Ассоциативные правила позволяют находить закономерности между связанными событиями. Примером такой закономерности служит правило, указывающее, что из события $X$ следует событие $Y$ с некоторой вероятностью. Установление таких зависимостей дает возможность находить очень простые и интуитивно понятные правила.
Ассоциативные правила более подробно рассмотрены в статье «Введение в анализ ассоциативных правил».
Анализ рыночной корзины (market basket analysis). Алгоритм выявляет типичные шаблоны покупок и совместно приобретаемых товаров. Полученные результаты позволяют оптимизировать ассортимент и его размещение в торговых залах, улучшить управление запасами, увеличить объемы продаж за счет предложения клиентам сопутствующих товаров.
Кросс-продажи (cross-sell) и продажи с повышением цены (up-selling). Алгоритм позволяет на основании шаблонов потребительского поведения выявить клиентов, склонных к откликам на персональные предложения и кросс-продажам. Это дает возможность формировать предложения товаров и услуг эффективнее; обеспечивается индивидуальный подход к обслуживанию клиентов.
Директ мейл (direct mail) - прямая адресная рассылка рекламных предложений потенциальным и существующим покупателям – является высокоэффективным, простым и дешевым маркетинговым инструментом. Для увеличения количества откликов на письма необходимо производить тщательный отбор объектов для рассылки посланий, чему способствует рассматриваемый алгоритм.
В Deductor Studio подобный класс задач реализуется посредством алгоритма APriori.
Данный алгоритм работает в два этапа:
Примером такого правила служит утверждение, что покупатель, приобретающий 'Хлеб', приобретет и 'Молоко' с вероятностью 75%.
Выявление часто встречающихся наборов элементов – операция, требующая больших вычислительных и временных ресурсов. Применение алгоритма Apriori позволяет значительно снизить пространство поиска ассоциативных правил и, соответственно, время решения задачи.