El análisis de la cesta de la compra nos dice qué productos compran los clientes juntos, pero ¿por qué es algo que necesitamos saber? Descubrir patrones de compra ocultos ayuda a aumentar las ventas, optimizar las estrategias de marketing y la gestión de inventario.
Vamos a aprender más sobre los métodos, las ventajas y las limitaciones, así como sobre el proceso de análisis.
Principales conclusiones
El análisis de cestas descubre combos rentables y mejora cross selling.
Detecta productos que se compran juntos.
Crea promociones inteligentes.
Mejora disposición en góndola.
Eleva ticket promedio.
Informa surtido futuro.
¿Qué es el análisis de la cesta de la compra?
En resumen, el análisis del carrito de la compra es una herramienta que ayuda a identificar qué productos compran los clientes al mismo tiempo. Como metodología, ayuda a optimizar el surtido y la exposición para vender más y aumentar la satisfacción del cliente.
Cómo funciona el análisis de la cesta de la compra
El análisis de la cesta de la compra se basa en tres métodos:
- Análisis descriptivo de la cesta de la compra. Se trata de una evaluación de la relación entre productos mediante métodos estadísticos sin ningún pronóstico. Por ejemplo, el patrón de que el 25 % de los clientes que compran leche añaden cereales a su cesta podría ser el resultado de uno de estos análisis.
- Análisis diferencial de la cesta de la compra. Se trata de una técnica de minería de datos para comparar las compras entre diferentes grupos de clientes o diferentes períodos de tiempo para identificar diferencias en los hábitos. Por ejemplo, se observa que los clientes de entre 21 y 25 años compran bebidas energéticas con aperitivos, mientras que los clientes de más de 65 años compran té con galletas. Esto le ayudará a diferenciar los hábitos de los diferentes grupos y a adaptar el surtido.
- Análisis predictivo de la cesta de la compra. Se trata del uso de datos históricos para crear previsiones del comportamiento futuro de los clientes. El análisis se basa en reglas asociativas y métodos de aprendizaje automático. Por ejemplo, si un cliente compra pañales y crema para bebés, se puede predecir que la próxima vez necesitará más cosas del grupo de productos para bebés.
Lo que necesita para realizar un análisis de cesta
Una de las ventajas de este análisis es la capacidad de recopilar datos de clientes que no son confidenciales. Lo que necesita es información accesible sobre las compras que debe interpretarse correctamente. Esta guía paso a paso le mostrará cómo realizar un análisis de la cesta de la compra minorista.
#1 Recopilar datos
Recopile información sobre las transacciones de los clientes, por ejemplo, artículos comprados en un único recibo, hora y fecha de la transacción, importes gastados, etc.
#2 Procesar la información
Realice el procesamiento y la limpieza preliminares, elimine cualquier dato irrelevante y conviértalo a un formato que sea conveniente para el análisis.
#3 Identifique patrones y cree reglas de asociación
Busque los conjuntos de artículos que se repiten con más frecuencia en una sola transacción y en un grupo de transacciones de este tipo. La minería de reglas de asociación ayuda a determinar la probabilidad de que se compren determinados artículos si se compran otros artículos específicos.
N.º 4: Interprete los resultados
Determine qué productos se suelen comprar juntos, la fuerza de la conexión entre estos productos y descubra otras características útiles del comportamiento y las preferencias de los clientes. Utilice esta información para recomendar productos, optimizar la disposición de los estantes y organizar campañas de marketing específicas.
¿Cuáles son las ventajas del análisis del carrito de la compra?
Los datos obtenidos como resultado del análisis de la cesta de la compra pueden marcar una gran diferencia en su negocio minorista. Según MasterCard, la optimización basada en los resultados de la investigación del comportamiento de compra ha ayudado a los minoristas de todo el mundo a ganar 3,4 millones de dólares adicionales al año. Echemos un vistazo a los principales beneficios del análisis.
Aumento del ticket medio
Este es un resultado obvio de un análisis de alta calidad y una interpretación correcta. Obtendrá datos de alta calidad para la colocación estratégica de productos o la creación de kits de venta cruzada.
