Modelo de Hábitos de Compra de Clientes en el Sector Mayorista Deportivo
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- Aarón Fidalgo Sevilla
- hace 5 años
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2 Modelo de Hábitos de Compra de Clientes en el Sector Mayorista Deportivo Miguel Ángel García Sánchez Científico de Datos
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4 Introducción PYMES No se benefician de las ventajas de la IA Ciencia de Datos puede ayudar en la toma de decisiones Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Big Data
5 Introducción PYME gallega Dedicada a la distribución mayorista de material deportivo Gestión centralizada en un ERP SAP Business One hasta agosto de 2017 Odoo a partir de agosto de 2017 Clientes nacionales e internacionales Miles de referencias de productos
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7 El Problema Necesidad de conocer cuándo los clientes cambian sus hábitos de compra Objetivo empresarial Realizar acciones comerciales para evitar la pérdida de clientes Mantener clientes fieles en cada línea de producto
8 El Problema Retos Combinaciones Cliente / Producto clientes activos productos Casi 100 millones de combinaciones! Clasificación de Productos Sólo criterios internos No existen grupos por tipología o características Productos con tallas / colores Creados agrupados y sin agrupar Productos de temporada Muy abundantes (camisetas, zapatillas )
9 El Problema Ciclo metodológico tradicional Ej: CRISP-DM Preparación de Datos Modelado Evaluación Despliegue El modelo evalúa la realidad Preparación de Datos Modelado Despliegue y Evaluación
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11 Los Datos Extracción Transformación Carga Orígenes de Datos SQL Server Tablas de SAP Business One Pedidos de clientes Cabeceras Líneas Maestro de artículos Maestro de marcas Tablas y campos utilizados
12 Los Datos Problemas iniciales Diferentes códigos para el mismo producto en distintas tallas ALETA CORTA TALLA 33/ ALETA CORTA TALLA 35/ ALETA CORTA TALLA 37/ ALETA CORTA TALLA 39/ ALETA CORTA TALLA 41/ ALETA CORTA TALLA 43/ ALETA CORTA TALLA 45/46 Descripciones Productos con colores o medidas irrelevantes BOLSA ZAPATILLERO MEDIANA MINITEAM COLOR MARINO/REAL VIVO BLANCO SOFTEE Textos en mayúsculas Faltas de ortografía BALON FUTBOL TEJIDO GIGANTE 40 CM-DESCATALOGADOOOO- JUEGO POSTES VOLEÍBOL FIJOS DE ALUMINIO SECCION CUADRADA 80 X 80MM
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14 Transformación de Datos Objetivo Agrupar productos similares Herramientas Limpieza Eliminar términos innecesarios en las descripciones Eliminar las marcas de la descripción (si es posible) Técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) Corrección ortográfica en base a corpus (CREA) Descartado (baja calidad de los servicios de la RAE) Análisis léxico Obtención de los lemas de los términos
15 Transformación de Datos LinguaKit Herramienta utilizada como lematizador Modelo de Espacio Vectorial (MEV) Similar al utilizado en clasificación de documentos Asociación entre términos Futbol Sala Balon
16 Transformación de Datos Mitad de los productos Agrupados en función de su primera palabra La otra mitad Usando clustering Método del codo Coef. Silhouette por nº de clusters
17 Transformación de Datos Primeras palabras más frecuentes 50% del total de frecuencia
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19 Análisis Exploratorio Evolución del volumen de ventas Unidades por cliente (top 5) y mes Unidades por grupo producto (top 5) y mes
20 Análisis Exploratorio Evolución del volumen de ventas Combinación de 10 clientes y 10 grupos de productos 100 modelos (ampliable)
21 Análisis Exploratorio Evolución del volumen de ventas Ejemplos
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23 Modelo de Regresión Lineal de Mínimos Cuadrados Gráficas de tres modelos de ejemplo (entr.)
