Методы анализа потребительской корзины

«Что покупают наши клиенты?» Ответ на такой вопрос позволяет сделать шаг (а иногда и тройной прыжок) в сторону клиентоориентированности и росту бизнеса. Разберем как можно корректно и эффективно решить этот вопрос с помощью цифр.Сразу оговорюсь, что рассматриваем аналитику собственной базы. То есть у нас есть продуктовая линейка, клиенты и база транзакций, где отражено какой клиент что купил. Дополнительные данные о клиентах (соцдем, анкетирование), продуктах (классификатор, атрибуты) и заказах (время, деньги, затраты) только пойдет на пользу.Будем двигаться в сторону сужения аудитории, таргетирования.

Cтруктура покупок

Это простейший анализ. Заполняем таблицу и рисуем диаграмму c долями транзакций по продуктам или продуктовым категориям. На практике трудоемкой задачей оказывается классификация товаров. Так же важный вопрос, что считаем: долю клиентов, долю транзакций или долю денег.

Профиль группы пользователей

Теперь мы хотим определить продуктовые предпочтения выделеной группы клиентов (мужчин/женщин, посетителей в понедельник утром и т.д.). Можем снова посмотреть на структуру покупок, но гораздо интереснне увидеть отличие в покупках этой группы. Для этого строим профиль: структуру покупок для всей базы (генеральной совокупности) и исследуемой группы (выборки). И сравниваем эти структуры.Для наглядности можно ввести Indicator — долю продукта для подгруппы подгруппе поделить на долю того же продукта в покупках всех клиентов. Если indicator существенно больше 1, то это характерный продукт для подгруппы и наоборот. если не касаться вопроса репрезентативности, то из математики используется только дроби.На картинке идно, что для исследуемой группы характерен 2й продукт и не характерны продукты 1 и 5.

Профиль также может строиться как по количеству покупателей, так и по количеству транзакций (заказов) или денег.

Система рекомендаций

Сужаем аудиторию до одного клиента и создаем систему персональных рекомендаций. То есть замечаем (конечно, аналитически), что покупка продукта A влечет покупку B с высокой вероятностью. А совместная покупка С и D (хоть такое сочетание и не часто встречается) влечет покупку E. При достаточном количестве таких правил, при правильном их автоматическом построении и упорядочивании, получаем рекомендации на каждого индивидуума, но об этом в дальнейших постах.

Эта статья в моем блоге.