При подготовке данных к анализу можно использовать возможность создания виртуальных товаров. Предположим, что маркетолог при разработке маркетингового проекта не хочет ограничиваться только данными о том, какие товары хорошо продаются вместе. Ему важно узнать, какие товары лучше продаются семьям с детьми, новым покупателям или существующим покупателям. В этом случае к данным продаж можно добавить виртуальные товары. Виртуальный товар — это товар, который не был продан на самом деле, но алгоритм будет считать его таковым. Например, если новый клиент покупает одежду по каталогу и заказывает свитер и куртку, в базу данных можно ввести: Товар1: Свитер, Товар2: Куртка, Товар3: Новый клиент. Программа глубокого анализа данных определит, какие товары хорошо продаются вместе, а также выявит закономерность, согласно которой некоторые товары особенно хорошо продаются с виртуальным товаром (Новый клиент). Такая информация может подсказать компании, какие товары являются настолько интересными, что привлекают новых клиентов, в отличие от товаров, которые продаются уже существующим клиентам. Добавляя вместо виртуального товара номера магазинов или ID торговых представителей, программа может обнаружить тенденции, характерные для продаж только в определенной местности, или у определенных продавцов. Виртуальные товары также полезны для оценки эффективности маркетинговой стратегии, политики предоставления скидок, а также для оценки их влияния на перекрестные продажи. Виртуальные товары также можно использовать для сравнения продаж в городах и сельской местности, для оценки разницы в продажах в зависимости от сезона и времени суток, для сравнения продаж товаров в подарочной упаковке и товаров, которые клиенты покупали для себя (не в подарок).