Caso Safeway

1) Si Ud. tuviera que implementar el sistema de recomendaciones, considera que Data Mining puede ser de ayuda?

Sí, la aplicación de tareas de Data Mining es ideal para la solución de este tipo de problemas de negocio.

2) Qué tipo de tarea o tareas de Data Mining se podrían aplicar?

a. Reglas de asociación multinivel: Método directo. Se registran todas las transacciones, tanto las que se reciben desde las cajas (POS, compras presenciales en la sucursal) como también las operaciones que los clientes realizan a través de su SmartPhone.

El objetivo es entender las relaciones de compra conjunta de productos (con o sin apertura de clases y subclases) para luego poder recomendar un producto ante la compra del que suele comprarse en conjunto. Esta tarea requiere definir los umbrales mínimos de soporte y confianza que deben cumplir las reglas encontradas.

b. Clustering: para armar grupos (segmentos) de clientes con intereses similares, basados en sus patrones de compras anteriores, más allá de las variables demográficas. Es decir que el objetivo es determinar perfiles de consumo entre los clientes, asignando cada cliente a un único cluster, para luego poder personalizar las recomendaciones con aquellos productos que son más populares entre los clientes del cluser.

3) Qué tipo de datos requeriría para poder aplicar las tareas de Data Mining seleccionadas?

Se requeriría el detalle de todas las transacciones realizadas por cada cliente, con apertura de fechas de la compra, cantidades y precio monetario por código de producto. Debe determinarse el tiempo que esta información será guardada en la base de datos, de modo de poder contar con la historia suficiente para analizar comportamientos evolutivamente. Además, son necesarios datos demográficos de los clientes para entender si influyen en los patrones de comportamiento (por ejemplo: sexo, edad, nivel socioeconómico, etc.) y para determinar recomendaciones específicas, por ejemplo por zona geográfica en función al clima, además de constituir atributos para el conocimiento descriptivo de los clientes.

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