Analiza koszykowa – co to jest i jakie ma zastosowanie?

Analiza koszykowa pozwala zrozumieć wzorce zakupowe klientów. W jaki sposób identyfikacja często kupowanych razem produktów pozwala optymalizować strategie marketingowe, asortyment produktowy oraz promocje, co przekłada się na wzrost sprzedaży i satysfakcji klientów?

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest analiza koszykowa?
• Jakie są elementy analizy koszykowej?
• Jakie są typy analizy koszykowej?
• Jakich algorytmów używa się w analizie koszykowej?
• Jakie narzędzia są stosowane w analizie koszykowej?
• Jak działa analiza koszykowa?
• Jakie są zastosowania analizy koszykowej?

Analiza koszykowa – definicja

Analiza koszykowa, znana również jako analiza sekwencji zakupów lub reguły asocjacyjne, to technika używana w dziedzinie data mining do odkrywania relacji pomiędzy różnymi produktami kupowanymi razem. Pozwala identyfikować wzorce zakupowe klientów dzięki analizie dużych zbiorów danych z transakcji. Jest szczególnie popularna w handlu detalicznym i e-commerce, gdzie pomaga zrozumieć jakie produkty często kupuje się razem.

Analiza koszykowa to metoda wykorzystywana do odkrywania zależności między produktami kupowanymi razem w ramach transakcji handlowych.

Definicja analizy koszykowej

Podstawą analizy koszykowej jest założenie, że istnieją pewne produkty, które klienci kupują razem częściej niż inne. Jeśli wielu klientów kupuje chleb i masło podczas jednej wizyty w sklepie, analiza może ujawnić silną relację pomiędzy tymi dwoma produktami Wykorzystuje algorytmy do przeszukiwania danych i identyfikacji częstych zestawów, czyli grup produktów często kupowanych razem. Na ich podstawie można następnie sformułować reguły asocjacyjne, które wskazują na prawdopodobieństwo zakupu jednego produktu, gdy znany jest zakup innego. Reguła „jeśli chleb, to masło” wskazuje, że klienci, którzy kupują chleb, mają również tendencję do kupowania masła.

Elementy analizy koszykowej

Podstawowym elementem analizy koszykowej są zestawy przedmiotów, czyli grupy produktów kupowanych razem w ramach jednej transakcji. Mogą być jednoelementowe lub wieloelementowe (zawierające co najmniej dwa produkty). Analiza skupia się na identyfikacji zestawów często pojawiających się w danych transakcyjnych. Poza zestawami przedmiotów, analiza koszykowa korzysta z trzech miar:

• Wsparcie wskazuje jak często dany zestaw przedmiotów pojawia się w bazie danych. Jest to procent wszystkich transakcji, które zawierają interesujący Cię zestaw. Wysokie wsparcie wskazuje, że dany zestaw jest często kupowany, co może wskazywać na silną relację między produktami w zestawie. Oblicza się je za pomocą wzoru: Wsparcie(X) = Liczba transakcji zawierających X/Całkowita liczba transakcji
• Zaufanie określa jak często reguły są prawdziwe. Jest to warunkowe prawdopodobieństwo, że jeśli klient kupił produkt A, to kupi również produkt B. Jego wysoka wartość sugeruje, że istnieje silna zależność między zakupem jednego produktu a innego. Oblicza się je za pomocą wzoru: Zaufanie(X ⇒ Y) = Wsparcie(X∪Y)/Wsparcie(X)
• Przyrost wskazuje jak bardzo wyższe jest prawdopodobieństwo zakupu pewnych produktów razem niż byłoby, gdyby były one niezależne. Wartość większa niż 1 wskazuje na pozytywną zależność między produktami, co oznacza, że produkty są częściej kupowane razem, niż by się spodziewano na podstawie ich indywidualnych wskaźników sprzedaży. Przyrost jest obliczany według następującego wzoru: Przyrost(X ⇒ Y) = Zaufanie(X ⇒ Y)/Wsparcie(Y)

Na podstawie analizy zestawów przedmiotów, wsparcia, zaufania i podniesienia formułuje się reguły asocjacyjne. Wskazują one na zależności między produktami, np. „jeśli chleb, to również masło”. Dzięki nim można zrozumieć wzorce zakupowe klientów, co można wykorzystać do optymalizacji strategii marketingowej, sprzedażowej i zarządzania zapasami.

