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Warenkorbanalyse [Assoziationsanalyse]

Die Warenkorbanalyse (auch Assoziationsanalyse genannt) ist eines der wichtigsten Verfahren, die eingesetzt werden, um Zusammenhänge zwischen Artikeln aufzudecken. Dabei wird nach Kombinationen von Artikeln gesucht, die bei Transaktionen häufig zusammen auftreten. Anders ausgedrückt: Sie ermöglicht es den Händlern, Beziehungen zwischen den Artikeln zu erkennen, die die Kunden kaufen.

Was macht die Assoziationsanalyse?

Sagen wir, du hast dich mit einem Online-Shop für Kleidung selbstständig gemacht. Dein Ziel ist es nun, dass du einen möglichst hohen Umsatz mit diesem Shop erzielen möchtest.

Warenkorbanalyse

Damit du einen möglichst hohen Umsatz erzielst, möchtest du natürlich, dass jeder Kunde möglichst viel kauft. Eine Möglichkeit, den Kunden zum Kauf von mehr Produkten zu motivieren, ist ihm weitere Produkte vorzuschlagen. Die große Frage ist nun: Welches Produkt schlage ich dem Kunden am besten vor? Hier kommt die Warenkorbanalyse bzw. die Assoziationsanalyse ins Spiel.

Assoziationsanalyse

Die Warenkorbanalyse gibt eine Antwort auf die Frage: Wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde Produkt A kauft, wenn er bereits Produkt B im Warenkorb hat.

Die Warenkorbanalyse sagt dir also, welche Produkte bzw. Waren häufig zusammen gekauft werden. Also wenn ein Kunde bereits eine Hose und Schuhe im Warenkorb hat, wie wahrscheinlich ist es dann, dass dieser Kunde auch ein Hemd, Socken oder ein t-Shirt kauft.

Warenkorbanalyse Beispiel

Um eine Warenkorbanalyse zu berechnen, brauchst du eine Liste der vergangenen Käufen, in der du sehen kannst welche Produkte in einem Einkauf zusammen gekauft wurden.

warenkorbanalyse data mining

Also hast du die jeweiligen Produkte aufgelistet und jede Reihe ist eine Transaktion. Sagen wir, dass sind deine Beispieldaten, du hast die Produkte Jeans, Hemd, t-Schirt und Schuhe.

warenkorbanalyse Beispieldaten

Jede Reihe ist eine Transaktion bzw. ein Kauf. 1 Bedeutet gekauft, 0 bedeutet nicht gekauft. Die erste Person hat also Jeans, Hemd und Schuhe gekauft.

Damit wir Ergebnisse haben, die wir interpretieren können, berechnen wir uns nun erst mal eine Warenkorbanalyse mit DATAtab für diese Daten. Hierfür gehst du zum Rechner für die Warenkorbanalyse auf DATAtab und kopierst deine Daten in die Tabelle.

Nun können wir noch einen minimalen Support angeben und eine minimale Confidence.

Für diese Daten hat DATAtab uns diese Assoziationsregeln ausgegeben:

Assoziationsregeln

Die Assoziationsregeln sind in der Form: Wenn die Produkte unter Lhs (Left hand side) in einer Transaktion vorhanden sind, dann sind die Produkte unter Rhs (Right hand side) mit einer gewissen wahrscheinlich ebenfalls vorhanden.

Warenkorbanalyse Ergebnisse interpretieren

Die Ergebnisse der Warenkorbanalyse schauen wir uns anhand der ersten Reihe der Assoziationsregeln an.

Warenkorbanalyse interpretieren

Häufigkeit

Die Häufigkeit in der Ergebnistabelle gibt uns an, wie oft die Produkte unter Lhs und Rhs in einer Transaktion vorkommen, in unserem Fall also, wie oft kommt Hemd und Schuhe in einer Transaktion vor.

Also Zählen wir einfach durch in wie vielen Transaktionen beide vorkommen, das sind 8 Transaktionen.

Support

Der Support gibt uns an, wie viel Prozent von allen Transaktionen das ist oder andersgesagt, wie wahrscheinlich es ist, dass Hemd und Schuhe in einer Transaktion vorkommen. Also teilen wir einfach die Häufigkeit durch die Anzahl aller Transaktionen.

19 Transaktionen haben wir insgesamt, also erhalten wir 8/19, was gleich 0,42 ist. Damit ist die Wahrscheinlichkeit, dass Hemd und Schuhe in einer Transaktion vorkommen, 42 Prozent.

Confidence

Die Confidence sagt uns nun, wenn die Produkte unter Lhs in einer Bestellung vorkommen, wie wahrscheinlich es ist, dass dann auch die Produkte unter Rhs in dem Warenkorb sind.

In unserem Beispiel bedeutet dies: Wie wahrscheinlich ist es, dass wenn Hemd im Warenkorb vorkommt, dass dann auch Schuhe im Warenkorb sind.

Dieses können wir berechnen, indem wir die Häufigkeit von Hemd und Schuhe durch die Häufigkeit von Hemd teilen.

Lift

Und schließlich der Lift. Der Lift gibt den Faktor an, um den sich die Wahrscheinlichkeit für den Kauf von den Produkten unter Rhs erhöht, falls die Produkte unter Lhs bereits gekauft wurden. In unserem Beispiel also. Wenn sich das Produkt Hemd im Warenkorb befindet, ist es 1,27 mal Wahrscheinlicher, dass Schuhe gekauft werden als wenn das Produkt Hemd nicht im Warenkorb ist.

Warenkorbanalyse und Data Mining

Die Warenkorbanalyse ist eine Methode aus dem Bereich des Data Mining. Je nachdem wie viele Daten vorhanden sind, kann die Analyse sehr rechenintensiv sein.

Jedoch gibt es mit dem Der Apriori-Algorithmus sehr effektive Verfahren, um die Assoziationsregeln effizient zu bestimmen.

Kritische Anmerkung zur Warenkorbanalyse

Sagen wir, bei deiner Warenkorbanalyse kommt raus, dass wenn eine Person eine Hose und Schuhe kauft, die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass diese dann auch ein Hemd kauft. Nun schlägst du deswegen alle Kunden, die eine Hose und Schuhe kaufen, ein Hemd vor. Hierdurch erhöhst du natürlich zusätzlich die Wahrscheinlichkeit, dass unter der Bedingung ein Hemd gekauft wird und eine weitere Warenkorbanalyse wird hierdurch natürlich verfälscht sein.


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DATAtab zitieren: DATAtab Team (2024). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.de

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