24 Modelo de Regresión Lineal de Mínimos Cuadrados R 2 en cada modelo Máximo valor 0,264 VALORES DE R 2 PARA LOS MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,122 0,059 0,007 0,038 0,058 0,131 0,102 0,074 0,005 NaN balon 0,161 0,072 0,001 NaN 0,023 0,000 0,103 0,037 0,004 0,029 camiseta 0,067 0,000 0,001 0,019 0,001 NaN 0,006 0,042 0,007 NaN fut-neg-uni 0,100 0,056 0,001 NaN 0,091 0,003 0,064 0,000 0,006 0,041 gorro 0,002 0,074 0,021 0,064 0,010 0,005 0,012 0,067 0,053 NaN pad-pal-neg 0,058 0,031 0,058 NaN 0,019 0,019 0,001 0,004 0,015 NaN pelota 0,142 0,118 0,090 NaN 0,014 0,264 0,147 0,001 0,010 0,030 pos-aro-tab 0,185 0,047 0,015 0,012 0,098 0,248 0,122 0,078 0,001 0,084 sudadera 0,037 NaN 0,012 0,029 0,008 NaN NaN 0,104 0,048 NaN zapatilla 0,046 NaN 0,012 NaN 0,072 NaN 0,014 0,016 0,006 NaN
25 Modelo de Regresión Lineal de Mínimos Cuadrados Valores predichos frente a reales
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27 Modelo de Clasificación Premisa Evitar la variabilidad en los datos Mantener la sencillez del modelo global Fácil de explicar Camino tomado Discretización de la variable a predecir Usando intervalos específicos para cada modelo Método de clustering para el ajuste de intervalos Algoritmos de la familia de árboles de decisión OneR C4.5 Random Forest
28 Modelo de Clasificación OneR VALORES DE F 1 (ENTRENAMIENTO) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,516 0,770 0,928 0,767 0,972 0,761 0,717 0,958 0,986 - balon 0,786 0,852 0,885-0,958 0,928 0,654 0,806 0,972 0,986 camiseta 0,928 0,972 0,972 0,972 0,958-0,896 0,972 0,986 - fut-neg-uni 0,599 0,825 0,958-0,928 0,746 0,862 0,896 0,986 0,694 gorro 0,566 0,616 0,787 0,806 0,461 0,844 0,879 0,912 0,986 - pad-pal-neg 0,690 0,943 0,943-0,748 0,806 0,972 0,972 0,986 - pelota 0,714 0,654 0,943-0,825 0,768 0,832 0,879 0,986 0,986 pos-aro-tab 0,626 0,745 0,801 0,928 0,943 0,628 0,752 0,943 0,972 0,943 sudadera 0,986-0,958 0,972 0, , zapatilla 0,958-0,928-0,747-0,972 0,730 0,986 - VALORES DE F 1 (TEST) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,583-0,957 0,800 0,857 0,250 0,745 0,957 0,857 - balon 0,542 0,800 0,952-0,957-0,706 0,909 0,857 0,957 camiseta 0,909-0,957 0,909 0,800-0,957 0,909 0,857 - fut-neg-uni 0,824 0, ,909 0,800-0,957 0,671 gorro 0,889 0,706 0,800 0,857 0,542 0,857 0,667-0,857 - pad-pal-neg 0,578-0,957-1,000 0,909-0,957 0,857 - pelota 0,842 0,723 0,957-0,857 0,670 0,800 0,957 0,909 - pos-aro-tab 0,667 0,400 0,222 0,800 0,800 0,757 0,333 0,957 0,588 0,588 sudadera 0,957-0,957-0, , zapatilla , ,737 0,588 -
29 Modelo de Clasificación C4.5 VALORES DE F 1 (ENTRENAMIENTO) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,655 0,770 0,928 0,767 0,972 0,761 0,739 0,958 0,986 - balon 0,786 0,667 0,885-0,958 0,928 0,586 0,806 0,972 0,986 camiseta 0,928 0,972 0,972 0,972 0,958-0,896 0,972 0,986 - fut-neg-uni 0,655 0,825 0,958-0,928 0,637 0,862 0,896 0,986 0,879 gorro 0,679 0,702 0,639 0,806 0,549 0,844 0,879 0,912 0,986 - pad-pal-neg 0,696 0,943 0,943-0,748 0,718 0,972 0,972 0,986 - pelota 0,788 0,793 0,943-0,825 0,829 0,832 0,879 0,986 0,986 pos-aro-tab 0,749 0,833 0,801 0,928 0,943 0,699 0,752 0,943 0,972 0,943 sudadera 0,986-0,958 0,972 0, , zapatilla 0,958-0,928-0,912-0,972 0,844 0,986 - VALORES DE F 1 (TEST) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,737-0,957 0,800 0,857 0,250 0,612 0,957 0,857 - balon 0,583 0,533 0,952-0,957-0,661 0,909 0,857 0,957 camiseta 0,909-0,957 0,909 0,800-0,957 0,909 0,857 - fut-neg-uni 0,857 0, ,900 0,800-0,957 0,800 gorro 0,286 0,909 0,706 0,857 0,286 0,857 0,667-0,857 - pad-pal-neg 0,589-0,957-1,000 0,800-0,957 0,857 - pelota 0,900 0,847 0,957-0,857 0,690 0,800 0,957 0,909 - pos-aro-tab 0,727 0,500 0,222 0,800 0,800 0,683 0,333 0,957 0,588 0,588 sudadera 0,957-0,957-0, , zapatilla , ,957 0,588 -
