Cosas que aprendí despues de cargar pedidos de MercadoLibre en Odoo

Durante el fin de semana estuve trabajando en un proyecto para un cliente en el que cargamos tres años de pedidos de MercadoLibre en Odoo. Este cliente es una empresa que vende repuestos e indumentaria relacionadas con un deporte recreativo/de alto riesgo. No me resulto dificil integrar la información de los pedidos (en este caso provenían de Producoteca) con Odoo. Y lo que observé fue lo siguiente.

Primero me sorprendió la cantidad de clientes que tienen. En este caso se podría decir que en promedio, un cliente realiza unas 1.2 compras a lo largo de dos o tres años. Es muy dificil que el cliente vuelva a la tienda. Si vuelve a MercadoLibre pero no a la tienda. Esto lleva a que la empresa empiece a realizar acciones de marketing digital para aumentar la cantidad de compras por cliente.

Lo segundo que me llamó la atención es la cantidad de productos. El análisis ABC acá no es posible. Tambien realicé un market-basket analysis con la información de los pedidos. Y allí debido a que la mayoría de las transacciones en MercadoLibre involucran solo un producto, tuve que transformar los datos para que el dataset de análisis sea por cliente y no por transacción (más en esto más tarde, lo mismo que pandas y MLxtend). El resultado fue una serie de  reglas interesante, pero con bajo support. Esto se debe a varios motivos. El primero es la rotación de los productos (en Odoo el seguimiento de los productos es por SKU, y los mismos tienden a rotar frecuentemente). El segundo motivo es que se vende una gran cantidad de productos, lo que lleva a bajar el índice de support. 

Ahora, el paso siguiente es realizar el trabajo de análisis a nivel categoría de producto. Esta tarde ya asociamos los productos a sus categorías, así que veremos que conclusiones sacamos de la corrida del algoritmo apriori.