Die Warenkorbanalyse: Das richtige Angebot für die richtige Kundengruppe zur richtigen Zeit am richtigen Platz

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.

2x1ItemDendro

Abbildung 1: Itemhäufigkeit und Zusammenführung der Items nach Assoziazionsgrad am Beispiel von Filmausleihen

Mit 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.

Transparente Entscheidungsregeln durch die Assoziationsanalyse

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.

NetzwerkplotRules

 

Abbildung 2: Netzwerkplot und Top 10 Regeln am Beispiel der ausgeliehene Filme

Wertvolles Wissen aus vorhandenen Daten extrahieren

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.

Faktenbasierte Unterstützung für konkrete Maßnahmen

Die Erkenntnisse, einer Warenkorbanalyse verschaffen Unternehmen vielfältige Möglichkeiten in mehreren Bereichen:

  •  Category Management: Eine verbundorientierte Platzierung im Verkaufsraum kann dem Kunden das Einkaufen erleichtern und erhöht das Cross Selling Potenzial.
  •  Recommendation Engines: Online Shops nutzen Empfehlungssysteme um Ihren Kunden Artikel vorzustellen, die andere Kunden in Verbindung mit den gerade ausgewählten Produkten gekauft haben.
  •  Space Management: Die möglichst verkaufswirksame Optimierung der zur Verfügung stehenden Fläche im stationären Handel wird mit Space Management Systemen optimiert, indem den Waren bestimmte Regalstandorte zugewiesen werden.
  •  Preisgestaltung: Für Verbundgüter bieten sich gezielte Preisaktionen an, wenn die Preissenkung eines Artikels auch die Nachfrage für das zugehörige Produkt erhöhen sollte und somit nur eines der Produkte reduziert werden muss, um den Absatz des gesamten Produktverbundes zu erhöhen.
  •  Zielgruppenspezifisches Marketing: Mit Hilfe der aus der Warenkorbanalyse gewonnen Erkenntnisse bietet sich die Gelegenheit, zielgruppenspezifisches Marketing zu betreiben und somit mehr Aufmerksamkeit der Kunden zu erlangen.

Warenkorb- und Assoziationsanalyse sind bewährte Methoden mit transparenten Ergebnissen, die helfen, ein Unternehmen zielgerichteter an den Kundenbedürfnisse auszurichten.

Sie haben das Potenzial der Warenkorbanalyse erkannt? Wir helfen es Ihnen zu erschließen.
Hier entlang.
Zitate:
Bloching, Luck, Ramge: Data Unser – Wie Kundendaten die Wirtschaft revolutionieren, Redline Verlag, München 2012.

Heiko Miertzsch - Beitrag vom 18.07.2013

Heiko Miertzsch ist einer der beiden Gründer der eoda GmbH.

Abonnieren Sie unseren Datenanalyse-Blog