超市购物篮分析资料.
零售学9—购物篮分析
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
啤酒 啤酒 洋芋片 牛奶 33.3% 16.7% 16.7% 洋芋片 牛奶 尿布 汽水
尿布
汽水
0
0
0
16.7%
16.7%
33.3%
0 -
商品关联性的零售意义
1、交叉陈列：关联性强的商品陈列在一起 根据沃尔玛经验，交叉陈列能增加几倍甚至几十倍的销售 2、捆绑促销：关联性商品捆绑促销
第九章 顾客购物篮分析
第一节 购物篮的概念
一、什么是购物篮 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮
二、美式与日式购物篮分析
1、美式购物篮 重点在商品与商品之间的关联 啤酒与尿布的关联
适合于大卖场
2、日式购物篮分析
重点考察环境对购物篮的影响 气温对销售的影响（气温饮料指数、气温空调指数、气温冰淇 淋指数）
R/F大于1.50，客户流失的危险已经很大。
第九章顾客购物篮分析第一节购物篮的概念啤酒与尿布的关联适合于大卖场气温对销售的影响气温饮料指数气温空调指数气温冰淇淋指数天气与关东煮的销售量的关联盒饭加酸奶盒饭加啤酒分别针对什么客户群体客户购物的时间规律等三大购物篮与小购物篮购物篮分析的黄金业态多个收款设置形成多个小购物篮通过会员卡的形式进行链接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80元以上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啤酒啤酒洋芋片牛奶尿布汽水333167167333洋芋片牛奶尿布汽水商品关联性的零售意义根据沃尔玛经验交叉陈列能增加几倍甚至几十倍的销售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三购物篮大小basketsize同一种商品在购物篮中的数量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购买目的性很强单独陈列在大超市中同时被购买的比例达到6就显示存在随和的关联沃尔玛中的啤酒与尿布711中的饼干与啤酒互斥商品当互斥商品同时出现互斥关系
购物篮分析MarketBasketAnaly
案例二：在线购物的推荐系统
总结词
在线购物网站利用购物篮分析的结果， 为用户提供个性化的商品推荐，提高 转化率和用户满意度。
详细描述
某在线购物网站通过购物篮分析，发 现购买了A商品的顾客往往对B商品也 有兴趣。基于这一发现，该网站为购 买A商品的顾客推荐B商品，从而提高 了转化率。
案例三：信用卡交易的欺诈检测
支持度计数
频繁项集挖掘算法
常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算 法和FP-Growth算法。这些算法通过 迭代和剪枝，高效地挖掘出频繁项集。
支持度计数是衡量项集在购物篮中出 现的频率的指标。通过设定最小支持 度阈值，可以筛选出频繁项集。
关联规则生成
关联规则
关联规则是指根据频繁项集 挖掘出的商品组合之间的关 联关系。例如，购买商品A的 顾客同时购买商品B的概率较
相似度等。
客户特征
根据客户数据提取客户特征， 如购买频率、购买偏好等。
时间特征
提取与时间相关的特征，如购 买时间、季节性等。
交易特征
提取与交易相关的特征，如交 易金额、交易数量等。
03
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
频繁项集
在购物篮分析中，频繁项集是指频繁 地出现在多个购物篮中的商品组合。 通过挖掘频繁项集，可以发现商品之 间的关联关系。
个性化推荐系统
结合购物篮分析和人工智能技术，构建更精准的个性化推 荐系统，提高消费者购物体验和商家销售额。
感谢您的观看
THANKS
购物篮分析 marketbasketanaly
目录
• 引言 • 数据准备 • 关联规则挖掘 • 购物篮分析的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
定义与目的
2024年超市购物篮市场规模分析
2024年超市购物篮市场规模分析1. 引言超市购物篮是指在购物超市中提供给消费者用于装载和携带商品的篮子或购物车。
