АНАЛИЗ НА ПАЗАРНАТА КОШНИЦА
АНАЛИЗ НА ПАЗАРНАТА КОШНИЦА

Анализът на пазарната кошница (на английски: Market Basket Analysis) е техника за откриване на връзки между различни продукти, които клиентите купуват заедно. Тя се използва често в ритейл, електронна търговия и маркетинг за оптимизиране на продажбите, подобряване на стратегиите за кръстосани продажби (cross-selling) и създаване на по-ефективни промоционални кампании.
I. Основни стъпки в анализа:
- Събиране на данни :
- Трансакционни данни от касови бележки, POS системи или онлайн покупки.
- Данните включват идентификатор на клиента, идентификатор на транзакция и списък с артикули.
2. Предварителна обработка на данните :
- Почистване на данните: премахване на грешки, липсващи стойности и дублирани записи
- Форматиране на дадения вид, подходящ за анализ (например матрица на транзакции).
3. Приложение на асоциативни правила : Най-често използван метод е Apriori Algorithm , който извежда асоциации между продукти в базата:
- Поддръжка (поддръжка): Колко често дадена комбинация от продукти се среща в транзакциите.
- Доверие (увереност): Вероятността на клиента, закупил продукт A, да закупи и продукт B.
- Lift (повдигане): Мярка за силата на връзката между продуктите по посока на вас случайно се появява.
4. Интерпретация на резултата :
- Идентифициране на популярни комбинации от продукти.
- Определяне на продукти, които могат да бъдат промотирани заедно.
5. Вземане на решения :
- Оптимизиране на подредбата на продуктите в магазина.
- Създаване на оценени оферти и пакети.
пример:
Ако анализът покаже, че клиентите, които купуват хляб, често купуват и масло, магазинът може да:
- Постави продуктите в близост един до друг.
- Предложи отстъпка при покупка на двете.Персонализиране на предложенията за клиенти
II. Инструменти за анализ:
- Excel (Pivot таблици, добавки за анализ).
- Python (библиотеки като mlxtend за асоциативни правила).
- Специализирани BI софтуери (Power BI, Tableau).
Разширявайки анализ на пазарната кошница, ще предоставите повече информация за ключови аспекти, практически примери и потенциални приложения.