Die Warenkorbanalyse besteht aus der Verwendung von Data-Mining-Techniken zur Analyse von Kundeneinkaufsdaten, um Muster und Beziehungen zwischen gekauften Produkten zu finden. Diese Informationen können einem Einzelhändler helfen, vor Ort oder E-Commerce-Einkaufsräume zu entwerfen. Es kann auch verwendet werden, um Marketingkampagnen zu entwickeln. Die Bewertung kann teuer sein, daher darf sie nur für beliebte Artikel verwendet werden.
Bei der Bewertung von Warenkörben können sowohl die Affinitätsanalyse als auch die Clusteranalyse verwendet werden. Ein Tool zur Affinitätsanalyse kann verwendet werden, um gleichzeitig stattfindende Aktivitäten wie Käufe zu finden. Die Clusteranalyse ist eine Art statistischer Technik, die Rohdaten in Kategorien einteilt und häufig für komplexere Analysen verwendet wird. Bei der Bewertung von Warenkörben werden die Verkäufe eines Artikels oder einer Artikelgruppe im Verhältnis zu den Verkäufen eines oder mehrerer anderer Artikel oder Gruppen untersucht.
Andere Konzepte in der Warenkorbanalyse umfassen Häufigkeit, Unterstützung und Vertrauen. Die Häufigkeit bezieht sich darauf, wie oft Kunden gleichzeitig Produkt A und B kaufen. Der Support gibt an, wie oft die Produkte A und B zusammen gekauft wurden, verglichen mit der Gesamtzahl der Verkäufe. Der Begriff Vertrauen bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der Produkt A und B zusammen gekauft wurden, verglichen mit der Häufigkeit, mit der nur Produkt A gekauft wurde.
Zum Beispiel kann ein Einzelhändler für Badebekleidung eine Warenkorbanalyse verwenden, um den Verkauf von Badeanzügen mit Sonnencreme zu vergleichen. Der Einzelhändler stellt fest, dass viele seiner Kunden Badeanzüge kaufen, und dass diese Käufer auch oft Sonnencreme kaufen. Er kann die Ergebnisse dieser Analyse verwenden, um seinen Onsite- oder E-Commerce-Shop so zu organisieren, dass die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass Kunden diese verwandten Produkte kaufen. Im Laden vor Ort kann er neben den Badeanzügen auch Sonnencreme-Auslagen platzieren. Sonnencreme kann als verwandter Artikel in einem E-Commerce-Shop aufgeführt sein.
Obwohl die Warenkorbanalyse häufig für gleichzeitig gekaufte Artikel verwendet wird, kann sie auch auf Käufe angewendet werden, die über mehrere Zeiträume hinweg getätigt werden. Der Einzelhändler kann gezielt Werbung schalten, um die Wahrscheinlichkeit eines Kunden auszunutzen, Produkte in einer bestimmten Bestellung zu kaufen. Ein Möbelgeschäft stellt beispielsweise fest, dass Kunden, die Kinderbetten kaufen, etwa zwei Jahre später zwei Einzelbetten kaufen. Das Möbelgeschäft kann etwa 18 Monate nach dem Kauf des Kinderbetts Kundenkontaktinformationen und E-Mail-Werbeaktionen für Einzelbetten erhalten.
Die Warenkorbanalyse kann teuer und schwierig zu implementieren sein, wenn Einzelhändler eine große Anzahl von Waren zu analysieren haben. Um möglichst kostengünstig zu sein, konzentrieren Einzelhändler ihre Bemühungen häufig auf die Artikel, die sowohl einen hohen Support als auch ein hohes Vertrauen aufweisen. Diese Elemente werden wahrscheinlich genug Gewinn erwirtschaften, um die Kosten der Analyse lohnenswert zu machen.