Revolutionizing supermarket services with hierarchical association rule mining

Abstract

Використання методів аналізу правил асоціації стало центром уваги багатьох дослідників, які прагнуть краще зрозуміти поведінку споживачів. Аналізуючи взаємозв’язки між продуктами та їх розміщенням у проходах, можна отримати цінну інформацію про фактори, які впливають на збереження продуктів у великомасштабних середовищах розповсюдження. Цей підхід може покращити процеси прийняття рішень і оптимізувати результати збереження продуктів, незважаючи на деякі обмеження в якості доступних даних. Крім того, було прийнято гібридний підхід включення транзакцій від клієнтів, які беруть участь у програмі лояльності, щоб заохотити широкомасштабні розповсюдження та краще зрозуміти поведінку клієнтів і покращити їхні стратегії купівлі. Метою цього дослідження є сприяння узгодженості між реальним і віртуальним уявленнями про поведінку клієнтів, що в кінцевому підсумку призведе до покращення результатів купівлі для великомасштабних дистрибуцій.

The use of association rule mining techniques has become a focal point for many researchers seeking a better understanding of consumer behavior. By analyzing the relationships between products and their placement in aisles, valuable insights can be gained into the factors that influence product preservation in large-scale distribution environments. This approach has the potential to inform better decision-making processes and optimize product preservation outcomes, despite some limitations in the quality of the data available. Additionally, a hybridization approach was adopted by incorporating transactions from clients participating in a loyalty program to encourage large-scale distributions to gain a better understanding of customer behavior and improve their purchasing strategies. The goal of this research is to promote consistency between the real-world and virtual representations of customer behavior, ultimately leading to improved purchasing outcomes for large-scale distributions.