Preguntas y respuestas: ¿Qué es un análisis de la cesta de la compra? (más usos y ejemplos)

Por el equipo editorial de Indeed

29 de julio de 2021

Un análisis de la cesta de la compra puede ayudarle a analizar las tendencias de compra de los clientes de su empresa. Identificar estas tendencias puede facilitar la comprensión de qué artículos compran sus clientes al mismo tiempo. Esto puede ayudar a su empresa a cambiar de manera efectiva los diseños de las tiendas, crear anuncios dirigidos o ajustar los artículos de venta para optimizar y aumentar las ventas en función de los deseos y necesidades de los clientes. En este artículo, discutimos qué es un análisis de canasta de mercado, cómo lo usan los analistas y qué reglas de asociación aplican para evaluar los datos con precisión.

¿Qué es un análisis de canasta de mercado?

Un análisis de cesta de la compra es una técnica que utilizan los analistas para buscar relaciones entre artículos e identificar tendencias. Por lo general, un análisis de la canasta de mercado muestra qué artículos los clientes compran juntos con frecuencia, lo que ayuda a los analistas a predecir qué pueden comprar los nuevos clientes. Los analistas forman sus predicciones creando declaraciones si-entonces o reglas de asociación. Estas reglas pueden ayudarlos a elegir precios de productos atractivos y desarrollar estrategias de venta efectivas para sus empresas. Los analistas de mercado a menudo almacenan la información que recopilan sobre los hábitos de compra de los clientes en bases de datos.

¿Cuáles son los usos de los análisis de la canasta de mercado?

Su empresa puede aplicar los datos que recopile durante un análisis de la cesta de la compra para:

Mejorar la satisfacción del cliente

Su empresa puede utilizar análisis de cesta de la compra para aumentar la satisfacción del cliente mediante el uso de datos sobre tendencias de compra para mejorar la experiencia del cliente. Los analistas minoristas pueden usar esta información para ayudar a su empresa a organizar su tienda de manera efectiva, lo que puede facilitar que los clientes encuentren los artículos que planean comprar.

También puede utilizar los datos de un análisis de la cesta de la compra para crear cupones o promociones que se ajusten a los deseos y necesidades de los clientes, lo que puede aumentar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, si realiza un análisis de la cesta de la compra para una tienda de comestibles y observa que la mayoría de los clientes compran una determinada marca de toallas de papel, podría recomendar a la tienda que cree una oferta para ese producto. Este ajuste temporal de precios puede aumentar la satisfacción del cliente y aumentar las ventas.

Aumentar la venta cruzada

Los analistas minoristas pueden usar la información que aprenden de los análisis de la canasta de mercado para aumentar las ventas a través de estrategias como la venta cruzada. La venta cruzada se refiere a la práctica de mostrar artículos uno cerca del otro en una tienda para alentar a los clientes a comprarlos juntos. Por ejemplo, un analista podría recomendar que un minorista de ropa muestre un bolso, un cinturón y un sombrero a juego en el mismo maniquí para motivar a los clientes a comprar los productos al mismo tiempo.

Mejorar anuncios

Un análisis de la cesta de la compra puede proporcionar la información que el equipo de marketing de su empresa necesita para crear campañas de marketing y publicidad más precisas. Pueden utilizar los hábitos de compra de los clientes para elegir qué artículos agrupar en los anuncios, lo que puede atraer a más clientes y aumentar las ventas. Por ejemplo, si los clientes de una empresa de ropa suelen comprar paraguas y botas de agua al mismo tiempo, el equipo de marketing podría crear un anuncio que incluya ambos artículos.

Ajustar los diseños de la tienda

Su empresa puede utilizar análisis de cesta de la compra para configurar el diseño de su tienda de forma eficaz, lo que puede animar a los clientes a comprar productos adicionales. Una empresa podría ajustar el diseño de su tienda moviendo secciones de artículos similares, reorganizando estantes o creando exhibiciones temporales de productos. Por ejemplo, un supermercado podría trasladar su sección de productos congelados a la parte trasera de la tienda. Esto puede animar a los clientes a comprar en otras secciones antes de elegir productos congelados, lo que puede aumentar las ventas.