Typy analizy koszykowej

Analiza koszykowa dzieli się na kilka typów:

• Analiza częstości zakupów skupia się na identyfikacji zestawów przedmiotów często pojawiających się razem w transakcjach. Jest to punkt wyjścia dla wielu bardziej złożonych analiz.
• Analiza sekwencji zakupów koncentruje się na sekwencji, w jakiej produkty są kupowane przez klientów. Nie tylko identyfikuje zestawy produktów często kupowanych razem, lecz także analizuje w jakiej kolejności klienci dokonują zakupów, co pozwala zrozumieć jakie produkty wybierają na początku ścieżki zakupowej, a które na późniejszych etapach.
• Analiza wartości koszyka skupia się na monetarnej wartości transakcji, a nie tylko na obecności czy sekwencji produktów. Pozwala to zidentyfikować, które produkty są często kupowane razem oraz jakie kombinacje generują największy przychód.
• Analiza krzyżowa produktów służy identyfikacji produktów efektywnie sprzedawanych razem w ramach strategii sprzedaży krzyżowej. Pozwala to zrozumieć, które produkty są atrakcyjne jako dodatki do głównych zakupów.

Algorytmy używane w analizie koszykowej

Analiza koszykowa opiera się na trzech najważniejszych algorytmach. Pierwszym z nich jest algorytm Apriori – jeden z najbardziej znanych i powszechnie stosowanych algorytmów do wykrywania częstych zestawów przedmiotów w dużych bazach danych transakcyjnych. Działa na zasadzie iteracyjnego przeszukiwania przestrzeni zestawów przedmiotów, zaczynając od najmniejszych zestawów i stopniowo zwiększając ich rozmiar, jednocześnie eliminując te, które nie spełniają minimalnego wsparcia.

FP-Growth (Frequent Pattern Growth) to algorytm służący do wyszukiwania częstych zestawów przedmiotów bez konieczności generowania kandydatów, co jest głównym ograniczeniem algorytmu Apriori. Wykorzystuje strukturę drzewa do kompresji bazy danych i bezpośredniego znajdowania częstych zestawów przedmiotów.

Eclat (Equivalence Class Clustering and Bottom-Up Lattice Traversal) stosuje się do wykrywania częstych zestawów przedmiotów. Korzysta on z podejścia opartego na dzieleniu przestrzeni poszukiwań – przekształca bazę danych w zestaw pionowych transakcji i wykorzystuje operacje przecięcia zbiorów do szybkiego znalezienia częstych zestawów.

Poza wymienionymi algorytmami w analizie koszykowej stosuje się jeszcze:

• H-Mine służy do wykrywania częstych zestawów przedmiotów. Wykorzystuje skompresowaną reprezentację danych transakcyjnych do zwiększenia efektywności przetwarzania. Jest szczególnie skuteczny w przypadku dużych baz danych, dzięki wykorzystaniu hipergrafów do reprezentowania relacji między przedmiotami.
• Algorytm OMNI (Optimal Meeting-point Number Index) skupia się na optymalizacji procesu wyszukiwania częstych zestawów przedmiotów poprzez wykorzystanie struktury indeksowej, która ułatwia szybkie lokalizowanie i agregowanie zestawów.
• CARMA (Continuous Association Rule Mining Algorithm) służy do wykrywania reguł asocjacyjnych w ciągłych strumieniach danych. Przydaje się w aplikacjach, gdzie dane są generowane w czasie rzeczywistym, na przykład w systemach rekomendacji.
• Algorytm RElim (Recursive Elimination) wykorzystuje podejście rekurencyjne do eliminacji przedmiotów niespełniających minimalnego wsparcia, a następnie konstruuje częste zestawy przedmiotów.
• FP-Bonsai to wariant algorytmu FP-Growth, który skupia się na minimalizacji rozmiaru drzewa FP, co czyni go bardziej wydajnym w przypadku dużych zbiorów danych.
• SPADE (Sequential Pattern Discovery using Equivalence Classes) służy do odkrywania wzorców sekwencyjnych w danych transakcyjnych. Wykorzystuje koncepcję równoważnych klas do efektywnego generowania i przeszukiwania przestrzeni możliwych sekwencji.
• GRI (Generalized Rule Induction) to algorytm do indukcji ogólnych reguł asocjacyjnych, który może być stosowany do analizy danych z różnych dziedzin.

Narzędzia stosowane w analizie koszykowej

W analizie koszykowej stosuje się różnorodne narzędzia. Oto niektóre z nich:

