超市购物篮销售分析
超市销售数据分析五大方面(一)2024
超市销售数据分析五大方面（一）引言概述超市销售数据分析是指通过对超市各类商品的销售数据进行收集、整理和分析，以获取对超市运营和销售策略的深入洞察。
本文将从五个方面对超市销售数据进行分析，包括销售趋势分析、商品类别分析、地区销售分析、顾客行为分析和促销效果分析。
通过这些分析，可以帮助超市理解市场需求、优化产品组合、改进运营策略，从而提高销售业绩和顾客满意度。
正文内容一、销售趋势分析1. 分析销售数据的时间性，如按季度、月份或周几的销售额和销售量。
2. 探索销售数据的年度趋势，分析经济周期对销售的影响。
3. 比较不同产品类别的销售增长率，判断市场需求的变化趋势。
4. 分析不同价格段产品的销售情况，找出价格敏感度和消费者品牌偏好。
5. 研究销售额和促销活动之间的关系，评估促销对销售的影响。
二、商品类别分析1. 统计各类商品的销售额和销售量占比，评估各类商品的市场份额。
2. 对比商品类别的销售增长率，发现销售潜力和热门商品。
3. 探究不同商品类别的价格弹性，分析价格调整对销售的影响。
4. 研究商品的季节性销售变化，调整库存和采购策略。
5. 根据商品类别的销售数据，进行促销策略的制定和优化。
三、地区销售分析1. 筛选出具体地区或门店的销售数据，对比不同地区的销售表现。
2. 分析不同地区的销售增长率，了解市场潜力和竞争状况。
3. 考察地区销售的渠道差异，将销售资源和力量加以优化调配。
4. 挖掘不同地区的消费特征，确定地区销售策略的差异化需求。
5. 针对不同地区的销售数据，进行地域性促销活动的制定和执行。
四、顾客行为分析1. 通过购物篮分析，挖掘顾客的购买关联性和消费习惯。
2. 分析顾客购买的时间分布，制定定向性促销活动。
3. 研究不同范围和频次的折扣策略对顾客购买行为的影响。
4. 通过顾客满意度调查，了解顾客对产品和服务的评价和期望。
5. 基于顾客行为分析结果，制定个性化的市场营销策略。
五、促销效果分析1. 收集和分析促销活动的销售数据，评估促销活动的效果。
大型超市“购物篮”分析
题 目 大型超市“购物篮”分析摘 要本文根据顾客购买记录，通过“购物篮”分析，运用多种模型得出结果，并给出促销方案。
问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。
根据4717个顾客对999中商品的购买记录，先用Matlab 对数据进行预处理，将其转化为0-1模型，然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ，考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率，即相关性，存在购买人数少但相关性大的缺陷。
在改进的模型中，因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况，所以对两种情况进行综合考虑，得出最优模型：j k i k i k s s s s p n s s ⋂⋂=⨯⋃用Matlab 求解0-1矩阵，求出两商品间关联系数较大的前八位，有相关系数的值在0-1范围之内，与所得模型函数的范围一致，可知，该模型是准确可靠的。
问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录，且越多越好。
根据问题一所得0-1矩阵，将其代入Excel 运用Aprior 模型，先算出单项商品的频繁项集，将支持度较小的数据剔除后，最后选取被购买次数最多的前18个商品，其中最畅销的为368号商品。
根据这18个畅销品，运用同样方法将其转化为两两商品的组合，得到被同时购买次数200次以上的商品；根据此算法依次迭代，得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据，更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑，最后得出：两件商品被同时购买次数最高的是368和529号；三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682；四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。
