İçerik
- Tanım - Market Basket Analizi ne anlama geliyor?
- Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmeniz ve yürütmenizde size nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
- Techopedia Piyasa Sepeti Analizini Açıklıyor
Tanım - Market Basket Analizi ne anlama geliyor?
Pazar sepeti analizi (MBA), perakendeciler tarafından müşteri satın alma davranışlarını anlamak için kullanılan bir analitik teknik örneğidir. Hangi öğelerin sıkça birlikte alındığını veya aynı sepete müşteriler tarafından yerleştirildiğini belirlemek için kullanılır. Bu satın alma bilgilerini satış ve pazarlamanın etkinliğini artırmak için kullanır. MBA, satın alımlarda sıkça ortaya çıkan ürün kombinasyonlarını arar ve çok büyük miktarda veri toplanmasına izin veren elektronik satış noktası sistemlerinin tanıtılmasından bu yana üretken bir şekilde kullanılmaktadır.
Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmeniz ve yürütmenizde size nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Techopedia Piyasa Sepeti Analizini Açıklıyor
Piyasa sepeti analizi, yalnızca tek bir satın alım ile ilişkilendirilemediğinden, yalnızca birden fazla kalem içeren işlemleri kullanır. Öğe ilişkisi mutlaka bir neden ve sonuç değil, sadece bir eşzamanlılık ölçüsüdür. Bu, enerji içecekleri ve video oyunları sık sık birlikte alındığı için, birinin diğerinin satın alınmasının nedeni olduğu anlamına gelmez, ancak bu satın alımın muhtemelen bir oyuncu tarafından (veya bir oyuncu tarafından) yapıldığı bilgisinden alınabilir. Bu tür kurallar veya hipotezler test edilmeli ve madde satışları aksini belirtmedikçe gerçek olarak alınmamalıdır.
İki ana MBA tipi vardır:
- Tahmini MBA, büyük ölçüde sırayla gerçekleşen ürün alımlarının, olayların ve hizmetlerin clique'lerini sınıflandırmak için kullanılır.
- Diferansiyel MBA, çok sayıda önemsiz sonucu kaldırır ve çok derinlemesine sonuçlara yol açabilir. Farklı mağazalar, demografik bilgiler, yılın mevsimleri, haftanın günleri ve diğer faktörler arasındaki bilgileri karşılaştırır.
MBA genellikle perakendeciler tarafından tüketicilere satın alma önerileri yapmak için kullanılır. Örneğin, bir kişi belirli bir akıllı telefon modelini satın aldığında, satıcı, telefon kılıfları, ekran koruyucular, hafıza kartları veya söz konusu telefon için diğer aksesuarlar gibi başka ürünler önerebilir. Bu, diğer tüketicilerin bu ürünleri telefonla aynı işlemde satın alma sıklığından kaynaklanmaktadır.
MBA ayrıca fiziksel perakende satış yerlerinde de kullanılır. Büyük veri analitiği ile birleştirilmiş satış noktası sistemlerinin artan karmaşıklığı nedeniyle, mağazalar mağaza düzenlerini iyileştirmeye yardımcı olmak için satın alma verileri ve MBA kullanıyor, böylece tüketiciler birlikte sık sık satın alınan ürünleri bulabilirler.