Optimice su inventario
Al saber qué productos se compran juntos, puede predecir la demanda de los mismos y evitar situaciones en las que los clientes vienen a comprar leche y cereales, pero solo hay leche disponible. Además, minimiza el coste de almacenar saldos acumulados.
Marketing de precisión
El análisis del comportamiento de los clientes y del carrito de la compra le ayuda a segmentar a los clientes en función de sus hábitos. Como resultado, puede crear campañas de marketing personalizadas para cada grupo objetivo.
Identifique tendencias
El análisis del carrito de la compra en el comercio minorista ayuda a detectar tendencias rápidamente, por ejemplo, la creciente popularidad de ciertas combinaciones de productos. He aquí un ejemplo de análisis de la cesta de la compra. Ha descubierto que los clientes han empezado a comprar una bebida carbonatada, lima y helado cremoso en el mismo pedido. Un análisis adicional mostró que se trataba de un nuevo cóctel de moda en verano popularizado en TikTok. Como resultado, se podría crear un grupo de productos de temporada y colocarlos uno al lado del otro.
¿Cuáles son las limitaciones de realizar un análisis de la cesta de la compra?
Si va a implementar un análisis de la cesta de la compra, tenga en cuenta tres factores que afectan a los resultados.
Rendimiento medio
Básicamente, obtiene datos basados en todas las transacciones de toda la tienda (o incluso de la cadena). Por ejemplo, antes de implementar los principios de la ciencia de datos, un minorista descubrió un par de productos inesperados: cerveza y pañales. Ya se había convertido en un meme en los círculos profesionales. Las ventas de esta combinación aumentaron, pero debido a un cambio en la ubicación de los productos, no a una conexión inherente. Incluso ahora, el análisis de la cesta de la compra muestra una variedad de conexiones, pero algunas de ellas son el resultado de su influencia (por ejemplo, las características de comercialización).
Falta de conclusiones claras
Digamos que ha descubierto una relación entre productos. Por ejemplo, el 40 % de los compradores de leche compran plátanos en una semana. Pero, ¿qué le dice eso? ¿Debería colocar los plátanos más cerca de la leche? ¿O tal vez ofrecer un descuento en uno de los productos? Para tomar decisiones, necesita más contexto: temporada, datos demográficos y comportamiento del cliente. Incluso puede resultar que la correlación sea pura coincidencia.
La necesidad de realizar pruebas antes de la implementación
Implementar cambios es difícil y costoso. Por lo tanto, debe asegurarse de que tengan sentido. Por lo tanto, las correlaciones identificadas en el análisis de la cesta de la compra deben verificarse, por ejemplo, mediante pruebas A/B, pero este proceso puede llevar varias semanas o incluso meses. Debe pensar en la ubicación de los productos y actualizar los planogramas y las instrucciones para el personal.
A pesar de estas limitaciones, comprender los patrones de compra de los clientes puede conducir a cambios efectivos y al crecimiento del rendimiento empresarial. Por eso recomendamos utilizar herramientas especiales para el análisis de la cesta de la compra.
Consiga más con LEAFIO AI
La herramienta Planificación de Surtido de la plataforma LEAFIO AI Retail simplifica el análisis de la cesta para optimizar el surtido y aumentar la eficiencia de los estantes. El sistema proporciona una visión general detallada del surtido, ayuda a identificar los productos de bajo rendimiento, evaluar los nuevos productos y determinar qué SKU faltan en tiendas específicas.
Basándose en estos datos, puede tomar decisiones informadas para cada categoría de producto. Además, la función de optimización de estanterías ayuda a crear planogramas que tienen en cuenta las ventas reales. Esta es la base para maximizar los beneficios y crear un surtido orientado al cliente.
Puntos clave
Siga los siguientes pasos para integrar eficazmente el análisis de la cesta de la compra en su modelo de negocio y obtener información práctica.
- Identifique los productos que sus clientes eligen en grupos y colóquelos uno al lado del otro u ofrézcales promociones.
- Realice un análisis para prever la demanda y optimizar su surtido.
- Realice pruebas antes de implementar los resultados.
- Segmente a los clientes según sus hábitos de compra y ofrezca campañas de marketing personalizadas para cada grupo.
- Integre en sus procesos modernas herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
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Helen Kom
Inventory Optimization Product Director