问题三要求给出方案使效益最大。
根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型，将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较，将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售；将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售，以进一步提高超市的综合效益。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计
ห้องสมุดไป่ตู้
营销
、
超市购物篮分析介绍
局。
购物 篮指 的是 超市 内供 顾 客选 购商 品时装 商 品篮 子或购 物车 ，
是 一种 比较广 泛 的购物 工 具 ，当顾客 购 买商 品时 ，购物 篮 内的商 品 被 收银 员通过 收银 机一 一 扫描 并加 以记录 ，一 买～ 卖 因为这 个扫 描
销售 单 ，其 中乌江 牌榨 菜 与康 师傅 桶面 鲜虾 鱼板面 同时 出现 在 一张 小 票上 的单 数 为２ ３ 单 ，则这 两 种单 品 的 同篮率 为２ ．６ ８６ ８３ ％。 如 以 某 一单 品 为主导 ，将 同 时出现 在销 售单 上的 所有 单 品的 同篮率 进行 小 票 中 ，某 一 商 品类 别／ 品的销 售单 数 与 另一 商 品小 类／ 品的 销 排序 ，可 以了解 这段 时 间内 与其 同篮频 率最 高的 其他 商 品。其 计算 商 商 售单 数 的 比率 。 关联 度 的 大小 反 映 同时／ 同篮 购 买的 强 弱 关系 ，是 与应 用 方式 与类别 同篮 原理相 同 ，比如 下图 ：
誉 ｝
７ 。
ｌ
二 、布 局 研 究
超 市 布 局 主 要 是指 商 品类 别 的衔 接 顺 序 及 布局 位 置 ，是 零 售 业 比较 核 心 的经 营 技 术 ，为 了较 好 的 进行 布 局 研 究 了 ，我 们 引 出 本例 中 ，图 中几个 单 品 的关联 性进 行解析 ：作 为饮 料 ，天 地壹 了类 别 关联 度 的概 念 ：某 超市 一 段 时 间 内 的销 售 小 票 中 ，某 一 商 号 、 椰树 椰 汁和 王 老 吉对 益 力 多的 同篮 率 分别 是 １ ，３ 、７９ ％ ｏ０ ％ ４ 品小 类 的销 售 单 数 与另 一 商 品小 类 的销 售单 数 的 比率 。 例 如２ ０ 和 ５９ ，即 顾 客 同 时 购 买 天 地 壹 号 和 益 力 多 的 机 率 较 大 ；鉴 于 ０９ ．％ 年１ １ 月 日至 ２ ０ 年 １ １ 日 ，某 超市 泰 国 香米 （ 市类 别 ）共 有 此 ， 当益力 多进 行促 销 时 ，可 适 当在益 力多 附近 陈列一 些 天地壹 号 ０９ 月 ５ 超 １ ０ ０ ，日用卫 生 巾 （ 市类 别 ） ０ ０单 超 共有 ８ ０ 单 ；其 中同时 购买 两 ００ 类 商 品的销 售 单 有４ ０ 单 ，则这 段 时 间 的 日用 卫生 巾对泰 国 香 米 ５０ 的类 别关 联度 为４ ％ （ ／ ５ Ｃ Ａ，即购 买泰 国香 米 的顾 客 中有４ ％的人 ５ 同 时购 买 日用卫 生 巾 ） 泰 国香 米 对 日用 卫 生 巾的 类别 关 联 度 为 、 ５ ５ （ ／ ， 即购 买 日用卫 生 巾的 顾客 中同 时有５ ５ ６２ ％ Ｃ Ｂ ６２ ％的 人 同 时购 买泰 国香 米 ） 。依 表１ 某 类别 度 ： 超市 关联 举例 以提 高 关联购 买金 额。
关联规则的应用场景
关联规则的应用场景关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，它可以通过挖掘数据集中的关联模式，发现数据中的隐藏规律和关联关系。
关联规则的应用十分广泛，下面将介绍几个典型的应用场景。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是关联规则应用的典型场景之一。
超市每天都有大量的顾客购买商品，通过分析顾客的购物篮数据，可以发现一些商品之间的关联关系。
