Basket Analysis

Analyse des associations dans les transactions d'achat

Qu'est-ce que l'analyse de panier ?

L'analyse de Cesta (Market Basket Analysis) identifie les modèles d'achat et découvre quels produits sont souvent achetés ensemble. C'est comme découvrir les 'meilleurs amis' de vos produits !

Avec cette analyse, vous découvrez des règles d'association qui révèlent des tendances cachées dans le comportement d'achat des clients.

Exemples d'utilisation :

  • • Créer des promotions combinées pour des produits achetés ensemble
  • • Organiser les produits proches sur les étagères pour augmenter les ventes
  • • Personnaliser les recommandations de produits pour les clients
  • • Identifier des opportunités de cross-selling et d'up-selling

Démarrage Rapide

  1. 1. Préparez vos données au format CSV avec des transactions et des produits.
  2. 2. Téléchargez le fichier sur le page de téléchargement
  3. 3. Configurez les paramètres (support minimum, confiance)
  4. 4. Veuillez patienter pendant le traitement (généralement 2 à 5 minutes)
  5. 5. Analysez les règles d'association découvertes

Comment organiser vos données

Organisez vos données dans une feuille de calcul CSV avec deux colonnes :

Colonne 1 : ID de la Transaction

Identifiant unique de chaque achat/commande. Par exemple : 001, 002, 003

Colonne 2 : Produit

Nom du produit acheté. Par exemple : Pain, Lait, Café

Exemple de feuille de transactions :

transaction_id product
001 Pão
001 Leite
002 Pão
002 Manteiga

💡 Important : Chaque ligne représente UN produit dans UNE transaction. Si une transaction a 3 produits, il y aura 3 lignes avec le même transaction_id.

Paramètres de l'analyse

Support Minimum (Min Support)

Pourcentage minimum de transactions qui doivent contenir l'ensemble de produits pour être considérées comme pertinentes.

Exemple :

0.01 = 1% das transações (padrão recomendado)

Confiance Minimale (Min Confidence)

Probabilité que le produit B soit acheté lorsque le produit A est acheté.

Exemple :

0.5 = 50% de confiança (padrão recomendado)

Lift Minimum (Min Lift)

Mesure dans quelle mesure la règle est meilleure qu'un achat aléatoire. Des valeurs > 1 indiquent une association positive.

Exemple :

1.0 = padrão (aceita todas as regras)

Comprendre les résultats

L'analyse renvoie des règles d'association au format : 'Si vous achetez A, alors vous achèterez probablement B'.

Metrics of the Rules

Soutien

Fréquence à laquelle les produits apparaissent ensemble dans les transactions.

Exemple : Support de 0.3 = 30 % des transactions contiennent ces produits

Confiance

Probabilité d'acheter B sachant que A a été acheté.

Exemple : Confiance de 0,8 = 80 % de chance d'acheter B en achetant A

Soulever

Indique à quel point la règle est meilleure que le hasard.

Lift > 1 : Association positive | Lift = 1 : Indépendant | Lift < 1 : Association négative

⚠️ Conseil pratique : Concentrez-vous sur les règles à haute confiance (>0,7) et à fort lift (>2) pour identifier les associations les plus fortes et utiles pour l'entreprise.

Besoin d'aide ? Contactez-nous : contato@grabatus.com