Data Science: Warenkorbanalyse in 30 Minuten

Fazit

Die Analyse der Daten aus der schottischen Bäckerei zeigen, dass Kaffee insgesamt das beliebteste Produkt ist. Auch wenn Backwaren das Kernprodukt sind, ist das Ergebnis keine große Überraschung. Daher ist die Frage berechtigt, welchen Nutzen die Bäckerei aus einer solchen Warenkorbanalyse konkret ziehen kann?

Wie andere Handelsunternehmen sind auch Bäckereien bestrebt, ihr Angebot zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Die Warenkorbanalyse liefert dafür Anhaltspunkte, mit welchen konkreten Maßnahmen sich erwünschte Effekte beeinflussen lassen:

  • Der Umsatz pro Kunden lässt sich erhöhen, in dem gezielt jene Produkte angeboten werden, die bevorzugt zusammen gekauft werden.
  • Optimierung in der Auslage: Produkte, die häufiger zusammen gekauft werden, lassen sich näher beieinander platzieren, um sie Kunden auch optisch "näherzubringen".
  • Preisgestaltung: Für Kombiangebote lassen sich die Preise anhand der Konfidenz leichter spezifizieren. So sind Rabatte auf "beliebte" Produktkombinationen denkbar, die Kunden zum Kauf reizen, ohne den Gewinn der Bäckerei zu gefährden – beispielsweise eine "Guten Abend"-Tüte mit den meistgekauften Produkten. (map)

Vladimir Poliakov
absolvierte 1995 das Studium an der Russian State Hydrometeorological University (RSHU) in St. Petersburg und arbeitete im Forschungsinstitut für Arktis und Antarktis. Nach seiner Auswanderung nach Deutschland war er seit 1998 in der IT-Branche als Entwickler, DBA, System Architekt, BI- und Big Data-Spezialist aktiv und ist zurzeit hauptberuflich als Data Engineer bei der TeamBank AG tätig.