例如，通过挖掘数据发现“尿布”和“啤酒”的购买行为相关性，可以将它们放在附近销售，从而增加销售额。
2. 电子商务推荐系统电子商务推荐系统是利用关联规则来推荐用户可能感兴趣的商品。
通过分析用户的购买历史和行为数据，可以发现用户购买商品的关联关系，并根据这些关联规则向用户推荐相似的商品。
例如，当用户购买了一件衣服时，系统可以根据关联规则推荐相匹配的鞋子或配饰。
3. 医疗诊断和预测关联规则在医疗领域的应用也十分广泛。
通过分析患者的病历数据，可以发现疾病之间的关联关系，从而提高医生的诊断准确性。
例如，通过挖掘数据可以发现“高血压”和“心脏病”的关联性，从而在诊断时可以更加重视患者的心血管健康。
4. 网络安全威胁检测关联规则在网络安全领域中也有重要的应用。
通过分析网络流量数据，可以发现网络攻击的特征和模式。
例如，通过挖掘数据可以发现某个IP地址频繁访问系统中的敏感文件，从而判断该IP地址可能是一个入侵者。
5. 社交网络分析关联规则在社交网络分析中也有广泛的应用。
通过分析用户在社交网络中的行为和关系，可以发现用户之间的关联规则。
例如，通过挖掘数据可以发现某个用户经常与其他用户一起参加活动或发表观点，从而判断这些用户之间可能有共同的兴趣或关系。
总结起来，关联规则在超市购物篮分析、电子商务推荐系统、医疗诊断和预测、网络安全威胁检测和社交网络分析等领域都有重要的应用。
通过挖掘数据中的关联模式和关联关系，可以帮助企业提高销售额、提升用户体验，帮助医生提高诊断准确性，帮助网络安全人员发现潜在的威胁，帮助研究人员了解社交网络中的行为规律。
零售学9—购物篮分析
? 会员购物习惯 ? 会员购物周期 ? 会员流失概率
五、新购物篮分析技术
? 无线射频技术RFID
? 顾客动线 ? 购买时间 ? 结账快
第二节 购物篮分析内容
? 一、客单价分析
? 1、含义：顾客购买金额的大小 ? 2、购物篮的分级：购物篮质量
? 金：80元以上 ? 银：60-80元 ? 铜：40-60元 ? 锡：20-30元
三、购买周期
? 分析商品购买周期 ? 分析客户购买周期
客户稳定性：RF分析
? R是客户最近一次购物距现在的时间（ Recency，简称R值）
? F是购买频率或购买周期（Frequency， 简称F值）
? R/F小于1.00，属于正常情况，客户流失的 危险小；
? R/F大于1.00但小于1.50，客户有流失危险 ，但概率还不大；
2030元二以概率形式表现的相关性商品被同时购买的统计表换算成百分比商品关联性的零售意义与很多商品都存在关联度商品二以相关系数表示商品关联性三购物篮大小basketsize不同商品在购物篮中的数量举例四购物篮中的商品性格百态basketsize1单独陈列2互补商品形影不离要么一同进入购物篮要么一个都不进3随和的关联关系711中的饼干与啤酒4互斥商品当互斥商品同时出现2消费者行为出现游离5关联产品互斥当关联产品的相关系数为负时意味着什么
销售数量
购物篮数量
不变
上升
不变
下降
上升
不变
下降
不变
二、商品的人气度：PI（ Purchase Index）
? 1、PI值是千人购买率，也称为聚客指数
? PI值=
? 在单位时间内有某商品的购物篮数量/单位时间 内所有购物篮数量*1000
实验二Clementine12购物篮分析（关联规则）
实验⼆Clementine12购物篮分析（关联规则）实验⼆Clementine12购物篮分析（关联规则）⼀、[实验⽬的]设计关联规则分析模型，通过模型演⽰如何对购物篮分析，并根据细分结果对采取不同的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决策带来的先进性。
⼆、[知识要点]1、购物蓝分析概念；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝分析⼯具；4、Clementine12.0关联规则分析流程。
三、[实验要求和内容]1、初步了解使⽤⼯作流的⽅式构建分析模型；2、理解智能数据分析流程，主要是CRISP-DM⼯业标准流程；3、理解关联规则模型原理；4、设计关联规则分流；5、运⾏该流，并将结果可视化展⽰；6、得出模型分析结论7、运⾏结果进⾏相关营销策略设计。
四、[实验条件]Clementine12.0挖掘软件。
五、[实验步骤]1、启动Clementine12.0软件；2、在⼯作区设计管来呢规则挖掘流；3、执⾏模型，分析计算结果；4、撰写实验报告。
