Sistemas de recomendações usando análises de cestas de compras

A análise das cestas de compras dos clientes de uma determinada rede de supermercados mostrou que leite integral era, frequentemente, vendido junto com vegetais.

O objetivo deste post

Este post da série especial sobre Sistemas de Recomendação trata de um tipo de recomendação que faz uso da análise dos itens comprados juntos, com frequência, pelos clientes, para sugerir outros produtos similares ou que também são adquiridos em conjunto. Essa técnica é conhecida como Análise de Cestas de Compras (ou Market Basket Association, em inglês) e é muito usada em supermercados, e-commerce em geral e lojas virtuais com alto fluxo de vendas.

Quero esclarecer que o objetivo, aqui, é dar uma ideia de como esse tipo de análise, usada para alimentar sistemas de recomendação, pode ser útil para o seu negócio, sem a pretensão de esgotar o tema.

Vamos começar com dois exemplos.

Cenário 1 - a cesta de um supermercado

Observe o gráfico abaixo. Ele mostra o resultado da análise das cestas de compras dos clientes de um determinado supermercado americano. De acordo com a figura, leite integral (whole milk) foi vendido, com muita frequência, acompanhado de vegetais (other vegetables e root vegetables). Essa informação pode surpreender muita gente, que associa, mentalmente, leite a pão e cereais matinais. Na figura, quanto mais clara a linha (medida através de um indicador chamado "suporte"), maior a frequência com que os itens são vendidos juntos.

Obviamente, o resultado de uma cesta como essa pode mudar de supermercado para supermercado ou de loja para loja. Por isso, o importante aqui é destacar que cálculos lógicos, embasados em matemática, geralmente, mostram padrões no consumo de clientes não observados a olho nu, e esses padrões podem ser úteis na construção de modelos de recomendação.

Cenário 2 - A 'novidade' na cesta de compras online

O casal Fernando e Ana decidiram fazer um churrasco para os amigos no domingo e, por falta de tempo durante a semana, fizeram a compra do que achavam ser necessário no site do supermercado favorito deles. Quando acessaram a seção de carnes e clicaram no que queriam, eles foram surpreendidos pela recomendação de um determinado tipo de molho que, de acordo com o supermercado, era geralmente comprado junto com aquela carne por outros clientes. Esse molho, em particular, não estava na lista de Fernando e Ana, ou porque eles se esqueceram de incluir ou porque eles não o conheciam, mas o casal decidiu comprá-lo assim mesmo, já que parecia ser um item essencial para o preparo daquela carne.

Um detalhe importante aqui é que, aqueles clientes que compraram o tempero não eram, necessariamente, similares a Fernando e Ana, conforme a abordagem vista no post anterior: Sistemas de recomendação com filtros colaborativos. O que o sistema de recomendação da empresa fez foi identificar um forte padrão de venda do produto nas cestas de compras dos outros clientes do supermercado e indicá-lo a esse casal.

Vantagens e desvantagens da recomendação por análise de cesta de compras

Uma das principais vantagens da análise de cestas de compras é que os seus resultados, conforme mostrado no exemplo de Fernando e Ana, podem ajudar a aumentar o volume de vendas de um negócio, ao sugerir produtos relevantes para quem está realizando a compra. Eles também ajudam às empresas a fazerem promoções otimizadas de preços e controlarem seus estoques.

Exemplo real: recentemente, eu comprei o livro "Para ensinar e aprender xadrez", de Adriano Caldeira. Com base nesta compra, o portal de e-commerce identificou que os itens acima são vendidos, frequentemente, juntos, e me apresentou a recomendação. A novidade, aqui, foi saber que garrafa de água também aparece nas cestas de compras de quem comprou o mesmo livro.

Por outro lado, apesar de ser uma estratégia que pode ser implantada nos mais variados modelos de negócios tanto físicos como virtuais, a análise de cestas de compras depende de um alto volume de dados transacionais de vendas para ser efetiva na identificação de padrões que mostrem que um determinado produto é, frequentemente, vendido com outro. Como essa abordagem não está condicionada aos gostos e preferências do usuário comprador, mas a itens vendidos juntos com frequência, pode ser que a recomendação feita não seja do interesse daquela pessoa que está navegando no site, naquele momento, e o novo produto não seja adquirido.

Entre os grandes players que incorporaram a análise de cestas de produtos em seus sistemas de recomendação estão os gigantes Walmart e a Amazon.

Próximo post

Seguindo a ordem da série especial sobre Sistemas de Recomendação, o próximo post mostrará como o uso de modelos híbridos, que combinam várias técnicas de recomendações de produtos, conteúdos ou serviços, podem minimizar as desvantagens do uso de modelos isolados e aumentar as possibilidades dos usuários consumirem coisas que eles julguem importantes.

Aguarde.