Optimización de la Estrategia de Ventas de un Supermercado: Análisis de Cesta de la Compra - Echevarría Casasola, Marta

Abstract

El presente trabajo de investigación se enfoca en la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos para aumentar las ventas de una cadena de supermercados minoristas. En un contexto marcado por la era digital y la proliferación de sistemas de recopilación de información, la autora se propone resolver un caso de consultoría estratégica mediante el análisis de cesta de la compra, técnica que identifica asociaciones entre productos comprados conjuntamente. Tras una revisión exhaustiva de literatura académica e informes empresariales para entender el sector de los supermercados minoristas y los factores clave del éxito, se selecciona el análisis de cesta de la compra como técnica más adecuada para el estudio. Haciendo uso del algoritmo Apriori, y con apoyo de la herramienta R Studio, se revela la existencia de 11 reglas de asociación que permiten identificar combinaciones frecuentes de artículos comprados conjuntamente (e.g., relación entre la compra de plátanos y la compra de otros productos como la leche o el aguacate). Estas relaciones identificadas permiten al negocio optimizar sus inventarios, desarrollar estrategias de marketing dirigidas, crear promociones personalizadas y mejorar la distribución de los productos en el supermercado. Todo ello contribuyendo significativamente al objetivo final de incrementar las ventas de la empresa.

This research work focuses on the application of advanced data analysis techniques to increase sales of a retail supermarket chain. In a context marked by the digital era and proliferation of information gathering systems, the author proposes to address a strategic consulting case through market basket analysis, a technique that identifies associations between jointly purchased products. After a detailed review of academic literature and business reports to understand the retail supermarket industry and its key success factors, market basket analysis is selected as the most appropriate technique for the study. Using Apriori algorithm, and supported by R Studio software, 11 association rules are discovered that allow the identification of frequent combinations of items purchased together (e.g., relationship between the purchase of bananas and the purchase of other products such as milk or avocado). These identified relationships allow businesses to optimize their inventories, develop targeted marketing strategies, create personalized promotions and improve product distribution in the supermarket. All significantly contributing to the final goal of boosting the sales of the company.