六、[思考与练习]1、为什么要进⾏关联规则分析？它是如何⽀持客户营销的？实验内容与步骤⼀、前⾔“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在⼀起进⾏销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的⽅法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘⽽不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！“啤酒与尿布”的故事产⽣于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理⼈员分析销售数据时发现了⼀个令⼈难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫⽆关系的商品会经常出现在同⼀个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理⼈员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的⽗亲⾝上。
在美国有婴⼉的家庭中，⼀般是母亲在家中照看婴⼉，年轻的⽗亲前去超市购买尿布。
大型超市购物篮分析数学建模
大型超市购物篮分析数学建模近年来，随着人们消费水平的提高，大型超市的购物篮成为了人们生活中不可或缺的一部分。
购物篮的设计对于提高超市的运营效率和顾客购物体验至关重要。
因此，对购物篮进行数学建模和分析，能够帮助超市优化购物篮的设计和使用。
首先，我们可以从购物篮的大小和容量入手。
购物篮的大小应当适中，既方便顾客携带，又能容纳其购买的商品。
在数学建模中，我们可以通过统计超市的顾客购买商品的重量和体积数据，确定购物篮的最佳尺寸和容量。
这个问题可以转化为一个多元线性回归问题，通过拟合顾客购买商品的重量和体积与购物篮大小之间的关系来找到最佳的购物篮尺寸和容量。
其次，我们可以从购物篮的构造材料和结构入手。
购物篮应该具备足够的强度和稳定性，以承受顾客购买商品的重量和保证商品不会倒塌或损坏。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的材料强度和结构设计对购物篮的影响。
这个问题可以转化为一个结构力学问题，通过建立购物篮的有限元模型和应力分析，来确定购物篮的最佳构造材料和结构设计。
此外，我们还可以从购物篮的堆叠和存放方式入手。
购物篮的堆叠和存放方式应当便于顾客取放和超市管理。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的堆叠高度和存放方向对超市运营效率的影响。
这个问题可以转化为一个运筹学问题，通过建立购物篮堆叠和存放模型，来确定最佳的堆叠高度和存放方向，以提高超市运营效率。
最后，我们还可以从购物篮的预测和配备入手。
购物篮的预测和配备应当能够满足顾客购物的需求，避免购物篮紧张或闲置过多。
在数学建模中，我们可以利用统计学方法和时间序列分析，通过分析历史购物篮使用数据，来预测未来购物篮的需求。
这个问题可以转化为一个预测问题，通过建立购物篮需求预测模型，来确定最佳的购物篮配备方案。
综上所述，大型超市购物篮的分析数学建模可以从购物篮的大小和容量、构造材料和结构、堆叠和存放方式以及预测和配备等方面入手。
通过建立合适的数学模型，可以帮助超市优化购物篮的设计和使用，提高超市的运营效率和顾客购物体验。
2024年超市购物篮市场需求分析
2024年超市购物篮市场需求分析1. 引言超市购物篮是超市的必备设施之一，用于顾客购物时携带商品。
随着超市行业的发展，超市购物篮市场需求也呈现出一定的变化。
本文将通过对超市购物篮市场需求的分析，探讨超市购物篮的市场前景和发展趋势。
2. 市场概况超市购物篮作为一种必需品，市场需求量和规模相对稳定。
随着城市化进程的加快，超市数量不断增加，进而推动了超市购物篮市场的发展。
此外，随着人们消费观念的不断提升，购物篮的样式、功能以及材质等方面的要求也不断提高，推动了超市购物篮市场的创新和发展。
