Palavras-chave
sistemas POS
regras de associação
cross-selling
market basket analysis
marketing analytics
Como Citar
Resumo
Analisa-se o uso de dados transacionais gerados por sistemas POS na identificação de padrões de compra e na formulação de estratégias de cross-selling em restaurantes, varejos locais e pequenos negócios. A pesquisa adota abordagem qualitativa, exploratória e bibliográfica, fundamentada em literatura sobre mineração de dados, regras de associação, conjuntos frequentes de itens, algoritmo Apriori, market basket analysis e marketing analytics. Argumenta-se que registros de ponto de venda, quando tratados como bases transacionais, podem revelar relações recorrentes entre produtos e categorias, subsidiando decisões sobre recomendações comerciais, organização de layout, composição de ofertas, ajustes de cardápio e treinamento de equipes. Discute-se, ainda, que métricas como suporte, confiança e lift devem ser interpretadas à luz da margem, da disponibilidade operacional, da experiência do consumidor e da validade contextual dos dados. Conclui-se que sistemas POS podem funcionar como infraestrutura estratégica de inteligência comercial, desde que a mineração de dados seja conduzida com rigor metodológico, critério econômico e responsabilidade ética.
Referências
ADOMAVICIUS, Gediminas; TUZHILIN, Alexander. Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 17, n. 6, p. 734-749, 2005.
AGRAWAL, Rakesh; IMIELIŃSKI, Tomasz; SWAMI, Arun. Mining association rules between sets of items in large databases. In: Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Washington, DC: ACM Press, 1993. p. 207-216. DOI: 10.1145/170035.170072.
AGRAWAL, Rakesh; SRIKANT, Ramakrishnan. Fast algorithms for mining association rules. In: BOCCA, Jorge B.; JARKE, Matthias; ZANIOLO, Carlo (org.). Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases. Santiago: Morgan Kaufmann, 1994. p. 487-499.
BERRY, Michael J. A.; LINOFF, Gordon S. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. 2. ed. Indianapolis: Wiley, 2004.
BRIN, Sergey; MOTWANI, Rajeev; ULLMAN, Jeffrey D.; TSUR, Shalom. Dynamic itemset counting and implication rules for market basket data. In: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Tucson: ACM, 1997. p. 255-264. DOI: 10.1145/253260.253325.
CHEN, Hsinchun; CHIANG, Roger H. L.; STOREY, Veda C. Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Quarterly, v. 36, n. 4, p. 1165-1188, 2012. DOI: 10.2307/41703503.
DAVENPORT, Thomas H.; HARRIS, Jeanne G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Boston: Harvard Business School Press, 2007.
FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, v. 17, n. 3, p. 37-54, 1996. DOI: 10.1609/aimag.v17i3.1230.
HAHSLER, Michael; GRÜN, Bettina; HORNIK, Kurt. arules: a computational environment for mining association rules and frequent item sets. Journal of Statistical Software, v. 14, n. 15, p. 1-25, 2005. DOI: 10.18637/jss.v014.i15.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012.
KOTLER, Philip; KELLER, Kevin Lane. Marketing Management. 15. ed. Harlow: Pearson, 2016.
PROVOST, Foster; FAWCETT, Tom. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. Sebastopol: O’Reilly Media, 2013.
RICCI, Francesco; ROKACH, Lior; SHAPIRA, Bracha. Recommender Systems Handbook. 2. ed. New York: Springer, 2015.
TAN, Pang-Ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Introduction to Data Mining. Boston: Pearson, 2006.
WEDEL, Michel; KANNAN, P. K. Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, v. 80, n. 6, p. 97-121, 2016. DOI: 10.1509/jm.15.0413.
WITTEN, Ian H.; FRANK, Eibe; HALL, Mark A.; PAL, Christopher J. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 4. ed. Cambridge: Morgan Kaufmann, 2016.
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2026 José Cordeiro Pereira de Sá (Autor)