30 Modelo de Clasificación Random Forest VALORES DE F 1 (ENTRENAMIENTO) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,641 0,782 0,928 0,570 0,972 0,761 0,741 0,958 0,986 - balon 0,788 0,852 0,885-0,958 0,928 0,583 0,806 0,972 0,986 camiseta 0,928 0,972 0,972 0,972 0,958-0,896 0,972 0,986 - fut-neg-uni 0,569 0,617 0,885-0,928 0,759 0,862 0,896 0,986 0,694 gorro 0,735 0,628 0,627 0,646 0,547 0,608 0,760 0,747 0,986 - pad-pal-neg 0,804 0,678 0,943-0,748 0,649 0,972 0,972 0,986 - pelota 0,788 0,871 0,943-0,813 0,783 0,832 0,644 0,986 0,986 pos-aro-tab 0,691 0,833 0,801 0,928 0,955 0,745 0,817 0,943 0,972 0,943 sudadera 0,986-0,958 0,972 0, , zapatilla 0,958-0,928-0,747-0,972 0,770 0,986 - VALORES DE F 1 (TEST) C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,651-0,957 0,737 0,857 0,226 0,694 0,957 0,857 - balon 0,663 0,800 0,952-0,957-0,520 0,909 0,857 0,957 camiseta 0,909-0,957 0,909 0,800-0,957 0,909 0,857 - fut-neg-uni 0,588 0,909 0, ,778 0,800-0,957 0,671 gorro 0,667 0,778 0,778 0,400 0,508 0,800 0,520 0,957 0,857 - pad-pal-neg 0,455 0,957 0,957-1,000 0,842-0,957 0,857 - pelota 0,900 0,651 0,957-0,778 0,830 0,800 0,909 0,909 - pos-aro-tab 0,785 0,500 0,222 0,800 0,737 0,634 0,382 0,957 0,588 0,588 sudadera 0,957-0,957-0, , zapatilla , ,800 0,588 -
31 Modelo de Clasificación Ejemplos volumen de compra en test
32 Modelo de Clasificación Indicadores de cambio en hábito de compra Gris: Si el valor de F1 de nuestro modelo sobre los datos de entrenamiento devuelve NA o un valor inferior a 0,6. Verde: Si el valor de F1 en los datos de entrenamiento y test es superior a 0,6 en ambos casos. Amarillo: Si el valor de F1 en los datos de entrenamiento es superior a 0,6 pero el modelo devuelve NA sobre los datos de test. Rojo: Si el valor de F1 en los datos de entrenamiento es superior a 0,6, pero su valor en los datos de test es inferior a 0,6.
33 Modelo de Clasificación Valores de C4.5 en test y resultado semafórico C00394 C00416 C00449 C00859 C00914 C00994 C02541 C02975 C06584 C00635 agu-ban-par 0,737-0,957 0,800 0,857 0,250 0,612 0,957 0,857 - balon 0,583 0,533 0,952-0,957-0,661 0,909 0,857 0,957 camiseta 0,909-0,957 0,909 0,800-0,957 0,909 0,857 - fut-neg-uni 0,857 0, ,900 0,800-0,957 0,800 gorro 0,286 0,909 0,706 0,857 0,286 0,857 0,667-0,857 - pad-pal-neg 0,589-0,957-1,000 0,800-0,957 0,857 - pelota 0,900 0,847 0,957-0,857 0,690 0,800 0,957 0,909 - pos-aro-tab 0,727 0,500 0,222 0,800 0,800 0,683 0,333 0,957 0,588 0,588 sudadera 0,957-0,957-0, , zapatilla , ,957 0,588 -
34
35 Conclusiones Resultado Modelo simple, escalable y fácilmente entendible Aplicable en empresas con necesidades similares Mejoras futuras Optimización de la agrupación de productos Incrementar su utilidad distinguiendo cambios positivos y negativos
36 Agradecimientos: Grupo Jim Sports Alberto Bugarín (USC) Manuel Mucientes (USC)
37 Miguel Ángel García Sánchez Científico de Datos
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