{"id":11479,"date":"2024-06-10T12:15:39","date_gmt":"2024-06-10T10:15:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noooagency.com\/?post_type=noooborders&#038;p=11479"},"modified":"2026-03-12T18:47:19","modified_gmt":"2026-03-12T17:47:19","slug":"market-basket-analysis-la-sua-utilita-nelle-commerce","status":"publish","type":"noooborders","link":"https:\/\/www.noooagency.com\/noooborders\/market-basket-analysis-la-sua-utilita-nelle-commerce\/","title":{"rendered":"Market Basket Analysis: la sua utilit\u00e0 nell&#8217;e-commerce"},"content":{"rendered":"\n<p>Sembra un\u2019attivit\u00e0 banale e quasi ovvia, ma in pochi la fanno ed \u00e8 spesso demandata a tool automatici &#8211; le stesse piattaforme di e-commerce o plugin che integrano machine learning &#8211; che per\u00f2 si limitano a utilizzare l\u2019informazione per <strong>suggerire prodotti in ottica di cross-selling<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Pratica questa ineccepibile e consigliabile, ma le informazioni che derivano dall\u2019analisi carrello possono essere utilizzate in altri ambiti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>creazione di contenuti<\/strong>: post sui social media, articoli di blog o newsletter<\/li>\n\n\n\n<li><strong>opportunit\u00e0 commerciali<\/strong>, come la creazione di bundle di prodotti a prezzi vantaggiosi<\/li>\n\n\n\n<li><strong>cross-selling mirato<\/strong>, magari tramite newsletter o coupon, su chi ha comprato solo uno dei prodotti correlati<\/li>\n\n\n\n<li>addirittura, in alcuni casi,<strong> feedback al Product Manager<\/strong> per valutare opportunit\u00e0 di miglioramento o modifica del prodotto stesso.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Sicuramente ci saranno altre applicazioni, a seconda anche della industry in cui ci stiamo muovendo. <br>Come fare dunque questa analisi?&nbsp;<br><br>Come gi\u00e0 accennato, esistono tool sul mercato che fanno questo genere di attivit\u00e0, ma a volte \u00e8 addirittura pi\u00f9 veloce farlo \u201ca mano\u201d: bastano un <strong>export dal gestionale dell\u2019e-commerce<\/strong> (o persone dal report dei purchase di GA4!) e un <strong>software di reportistica e analisi dati<\/strong>, <strong>Tableau<\/strong> \u00e8 il pi\u00f9 intuitivo e rapido, ma si pu\u00f2 fare anche in Excel (un po\u2019 a fatica) o usando un database come <strong>BigQuery, Snowflake o Access<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Cominciamo con l\u2019export dei dati, ci basta un file CSV con 2 colonne:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>id della transazione (<em>order_id<\/em>)<\/li>\n\n\n\n<li>Id del prodotto venduto (<em>product_id<\/em>)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Avremo quindi una riga per ogni diversa combinazione \u201c<em>order_id<\/em>\u201d e \u201c<em>product_id<\/em>\u201d. Ad esempio, se faccio un acquisto con 3 prodotti, <em>prod_1<\/em>, <em>prod_2<\/em> e <em>prod_3<\/em>, avr\u00f2 nel file 3 righe, una per ciascuno dei 3 <em>product_id<\/em>, ma tutte con lo stesso <em>order_id<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-1024x538.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-7615\" srcset=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-1024x538.jpg 1024w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-300x158.jpg 300w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-768x403.jpg 768w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-1536x806.jpg 1536w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_image-2048x1075.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Questo esempio considera i singoli prodotti, ma lo stesso pu\u00f2 essere fatto sulle categorie prodotto. Ad esempio, potrei scoprire che chi compra shampoo lo abbina generalmente a un balsamo (forse un po\u2019 ovvio), o che chi compra un tostapane spesso compra, nella stessa transazione, anche un frullatore. Questo forse \u00e8 meno banale, lo abbiamo scoperto empiricamente su un sito e-commerce di piccoli elettrodomestici!.<br><br>L\u2019<strong>analisi dei prodotti \u201ccorrelati\u201d<\/strong> \u00e8 un semplice \u201cjoin\u201d del dataset di ordini e prodotti con s\u00e9 stesso.<\/p>\n\n\n\n<p>Nell\u2019immagine, sono stati usati un dataset di dati e-commerce (con 307 ordini di 109 prodotti distinti) e Tableau Public, la versione gratuita del tool di Salesforce. Tutta la \u201cmagia\u201d sta nel creare la <strong>connessione del dataset con s\u00e9 stesso<\/strong>, usando come chiave l\u2019<em>order_id<\/em> e chiedendo che il <em>product_id<\/em> della prima istanza del dataset sia diverso dal<em> product_id<\/em> della seconda istanza (cos\u00ec considereremo solo i prodotti diversi tra loro nella stessa transazione).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico01-1024x454.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7613\" srcset=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico01-1024x454.png 1024w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico01-300x133.png 300w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico01-768x341.png 768w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico01.png 1486w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Il risultato che vogliamo ottenere \u00e8 una matrice con la lista di<em> product_id<\/em> sia nelle righe che nelle colonne e il valore delle celle che rappresenti il numero di transazioni in cui sono stati acquistati entrambi i prodotti che identificano le coordinate della cella. Tableau risulta particolarmente comodo perch\u00e9 permette di <strong>visualizzare i valori delle celle<\/strong> non solo come numero ma anche come colore, con scala di tonalit\u00e0 legata al valore: le celle pi\u00f9 scure identificano i prodotti pi\u00f9 spesso comprati insieme.<br><br>La matrice ottenuta pu\u00f2 essere filtrata per numero di ordini superiori a una certa soglia (cos\u00ec da avere solo le celle pi\u00f9 scure), per evidenziare solo le coppie di prodotti pi\u00f9 \u201ccorrelate\u201d<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"633\" src=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-1024x633.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7611\" srcset=\"https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-1024x633.png 1024w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-300x186.png 300w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-768x475.png 768w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-1536x950.png 1536w, https:\/\/www.noooagency.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Market-Basket-Analysis_grafico02-2048x1267.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Questa analisi \u00e8 tra le pi\u00f9 semplici da realizzare su un e-commerce (con Tableau ci vogliono meno di 10 minuti!) ma pu\u00f2 offrire informazioni molto interessanti.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Come gi\u00e0 accennato, pu\u00f2 essere fatta sui prodotti, ma anche sulle categorie, sottocategorie o qualunque altro tratto distintivo dei prodotti di un e-commerce.<\/p>\n\n\n\n<p><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sembra un\u2019attivit\u00e0 banale e quasi ovvia, ma in pochi la fanno ed \u00e8 spesso demandata a tool automatici &#8211; le stesse piattaforme di e-commerce o plugin che integrano machine learning &#8211; che per\u00f2 si limitano a utilizzare l\u2019informazione per suggerire prodotti in ottica di cross-selling. 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