Crear recomendaciones en línea

Si realiza análisis de la cesta de la compra para minoristas en línea, puede utilizar los datos de los clientes que recopila para crear recomendaciones automáticas en línea para los compradores. Las recomendaciones efectivas pueden alentar a los clientes a comprar artículos adicionales relacionados con los que planean comprar. Por ejemplo, si un cliente coloca un farol, una linterna y una tienda de campaña en su carrito de compras en línea, es posible que reciba una recomendación para un saco de dormir.

Identificar otras relaciones.

Fuera del comercio minorista, puede usar análisis de canasta de mercado para ayudarlo a identificar relaciones complejas. Por ejemplo, un analista podría ayudar a una farmacia a determinar las relaciones entre los ingredientes de una receta y los diagnósticos médicos. En comparación, un analista podría ayudar a un banco a detectar un fraude en función del uso típico de la tarjeta de crédito del titular de la cuenta.

¿Cuáles son las reglas de asociación para un análisis de canasta de mercado?

Las reglas de asociación se refieren a la forma en que los analistas definen las tendencias en los análisis de la canasta de mercado, lo que logran mediante la creación de declaraciones si-entonces. Por ejemplo, si un cliente compra una manzana, entonces puede comprar otras frutas como naranjas. Las asociaciones miden la fuerza de la relación entre elementos mediante el uso de estas métricas:

Apoyo

El término “soporte” se refiere a la popularidad de un solo artículo, según la frecuencia con la que los clientes lo compran en comparación con otros productos. Los analistas suelen revisar una gran cantidad de transacciones para ayudarlos a determinar valores de soporte precisos para los productos. Comprender el valor de soporte de los productos que vende su empresa puede ayudarlo a elegir qué artículos establecer a un precio más alto para aumentar las ganancias. Puedes calcular el soporte de un artículo usando esta ecuación:

Soporte = número de transacciones que involucran el artículo X / artículos totales en un conjunto de transacciones

En esta ecuación, “apoyo” se refiere a la frecuencia con la que los clientes compran el “artículo X”. Por ejemplo, un analista que trabaja para un supermercado podría usar la siguiente ecuación:

Soporte (manzanas) = ​​55 manzanas / 100 artículos totales en un conjunto de transacciones = 0,55

Confianza

El término “confianza” es una medida de la frecuencia con la que los clientes compran dos productos en un conjunto de artículos. Un valor de confianza más alto muestra que es más probable que un cliente compre el segundo artículo cuando compra el primero. Comprender el valor de confianza de los productos de su empresa puede ayudarlo a crear diseños de tienda más efectivos y desarrollar campañas de marketing dirigidas, lo que puede resultar en un aumento de las ventas. Puede calcular la confianza de un conjunto de elementos utilizando esta ecuación:

Confianza = (número de transacciones que involucran el artículo X + número de transacciones que involucran el artículo Y) / (número de transacciones que involucran el artículo X)

En esta ecuación, “confianza” se refiere a la fuerza de la asociación entre el “elemento X” y el “elemento Y”. Por ejemplo, un analista de la cesta de la compra de una librería podría utilizar la siguiente ecuación:

Confianza (libros y revistas) = ​​(50 libros + 50 revistas) / (50 libros) = 0,5

Levantar

El término “elevación” se refiere al valor de confianza real en comparación con el valor de confianza esperado para un conjunto de elementos. Los analistas pueden calcular el aumento para determinar si la venta de un artículo afecta las ventas de otro artículo. Un aumento superior a 1 puede sugerir que es probable que los clientes compren el primer y el segundo artículo juntos. Por el contrario, un valor de elevación de menos de 1 a menudo implica que los clientes rara vez compran dos artículos juntos. Puedes calcular la elevación de un artículo usando esta ecuación:

Elevación = (valor de confianza para el elemento X y el elemento Y) / (apoyo para el elemento Y)

En esta ecuación, “elevación” se refiere a la probabilidad de que un cliente compre el “artículo Y” cuando también compra el “artículo X”. Por ejemplo, un analista que trabaja para la librería anterior podría usar la siguiente ecuación:

Levante (revistas) = ​​0.5 / (50 revistas / 100 artículos totales en un conjunto de transacciones) = 1

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