39 подписчиков
«Между 17:00 и 19:00 чаще всего пиво и подгузники покупают вместе»: что такое ARL-анализ и как он применяется на практике
В 1992 году группа по консалтингу в области ритейла компании Teradata под руководством Томаса Блишока провела исследование 1.2 миллиона транзакций в 25 магазинах для американского ритейлера Osco Drug (сеть магазинов у дома).
После анализа всех транзакций самым сильным правилом получилось «Между 17:00 и 19:00 чаще всего пиво и подгузники покупают вместе». Объяснение этому совпадению нашлось довольно быстро: когда оба члена молодой семьи возвращались с работы домой, жены обычно отправляли мужей за подгузниками в ближайший магазин. И мужья, не долго думая, совмещали приятное с полезным — покупали подгузники по заданию жены и пиво для собственного вечернего времяпрепровождения.
Это, ставший уже классическим, пример вывода, полученного на основе ARL-анализа. В общем виде ARL можно описать как «Кто купил x, также купил y». При помощи ARL алгоритмов находятся те самые «правила»-совпадения внутри одной транзакции, которые потом сортируются по их силе. За этой простотой, однако, могут скрываться поразительные вещи, о которых без анализа больших данных очень сложно догадаться.
Об этом (и не только) эксперт KeepRise расскажет уже завтра на нашем вебинаре «Ассоциативные связи в ценообразовании. Как неверная цена на один товар может ухудшить выручку всей категории».
На этом вебинаре мы расскажем:
📍Что такое ARL-анализ (Associations rules learning) и как использовать его в ритейле и ценообразовании;
📍Какие основные требования к данным и механики реализации этого анализа;
📍Покажем кейсы из практики и их влияние на ключевые финансовые показатели.
👥 Спикер: Павел Серебренников, руководитель отдела аналитики данных технологий ценообразования KeepRise. Опыт работы с данными в ретейле – 16 лет. Но последние годы Павел ведет фокусную работу над ценообразованием.
🗓 Дата и время: 12 декабря, 17.00 (MSC)
Для участия в вебинаре нужно зарегистрироваться.
1 минута
11 декабря 2023