• Análisis de la cesta de la compra

    Hoy en Cuestión de Estrategia hablamos de Minería de Datos y su aplicación en el Análisis de la Cesta de la Compra

    Minería de Datos es un término que aparece relacionado con Big Data.

    Para quien aún no haya oido hablar de él, y a modo de recordatorio rápido para los que sí, Minería de Datos es un proceso para descubrir patrones de comportamiento en un conjunto de datos. Con independencia del contenido de los datos y del área de negocio del que procedan (Marketing, Ventas, Finanzas, Operaciones…).

    Y es en esta funcionalidad donde radica todo su potencial.

    Hoy vamos a profundizar en la aplicación de Minería de Datos en Ventas, y su contribución a la facturación anual a través de la técnica Análisis de la Cesta de la Compra.

    Análisis de la cesta de la compra

    Es una técnica habitual utilizada en sectores de Distribución y Gran Consumo (Alimentación, Textil, Perfumería…) y cualquier otro sector que tenga el canal online como uno de los principales canales de distribución (Editorial, Audiovisual…)

    Análisis de la cesta de la compra - web


    El modelo de análisis de la cesta de la compra recorre los datos buscando cómo se relacionan entre ellos. Es decir, trata de encontrar las reglas de asociación que relacionan unos productos con otros en una compra.

    Al analizar un gran volumen de compras de distintos clientes, establece reglas con porcentajes de probabilidad que indican qué artículos se suelen comprar al mismo tiempo, permitiendo conocer más sobre los hábitos de consumo de los clientes habituales.

    El patrón de compra que se encuentra en los datos no solo relaciona pares de productos, si no que también identifica “lotes” de artículos que se suelen vender de forma conjunta aunque a priori no existe una relación directa observable a simple vista.

     

    Con la información obtenida de un Análisis de la Cesta de la Compra, se pueden poner en marcha acciones como:

    • Recolocar los productos en el espacio de venta (físico u online) tratando de acercar aquellos que suelen ir en la misma compra
    • Identificar productos “gancho” que consigan aumentar el valor medio de la cesta de la compra
    • Cross – selling o up – selling, recomendando productos relacionados
    • Diseñar lotes o paquetes de artículos para potenciar el consumo de uno de ellos
    • Descatalogar artículos

    Acciones con un retorno directo y con impacto en la facturación anual.

    Ejemplos de aplicación de Análisis de la Cesta de la Compra

    Canal Online

    En el caso del canal online aplicado al sector Editorial, La Casa del Libro es un buen ejemplo de cómo aprovechar la información derivada del Análisis de la Cesta de la Compra en tiempo real.

    Si hacemos la prueba, y seleccionamos cualquier libro de toda su oferta, debajo de la descripción y los detalles del mismo nos encontramos lo siguiente:

    Análisis de la cesta de la compra en la Casa del Libro

     

    Esto se llama motor de recomendación, y su funcionamiento está basado en el análisis en tiempo real de las visitas de los usuarios a la plataforma online y su patrón de navegación por la web.

    Canal Físico

    Para este caso traigo el ejemplo mundialmente conocido y utilizado como caso de éxito de la cadena de hipermercados Wall- Mart.

    Realizaron un estudio para saber qué productos se vendían con mayor frecuencia junto a los pañales de bebé. Y sorprendentemente encontraron que era la cerveza.
    Diapositiva4 
    Profundizando en el estudio, identificaron que el patrón de compra más frecuente era el viernes por la tarde y el consumidor habitual hombres de entre 25 y 35 años.

    La explicación que dieron a este descubrimiento es que como el paquete de pañales es un producto voluminoso, y suele ser responsabilidad del hombre encargarse de esta compra, que habitualmente realiza el viernes, y de paso aprovecha para comprar cervezas para el fin de semana.

    El supermercado actuó en consecuencia y colocó la cerveza al lado de los pañales, potenciando su consumo. El resultado fue que los consumidores que ya cumplían el patrón intensificaron la compra de cerveza, mientras que los padres que antes no la compraban empezaron a hacerlo por la proximidad de ésta.

    Conclusiones: transformando datos en resultados

    Como vemos, el Análisis de la Cesta de la Compra proporciona tres resultados muy específicos:

    • Beneficios tangibles de los datos, rentabilizando la información interna
    • Optimización de los recursos, mejorando ratios de productividad
    • Aumento de la facturación anual y del margen de beneficios

    De forma global, la aplicación de la Minería de Datos a cualquier área de una compañía se transforma en resultados tangibles en la medida en la que es capaz de resolver un problema de negocio.

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