Die Steigerung von Konversionsrate und Umsatz bei gleichzeitiger Senkung der Marketingkosten durch optimierte Marketingmaßnahmen, ist eines der beliebten Einsatzszenarien von Big Data. Statistische Verfahren, die unter dem Begriff Assoziationsanalyse zusammengefasst werden, nutzen historische Kaufdaten – sog. Warenkörbe -, um Muster und Regeln innerhalb des Kaufverhaltens für Produkte bzw. Dienstleistungen zu detektieren. Die Warenkorbanalyse liefert dabei ein Ergebnis, dass die ermittelten Zusammenhänge in einer transparenten Darstellung aufzeigt.
Abbildung 1: Itemhäufigkeit und Zusammenführung der Items nach Assoziazionsgrad am Beispiel von FilmausleihenMit Hilfe der Assoziationsanalyse werden sog. Regeln aufgestellt, die beschreiben, ob und wie ein Kaufereignis ein anderes herbeiführt. Beispielsweise ob der Kauf eines oder mehrerer Produkte den Kauf eines weiteren Produktes bedingt. Klassische Beispiele hierfür sind Brot und Butter oder Anzüge und Krawatten. Insbesondere lassen sich über eine solche Analyse Kaufkombinationen entdecken, die intuitiv nicht zu vermuten sind. Bspw. wurde auf diese Weise herausgefunden, dass Windeln häufig zu einem Kauf von Bier führen. Dieses vielzitierte Beispiel wird dadurch erklärt, dass Väter sich für den Familieneinsatz, also dem Windelkauf, häufig mit einem Sixpack Bier belohnen (vgl. Bloching 2012 et al.). Bei den genannten Produktkombinationen spricht man auch von einem Bedarfsverbund.
Das zentrale Ergebnis einer Assoziationsanalyse ist ein Dreiklang aus Support, Confidence und Lift – Werte mit denen jede ermittelte Regel parametrisch beschrieben wird. Der Support ist die relative Häufigkeit, in denen die Regel Kauf A führt zu Kauf B zutreffend ist. Er entspricht damit der Menge der Warenkörbe in denen die beiden Produkte vorkommen. Die Confidence ist die relative Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens von Produkten im Verhältnis zum Support, also dem alleinigen Auftreten von Produkt A. An der Confidence lässt sich ablesen, wie sehr sich die Voraussage für den Kauf von Produkt B bessert, wenn die Information über Produkt A zur Verfügung steht. Der Lift beschreibt die stochastische Unabhängigkeit der in der Regel angesprochenen Produkte. Als Quotient aus Confidence und Support gibt er zudem an, wie hoch die Konfidenz den Erwartungswert übertrifft.
Abbildung 2: Netzwerkplot und Top 10 Regeln am Beispiel der ausgeliehene Filme
Die Daten für eine Warenkorbanalyse sind insbesondere im Handel oft vorhanden und werden mit bestehenden Warenwirtschaftssystemen – wie beispielsweise Scannerkassen – permanent erfasst. Kundenkarten ermöglichen es darüber hinaus, den Warenkörben demografische Informationen wie Alter, Geschlecht, Wohnort und Bildungsstand zuzuordnen und in die
Analyse einzubeziehen. Auf diese Weise können typische Kaufmuster spezifischen Kundenklassen zugeordnet werden.
Die Erkenntnisse aus einer Assoziationsanalyse können je nach Umfang der betrachteten Produkte und Kunden(-gruppen) sehr umfangreich sein. Um relevante Erkenntnisse zu extrahieren, ist eine zielgerichtete Interpretation der Ergebnisse vor dem Hintergrund der angestrebten Zielsetzung angeraten.
Die Erkenntnisse, einer Warenkorbanalyse verschaffen Unternehmen vielfältige Möglichkeiten in mehreren Bereichen:
Warenkorb- und Assoziationsanalyse sind bewährte Methoden mit transparenten Ergebnissen, die helfen, ein Unternehmen zielgerichteter an den Kundenbedürfnisse auszurichten.
Heiko Miertzsch - Beitrag vom 18.07.2013
Heiko Miertzsch ist einer der beiden Gründer der eoda GmbH.