Jedyn yjzel, czyli osioł, kańs se swoja tasza posioł.

Analiza koszykowa jako przykład operowania na dużych zbiorach danych

W statystyce często używa się pojęcia tak zwanej analizy koszykowej. Można zatem powiedzieć, że jest to proces badawczy, którego celem jest zwrócenie szczególnej uwagi na preferencje klienta. Zwłaszcza, jeśli w grę wchodzi zaawansowany system CRM.

Co jest w koszyku?

Działające w obrębie sklepów internetowych platformy CRM zbierają dane nie tylko z tzw. „ciasteczek”, ale też operując na tym, co klient w danym momencie kupuje (lub chce kupić). Metoda koszykowa sprawdza się zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych, dzięki czemu skutecznie można ją wykorzystać w tzw. e-handlu.

Jak to działa w praktyce? Otóż zasada jest tu bardzo prosta. Jeśli klient często kupuje dziecięce pieluszki i mleko modyfikowane, to oznacza to, że najprawdopodobniej kupi też ubranie dla małego dziecka. Widać więc tu pewną korelację, która w rzeczywistości ma jednak znacznie bardziej złożoną formę.

Przyrost sprzedaży

Sama analiza koszykowa jest pojęciem dosyć uogólnionym, gdyż badanie to ma bardzo złożony charakter. Warto przy tym podkreślić, że jednym z głównych założeń badawczych, jest sprawdzenie, czy wzrost popytu na jeden z towarów, generuje też wzrost popytu na drugi towar.

Taką prostą zależność można np. zobaczyć w dużych sieciach handlowych. Jeśli w sprzedaży pojawiły się na przykład akumulatory samochodowe, to istnieje również duże prawdopodobieństwo, że obok znajdą się również kable przyłączeniowe do ich ładowania lub rozruchu.

Zaufanie – co to jest?

Wykorzystując System CRM, warto również zdefiniować zaufanie do opisywanych w nim reguł. Wracając do przykładu wspomnianych wcześniej ubranek, zawsze istnieje pewne ryzyko, że do opisywanej zależności nie dojdzie. Zadaniem „czynnika zaufania” jest analiza, czy będzie miała ona miejsce.

Podsumowując, analiza koszykowa to algorytm, który jest bardzo często wykorzystywany w systemach CRM. Obejmuje on nie tylko informacje o sprzedaży konkretnych produktów, ale również dane dotyczące produktów, które pozostały w sklepowym „koszyku”. One też są pewną wykładnią sprzedaży.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.