Die wichtigste Erfolgsformel ist das Wissen, wie man mit Menschen umgeht. Theodore Roosevelt
In einem früheren Artikel habe ich versucht, über die Grundlagen der Preisanalyse zu sprechen. Lassen Sie uns nun über interessantere Dinge sprechen.
Haben Sie jemals darüber nachgedacht, warum Sie bestimmte Produkte in Geschäften kaufen, wie wählen Sie unter vielen Analoga aus? Höchstwahrscheinlich funktioniert eine klare Antwort auf alle möglichen Fahrten in den Laden nicht, viele von ihnen sind spontan. Die allgemeine Idee ist jedoch offensichtlich: Wenn Sie in den Laden gehen, versuchen Sie, Ihren bestehenden Bedarf zu decken (nach Essen, Gadgets, Unterhaltung, Blackjack). In diesem Artikel werde ich am Beispiel des Lebensmitteleinzelhandels über meine Erfahrungen sprechen, wie Sie anhand einiger grundlegender logischer Annahmen und der Analyse von Communities in Diagrammen bestimmen können, wie Kunden das Produkt auswählen.
Einführung
In klassischen Einzelhandelsgeschichten erinnert man sich sofort an Geschichten von Empfehlungssystemen, die seit langem die Analyse von Kundenprüfdaten verwenden. Zum Beispiel die berühmten Geschichten über Target und über Bier mit Windeln .
Diese Fälle basieren auf dem in engen Kreisen bekannten Ansatz, der als Market Basket Analysis (MBA) oder Analyse assoziativer Regeln bezeichnet wird. Die Hauptidee des Ansatzes besteht darin, eine Reihe von Regeln der Form „Wenn sie X kaufen, kaufen sie normalerweise Y“ zu erstellen und diese in weiteren Prozessen (persönliche Empfehlungen, Berechnung usw.) zu verwenden. Mit den Regeln können Sie Warenkomplemente definieren, die sich gegenseitig ergänzen. Dieser Ansatz ist aufgrund der einfachen Implementierung und der guten Interpretierbarkeit der Ergebnisse sehr beliebt. Die Hauptprobleme sind, dass nicht immer klar ist, wie die Regeln anzuwenden sind und wie, abgesehen von Ergänzungen, Ersatzersatz zu identifizieren ist. Versuchen wir, diesen Ansatz ein wenig zu verbessern: Gruppieren Sie Produkte nach den Bedürfnissen der Kunden und verstehen Sie, wie der Käufer eine Kaufentscheidung trifft.
Wir erschweren den MBA, wir suchen nach Ersatzprodukten
Lassen Sie uns den MBA-Ansatz ein wenig komplizieren und zusätzlich Informationen zu den Kundenkarten berücksichtigen, über die viele russische Einzelhändler verfügen (für Online können Sie die Kunden-ID verwenden). Wir werden einen MBA nicht auf der Ebene der Scheckdaten, sondern auf der Ebene der Karten durchführen (d. H. Anstelle einer Scheck-ID verwenden wir eine Karten-ID / Kunden-ID). Als Ergebnis erhalten wir Warenpaare, die auf Kundenebene miteinander in Beziehung stehen, d. H. Wenn der Kunde Produkt X gekauft hat, kauft er auch Produkt Y und der Schlüssel hier ist, dass Produkt Y während einer weiteren Reise in den Laden gekauft werden kann.
Lassen Sie uns darüber nachdenken, wie Sie Ersatzprodukte definieren können. Wir gehen logisch davon aus, dass eine Person nicht oft Ersatzwaren in einem Scheck kauft (Sie kaufen selten 3 und 5 kg Waschpulver gleichzeitig). Dies ist die wichtigste Annahme in der gesamten Analyse, die für den Lebensmitteleinzelhandel / Haushaltswaren und mit geringfügigen Anpassungen für andere Arten von Einzelhändlern gut funktioniert. Aus dieser Annahme können wir schließen, dass, wenn ein Warenpaar häufig von Kunden gekauft wird, es aber selten in einem Scheck gefunden wird, mit großer Sicherheit gesagt werden kann, dass es sich um Ersatz handelt. Die Aussage ist ziemlich stark und erfordert eine vorläufige qualitative Analyse der Links - es ist notwendig, statistisch nicht signifikante Links zu entfernen, die „ Bananen “ zu entfernen usw. Für die verbleibenden Links können Sie die W- Metrik eingeben, die angibt, wie oft Waren unter einer Treuekarte als in einem Scheck gekauft werden.
Infolgedessen haben wir Warenpaare der Form „Waren X und Y werden selten in einem Scheck genommen, sondern oft von denselben Personen genommen“ mit einem gewissen Maß an Kommunikation W gebildet. Je größer diese Kommunikationsmaßnahme ist, desto mehr Produkte können als Ersatzprodukte betrachtet werden.