随着人们对便利性和舒适性的要求不断提高，购物篮在超市购物中扮演着重要的角色。
本文将对超市购物篮市场规模进行分析，探讨其发展趋势与影响因素。
2. 市场规模分析2024年超市购物篮市场规模分析主要从以下几个方面展开：2.1 市场概况超市购物篮市场的发展受到人们购物行为和超市发展状况等多方面因素的影响。
当前，随着城市化进程的加速和人们消费水平的提高，购物超市逐渐成为民众购买生活必需品的主要场所，进一步推动了超市购物篮市场的发展。
2.2 市场规模及增长趋势超市购物篮市场规模可以通过销售额、销售数量、增长率等指标进行衡量。
根据市场调研数据，过去几年超市购物篮市场呈现稳步增长的态势。
预计未来几年内，随着超市业态的升级和消费需求的不断增长，该市场规模将继续扩大。
2.3 地区分布超市购物篮市场在全国范围内都有着广泛的影响。
大中城市由于人口数量庞大且经济发达，超市购物篮市场规模较大。
此外，一些新兴城市和乡村地区也不断涌现出新的超市，推动了超市购物篮市场的进一步发展。
3. 影响因素分析超市购物篮市场规模的发展受到多个因素的影响，主要包括：3.1 经济因素经济因素是影响超市购物篮市场规模的重要因素之一。
经济的稳定与发展能够提升人们的购买力，促使他们在超市购物时更倾向于使用购物篮。
因此，经济的繁荣与超市购物篮市场规模的增长密切相关。
3.2 消费者需求消费者对于购物体验和便利性的要求也对超市购物篮市场规模产生重要影响。
超市购物篮的设计和功能能够满足消费者在购物过程中的需求，提升其购物体验和便利性，进而推动市场规模的增长。
3.3 超市布局与管理超市购物篮市场规模还受到超市布局和管理的影响。
合理的超市布局能够提高购物篮的使用率，进而促使市场规模扩大。
同时，超市管理的规范和效率也能够增加购物篮的需求量，并推动市场规模的增长。
商品购物篮分析
商品购物篮分析购物篮分析也就是销售小票数据分析，我们运用SSAS、SPSS、EXCEL等软件，采用了多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等许多方面进行了分析，得出了不少有意义的结论。
举例如下：1.牛奶和饼干搭配组合的比例2.某商品包装规格分析3.牛奶与饼干的相关性为了进一步研究变量之间是如何互相影响的，需要采用线性回归，决定系数2R=0.9406,得出回归方程为：0.756570.28947y x=+5.容量偏好分析6.某商品的市场份额分析7.某商品的价格偏好分析7.某商品的购物篮相关系数分析购物篮相关系数表24.32%20.42%18.96%15.06%11.20%10.44%6.45%5.60%5.48%5.23%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%乳酸牛奶 果汁饮料 袋装零食 纯牛奶 方便面 普通饼干 纯净水 可乐 火腿肠 供销果园8. 促销分析（销售额、增量来源、利润、饱和量、带动其他销售等方面）9.商品的销售预测0 100 200 300 400 500 600 700 1357911 13 15 17 19 21 23实际销量预测销量10.某商品占总消费金额的比利分析11.某商品的相关性分析（ICIME 2010国际会议论文）与XX 同时购买的产品的百分比洗涤用品,21.7307%洗发护发, 11.3784% 膨化食品, 18.8082%速冻点心, 15.1789% 蜜饯类, 14.8255% 休闲肉制品, 8.7408% 调味品, 26.5185% 糕点, 26.4873% 酒类, 10.9399% 文化用品, 7.5698% 干果, 5.3582% 饮料冲剂, 37.2626% 美容护肤, 9.9088% 面制品, 17.6020%牙膏牙刷, 23.7637% 饼干, 23.2542%糖果/巧克力, 27.2500% 饼干糖果/巧克力 牙膏牙刷 面制品 美容护肤 饮料冲剂 文化用品 干果 洗涤用品 洗发护发 膨化食品 速冻点心 蜜饯类 休闲肉制品 调味品 糕点 酒类12.长期销售趋势分析13.调味品口味分析500010000咸味辣味酸味鲜味香味复合8322347909229651197销售量销售量14.商品季节性分析50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46销售数据 季节分离后的序列 线性 (佳洁士数据)15.某商品的价格弹性分析需求曲线为：p p q 10526.231579.28)(-=销售额表达式为：210526.231579.28)(p p p q p Q -=⋅=16.不同品牌商品的销售额分布规律研究（AMSRA 2010国际会议论文）。