3. 市场需求分析超市购物篮市场的需求主要由以下几个方面构成：3.1 容量需求超市购物篮的容量需求与超市的经营规模和顾客购物习惯密切相关。
大型超市需要更大容量的购物篮以应对高流量的顾客。
而一些小型超市则更适合提供轻便小巧的购物篮。
因此，超市购物篮市场需求中存在对容量多样化的需求。
3.2 轻便性需求购物篮的轻便性对顾客来说至关重要。
顾客在超市内需要频繁携带购物篮，如果购物篮过重，将给顾客带来不便。
因此，超市购物篮市场需求中存在对轻便、易携带的购物篮的需求。
3.3 耐用性需求购物篮的耐用性是顾客关注的重要因素之一。
耐用的购物篮可以节约超市的运营成本，同时也减少了顾客的购物成本。
由于购物篮在使用中会频繁受力，因此超市购物篮市场需求中存在对耐用材质的需求，如塑料购物篮和金属购物篮等。
3.4 设计需求购物篮的设计也是超市购物篮市场中的重要需求。
购物篮的外观设计和功能设计需要符合顾客的审美和使用习惯。
一些超市还会根据不同节日或活动进行特殊的购物篮设计，以吸引顾客并提升购物体验。
因此，超市购物篮市场需求中存在对创新设计的需求。
4. 市场发展趋势4.1 环保型购物篮随着人们环保意识的提升，市场对环保型购物篮的需求将逐渐增加。
环保型购物篮通常采用可降解材料或可循环利用材料制造，减少了对环境的影响，符合可持续发展的要求。
4.2 智能购物篮随着物联网技术的不断发展，智能购物篮也逐渐走入市场。
商品购物篮分析范文
商品购物篮分析范文商品购物篮分析是一种分析消费者购买行为和市场趋势的方法。
通过分析消费者在购物篮中选择的商品，可以了解他们的偏好和消费习惯，从而为企业制定市场策略提供依据。
以下是一份商品购物篮分析报告，内容包括市场概况、消费者偏好、市场趋势等方面。
一、市场概况目前，商品购物篮分析已成为零售行业中的重要工具之一、随着电子商务的快速发展，消费者在网上购买商品的数量不断增加，购物篮分析逐渐转向线上市场。
同时，在线上市场上的销售数据更容易获取和分析，为购物篮分析提供了更多的信息。
二、消费者偏好据购物篮分析显示，消费者购买商品时常常受到品牌、价格和口碑的影响。
很多消费者在购买食品时更青睐知名品牌，而在购买日常用品时更注重价格低廉。
此外，消费者对于商品的质量和口感要求也逐渐提高，他们更愿意选择质量好、口味好的商品。
三、市场趋势1.个性化定制：随着消费者对个性化商品的需求增加，个性化定制成为一种新的市场趋势。
购物篮分析显示，有很多消费者愿意花费更多的钱购买定制商品，因为这些商品能更好地满足他们的个性化需求。
2.绿色环保：越来越多的消费者开始关注商品的环保程度。
购物篮分析显示，绿色环保的商品在市场中的需求不断增加，而一些传统产品的销量则有所下降。
因此，企业应当加强对环保商品的开发和推广。
3.移动支付：移动支付已逐渐成为一种主流支付方式。
根据购物篮分析，越来越多的消费者在购买商品时选择使用手机支付，而传统的现金支付方式正在逐渐减少。
因此，企业应当积极跟进这一趋势，提供更便利的支付方式。
4.社交媒体影响力：社交媒体的影响力越来越大。
购物篮分析显示，很多消费者在购买商品前会在社交媒体上相关信息，包括商品的口碑、评价和价格对比等。
因此，企业应当加强社交媒体的营销和宣传，提高商品的曝光度。
四、分析结论购物篮分析结果表明，消费者偏好和市场趋势是不断变化的。
在这个快速变化的市场环境中，企业应当密切关注消费者的需求变化，及时调整产品和营销策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
购物篮中的商品性格百态
性格孤僻的商品：购物篮系数平均为1（接纳同类）。 购物篮中形影不离的关联商品 关联关系的两种模式 1、随和的关联关系：可同时出现，也可单独出现（啤 酒和尿布）。 2、铁哥们类型的关联关系：要么同时进入，要么一个 都不进（生鲜类商品与其它商品）。 同行是冤家---有A则无B，互斥商品之间的敌对关系。 1、同时出现的互斥商品面对了不同的客户群体和消费 行为 ； 2、同时出现的互斥商品代表客户的消费行为出现了游 离。
2012-4-1 35
衡量商品“人气度”——PI值
Pl值(千人购买率)：PI值代表的是商品的千 人购买率，是英文Purchase Index的简称， 也可以称为商品的购买指数、商品的人气度 或者是商品的聚客指数。与商品销售量不同， 商品的PI值用来衡量商品被客户关注的程度， 而商品销售量只能体现商品在某个特定时间 段的销售数量，却无法体现商品被“多少客 户购买”这一概念。PI值可以从购物篮的角 度清晰地体现出商品与客户的关系。