Es gab einen MBA, wurde ein SNA
Der nächste logische Schritt besteht darin, nicht einzelne Warenpaare zu betrachten, sondern alle verfügbaren Paare insgesamt. Das heißt, Jedes Produktpaar kann als Kante eines Diagramms mit einem Gewicht W dargestellt werden. Wenn Sie die resultierenden Verbindungen grafisch darstellen, erhalten Sie Folgendes:
Die „Gemeinschaften“ von Gütern, die stark miteinander verbunden sind, sind in der Grafik deutlich sichtbar. Wenden wir SNA- Suchalgorithmen (Social Network Analysis ) an und sehen uns das Ergebnis an. Beispielsweise wird der Luvain- Algorithmus verwendet . Das Ergebnis sollte eine Gruppe von Ersatzprodukten sein. Schauen wir uns ein Beispiel für das Ergebnis an:
- DANONE ACTIVIA Kirsche 2,9% 150 g
- DANONE ACTIVIA Erdbeere 2,4% 150 g
- DANONE ACTIVIA Heidelbeere 2,9% 150 g
- DANONE ACTIVIA Müsli 2,4% 150 g
- DANONE ACTIVIA Kleie und Getreide 2,9% 150 g
Das Ergebnis sieht positiv aus, diese Produkte sind Ersatzprodukten sehr ähnlich und decken den Bedarf an DANONE-Joghurt ab. Alle erhaltenen Warengruppen stimmen gut mit dem intuitiven Verständnis von Ersatzprodukten überein. Es gibt natürlich weniger offensichtliche Beispiele, die der Einzelhändler, insbesondere aufgrund der Marke, mit verschiedenen Gruppen in Verbindung gebracht hat, aber aus Sicht des Käufers decken sie immer noch einen Bedarf ab:
- Creme Luxus Gesicht für trockene Haut
- Cream Amber für trockene und normale Haut
- Neva Kosmetik Karottengesichtscreme für trockene und empfindliche Haut
- Newa Kosmetik Gurke Gesichtscreme für fettige und Mischhaut
- Neva Kosmetik Oliven Gesichtscreme für trockene und normale Haut
- Neva Kosmetik Ginseng Gesichtscreme um die Augen
Und jetzt die Hierarchie
Mit dem Luvain-Algorithmus können Sie eine Hierarchie von Communitys erstellen. In vereinfachter Form - lassen Sie uns Communities unterschiedlicher Größe erstellen, sie zu einem Baum erweitern ( Kundenentscheidungsbaum, Kundenentscheidungsbaum ) und ein Beispiel für das Ergebnis betrachten:
Hurra! Der resultierende Baum wird unter dem Gesichtspunkt der Geschäftslogik und der Intuition perfekt interpretiert - eine Person entschied, dass sie Kondensmilch möchte, wählte dann zwischen der Bank und dem Paket und dann den Preis, zu dem sie bereit war, die Waren zu kaufen. Jetzt verstehen wir unter welchen Merkmalen eine Person den Bedarf an Kondensmilch schließt - Art der Verpackung und Preissegment. In diesem speziellen Beispiel gibt es keine Markenliebe und andere Dinge, die Menschen häufig einem Produkt zuschreiben.
Der Baum ist wunderschön und was kommt als nächstes?
Mit dem resultierenden Baum können Sie die Bedürfnisse der Kunden (untere Ebenen des Baums) und die Merkmale der Waren bestimmen, die die Auswahl beeinflussen (gemäß der Baumhierarchie). Sie können das Ergebnis in verschiedenen Bereichen des Einzelhandels anwenden:
- Idealerweise muss mindestens ein Produkt jeden Bedarf abdecken. Das heißt, Jedes Geschäft in der Kette sollte Produkte haben, die die Bedürfnisse der Kunden abdecken. Das heißt, Anstelle von 20 Eisendosen Kondensmilch ist es besser, 10 Eisendosen und 10 Beutel zu haben.
- Im Rahmen eines Bedarfs könnenibalisieren sich die Waren am meisten gegenseitig. Das heißt, Jetzt beschränken wir uns auf eine Reihe von Produkten, mit denen wir Kreuzeffekte für die Preisgestaltung und die Prognose der Nachfrage berechnen können.
- Dieser Baum hilft beim Ablegen von Waren in einem Regal (oder bei der Bestellung von Waren auf der Baustelle).
- in persönlichen Empfehlungen ergänzt der klassische MBA zur Bildung von Cross-Sale-Angeboten
Infolgedessen haben wir die klassische MBA-Analyse etwas kompliziert. Wir haben Ergebnisse erhalten, die sofort in verschiedenen Prozessen des Einzelhändlers verwendet werden können. Die Aufgabe ist interessant, Sie müssen logisch denken, Daten analysieren und Diagramme gruppieren.
Ich hoffe es war interessant! Optimieren Sie Prozesse, Cluster-Diagramme, optimieren Sie die Datenspeicherung (weil Garbage In - Garbage Out) und erzielen Sie coole Ergebnisse.