Bleiben beliebte Produktpaare beliebt? Ein Beispiel zur Warenkorb-Analyse

Nur sieben der ursprünglich 20 Produktpaare gehörten im Folgejahr zur unabhängig ermittelten Top 20. Das entspricht 35,0 % der Auswahl. Dennoch erschienen beide Produkte jedes ursprünglichen Paars weiterhin auf berücksichtigten Rechnungen, und jedes Paar erfüllte nach wie vor dieselben Mindestanzahlen für die Aufnahme ins Ranking.

Diese Beobachtungen beantworten unterschiedliche Fragen. Ein Platz in den Top 20 bedeutet, dass ein Paar im Vergleich zu anderen weit vorne bleibt. Gemeinsames Vorkommen belegt, dass die Produkte weiterhin zusammen auf Rechnungen stehen. Ein Paar kann die zweite Bedingung erfüllen und trotzdem im Ranking weit zurückfallen.

Für die ursprüngliche Auswahl verwendeten wir Rechnungen vom 1. Dezember 2009 bis zum 30. November 2010. Anschließend ließen wir diese Liste unverändert und verfolgten dieselben Produktcodes vom 1. Dezember 2010 bis zum 30. November 2011. Die spätere Top 20 wurde neu aus allen berücksichtigten Paaren des Folgejahres ermittelt, auch aus Paaren außerhalb der ursprünglichen Liste.^[2]

Der Vergleich umfasst 19.645 berücksichtigte Rechnungen im ersten und 18.877 im zweiten Jahr. Rechnungen mit nur einem berücksichtigten Produkt bleiben in diesen Gesamtzahlen enthalten. Bevor du die vollständigen Listen weiter unten erkundest, lohnt sich ein Blick auf das führende Paar des ersten Jahres.

Das führende Paar des ersten Jahres bestand aus der Sweetheart-Keramikdose, Produkt 21231, und der Erdbeer-Keramikdose, Produkt 21232. Der Analyseplan legte das ursprüngliche Paar auf Rang 1 als Rechenbeispiel fest, bevor seine späteren Ergebnisse berechnet wurden.

Die beiden Dosen standen im ersten Jahr gemeinsam auf 766 von 19.645 berücksichtigten Rechnungen, also auf 3,9 %. Im Folgejahr waren es 320 von 18.877 beziehungsweise 1,7 %. Damit lag das Paar auf Rang 153 der berücksichtigten Paare. Es war in der Liste weit zurückgefallen und kam dennoch mehrere hundert Mal gemeinsam vor.

Betrachte nun nur Rechnungen mit der Sweetheart-Dose. Im Folgejahr enthielten 492 berücksichtigte Rechnungen diese Dose; auf 320 davon stand auch die Erdbeer-Dose. 320 geteilt durch 492 ergibt 65,0 %. Dieser Anteil beschreibt das gemeinsame Vorkommen innerhalb der Rechnungen mit der Sweetheart-Dose. Er ist nicht der Anteil aller Rechnungen, die beide Produkte enthalten.

Wenn du die Frage umkehrst, ändert sich die Bezugsgröße. Die Erdbeer-Dose stand auf 791 späteren Rechnungen; 320 enthielten auch die Sweetheart-Dose. Daraus ergeben sich 40,5 %. Keine der beiden Richtungen zeigt, welcher Artikel zuerst gewählt wurde. Es sind zwei Perspektiven auf dasselbe ungeordnete Paar.

Auch die einzelnen Produktzahlen veränderten sich. Die Sweetheart-Dose stand im ersten Jahr auf 960 berücksichtigten Rechnungen und im zweiten auf 492; bei der Erdbeer-Dose waren es 1.582 und 791. Diese Zahlen ordnen das geringere gemeinsame Vorkommen ein. Warum die Produkte seltener auf Rechnungen erschienen, erklären die Daten nicht.

Für Händler trennt das zwei Entscheidungen, die sonst leicht verschwimmen. Für eine breit angelegte Kampagne kann der Anteil eines Paars an allen berücksichtigten Rechnungen relevant sein. Bei einer Empfehlung neben einem bestimmten Produkt geht es enger um Rechnungen, die dieses Produkt bereits enthalten. Historische gemeinsame Käufe können Hinweise liefern, welche Idee du prüfen solltest. Keiner der beiden Anteile schätzt jedoch die zusätzlichen Verkäufe, die eine Empfehlung bewirken würde.