2012-4-1 30
与购物篮有关的几组数字
2012-4-1
31
决定门店命运的四个数字：客流量、捕获 量、成交率、客单价
来客购买漏斗模型：总客流量、捕获数、成交客
户数会里现一种逐渐递减的规律．即门店经过总客户量 >门店捕获客户数>成交客户数，这种呈现漏斗形状的 门店来客数与购买人群的对比关系我们称之为“门店来 客购买漏斗模型”。
2012-4-1 21
霸道的品类管理——当货架上没有了竞争 对手的时候
商品应该满足不同消费者的需求 一个过于强大，独享货架的商品品种对于商 店并不是好事 品类管理的缺陷 1、忽略了客户的感受，认为客户需求同质 化 2、是以供应商为导向的
2012-4-1
22
好商品、坏商品及商品在卖场中的配合作用
没有绝对的好商品，也没有绝对的坏商品 任何一种商品在卖场没有充分发挥自己的优 势，就不是好商品 商品之间应相互配合、相互影响、共同满足 顾客的购买需求
2012-4-1 36
衡量商品“人气度”——PI值
PI值的计算方法：
商品在单位时间内购物篮中的销售数量
PI值=------------------------------×1000
如何做？
门店客户观察法 1、门店客户全程跟踪法 ：在跟踪过程中要 记录客户的年龄、性别、职业、衣着、购物 路线、选取商品的过程、选取的商品、购物 时间、心理变化等等 。 2、收款台摄录像观察法 3、门店观察法的副产品——收款台上方的 摄像头与开始守规矩的收教员
2012-4-1 11
影响商品销售的其他联关系 ：在相同或相邻的区域，或者 一同进行促销。 弱关联关系 ：尝试将这些商品在卖场中进 行关联陈列 。 互斥关系 ：对这类商品组织专门的专卖店、 专卖区域。在组织陈列时应该将这些“仇人” 陈列在一起，让客户有更多地选择余地，满 足不同消费者的需求。
2012-4-1 15
门店要对不同时段的客流量进行分析， 门店要对不同时段的客流量进行分析， 以便组织相应的商品！ 以便组织相应的商品！
2012-4-1 33
决定商品命运的三个数字：通过率、停留 率、成交率
顾客动线三大指标：通过率、停留率、成交 率。三率计算公式.doc 客户在门店的逗留时间越长，购物的可能性 越大。 消费者在门店的购物效率有两种极端的情况： 1、效率极低的客户---逛得时间长 2、购物效率则极高---选择商品的目的性强
2012-4-1 27
有效推荐关联商品的方法
购物篮商品推荐建议： 1、由专业人员分析数据或者走访门店，先 找出商品之间的交叉销售或向上销售的机会； 2、将这些推荐的可能性(概率)、发生的条 件写出来，并让门店的人看看是不是合理； 3、把规范的推荐标准下发到门店，对门店 人员进行培训，在门店开始实行。
2012-4-1
23
好商品、坏商品及商品在卖场中的配合作用
中医用药的“君臣佐使”原则与商品之间的配合作 用 君药---发挥主要治疗作用---主力商品、形象商品 臣药---辅助君药发挥作用---辅助商品、关联商品 佐药---抑制君药的副作用---毛利商品 使药---引导药物直达病处---特价促销商品
关联商品陈列
交叉陈列：在卖场按照商品关联关系在相同的区域、 货架、排面组织不同的商品共同陈列。通过将不同 毛利水平、具有关联关系的商品放在起，既可以满 足客户纳购买要求，同时又可以将商品的毛利互相 进行弥补。 内在关联陈列 外在关联陈列 加大陈列面的重复陈列 搭配销售的陈列法 利用关联商品提升销售业绩！！！
门店经过的总客户量
门店捕获客户数
门店成交客户数
2012-4-1 32
决定门店命运的四个数字：客流量、捕获 量、成交率、客单价
门店的经营效果最终取决于漏斗出口的大小：有的门店漏斗出 口很小(购买人数少)，客流质量不好；而有的门店漏斗出口大 (购买人员多)，销售业绩自然也含不错。客流质量直接决定了 门店的经营业绩！ 为什么门店刚开业的时候业绩很好，后来却相差甚远？ 1、客户的好奇心理与来客漏斗； 2、是经济学理论谈到的“沉没成本”。 因此，门店要不断给客户制造神秘感。门店必须不断有新鲜的 东西，满足客户的好奇心理前来看看究竟。
2012-4-1 20
购物篮中的商品性格百态
