Análise de cesto de compras em um mercado varejista de pequeno porte = Market basket analysis in a retail store

Abstract

Resumo : A análise de cesta de compras não é recente, contudo, por ser tratada como não trivial, iterativa e capaz de prover insights de potencial valor para tomada de decisão, esta análise prossegue sendo utilizada para controle de estoques, gestão de promoções e decisão sobre posicionamento de itens em lojas. Neste trabalho, foram apresentadas pesquisas no que tange o assunto mineração de dados, com foco na associação de dados e no método Apriori. A intenção foi a de conceituar métodos que verifiquem a interação entre variáveis através de indicadores como suporte e confiança, neste caso, a interação entre produtos comprados em conjunto. Com a utilização do KDD como processo de descobrimento de conhecimento, pode ser verificado um modelo ao qual analistas podem utilizar para criar eventos, promoções ou posicionar seus produtos em loja. Com aplicações do método, obteve-se que produtos de panificação foram mais vendidos em conjunto com frios e laticínios, assim como, o salame de 100g esteve na mesma lista de compras que limão e cervejas de 260ml e 350ml. Dificuldades técnicas como manipulação e modelagem dos dados foram pontuadas, porém houve consenso com a literatura que a análise de cesto de compras é uma análise de grande valor para tomada de decisão

Abstract : Market basket analysis is shown by literature as a powerful tool for decision making. Even though it isn’t new, its capability to provide insights on stock management, advertising and product placement in stores still brings some attention to analysts. In this research, data mining was presented through literature review as mean for discovering implicit patterns in data. Focus was given to the Apriori method as it can measure the relationship between variables, thorough support and confidence indicators. Knowledge Discovery in Databases (KDD) was also explored as a data assessment process so it could assure that analysts could apply the method presented on their product advertisement and placement strategies . After applying Apriori method, the results showed that Bakery products were mostly sold together with Dairy and Cold Cuts, while clients preferred to purchase Sliced salami 100g with Lemon, 269ml and 350ml Beers. Some technical difficulties, such as data classification and modeling were pointed at the end. Nevertheless, there was consent with authors in literature that Market basket analysis provide value to decision making