Los patrones de compra de los clientes de una empresa pueden analizarse utilizando los datos de la cesta de la compra. Si se identifican estos patrones, puede ser más fácil comprender qué productos compran los clientes. Estos datos pueden utilizarse para optimizar el diseño de las tiendas, crear anuncios específicos y ajustar los artículos en venta para aumentar las ventas en función de las necesidades y los deseos de los clientes.
En este artículo, analizamos qué es el análisis de la cesta de la compra, cómo lo utilizan los analistas y qué reglas de asociación aplican para evaluar los datos con precisión.
¿Qué es el análisis de la cesta de la compra?
Los analistas utilizan el análisis de la cesta de la compra para detectar patrones entre los productos y detectar tendencias. Una investigación de la cesta de la compra revela qué productos compran los consumidores juntos con frecuencia, lo que ayuda a los analistas a anticipar lo que podrían querer los nuevos consumidores. Para construir sus predicciones, los analistas generan declaraciones «si-entonces», también conocidas como reglas de asociación. Los analistas de mercado suelen almacenar en bases de datos datos datos sobre el comportamiento de compra de los consumidores. Estas reglas pueden ayudarles a seleccionar los precios correctos de los productos y a desarrollar estrategias de marketing exitosas.
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¿Para qué sirven los análisis de la cesta de mercado?
Su empresa puede aplicar los datos recopilados durante el análisis de la cesta de la compra:
Aumentar la satisfacción del cliente
Su empresa puede utilizar los análisis de la cesta de la compra para aumentar la satisfacción de los clientes, utilizando los datos sobre las tendencias de compra para mejorar la experiencia del cliente. Los analistas del sector minorista pueden utilizar esta información para ayudar a su empresa a organizar su tienda de forma eficaz, lo que puede facilitar a los clientes la búsqueda de los artículos que piensan 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 su satisfacción. Por ejemplo, si realiza un análisis de la cesta de la compra para una tienda de alimentación y observa que la mayoría de los clientes compran una determinada marca de toallas de papel, podría recomendar a la tienda que creara una oferta para ese producto. Este ajuste temporal del precio puede aumentar la satisfacción de los clientes e incrementar las ventas.
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Aumentar la venta cruzada
Los analistas del sector minorista pueden utilizar la información que obtienen de los análisis de la cesta de la compra para aumentar las ventas mediante estrategias como la venta cruzada. La venta cruzada se refiere a la práctica de exponer artículos cerca unos de otros en una tienda para animar a los clientes a comprarlos juntos. Por ejemplo, un analista puede recomendar a un minorista de ropa que exponga 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.
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Mejorar los 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 lluvia al mismo tiempo, el equipo de marketing podría crear un anuncio que incluya ambos artículos.
Ajustar la distribución de las tiendas
Su empresa puede utilizar los análisis de la cesta de la compra para configurar eficazmente la disposición de su tienda, lo que puede animar a los clientes a comprar productos adicionales. Una empresa podría ajustar la disposición de su tienda moviendo secciones de artículos similares, reorganizando las estanterías o creando expositores temporales de productos. Por ejemplo, un supermercado puede trasladar su sección de congelados al fondo de la tienda. Esto puede animar a los clientes a comprar en otras secciones antes de elegir los productos congelados, lo que puede aumentar las ventas.
Crear recomendaciones en línea
Si realiza análisis de la cesta de la compra para minoristas online, puede utilizar los datos de los clientes que recopila para crear recomendaciones automáticas en línea para los compradores. Las recomendaciones eficaces pueden animar a los clientes a comprar artículos adicionales relacionados con los que tienen previsto comprar. Por ejemplo, si un cliente pone en su cesta de la compra online una linterna, un farol y una tienda de campaña, podría recibir una recomendación para un saco de dormir.
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Identificar otras relaciones
Fuera del comercio minorista, puede utilizar los análisis de la cesta de mercado para ayudarle 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 el fraude basándose en el uso típico de la tarjeta de crédito del titular de la cuenta.
¿Cuáles son las reglas de asociación para un análisis de la cesta de mercado?
Las reglas de asociación se refieren a la forma en que los analistas definen las tendencias en los análisis de la cesta de la compra, lo que consiguen creando afirmaciones «si-entonces». Por ejemplo, si un cliente compra una manzana, entonces puede comprar otras frutas como las naranjas. Las asociaciones miden la fuerza de la relación entre los artículos utilizando estas métricas:
Soporte
El término «apoyo» se refiere a la popularidad de un solo artículo, basado en la frecuencia con que los clientes lo compran en comparación con otros productos. Los analistas suelen revisar un gran número de transacciones para ayudarles a determinar los valores de apoyo precisos de los productos. Conocer el valor de soporte de los productos que vende su empresa puede ayudarle a elegir qué artículos deben tener un precio más alto para aumentar los beneficios. Puede calcular el soporte de un artículo utilizando esta ecuación:
Apoyo = número de transacciones con el artículo X / total de artículos 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 utilizar la siguiente ecuación:
Apoyo (manzanas) = 55 manzanas / 100 artículos totales en un conjunto de transacciones = 0,55
3. Confianza
El término «confianza» es una medida de la frecuencia con la que los clientes compran dos productos de un conjunto de artículos. Un valor de confianza más alto indica que es más probable que un cliente compre el segundo artículo cuando compra el primero. Conocer el valor de confianza de los productos de su empresa puede ayudarle a crear diseños de tienda más eficaces y a desarrollar campañas de marketing específicas, lo que puede dar lugar a un aumento de las ventas. Puede calcular la confianza de un conjunto de artículos utilizando esta ecuación:
Confianza = (número de transacciones del artículo X + número de transacciones del artículo Y) / (número de transacciones del artículo X)
En esta ecuación, «la 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 mercado para una librería podría utilizar la siguiente ecuación:
Confianza (libros y revistas) = (50 libros + 50 revistas) / (50 libros) = 0,5
Levante
El término «elevación» se refiere al valor de confianza real comparado con el valor de confianza esperado para un conjunto de artículos. Los analistas pueden calcular el lift para determinar si la venta de un artículo afecta a las ventas de otro artículo. Una elevación 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 inferior a 1 suele implicar que los clientes rara vez compran dos artículos juntos. Puede calcular la elevación de un artículo utilizando esta ecuación:
Elevación = (valor de confianza para el elemento X y el elemento Y) / (apoyo al elemento Y)
En esta ecuación, «el crecimiento» se refiere a la probabilidad de que un cliente compre «el artículo Y» cuando también compra «el artículo X.» Por ejemplo, un analista que trabaje para la librería mencionada anteriormente podría utilizar la siguiente ecuación:
Margen (revistas) = 0,5 / (50 revistas / 100 artículos totales en un conjunto de transacciones) = 1