商品在卖场中的七种死法（铁打的货架，流水的货） 1、生不逢时 2、人老珠黄 ---不进行呵护，快速进入衰退 3、被踢出卖场的失败者 ---新的竞争者出现 4、“价格卖穿” ---指商品在经过多次价格促销后， 商品的销售价格无法再回到原来的起点 。 5、客户消费需求发生转移 6、卖场滥杀无辜 7、“××”事件的主角
2012-4-1 2
前言
不同的商品决定了不同商店的命运，这点很好理解， 可是不能让大家理解的是开在相同位置的商店，卖 的是同样的商品，甚至销售价格也差不多，为什么 别人能够活得好好的，自已的商店却每况愈下、最 ? 终落得凄凉倒闭的结局? 可怜之人必有可气之处，商店倒闭的原凶很多，不 了解客户手中的购物篮，从而失去客户的信赖。是 这些商店倒闭的致命伤之一。
考虑被淘汰商品的销售表现外，同时也应该重点考 虑如下因素： 1、被淘汰商品的是否有关联商品出现（如果被淘 汰商品的关联商品具有一定的销售额，则在进行商 品淘汰时必须充分考虑所有的因素，并准备被淘汰 商品的替代方案，避免带来关联损失）； 2、被淘汰商品针对的客户对象（如果商品面对的 客户群体质量良好，在淘汰时要慎重）； 3、结合商品的动销率进行商品的淘汰。
2012-4-1
34
商品销售结构与购物篮结构
商品销售结构： 1、如果门店的商品销售比例为90／10甚至 更高，则表明商品销售结构过于集中，门店 的商品针对性过强、适应面窄，商品只适应 某个特定的客户群体； 2、如果门店的商品销售比例为50~50，则 表明商品销售结构过于分散，商品销售形不 成特点，就是所谓的“什么都卖一点、什么 都卖不动”。
2012-4-1
28
株连九族的商品淘汰
滞销商品的含义： 1、未动销商品：指的是商品在一定时间内 没有发生销售； 2、非活跃商品：在一定时间与其他商品相 比，销售数量、销售金额备方面均出现较低 的销售表现。 淘汰时要认真分析滞销的原因，避免将关联 商品一起淘汰
2012-4-1 29
株连九族的商品淘汰
2012-4-1
5
形成关联商品的原因
商品相关性是指商品在卖场中不是孤立的， 不同商品在销售中会形成相互影响关系(也 称关联关系) 。
2012-4-1
6
商品销售相关性与关联商品
1、购物篮中的关联商品是商品关联因素的一 部分（就像母鸡与禽类的关系）。 2、其它销售关联因素---温度、季节 3、顾客结构与商品间的关联 4、商品结构与商品间的关联 5、主食商品与客流量间的关联 6、商品与商品间的关联
2012-4-1 7
购物篮比例---表示商品之间的关联关系
0905小分类购买次数.xls
2012-4-1
8
商品相关性的数值代表了什么
1、不要盲目乐观 2、临时因素造成的强关联关系 3、隐藏在微弱特征背后的真相——只有在特定条件下 关联特征才会强化从而被人发现，所以零售专家认 为弱关联最吸引人，从弱关联中找出商品之间的关 联关系，对于根多数据分析人员来说是个极大的挑 战，因此购物篮分析的主要任务是在弱关联的关系 中找出商品之间的相关性。 4、同行是冤家——当商品之间的功能相同时
2012-4-1 16
弄巧成拙与知易行难的关联应用
红袄配绿裤---弄巧成拙，起到反效果 大胆预测未来 难以执行的跨类别关联陈列 ---“画地为牢”、 “铁路警察，各管一段”
多动动脑子吧！！！
2012-4-1
17
购物篮中商品的生存百态
2012-4-1
18
商品与购物篮之间的七种关系
直接购买 ：按照自己的购买计划，直接购买商品。 促销购买：冲动购买。 替代购买 ：缺货或价格因素导致选择新商品（替 代商品的价格、功能与原商品相似）。 交叉购买 向上购买 ：诱导顾客购买更高档的商品。 被放弃的购买：商品质量低或服务不好造成顾客放 弃购买。 向下购买：降价促销且商品价格始终处于促销价状 态等（可通过比较式陈列实施）。
2012-4-1
3
购物篮分析
2012-4-1
4
购物篮方面的差距
1、购物篮的表现形式就是“客单价”，客单价的高低直 接反映了零当企业的经营效益。 2、要想提高商业企业的销售业绩，必须改善企业购物篮， 全面提升客单价，可以说零售企业的购物篮代表了企业 的生存权!
各类零售业客单价对比 200 客单价（元） 150 100 50 0 外资零售企业 台资企业 不同类型企业 内资企业 平日 公休日
日期因素 门店地点关联因素 特殊事件影响 其它因素：气味、照明等
启发顾客想象力，达到促成商品关联销售的 目的！