《购物篮分析》课件
数据处理和数据清洗
• 数据预处理：去除重复数据、处理缺失值，转化数据格式等 • 数据清洗：过滤无关数据、纠正错误数据，处理异常值等 • 数据转换：将数据转化为适合购物篮分析算法的格式
购物篮分析算法
1 Apriori算法
通过生成候选项集和剪枝来发现频繁项集， 进而生成关联规则。
2 FPGrowth算法
购物篮分析PPT课件
购物篮分析是一种数据挖掘技术，通过分析顾客购物篮中的商品组合，了解 顾客购买行为并制定相应的营销策略。
什么是购物篮分析？
1 定义
购物篮分析是指对顾客购买行为进行挖掘和分析的一种技术，通过发现顾客购买商品之 间的关联关系，帮助企业做出更准确的决来发现商品之间的相关性，并 生成频繁项集。
购物篮分析的优势和劣势
优势
• 深入洞察消费者购买行为 • 提供个性化的市场营销策略 • 优化商品摆放和促销活动
劣势
• 需要大量的数据支持 • 数据处理和清洗的复杂性 • 结果的解释和落地实施的挑战
购物篮分析的核心概念
• 支持度：商品组合出现的频率 • 置信度：购买A商品后，同时购买B商品的概率 • 频繁项集：支持度大于预设阈值的商品组合 • 关联规则：具有一定置信度的商品之间的关系
3 目的
购物篮分析的目标是提供对消费者购买行为的深入洞察，为企业的市场营销策略提供决 策依据。
购物篮分析的应用场景
电商行业
通过购物篮分析识别潜在的交叉销售机会，提供个性化推荐，优化促销活动。
超市零售
优化货物摆放位置，提高商品陈列的吸引力，制定合适的促销策略。
餐饮业
通过购物篮分析了解顾客需求，调整菜单组合，提供个性化推荐。
通过构建FP树来挖掘频繁项集，减少了候选 项集的生成和扫描。
2024年购物篮市场分析报告
2024年购物篮市场分析报告1. 介绍购物篮分析是一种通过分析消费者在购物时所购买的商品组合来了解消费者行为和市场趋势的方法。
本报告旨在对购物篮市场进行分析，为商家提供决策支持和市场发展策略。
2. 数据来源本次分析所使用的数据来自于一家超市的购物篮交易记录。
数据包括交易时间、购买商品、商品数量等信息。
3. 分析结果3.1 常见商品组合通过分析购物篮数据，我们可以发现一些常见的商品组合，这些组合可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
以下是一些常见的商品组合示例： - 牛奶、面包、黄油 - 水果、蔬菜、肉类 - 可乐、薯片、巧克力商家可以将这些商品组合放置在一起，以便提高销售量。
3.2 促销策略根据购物篮数据，我们可以了解不同商品之间的搭配关系，进而制定针对性的促销策略。
以下是一些建议： - 如果顾客购买了牛奶，可以为其推荐面包或黄油，以增加销售额。
- 针对购买蔬菜的顾客，可以提供肉类或水果的优惠券，促使他们购买更多商品。
3.3 市场趋势通过对购物篮数据的分析，我们可以了解市场的趋势和消费者偏好。
以下是一些发现： - 周末购物篮的商品数量较平日要高，这可能是因为消费者在周末有更多的时间进行购物。
- 某些特定商品在特定日期有较高的销售量，如糖果在万圣节前夕的销售量会增加。
4. 总结购物篮分析是一种了解消费者行为和市场趋势的重要工具。
通过分析购物篮数据，我们可以发现商品组合、制定促销策略以及了解市场趋势。
商家可以根据这些分析结果来优化商品陈列、制定促销策略，并提高销售额。
随着数据科学的发展，购物篮分析将在市场研究领域发挥更大的作用。
购物篮分析
购物篮分析购物篮分析是一种经济学上的方法，用于了解消费者在购物过程中的偏好和行为。
通过分析购物篮内的商品组合，我们可以揭示出消费者的购买习惯和决策过程，从而为商家提供参考和决策依据。
本文将通过介绍购物篮分析的概念、方法和应用，探讨其在商业决策中的作用和意义。
一、购物篮分析的概念和方法购物篮分析是一种基于数据挖掘的分析技术，通过对消费者购物篮内商品组合的统计和关联分析，寻找不同商品之间的关联关系和规律。
