BI-Methoden (Teil 3): Data Mining im Detail

Analyse von Warenkorbdaten

Für die Assoziationsanalyse wird nun für beide Werte – Support und Konfidenz - ein Minimum definiert. Anschließend werden mittels dieser Minima alle Regeln erstellt, deren Konfidenz- bzw. Supportwerte darüber liegen. Hiermit lässt sich ein einfaches Assoziationsmodell erstellen. Dabei gilt: Je größer diese Werte, desto bedeutender ist die Regel.

Das gewählte Beispiel weist bereits auf die häufigste Anwendung der Assoziationsanalyse hin, die im Übrigen gelegentlich auch als Regelinduktion bezeichnet wird: Die Analyse von Warenkorbdaten. Hier wird speziell eine Menge an Warenkörben daraufhin untersucht, ob Regeln zwischen den gekauften Waren bestehen, also konkret: Welche Produkte haben Kunden bei einem Kauf gemeinsam erworben.

Warenkorbanalysen stellen die beste Möglichkeit bereit, das Kaufverhalten zu analysieren und Kundenbedürfnisse aufzuspüren. Hat man durch eine Warenkorbanalyse beispielsweise Gruppen von häufig zusammen verkauften Produkten herausgefunden, lässt sich das Sortiment in einem Offline- oder Online-Shop optimieren und konsumgerecht platzieren.

Ordern Käufer von Madonna-CDs auch häufig solche von Britney Spears, werden beide zusammen angeboten. Werden die Resultate einer Warenkorbanalyse mit den Kundendaten verknüpft, lässt sich eine Vorhersage über die Kaufwahrscheinlichkeiten zukünftiger Einkäufe im Web treffen. Es ist dann zum Beispiel möglich, Werbebanner auf Grund der Anmeldedaten gruppen- oder personenbezogen zu steuern.