Basket Analysis

Análisis de asociaciones en transacciones de compra

¿Qué es el Basket Analysis?

El Análisis de Cesta (Market Basket Analysis) identifica patrones de compra y descubre qué productos se compran frecuentemente juntos. ¡Es como descubrir los 'mejores amigos' de tus productos!

Con este análisis descubres reglas de asociación que revelan tendencias ocultas en el comportamiento de compra de los clientes.

Ejemplos de uso:

  • • Crea promociones combinadas de productos que se compran juntos
  • • Organizar productos similares en las estanterías para aumentar las ventas
  • • Personalizar recomendaciones de productos para clientes
  • • Identificar oportunidades de cross-selling y up-selling

Inicio Rápido

  1. 1. Prepara tus datos en formato CSV con transacciones y productos
  2. 2. Sube el archivo en la página de carga
  3. 3. Configura los parámetros (soporte mínimo, confianza)
  4. 4. Espere el procesamiento (normalmente 2-5 minutos)
  5. 5. Analice las reglas de asociación descubiertas

Cómo organizar tus datos

Organiza tus datos en una hoja de cálculo CSV con dos columnas:

Columna 1: ID de la Transacción

Identificador único de cada compra/pedido. Por ejemplo: 001, 002, 003

Columna 2: Producto

Nombre del producto comprado. Por ejemplo: Pan, Leche, Café

Ejemplo de hoja de cálculo de transacciones:

transaction_id product
001 Pão
001 Leite
002 Pão
002 Manteiga

💡 Importante: Cada línea representa UN producto en UNA transacción. Si una transacción tiene 3 productos, habrá 3 líneas con el mismo transaction_id.

Configuraciones del análisis

Soporte Mínimo (Min Support)

Porcentaje mínimo de transacciones que deben contener el conjunto de productos para ser considerado relevante.

Ejemplo:

0.01 = 1% das transações (padrão recomendado)

Confianza Mínima (Min Confidence)

Probabilidad de que el producto B sea comprado cuando se compre el producto A.

Ejemplo:

0.5 = 50% de confiança (padrão recomendado)

Lift Mínimo (Min Lift)

Mide cuánto mejor es la regla que una compra aleatoria. Valores > 1 indican asociación positiva.

Ejemplo:

1.0 = padrão (aceita todas as regras)

Entendiendo los resultados

El análisis devuelve reglas de asociación en el formato: 'Si compra A, entonces probablemente comprará B'.

Métricas de las Reglas

Soporte

Frecuencia con la que los productos aparecen juntos en las transacciones.

Ejemplo: Soporte de 0.3 = 30% de las transacciones contienen estos productos

Confianza (Confidence)

Probabilidad de comprar B dado que A fue comprado.

Ejemplo: Confianza de 0.8 = 80% de probabilidad de comprar B cuando se compra A

Levantar

Indica cuánto mejor es la regla que el azar.

Lift > 1: Asociación positiva | Lift = 1: Independiente | Lift < 1: Asociación negativa

⚠️ Consejo práctico: Enfócate en las reglas con alta confianza (>0.7) y alto lift (>2) para identificar las asociaciones más fuertes y útiles para el negocio.

¿Necesitas ayuda? Póntete en contacto: contato@grabatus.com