Análise de Cesta de Compras & Regras de Associação (Market Basket)
Mineração de padrões de compra em 12.847 transações de varejo com algoritmo Apriori para descobrir quais produtos são comprados juntos, calcular métricas de Suporte, Confiança e Lift, e gerar insights acionáveis de cross-sell e layout de loja.
Desconhecimento dos Padrões Ocultos de Compra
O varejo tratava o sortimento de gôndola por intuição e não por dados: não existia visibilidade sobre quais combinações de produtos os clientes realmente compravam juntos, gerando perda de oportunidades de cross-sell e layout ineficiente de loja.
Algoritmo Apriori & Regras de Associação com Lift
Aplicação do algoritmo Apriori (mlxtend) sobre 12.847 transações para gerar itemsets frequentes e 16 regras de associação filtradas por Suporte mínimo de 5% e Confiança mínima de 40%, ranqueadas por Lift para priorizar as correlações mais fortes.
Lift de até 5.14x & Insights Acionáveis de Cross-Sell
Identificação de 16 regras de associação com Lift médio de 3.56x, gerando recomendações concretas de bundling, reposicionamento de gôndola e combos promocionais que podem elevar o ticket médio em até 28%.
Protótipo Interativo Navegável
Análise de Cesta de Compras & Regras de Associação
Apriori Algorithm (mlxtend)Plataforma executiva de inteligência de varejo para descoberta de padrões de compra cruzada (Market Basket Analysis), otimização de layout de gôndola, simulação financeira de bundles e cálculo de Lift em escala real.
12.847
Cupons fiscais únicos (6 meses)
48 Itens
7 Categorias com alta circulação
16 Regras
Suporte ≥ 5% & Confiança ≥ 40%
3.60x
Maior regra: 5.14x
Matriz de Regras de Associação Descobertas (16 regras ativas)
Clique em qualquer linha para carregar a auditoria executiva e o script de trade| Regra (Antecedente → Consequente) | Suporte | Confiança | Lift | Ação |
|---|---|---|---|---|
Pão FrancêsManteiga Extra | 14.2% | 72.8% | 3.48x (Forte) | |
Café TorradoAçúcar Refinado | 12.8% | 68.4% | 2.75x (Forte) | |
Arroz Tipo 1 (5kg)Feijão Carioca (1kg) | 18.5% | 79.6% | 3.60x (Muito Forte) | |
Cerveja Lager PremiumCarvão Vegetal (3kg) | 5.4% | 42.1% | 4.82x (Ultra Forte) | |
Leite CondensadoCreme de Leite | 9.6% | 81.2% | 5.14x (Ultra Forte) | |
Queijo Mussarela FatiadoPresunto Cozido | 10.1% | 62.7% | 3.85x (Muito Forte) | |
Macarrão EspagueteMolho de Tomate Tradicional | 13.4% | 74.1% | 3.92x (Muito Forte) | |
Detergente LíquidoEsponja Multiuso | 7.9% | 58.4% | 4.21x (Muito Forte) | |
Banana PrataAveia em Flocos | 8.7% | 48.3% | 3.12x (Forte) | |
Sabão em Pó (1.6kg)Amaciante Concentrado | 8.3% | 64.5% | 3.78x (Muito Forte) | |
Iogurte Natural IntegralGranola Tradicional | 6.8% | 53.6% | 4.45x (Muito Forte) | |
Refrigerante Cola (2L)Salgadinho Batata Palha/Chips | 7.1% | 46.9% | 3.33x (Forte) | |
Tomate Longa VidaCebola Nacional | 15.2% | 66.8% | 2.91x (Forte) | |
Frango Congelado (Cortes)Tempero Alho & Sal | 6.2% | 51.8% | 3.67x (Muito Forte) | |
Leite UHT IntegralAchocolatado em Pó | 11.3% | 55.2% | 2.34x (Moderado) | |
Papel Higiênico Folha DuplaSabonete em Barra | 9.8% | 44.2% | 2.15x (Moderado) |
Cross-merchandising na mesma prateleira vertical (Leite Condensado em cima, Creme de Leite embaixo).
Display de receita 'Brigadeiro & Doces de Festa' no app com botão 'Comprar todos os ingredientes'.
Maior Lift do supermercado (5.14x). A compra é 100% orientada a receitas gastronômicas compartilhadas.
Top 10 SKUs com Maior Presença nas Cestas
Frequência absoluta de transações contendo o produto no período de 6 meses
Espaço Vetorial: Suporte (%) vs Confiança (%)
O diâmetro da bolha representa a intensidade do Lift (associação multiplicativa)
P(A ∩ B)
Percentual total de transações em que os itens A e B aparecem juntos no mesmo cupom.
P(B | A) = Sup(A,B) / Sup(A)
Probabilidade de o cliente comprar o item B dado que já colocou o item A na cesta.
Conf(A→B) / Sup(B)
Quantas vezes a presença de A aumenta a chance de compra de B em relação ao acaso (>1 = associação real).
Sup(A,B) - Sup(A)×Sup(B)
Diferença absoluta de probabilidade e sensibilidade à independência estatística das compras.