Die Aussage „Diese Empfehlung erzielt 65 % Conversion“ würde die Daten daher falsch auslegen. Hier fehlen Angaben dazu, wer eine Empfehlung sah, einer Kampagne zugeordnet wurde oder zur Vergleichsgruppe gehörte. Die beobachteten 65,0 % sind 320 von 492 historischen Rechnungen und keine Conversion-Rate einer Maßnahme.

Die erste Tabelle enthält alle 20 ursprünglichen Paare in ihrer ursprünglichen Reihenfolge. „Gemeinsam“ zählt berücksichtigte Rechnungen mit beiden Produkten. Für den Anteil wird diese Zahl durch alle berücksichtigten Rechnungen des jeweiligen Jahres geteilt: 19.645 im ersten und 18.877 im zweiten. Öffne die ergänzenden Tabellen für die einzelnen Produktzahlen und die unabhängig ermittelte spätere Liste.

Lies Anzahl, Anteil und späteren Rang zusammen. Die Anzahl beschreibt, auf wie vielen Rechnungen ein Paar vorkommt. Der Anteil berücksichtigt zusätzlich, dass die Zahl der berücksichtigten Rechnungen in beiden Jahren unterschiedlich ist. Der Rang beschreibt die Position gegenüber anderen Paaren, die die Kriterien erfüllen. Keine dieser Größen zeigt, ob eine Werbeaktion funktioniert hat.

Die Auswahlgrenze war in beiden Jahren eindeutig. Außerhalb der Liste blieb kein Paar mit derselben Anzahl wie das zuletzt ausgewählte Paar. Eine andere Auflösung von Gleichständen an der späteren Auswahlgrenze würde die Überschneidung daher bei sieben belassen. Das prüft die Rangfolgeregel und ist kein statistisches Konfidenzintervall.^[3]

Die spätere Auswahl beantwortet eine andere Frage: Welche Paare kamen im zweiten Jahr unter denselben Aufnahme- und Rangfolgeregeln am häufigsten gemeinsam vor? Sie ist keine neue Sortierung der ursprünglichen 20. Jedes spätere Paar, das die Kriterien erfüllte, konnte aufgenommen werden.

Beide Listen getrennt zu halten, verhindert eine unbemerkte Änderung der Fragestellung. Würden wir die ursprüngliche Liste durch die späteren Spitzenreiter ersetzen, beschriebe der Bericht eine neue Auswahl. Er würde aber nicht zeigen, was aus der Liste wurde, die ein Team möglicherweise weiterverwendet hätte. Beide Perspektiven sind nützlich: Die eine überprüft eine frühere Auswahl, die andere liefert Kandidaten für eine neue Prüfung.

Die vollständige spätere Tabelle enthält neben dem gemeinsamen Vorkommen auch die Rechnungsanzahl für jedes einzelne Produkt. Diese Zahlen belegen nicht, dass die Produkte ein sinnvolles Bundle bilden. Die Beschreibungen benennen die erfassten Produkte; sie sagen nichts über deren Eignung füreinander, Marge, Verfügbarkeit oder einen gemeinsamen Kundenbedarf aus.

Für Händler, die eine Kollektion oder Cross-Selling-Kampagne planen, wirft dieser Fall eine praktische Frage auf: Welche Belege rechtfertigen es, eine alte Paarung in das nächste Briefing zu übernehmen? Die Antwort braucht einen Zeitraum, eine klar definierte Rechnungsmenge und einen nachvollziehbaren Grund für die geplante Platzierung.

Bewahre zunächst die Auswahl auf, auf der die frühere Entscheidung beruhte. Halte die Produktkennungen und den Auswahlzeitraum fest. Wenn neue Daten vorliegen, verfolge zunächst dieselben Paare, bevor du sie durch aktuelle Favoriten ersetzt. So werden Veränderungen in der Datengrundlage sichtbar, und Kollegen können auf derselben Grundlage darüber sprechen.

