Reglas de asociacion con productos virtuales en canasta de compra de un supermercado

Abstract

Los cambios constantes en el entorno han llevado a la Industria Retail (Ventas al Detalle) a emplear nuevas tecnologías con objeto de optimizar sus estrategias de marketing a fin de lograr una mayor competitividad y posicionamiento en el mercado, con ello lograr "captar la atención de sus clientes y los posibles clientes", satisfaciendo las necesidades de los mismos, es por ello que la Industria Retail ha implementado Minería de Datos, usando en ello Reglas de Asociación, a fin de buscar patrones de conducta de los clientes en los productos que ellos consumen durante un periodo determinado. Esta problemática ha originado que se desarrollen otros proyectos con Reglas de Asociación incorporando "Productos Virtuales" como los abordados en esta investigación. Se examinaron las transacciones obtenidas de una base de datos disponible en trabajos anteriores, perteneciente a un supermercado de la Región, con la cual se determinaron Reglas de Asociación con Productos Virtuales, mediante la utilización del algoritmo Dynamic Itemset Counting (DIC), el cual determina los patrones asociados a las diversas transacciones. Se modificó la base de datos a 50.000 transacciones para lograr una mayor rapidez, limpieza y confiabilidad de los datos, obteniéndose 9 rubros de familia, alcanzando resultados favorables para el mejoramiento de la administración de inventario y el diseño de estrategias de mercado. Se puede concluir sobre los resultados obtenidos que los rubros de familia encontrados en la generación de las Reglas de Asociación representan compras comunes de los clientes, no existiendo patrones inusuales, sin embargo las reglas generadas son validas e interesantes y los productos asociados son positivamente dependientes y correlacionados, según las medidas de Calidad (Convicción y Lift).