Kaufverhaltensanalyse
Die Analyse umfasste mehrere Aspekte des Kaufverhaltens, wie die Häufigkeit von Käufen, den durchschnittlichen Bestellwert und die Verteilung von Bestellungen nach Wochentagen und Tageszeiten. Dabei wurden die meistverkauften Produktkategorien identifiziert und wiederkehrende Kunden sowie Kunden mit hohen Bestellwerten untersucht. Schließlich wurde eine Warenkorbanalyse durchgeführt, um Zusammenhänge zwischen Produktkategorien im Warenkorb der Kunden zu ermitteln.
Die Analyse des Kaufverhaltens zeigt, dass die Mehrheit der Kunden (83.944 von 115.637) nur einmal gekauft hat. Maßnahmen zur Kundenbindung, wie Treueprogramme oder personalisierte Marketingaktionen, könnten helfen, die Anzahl der wiederkehrenden Käufer zu erhöhen. Der durchschnittliche Bestellwert von 141R$ kann als Benchmark dienen, um das Kaufverhalten verschiedener Kundensegmente oder Regionen zu bewerten.
Die Analyse der Bestellverteilung zeigt, dass Montag und Dienstag die meisten Bestellungen aufweisen und die Bestellungen am Wochenende abnehmen.
Kunden sind hauptsächlich zwischen 16:00 und 14:00 Uhr aktiv, wobei die Aktivität in den frühen Morgen- und späten Abendstunden abnimmt. Diese Erkenntnisse können vom Unternehmen genutzt werden, um gezielte Marketingaktionen an Wochentagen durchzuführen und Ressourcen während der Hauptgeschäftszeiten zu optimieren.
Wie zu erwarten sind die Kategorien "Bett, Tisch, Bad” und "Schönheit und Gesundheit” sind die am häufigsten gekauften Kategorien mit 11.847 bzw. 9.947 Bestellungen. Dies ist nicht überraschend, da diese Kategorien Produkte enthalten, die täglich benötigt werden und häufig nachgefragt werden. Überraschend ist jedoch der hohe Absatz von "Sport und Freizeit"-Produkten, was auf das Interesse der Kunden an einem aktiven Lebensstil hinweist.
Obwohl die zunehmende Digitalisierung erwartet hätte, dass "Informatik und Zubehör" höher eingestuft wird, findet sich diese Kategorie nur auf dem fünften Platz. Zudem haben die Kategorien "Mode, Taschen und Accessoires" und "Elektronik" vergleichsweise weniger Bestellungen, was darauf hindeuten könnte, dass Kunden bei diesen Produkten vorsichtiger sind oder sie lieber in physischen Geschäften kaufen.
Warenkorb-Analyse
Die Warenkob-Analyse wurde mithilfe des Apriori-Algorithmus durchgeführt, um häufige Muster und Assoziationen zwischen den Produktkategorien in den Warenkörben der Kunden zu identifizieren.
Die Ergebnisse zeigen eine Assoziationsregel mit einer signifikanten Korrelation: Kunden, die "Hauskomfort" (casa_conforto) kaufen, sind zu 10,9% wahrscheinlich auch an "Bett, Tisch, Bad" (cama_mesa_banho) interessiert. Diese Kombination tritt in 0,0445% der Transaktionen auf und hat einen Lift-Wert von 1,128444, was auf eine 12,8% höhere gemeinsame Kaufwahrscheinlichkeit hindeutet. Auffällig ist, dass nur eine signifikante Regel identifiziert wurde. Das Unternehmen kann diese Regel jedoch für gezielte Cross-Selling-Strategien zwischen den beiden Kategorien nutzen, um den Warenkorbwert zu steigern.