Verknüpfe die Ergebnisse dann mit der konkreten Platzierung. Eine Kollektionsseite, eine Empfehlung auf einer Produktseite und ein Creator, der mehrere Produkte vorführt, nutzen eine Paarung auf unterschiedliche Weise. Frage, was Kunden sehen werden, welches Produkt sie dorthin führt und welche Frage der Inhalt beantworten soll. Daten zu gemeinsamen Käufen allein entscheiden diese redaktionellen Fragen nicht.

Creators können dieselbe Unterscheidung bei einem Markenbriefing nutzen. Die Aussage, dass zwei Produkte häufig zusammen gekauft werden, sollte ihren Zeitraum und ihre Bezugsgröße nennen. Frage nach, ob sie alle Bestellungen betrifft oder nur solche mit einem bestimmten Artikel. So kann ein Skript die Daten korrekt beschreiben, ohne ein Ergebnis zu versprechen, das die Marke nicht gemessen hat.

Vor der endgültigen Produktauswahl braucht das Team weiterhin aktuelle Angaben zu Bestand, Preisen, dem Zusammenspiel der Produkte und dem geplanten Angebot. Diese Informationen muss das Unternehmen bereitstellen; aus dem historischen Archiv lassen sie sich nicht ableiten. Falls die Kampagne startet, bewerte ihre Wirkung mit einem geeigneten Vergleich und der bestehenden Erfolgsmessung des Unternehmens.

Die folgende Vorlage macht aus diesem Gespräch ein wiederverwendbares Briefing. Prüfe zuerst die Datengrundlage und übertrage die ausgewählte Idee anschließend in die verlinkte Vorlage für Social-Media-Kampagnen. So bleibt der Grund für die Paarung mit der kreativen Arbeit verbunden, ohne das alte Ranking als Empfehlungssystem zu behandeln.

Nutze diese Vorlage für eine vorgeschlagene Paarung. Sie ist eine frei zugängliche Planungshilfe und kein Punktesystem. Trage eigene Zeiträume und Zahlen ein. Die historischen Werte der Schmuckdosen erklären die Methode und sind keine Zielvorgaben.

1. Entscheidung und Platzierung: [Kollektion, Empfehlung auf einer Produktseite oder Creator-Briefing] · [Kundenfrage, die der Inhalt beantworten soll] · [verantwortliche Person]. Beschreibe, was gezeigt wird und warum die Paarung infrage kommt.

2. Ursprüngliche Grundlage: [Kennung und Name von Produkt A] · [Kennung und Name von Produkt B] · [Beginn und Ende des Zeitraums] · [Definition einer Rechnung oder Bestellung für diese Analyse]. Behalte das ursprüngliche Paar bei, auch wenn sich sein späterer Rang ändert.

3. Spätere Grundlage: [Beginn und Ende des späteren Zeitraums] · [alle berücksichtigten Rechnungen] · [Rechnungen mit A] · [Rechnungen mit B] · [Rechnungen mit beiden]. Verwende in beiden Zeiträumen dieselben Definitionen und behalte Rechnungen mit nur einem Produkt in der Gesamtbezugsgröße.

4. Vergleich: [ursprüngliche und spätere gemeinsame Anzahl] · [gemeinsame Anzahl ÷ alle berücksichtigten Rechnungen je Zeitraum] · [späterer Rang nach derselben Regel]. Wenn du in deiner eigenen Analyse einen Anteil bezogen auf ein Ausgangsprodukt ergänzt, benenne dieses Produkt und zeige den Nenner. Halte nicht verfügbare Informationen als nicht verfügbar fest, statt sie durch null zu ersetzen.

5. Geschäftliche Prüfung: [aktueller Bestand und Preise] · [Grund, warum die Produkte in dieser Platzierung zusammenpassen] · [offene Frage an Händler oder Creator]. Trenne diese geschäftliche Einschätzung von der historischen Berechnung.

6. Nächste Entscheidung: [beibehalten, neu bewerten oder weitere Informationen beschaffen] · [durch die Daten gestützter Grund] · [Verantwortlicher und nächster Prüftermin]. Wenn du eine Kampagne testest, halte gesondert fest, wie du ihre Wirkung bewertest. Eine Rangänderung eines Paars ist kein Kampagnenergebnis.