• R jest zaawansowanym środowiskiem programistycznym służącym do statystycznych obliczeń i grafiki, które oferuje potężne możliwości analizy danych. Pakiet arules w R zaprojektowano specjalnie do analizy reguł asocjacyjnych i sekwencji – stosuje się go do wykrywania interesujących wzorców w danych transakcyjnych.
• Weka to napisana w Javie kolekcja algorytmów uczenia maszynowego stosowanych w data mining. Obejmuje narzędzia do przetwarzania danych, klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, analizy reguł asocjacyjnych oraz wizualizacji.
• Orange to platforma do analizy danych i uczenia maszynowego, która łączy interfejs graficzny z bibliotekami programistycznymi dla Pythona. Dzięki modułowej konstrukcji można łatwo eksperymentować z danymi.
• SAS Enterprise Miner to zaawansowane oprogramowanie do data miningu i analizy predykcyjnej, które oferuje narzędzia do przetwarzania danych, modelowania predykcyjnego, analizy koszykowej i wielu innych.
• RapidMiner to platforma do nauki o danych i uczenia maszynowego zapewniająca zintegrowane środowisko dla całego procesu data mining, od przygotowania danych po modelowanie i wdrażanie.
• KNIME to otwarte oprogramowanie do analizy danych, raportowania i integracji, które oferuje interfejs graficzny do budowania „potoków danych” (data pipelines), analizy danych i modelowania.
• Python jest szeroko stosowany w analizie danych dzięki swoim potężnym bibliotekom, takim jak pandas, NumPy i matplotlib dla przetwarzania danych i wizualizacji, a także mlxtend, który zawiera implementację algorytmów do analizy reguł asocjacyjnych.

Działanie analizy koszykowej

Początkiem analizy koszykowej jest zgromadzenie danych transakcyjnych. Mogą one pochodzić z różnych źródeł, takich jak systemy kasowe, bazy danych e-commerce lub inne systemy ewidencyjne. Powinny być jak najbardziej kompleksowe i muszą dokładnie odzwierciedlać zachowania zakupowe klientów. Zebrane dane często przed właściwą analizą czyści się, czyli usuwa błędy, brakujące wartości i duplikaty, a także normalizuje i transformuje do odpowiedniego formatu. Czasami obejmuje to również kategoryzację produktów i transakcji.

Przed przystąpieniem do właściwej analizy koszykowej warto przeprowadzić wstępną analizę eksploracyjną, aby zrozumieć charakterystykę danych, np. analizę rozkładu najczęściej kupowanych produktów czy wzorców sprzedaży w czasie. Następnie należy wybrać odpowiedni algorytm i narzędzia do przeprowadzenia analizy – decyzja zależy od rozmiaru i złożoności danych, wymaganych wskaźników oraz preferencji dotyczących oprogramowania.

Przed uruchomieniem algorytmu należy zdefiniować najważniejsze parametry analizy, takie jak minimalne wsparcie i zaufanie – określają one, które zestawy przedmiotów i reguły asocjacyjne zostaną uznane za ważne. Następnie, za pomocą wybranego algorytmu, analizuje się zebrane dane w celu identyfikacji częstych zestawów przedmiotów – są one podstawą dla reguł asocjacyjnych.

Wygenerowane reguły ocenia się na podstawie zaufania, wsparcie i przyrosty oraz interpretuje w kontekście biznesowym – celem jest znalezienie reguł o wysokim wsparciu i zaufaniu, które mogą wskazywać na silne zależności między produktami.

Ostatnim krokiem jest wykorzystanie uzyskanych wniosków do optymalizacji działań biznesowych, takich jak zarządzanie zapasami, cross-selling i up-selling, personalizacja ofert, optymalizacja układu sklepu, czy projektowanie promocji.

Zastosowania analizy koszykowej

W handlu detalicznym i e-commerce analiza koszykowa jest wykorzystywana do optymalizacji układu sklepu i strony internetowej poprzez strategiczne rozmieszczanie produktów często kupowanych razem – dzięki temu można zwiększyć ich sprzedaż. Firmy mogą też tworzyć skuteczne promocje krzyżowe oraz spersonalizowane oferty.

W marketingu analiza koszykowa pomaga w tworzeniu kampanii reklamowych z ofertami produktów, które faktycznie mogą zainteresować klientów. Pozwala to zwiększyć efektywność kampanii, co przekłada się na lepsze wykorzystanie budżetów marketingowych i wyższe ROI.

Analiza koszykowa sprawdza się też w zarządzaniu łańcuchem dostaw – wgląd we wzorce zakupów klientów pozwala lepiej prognozować popyt, optymalizować zapasy i minimalizować koszty magazynowania, co przekłada się na ogólną poprawę zarządzania zasobami.

Z kolei w sektorach, takich jak bankowość czy opieka zdrowotna, analiza koszykowa może być wykorzystywana do identyfikacji wzorców zachowań wskazujących na ryzyko oszustwa, nieprawidłowości finansowe lub potrzeby zdrowotne określonych grup pacjentów.

Analiza koszykowa pomaga również w optymalizacji cen i strategii promocyjnych. Dzięki niej firmy mogą też lepiej zrozumieć wrażliwość cenową klientów na różne produkty i dostosowywać ceny tak, by maksymalizować marże zysku przy jednoczesnym zachowaniu atrakcyjności oferty.

Dane pozyskane z analizy koszykowej mogą być też okazją do wzrostu – niespodziewane połączenia między produktami mogą prowadzić do odkrycia nowych rynków lub nisz rynkowych, co może inspirować do rozwoju i wdrażania innowacji.