Pazar sepeti analizi, satın alınan ürünler arasındaki kalıpları ve ilişkileri bulmak için müşteri alışveriş verilerini analiz etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanmaktan oluşur. Bu bilgiler bir perakendecinin yerinde veya e-ticaret alışveriş alanlarında tasarlamasına yardımcı olabilir. Pazarlama kampanyalarını geliştirmek için de kullanılabilir. Değerlendirme pahalı olabilir, bu nedenle sadece popüler ürünler için kullanılabilir.
Pazar sepetlerini değerlendirirken hem afinite analizi hem de küme analizi kullanılabilir. Bir afinite analiz aracı, aynı zamanda gerçekleşen alımlar gibi faaliyetleri bulmak için kullanılabilir. Küme analizi, ham verileri kategorilere ayıran bir istatistiksel teknik türüdür ve genellikle daha karmaşık analizler için kullanılır. Piyasa sepetlerini değerlendirirken, bir veya daha fazla öğe veya grubun satışı ile ilişkili olarak bir kalem veya kalem grubunun satışı incelenecektir.
Pazar sepet analizindeki diğer kavramlar arasında frekans, destek ve güven yer almaktadır. Sıklık, müşterilerin A ve B ürünlerini aynı anda satın alma sayısını ifade eder. Destek, toplam satış sayısına göre A ve B ürünlerinin birlikte satın alınma sayısıdır. Güven terimi, yalnızca A ürününün satın alınma sayısına kıyasla, A ve B ürünlerinin birlikte satın alınma sayısını belirtir.
Örneğin, bir mayo perakendecisi, mayo satışlarını güneş kremi ile karşılaştırmak için pazar sepeti analizini kullanabilir. Perakendeci, müşterilerinin çoğunun mayo satın aldığını ve bu alıcıların da sık sık güneş kremi satın aldığını tespit eder. Bu analiz sonuçlarını yerinde ya da e-ticaret mağazasını, müşterilerin ilgili ürünleri satın alma şanslarını artıracak şekilde düzenlemek için kullanabilir. Yerinde mağazada, mayoların yanına güneş kremi ekranları yerleştirebilir. Güneş kremi, bir e-ticaret mağazasında ilgili bir madde olarak listelenebilir.
Her ne kadar aynı anda satın alınan ürünler için piyasa sepeti analizi sıklıkla kullanılsa da, bir dizi süre zarfında yapılan alışverişlerde de uygulanabilir. Perakendeci, müşterinin belirli bir sıradaki ürünleri satın alma olasılığından yararlanmak için reklam vermeyi hedefleyebilir. Örneğin, bir mobilya mağazası beşik satın alan müşterilerin, ardından yaklaşık iki yıl sonra ikiz yatak satın aldığını tespit eder. Mobilya mağazası, beşinci satın alımdan yaklaşık 18 ay sonra müşteri iletişim bilgilerini alabilir ve ikiz yataklar için e-posta promosyonları alabilir.
Perakendeciler analiz edilecek çok sayıda mal bulunduğunda, pazar sepeti analizinin uygulanması pahalı ve zor olabilir. En uygun maliyetli olması için, perakendeciler genellikle çabalarını hem desteği hem de yüksek güveni yüksek olan ürünlere odaklarlar. Bu kalemlerin analizin maliyetini değerli kılmak için yeterli kar üretmesi muhtemeldir.