Ein ausgefülltes Briefing sollte es einer anderen Person ermöglichen, die vorgeschlagene Paarung auf ihre Grundlage zurückzuführen und offene Prüfpunkte zu verstehen. Es sollte auch bei veränderten Rängen nutzbar bleiben: Die frühere Entscheidung gehört zur Überprüfung und sollte nicht überschrieben werden.

Wir verwendeten Daqing Chens Datensatz Online Retail II aus dem UCI Machine Learning Repository. Die Quelle beschreibt Transaktionen eines im Vereinigten Königreich registrierten Geschenkwarenhändlers ohne Ladengeschäft und mit vielen Großhandelskunden vom 1. Dezember 2009 bis zum 9. Dezember 2011. Unser Vergleich nutzt die beiden vollständigen Zeiträume von Dezember bis November; die letzten Tage des folgenden Dezembers bleiben außerhalb der Analyse.^[1]

Ein Warenkorb in dieser Analyse ist eine berücksichtigte Rechnung mit numerischer Kennung und mindestens einem berücksichtigten Produkt. Jedes unterschiedliche Produkt zählt einmal pro Rechnung, unabhängig von Stückzahl, wiederholten Zeilen oder Überschneidungen der Tabellenblätter. Ein wiederkehrender Kunde kann mehrere Rechnungen beitragen. Fehlende Kundenkennungen führen für sich genommen nicht zum Ausschluss, weil die Frage Produktpaare und nicht einzelne Personen betrifft.^[2]

Wir verwenden eine konservativ abgegrenzte Gruppe von Rechnungen mit positiven Produktmengen und Preisen. Eine Rechnung wird ausgeschlossen, wenn eine berücksichtigte Produktzeile eine nicht positive oder ungültige Menge beziehungsweise einen solchen Preis enthält oder festgelegte Kennungs- und Zeitstempelprüfungen nicht besteht. Rechnungen mit Stornopräfix können keinen Warenkorb bilden. Wir ordnen Stornierungen nicht nachträglich früheren Rechnungen zu und behaupten nicht, dass die verbleibenden Datensätze ausgeführte Bestellungen darstellen. Das Paket dokumentiert die berücksichtigten Produktcodes und alle Ausschlüsse.^[2]

Im ersten Jahr blieben von 23.269 Rechnungen mit numerischer Kennung nach Abzug von 3.624 ausgeschlossenen Rechnungen 19.645 übrig. Im Folgejahr waren es 21.192 minus 2.315, also 18.877. Eine Rechnung kann mehrere Prüfungen nicht bestehen; die Ausschlussgründe überschneiden sich deshalb. Ihre einzelnen Anzahlen dürfen nicht addiert werden. Hier zählen wir Rechnungen, getrennt von der Anzahl der Datenzeilen in der Quelle.^[2]

Für die Aufnahme in das Ranking eines Jahres muss ein Paar auf mindestens 20 berücksichtigten Rechnungen gemeinsam vorkommen und jedes Produkt auf mindestens 50. Diese festen Mindestanzahlen sollten eine ausreichend belegte Darstellung ermöglichen; sie sind keine Signifikanztests. Wir sortieren nach gemeinsamer Rechnungsanzahl und bei Gleichstand nach Produktcodes. Alle ursprünglichen Paare bleiben im späteren Vergleich, unabhängig davon, ob sie diese späteren Mindestanzahlen erreichen.

Wir legten Zeiträume, Auswahlregel, Ausgaben und Rechenbeispiel fest, bevor wir die Paarergebnisse betrachteten. Zwei unabhängig geschriebene Berechnungen reproduzierten die vollständigen Listen, Anzahlen, Anteile und Gleichstandsprüfungen. Die Ergebnisse beschreiben dieses historische Archiv. Sie sind weder Schätzungen für heutige Händler noch eine repräsentative Stichprobe von Verbrauchern.

Warenkorbanalysen und die Überprüfung von Mustern anhand späterer Daten sind etablierte Verfahren. Unser Beitrag ist die reproduzierbare Prüfung einer konkreten, datierten Auswahl, bei der jedes ausgewählte Paar erhalten bleibt. Wir führen keinen neuen Algorithmus ein und beanspruchen nicht, als Erste veränderte Produktzusammenhänge zu untersuchen.^[4][5]