В базе данных компании значилось 3360 различных продуктов. Итак, наш первый шаг состоял в том, чтобы рассортировать их по сходным группам. Для пущей простоты мы использовали двухуровневую классификацию. На первом уровне продукты были разделены по двадцати продуктовым семействам; на втором – получилось сто пятьдесят девять семейств, меньших по размеру. Мы проанализировали каждый отдельно взятый продукт, который можно было купить вместе с другим. Как вы уже догадались, количество возможных комбинаций для анализа увеличивалось со скоростью экспоненциального роста в зависимости от количества продуктовых групп (семей).
После завершения этой работы мы перешли к созданию модели, способной предсказать вероятность совместной покупки двух различных продуктов (в рамках той же сделки или в течение определенного времени). Мы протестировали модель, отправив двум группам клиентов единственный элемент маркетинговой коммуникации – памятную монету номиналом в 50 центов с портретом президента Кеннеди. Первая группа была отобрана из базы данных с помощью анализа потребительской корзины. Мы искали людей, уже купивших похожие памятные монеты. Вторая группа была отобрана случайным образом, без применения особых правил. Формула для анализа корзины выглядела следующим образом:
A = B & C & D → N, P, S
На первый взгляд формула выглядит крайне запутанной, но на самом деле она довольно проста.
• A – продукт (или семейство продуктов), для которого я разрабатываю правило. Иными словами, я пытаюсь предсказать, купит ли определенный клиент сувенирные монеты при условии, что он активно покупает другие сходные вещи на сайте этой компании. В данном случае мой продукт – монета номиналом 50 центов.
• B, C, D – прогностические параметры (факторы, позволяющие предсказать, будет ли куплен продукт A). К ним относятся также такие продукты, как другие памятные монеты либо сувениры с определенной исторической тематикой – короче, продукты, дающие основания считать, что клиент купит и монеты с портретом Кеннеди.
• N – охват в абсолютных показателях (общее количество клиентов, купивших продукты B, C и D в рамках одной покупки).
• P – вероятность того, что кто-то купит A, при условии, что уже купил B, C и D.
• S – поддержка (процент от общего числа людей, купивших B, C, D и A).
Чтобы понять, идем ли мы по верному пути, мы протестировали модель, отправив один и тот же элемент маркетинговой коммуникации двум группам клиентов. Первая группа была отобрана из базы данных с помощью правил анализа потребительской корзины. Вторая группа была отобрана случайным методом, без применения особых правил. Показатель эффективности рекламы для первой группы оказался в пять раз выше, чем для второй, – что отлично демонстрирует потенциал этого метода с точки зрения дохода.