其基本思想是假设消费者购买商品的行为是有一定规律可循的，通过挖掘这些规律，可以了解消费者的购买动机、偏好和需求，帮助企业做出更好的决策。
购物篮分析的方法主要包括频繁项集挖掘和关联规则挖掘。
频繁项集挖掘是指在购物篮数据中找出频繁出现的商品组合，通过计算其出现的频率和支持度来衡量其重要性。
关联规则挖掘则是通过计算不同商品之间的关联度，寻找出消费者购买商品之间的关联关系，并生成相关的规则。
在购物篮分析中，我们还需要定义一些基本的概念和指标来衡量不同商品之间的关联关系。
支持度是指某个商品组合在所有购物篮中出现的频率，用来衡量商品组合的普遍程度；置信度是指在购买了一种商品的情况下，同时购买另一种商品的概率，用来衡量两种商品之间的关联程度；提升度是指购买了一种商品后，同时购买另一种商品的概率相对于两种商品独立购买的概率的比值，用来衡量两种商品之间的依赖关系。
二、购物篮分析的应用领域购物篮分析广泛应用于零售业、快消品行业和电商平台等领域。
通过分析消费者购物篮内的商品组合，企业可以了解消费者的购买习惯和决策过程，从而精准推荐商品、优化营销策略，提高销售额和顾客满意度。
在零售业，购物篮分析可以帮助商家了解消费者的购买偏好和需求，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过挖掘频繁项集，商家可以发现某些商品之间的关联关系，进而将它们放在相邻的货架上，提高销售量。
关联规则挖掘可以帮助商家发现购买某种商品的顾客还经常购买什么其他商品，从而进行精准的个性化推荐，提高销售成功率。
大型超市购物篮分析
题目大型超市“购物篮”问题分析摘要本文对于大超市商品的关联度以及商品最频繁同时购买问题进行分析，构建合理的数学模型，并给出可操作的商品销售方案。
问题一要求统计处理4717个顾客对999中商品的购买记录数据，建立数学模型，定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
首先建立遗传算法，利用SPSS统计得出各个商品购买数量，并计算出标准差。
再对影响关联度的另一度量指标进行分析，将数据分类利用Matlab处理数据，得出商品间的欧氏距离。
最后加上实际影响因素，建品572，商品797，购买次数最高,102次，组合利润最高1485.399，总利润最高151510.698。
因此，将这组商品作为最优组合。
问题三要求根据问题1、问题2中建立的模型，对附件2中999种商品的利润进行分析，给出一种初步的促销方案。
对数据运用Matlab进行拟合，得出商品利润与商品之间的关联度符合线性关系。
对附件2中利润数据分类，分别计算结果。
最后，给出促销方案。
关键词遗传算法欧氏距离关联度贪婪算法一、问题背景和重述1.1问题背景超市购物属于日常生活，而每天来超市购物的顾客和购买的商品都具有不稳定性。
商品的销量会因顾客的喜好或时间的影响不断变化，又因商品购买存在随机性、多元性等特点，必须估测好每种商品的需求量。
如处理不当，很可能造成仓库囤积量增多，甚至造成超市利润损失过大。
商品购买是不确定的，但某种或某些商品会获得大多数人的认可，被顾客频繁购买。
在大型超市中，商品繁多、复杂，正确分析并估算顾客对某种或某些商品的喜好，将为超市经理合理设计进货方案、处理仓库、获得最大利润、搞推销、促销活动和购物赠送活动等提供理论依据。
商品市场分析和顾客购物习惯分析，作为超市一项基础性任务，不仅可以确定超市进货合理模式及合理促销方式，还可以为各大型超市确定今后整体规划、超市规模、商品购买后评估等提供更为科学的理论依据。
1.2问题重述现给出超市进一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，分析所给数据，研究以下问题，并建立合理的数学模型：1、附件1 中的表格数据显示了该超市在一个星期内的4717 个顾客对999 种商品的购买记录，表格中每一行代表一个顾客的购买记录，数字代表了其购买商品的超市内部编号。
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态等（可通过比较式陈列实施）。
2020/7/3
19
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（纱 布与棉签、双氧水、碘酊等）。
