In onze blogreeks “Effectief, snel en relevant AI inzetten op je eigen data” nemen we populaire ML libraries onder de loep. We starten met FP-Growth, een krachtig algoritme voor het analyseren van aankoopgedrag.
| AI vs. ML: een snelle introductie Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) worden vaak in één adem genoemd, maar betekenen niet exact hetzelfde. Simpel gezegd is AI het brede veld waarin machines taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals redeneren, leren of problemen oplossen. ML is een subset van AI, waarbij systemen patronen leren ontdekken in data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. |
FP-Growth (Frequent Pattern Growth) is een algoritme dat veelgebruikte patronen en associaties in grote datasets opspoort.
In de praktijk betekent dit dat FP-Growth snel en efficiënt ontdekt welke producten vaak samen worden gekocht, zonder telkens de hele dataset te moeten doorploegen.
Vooral voor retailers en distributeurs kan dit een wereld van verschil maken.
FP-Growth onthult welke producten vaak samen in het winkelmandje belanden. Hiermee kun je bijvoorbeeld aantrekkelijke bundels samenstellen, de winkelindeling optimaliseren of beslissen welke artikelen al dan niet in het assortiment blijven.
Op basis van historische data voorspelt FP-Growth welke producten klanten waarschijnlijk samen zullen kopen. Dit is goud waard voor gerichte marketingacties of het aanbevelen van producten (“klanten kochten ook…”).
In vergelijking met oudere algoritmes werkt FP-Growth razendsnel, zelfs bij miljoenen transacties. Dat scheelt veel rekentijd én kosten!
FP-Growth biedt inzichten die managers helpen beter onderbouwde keuzes te maken over assortiment, promoties en voorraadbeheer. Het schrappen van een misschien onbeduidend artikel (in omzet en marge) kan potentieel een significante impact hebben op de verkoop van andere artikelen.