La Market Basket Analysis in assenza di una soluzione di BI
Per individuare le regole associative sui comportamenti di acquisto dei consumatori, una Market Basket Analysis richiede di raccogliere ed elaborare un elevato volume di dati: ma senza soluzioni di Business Intelligence, l’analisi risulta complessa e incline all’errore.
Pensiamo, ad esempio su 30.000 righe di dati di vendita, di associare manualmente le relazioni tra i prodotti acquistati: l’attività richiederebbe ore o giorni per considerare tutte le numerose metriche e dimensioni, con il rischio di ottenere risultati di analisi non attendibili. Anche con l’uso di specifiche tecnologie, la scarsa flessibilità degli strumenti limiterebbe la possibilità di ottenere informazioni chiare e tempestive sulle abitudini di acquisto dei clienti e sulle regole di associazione dei prodotti.
Generare velocemente le informazioni necessarie a creare delle regole associative, è un fattore determinante nella Basket Analysis: soprattutto alla luce delle moderne dinamiche di competizione sul mercato, sempre più soggette a cambiamenti repentini e reazioni immediate a livello decisionale
La Business Intelligence ITReview per la Market Basket Analysis
Consapevoli di tali criticità, e con l’obiettivo di supportare le aziende nelle strategie di marketing e vendita, in ITReview abbiamo implementato una soluzione di Analisi Market Basket su Qlik, come Elite Solution Provider.
Tramite la ricerca di correlazioni nei dati e all’elaborazione ed analisi di gruppi che presentano affinità, il modello raccoglie ed elabora i dati sulle transazioni commerciali, traducendoli in regole di associazione ed informazioni strategiche per:
- Misurare le prestazioni dei punti vendita;
- Individuare le performance di prodotti top e worst;
- Determinare cluster di appartenenza tra clienti;
- Comprendere relazioni e affinità tra item e itemset;
- Verificare il potenziale di cross selling sugli articoli.
Le moderne tecniche di Data Visualization migliorano la comprensione degli insights e permettono di rintracciare nei dati delle correlazioni altrimenti difficili da scoprire. Sul piano operativo, diventa quindi possibile costruire strategie data driven consapevoli, coerenti alla direzione da intraprendere.
Comprendere il comportamento d’acquisto del consumatore e le sue abitudini è utile per definire le iniziative di sconto e promozione sulla merce, o il posizionamento dei prodotti a scaffale, ad esempio.
Inoltre, effettuare dei confronti temporali è particolarmente utile ad approfondire l’evoluzione delle performance di vendita sui prodotti, misurando l’impatto delle diverse attività sui risultati conseguiti.
Una Market Basket Analysis, con la sua versatilità, può essere applicata a diversi contesti di business:
- Grande Distribuzione (GDO);
- Settore retail e vendita al dettaglio;
- Settore bancario e assicurativo;
- Online marketing ed e-commerce.
I vantaggi della Market Basket Analysis su Qlik Sense
La soluzione di BI ITReview per l’Analisi Market Basket permette di gestire facilmente la grande mole di dati sulle transazioni commerciali e di tracciare le regole di associazione tra prodotti, con la possibilità di approfondire ogni cluster di analisi e i dettagli sulle affinità tra item e itemset.
Con le funzionalità uniche della piattaforma di Data Analytics Qlik Sense, è possibile utilizzare le informazioni disponibili per ottimizzare il coordinamento tra l’area magazzino, vendite e acquisti.
A cui si aggiungono anche le opportunità per:
- Migliorare la fidelizzazione della clientela, andando a costruire una proposta di prodotti e un’esperienza di acquisto coerente alle aspettative;
- Incrementare le vendite, studiando il posizionamento dei prodotti in-store o nel catalogo online e sviluppando delle campagne promozionali ad hoc per stimolare il cross selling;
- Ottimizzare le strategie di marketing, analizzando i gruppi di clienti e le loro abitudini di acquisto con attività di clustering, per proporre offerte mirate in base agli articoli acquistati di recente o promuovere l’uso di fidelity card nei negozi fisici e negli store online.
Il principale punto di forza è poter instaurare un approccio data-driven, sempre più profondo e completo, alle strategie decisionali: ad esempio, una Market Basket Analysis collegata ad una What If Analysis consente di misurare l’impatto sulle vendite di un’ipotetica promozione, valutandone in
anticipo costi e ricavi. Il processo decisionale diventa così più consapevole e, di fatto, più efficiente.
