Aplicação de regras de associação voltada para o marketing no varejo

Abstract

Nos ambientes de varejo, especialmente em supermercados, a ampla variedade de produtos e o comportamento diversificado dos consumidores tornam a análise de vendas uma atividade complexa, porém essencial para a competitividade do negócio. A identificação de padrões de compra e de produtos frequentemente adquiridos em conjunto é fundamental para o desenvolvimento de estratégias de marketing mais eficazes, otimização do estoque, organização do layout de prateleiras e definição de promoções direcionadas. Este trabalho tem como objetivo aplicar o algoritmo Apriori em uma base de dados real de vendas do supermercado Mais que Mercado, localizado na cidade de Tupã-SP, com o intuito de identificar associações entre produtos e compreender o comportamento de consumo dos clientes. A partir da mineração de regras de associação, pretende-se revelar quais itens apresentam maior probabilidade de serem comprados juntos, fornecendo informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas no contexto comercial. A utilização de técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado possibilita a descoberta de padrões ocultos em grandes volumes de dados, oferecendo resultados que dificilmente seriam identificados por meio de análises convencionais. A escolha do algoritmo Apriori se deve à sua ampla aceitação em estudos de análise de cesta de compras e à clareza de suas regras, que podem ser facilmente interpretadas por gestores e profissionais da área. Com base nos resultados obtidos, espera-se contribuir para uma gestão mais assertiva e baseada em dados, promovendo maior eficiência na exposição de produtos, na criação de estratégias promocionais e na previsão de demandas futuras. Dessa forma, o estudo reforça a importância do uso de ferramentas de mineração de dados no varejo, demonstrando seu potencial para aprimorar o desempenho comercial e a experiência de compra dos consumidores.