Produtos vendidos juntos: como descobrir as combinações da sua carteira

Existe uma informação escondida em todo histórico de pedidos e que quase ninguém extrai: quais produtos costumam sair juntos.

Saber isso muda a conversa do vendedor. Em vez de oferecer o catálogo inteiro, ele oferece o item que os outros clientes daquele perfil já compram junto com o que está no pedido.

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Índice

• O que é análise de cesta
• As três medidas que separam sinal de coincidência
• No B2B a cesta é o cliente, não o pedido
• Onde isso vira venda
• Perguntas que aparecem nessa hora
• Como fazer sem virar projeto de dados

O que é análise de cesta

Análise de cesta é olhar o histórico de pedidos e medir com que frequência dois itens aparecem na mesma compra. É uma das aplicações mais antigas de mineração de dados e continua sendo uma das mais úteis.

O varejo usa isso há décadas para decidir o que fica na mesma gôndola. Na indústria e na distribuição o uso é outro: decidir o que o vendedor oferece na próxima visita.

As três medidas que separam sinal de coincidência

Sem critério, a lista de combinações vira uma lista de itens populares. Três medidas resolvem:

• Frequência. Em quantos pedidos os dois itens aparecem juntos. Serve para descartar combinação rara demais para virar política comercial.
• Confiança. De todos os pedidos com o item A, em quantos apareceu o B. Uma confiança de 60% significa que a cada dez clientes que levam A, seis levam B.
• Ganho sobre o acaso. Se o item B está em 70% de todos os pedidos, ele aparecer junto com A não diz nada. A combinação só interessa quando a presença de A aumenta a chance de B acima do normal.

Essa terceira medida é a que evita o erro clássico de recomendar o produto mais vendido para todo mundo.

No B2B a cesta é o cliente, não o pedido

No varejo, a cesta é a compra do dia. Na indústria e na distribuição, o cliente compra em pedidos parcelados ao longo do mês, e olhar pedido a pedido quebra a análise.

A adaptação é simples e muda tudo: em vez de agrupar por pedido, agrupe por cliente dentro de um período, normalmente doze meses. A pergunta deixa de ser quais itens saem no mesmo pedido e passa a ser quais itens o mesmo cliente compra ao longo do ano.

Com isso, a análise responde algo mais útil: dado o que esse cliente já compra, o que clientes parecidos compram e ele não.

Onde isso vira venda

1. Roteiro de visita. O vendedor entra no cliente sabendo os dois ou três itens com maior chance de fechar, e não com o catálogo inteiro.
2. Campanha por linha. Em vez de mandar oferta para a base toda, mande para quem já compra o item âncora da combinação.
3. Política de estoque. Itens que andam juntos precisam estar disponíveis juntos. Faltar um derruba a venda do outro.
4. Argumento de equipe. Combinação medida no histórico é mais convincente para o vendedor do que opinião de escritório.

Esse é o mesmo raciocínio do artigo sobre upsell e cross sell, com o dado no lugar do palpite.

Perguntas que aparecem nessa hora

Como saber quais produtos são vendidos juntos com mais frequência?

Agrupe as compras por cliente nos últimos doze meses e conte em quantos clientes cada par de itens aparece. Depois filtre pelos pares que sobem acima da média de cada item sozinho.

Preciso de um cientista de dados para isso?

Não para começar. As três medidas acima saem de uma tabela dinâmica bem montada. O que não se sustenta em planilha é manter a análise atualizada toda semana.

Quantos itens devo recomendar por cliente?

Dois ou três. Lista longa vira ruído e o vendedor ignora. Poucos itens com boa chance de fechar mudam o comportamento da equipe.

Funciona para empresa com catálogo pequeno?

Funciona, e fica até mais fácil de ler. Com poucas linhas, a matriz de combinações cabe em uma tela e a decisão é imediata.

Como fazer sem virar projeto de dados

O trabalho pesado dessa análise não é a conta, é a manutenção. Toda semana entram pedidos novos e a lista muda.

No Salescope BI a recomendação já vem calculada. O sistema compara cada cliente com clientes de perfil parecido e mostra os produtos que ele ainda não compra, prontos para virar lista de visita, com filtro por vendedor e região.

O funcionamento está detalhado no artigo sobre recomendação de produtos no B2B.

Veja o passo a passo no manual: Módulo Produtos.

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