analysis é uma técnica poderosa que permite identificar padrões de compra entre os clientes. Ela tem diversas aplicações, desde a otimização da disposição dos produtos nas prateleiras dos supermercados até a sugestão de produtos relacionados no comércio eletrônico. No entanto, é importante ter em mente suas limitações e considerar outros fatores, como a ordem de compra dos produtos, ao utilizar essa técnica.