2020/7/3
9
注意
案例分析 1、避孕药品居然是作为考试前的必备。 2、渔具店卖安全套，安全套用来防水装手机。
单纯依靠购物篮数据分析是站不住脚的，必 须结合现场观察，对数据进行实际验证，并 对分析模型不断进行修正，才可以使购物篮 数据分析项目可以“善始善终”。
2020/7/3
10
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
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！！！
2020/7/3
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！！！
2020/7/3
2、其它销售关联因素---温度、季节、假期 3、顾客结构与商品间的关联（女性与儿童即母婴关联） 4、商品结构与商品间的关联（品牌商品1+1原则） 5、主流商品与客流量间的关联（20商品的必备和定
价） 6、商品与商品间的关联（足浴盆与足浴精）
2020/7/3
7
购物篮比例---表示商品之间的关联关系
2020/7/3
启发员工想象力，达到促成商品关联销售的 目的！
2020/7/3
12
商品相关性的实际意义
2020/7/3
13
40％品种数，10％销售额---关联商品在卖场 中与其他商品的关系
商品的类型：主力商品、辅助商品、关联商 品 商品结构的比例划分（中联）
2020/7/3
14
关联商品陈列
强关联关系 ：在相同或相邻的区域，或者 一同进行促销。
2020/7/3
3
购物篮分析
2020/7/3
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 接反映了零售企业的经营效益。
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
客单价（元）
200 150 100
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
17
购物篮中商品的生存百态
2020/7/3
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
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款员
2020/7/3
11
影响商品销售的其他因素
日期因素 门店地点关联因素 特殊事件影响 其它因素：卫生、气味、照明等
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。
2020/7/3
15
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。
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
2020/7/3
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) 。
2020/7/3
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 像减肥与节食的关系，节食与营养素补充的关系）。
2、铁哥们类型的关联关系：要么同时进入，要么一个 都不进（血压计与试纸）。
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。
2020/7/3
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
2020/7/3
பைடு நூலகம்
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。
购物篮分析
2020/7/3
1
前言
俗话说：“商场如战场”。那是指商人之问 的争斗，而这种争斗要通过商品这一道具完 成。商品如同它们的主人一样，有不同的个 性及命运，而商店的货架是商品展开“厮杀” 的“战场”。有的商品一帆风顺，成功进入 客户手中的购物篮，帮助自己的主人完成使 命。而有的商品在门店中郁郁寡欢，始终与 客户手中的购物篮无缘，最终落得一个被赶 下货架、扫地出门的悲惨结局。