Aplicação de data mining para uma market basket analysis: um estudo de caso do comportamento do cliente com vistas à gestão de estoques de uma rede de varejo do Rio Grande do Sul
Nenhuma Miniatura disponível
Data
2022-12-08
Tipo de documento
Monografia
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Engenharias
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Almeida, Leonardo Briczinski de
Orientador
Ackermann, Andres Eberhard Friedl
Coorientador
Resumo
Uma das técnicas disponíveis na ciência de dados é o data mining e um dos meios de utilização dessa técnica é por meio do market basket analysis, que permite identificar relacionamentos de ocorrências de forma simultânea e a descoberta de regras lógicas. Este trabalho tem como objetivo geral apresentar de que forma o data mining, por meio de uma market basket analysis, pode demonstrar o comportamento do cliente e a partir disso propor métodos para a classificação da curva ABC de produtos com base em regras de associação. Esta pesquisa foi estruturada sob a forma de um estudo de caso, com intuito de analisar a cesta de compras da filial de uma rede de varejo e encontrar associações entre os produtos a partir disso propor uma alteração na classificação ABC de produtos que são vendidos em conjuntos de outros a uma determinada confiança e que possuem classificações diferentes. Ao longo do trabalho foram apresentados detalhes dos dados estudados, nos quais pode-se citar quais categorias de produtos foram mais vendidas, bem como a distribuição da classificação da curva ABC desses produtos. Esta pesquisa também demonstrou em detalhes a construção do algoritmo apriori, sua aplicação e seus resultados. O projeto também trouxe potenciais ganhos importantes para a empresa após a implementação do plano de melhorias, dentre eles uma gestão mais eficiente dos estoques, fazendo com que produtos alta demanda e que tem produtos de classificação A como consequentes não faltem no estoque e a venda de ambos os produtos seja concretizada, além disso, o plano visa evitar que produtos sejam perdidos devido à expiração do prazo de validade. Podem ser destacados também outros ganhos, como um potencial aumento do ticket médio e consequentemente aumento do faturamento da loja, além de uma elevação na satisfação do cliente, uma vez que este cliente irá encontrar os produtos que deseja na loja.
One of the available techniques in data science is data mining and one of using means of this technique is through market basket analysis, which allows to identify occurrence relationships simultaneously and discovery logical rules. The general objective of this research was to present how data mining, through a market basket analysis, can demonstrate customer behavior and, from that, propose methods for classifying the ABC curve of products based on association rules. This research was structured as a case study, which aims to analyze the shopping basket of a supermarket branch to find associations between the products and to propose a change in the ABC classification of products that are sold in sets of others at a given confidence and which have different classification. Throughout the research, data details that were studied will be presented, in which it can be mentioned which categories of products are most sold, as well as the distribution of the classification of the ABC curve of these products. This research also demonstrated in detail the construction of the apriori algorithm, its application, and its results. The project also brings important potential gains for the company after the implementation of the improvement plan, among them an efficient management of inventories, making products of high demand and which have products consequent classified as A do not miss in the stock, making that the sale be finished for both products, in addition, the plan aims to prevent that some products be lost due to expiry date. It can also be highlighted other gains, such as the potential increase in the average ticket and, consequently, increase in the store's revenue. Also, it’s expected an increase in customer satisfaction, once this customer will find the products that they want in the store.
One of the available techniques in data science is data mining and one of using means of this technique is through market basket analysis, which allows to identify occurrence relationships simultaneously and discovery logical rules. The general objective of this research was to present how data mining, through a market basket analysis, can demonstrate customer behavior and, from that, propose methods for classifying the ABC curve of products based on association rules. This research was structured as a case study, which aims to analyze the shopping basket of a supermarket branch to find associations between the products and to propose a change in the ABC classification of products that are sold in sets of others at a given confidence and which have different classification. Throughout the research, data details that were studied will be presented, in which it can be mentioned which categories of products are most sold, as well as the distribution of the classification of the ABC curve of these products. This research also demonstrated in detail the construction of the apriori algorithm, its application, and its results. The project also brings important potential gains for the company after the implementation of the improvement plan, among them an efficient management of inventories, making products of high demand and which have products consequent classified as A do not miss in the stock, making that the sale be finished for both products, in addition, the plan aims to prevent that some products be lost due to expiry date. It can also be highlighted other gains, such as the potential increase in the average ticket and, consequently, increase in the store's revenue. Also, it’s expected an increase in customer satisfaction, once this customer will find the products that they want in the store.
Palavras-chave
Ciência de dados, Gestão de estoque, Varejo, Consumidor, Mineração de dados, Análise de cesta de mercado