购物篮分析

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购物篮分析MarketBasketAnaly

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

便利店购物篮分析

便利店购物篮分析
便利店购物篮分析
——杨伟
目 录:
一、购物篮的概念
二、购物篮外部分析
三、购物篮内部分析
一、购物篮的概念
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
购物篮能够反映出顾客的购 买规律和购买习惯,对于门 店商品结构确定和日常销售 管理有着重要的作用
购物篮分析
购物篮分析可分为内部分析和外部分析两大方向
1. 通过购物篮的分析能够反映出顾客的购买规 律和购买习惯,有助于老客户的维系,有助 于便利店了解自身的重点商品 2. 购物篮分析,是便利店认识自我的重要手段
谢谢大家!
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
4、互斥商品(竞争对手)
互斥商品要 不要放在一 起陈列
三、购物篮内部分析
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
根据大超市经验,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
3. 通过关联性找到核心商品 与很多商品都存在关联度商品
方便面 火腿肠 饼1 1
顾客3
顾客4 顾客5 顾客6 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 3 1
1
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
1、性格孤僻的商品(光棍) 购买目的性很强 单独陈列 例如 润滑油
三、购物篮内部分析
300 250 200 150 100 50 0 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10~12 12~14 14~16 16~18 18~20 20~22 22~0 购物篮数 购物篮金额
通过时间变化可以看到便利店的销售高峰和低谷期,可 据此合理安排人员和工作。高峰期之前补足商品陈列 面,高峰期全力销售

商品购物篮分析

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

《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

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。

购物篮分析工具管理制度

购物篮分析工具管理制度

购物篮分析工具管理制度一、引言购物篮分析是一种常用的市场营销分析方法,通过对顾客购物篮中商品的组合和消费行为进行统计和分析,帮助企业了解顾客的消费偏好、行为模式和购买动机,从而制定更有效的营销策略。

为了规范购物篮分析工具的使用,提高数据分析效率和准确性,本文旨在制定一套购物篮分析工具管理制度。

二、购物篮分析工具管理制度的目的和意义购物篮分析工具管理制度的目的是为了确保企业对顾客购物篮数据的收集、分析和利用具有规范性和科学性,以提高市场营销的效果和竞争力。

具体意义如下:1. 提高数据分析效率:通过建立规范的工具管理制度,加强数据采集的整合和精细化,提高购物篮分析的效率和准确性。

2. 客观洞察市场需求:利用购物篮分析工具深入了解顾客的消费喜好和行为习惯,为企业调整产品定位、推广策略提供客观依据。

3. 制定精准营销策略:通过购物篮分析工具,企业可以根据顾客的购物行为和消费组合制定个性化的促销方案,提高营销效果。

4. 高效资源配置:通过分析顾客购物篮数据,企业可以优化供应链、库存管理和商品陈列,实现资源的合理配置和运营流程的优化。

三、购物篮分析工具管理流程购物篮分析工具管理流程包括数据采集、数据清洗、数据分析和利用四个环节,具体如下:1. 数据采集(1)建立数据采集系统:企业应建立完善的数据采集系统,包括POS机、会员卡系统等,确保购物篮数据的准确获取。

(2)确定数据采集内容:企业应确定需要采集的数据内容,如购买商品信息、交易时间、购物篮编号等。

2. 数据清洗(1)数据清洗标准:制定针对购物篮数据的清洗标准,包括数据格式、缺失值处理、异常值处理等,以确保数据的准确性和一致性。

(2)数据清洗流程:明确数据清洗的具体流程,包括数据导入、数据预处理、异常值识别和处理等环节。

3. 数据分析(1)选择分析方法:根据需求选择适合的购物篮分析方法,如关联规则分析、聚类分析等,以提取有用的商业洞见。

(2)数据分析工具:确定购物篮分析工具的使用方法和使用频次,如Microsoft Excel、R语言、Python等。

2024年购物篮市场规模分析

2024年购物篮市场规模分析

2024年购物篮市场规模分析1. 引言购物篮市场是指消费者在一次购物中购买的商品的总和。

2024年购物篮市场规模分析是对购物篮市场的规模、趋势和影响因素进行研究的过程。

该分析有助于了解消费者的购物习惯、需求变化以及市场潜力,对商家决策和市场营销策略的制定具有重要意义。

2. 购物篮市场规模的计算方法购物篮市场规模的计算通常基于消费者的购买数据。

一种常用的计算方法是统计某一区域、某一时间段内各种商品的销售额,并将其加总得出购物篮市场的规模。

另一种计算方法是使用购物篮分析技术,通过分析消费者在一次购物中购买的多个商品,计算出购物篮市场的规模。

3. 购物篮市场规模的趋势购物篮市场规模随着消费者需求和经济环境的变化而发生变化。

随着经济的发展和人们收入的增加,购物篮市场规模一般呈现增长的趋势。

然而,在不同的时期和地区,购物篮市场规模的增长速度会有所不同。

近年来,随着互联网的快速发展,电子商务对购物篮市场规模产生了巨大的影响。

越来越多的消费者选择在线购物,这对传统实体零售店的市场规模带来了一定程度的冲击。

4. 影响购物篮市场规模的因素购物篮市场规模受多种因素的影响。

以下是一些常见的影响因素:4.1 经济因素经济因素是购物篮市场规模的重要影响因素之一。

经济增长、收入水平、消费者信心等因素会对购物篮市场规模产生重要影响。

当经济发展和收入水平提高时,消费者的购买力增强,购物篮市场规模也会相应增大。

4.2 消费者需求变化消费者需求的变化对购物篮市场规模具有直接影响。

随着消费者对健康、环保、特色等方面要求的增加,购物篮市场中对于有机食品、环保产品、特色商品等的需求也在增加。

4.3 营销策略商家的营销策略对购物篮市场规模的扩大也起着重要作用。

例如,通过促销活动、打折优惠等方式吸引消费者购买更多的商品可以提高购物篮市场规模。

5. 购物篮市场规模的意义购物篮市场规模的研究对商家和市场营销人员具有重要意义。

通过了解市场规模,商家可以制定更精准的市场营销策略,提高销售和盈利能力。

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39
门店中的商品关联现象
40
商品包装规格与消费行为的关联
为什么商品需要不同的包装规格,不同产品生命 周期的商品规格:商品的包装规格不是一成不变 的,商品包装规格会随着生命周期的阶段发生变 化。比如商品刚进入市场,为了使客户低成本接 收新商品,供应商会将商品进行小包装投放市场: 在产品进入成熟期时,供应商可能会采取加大包 装的方法增加企业的销售收入;一旦产品进入衰 退期时,供应商会采取捆绑包装的形式进行促销, 使商品推迟退出市场的时间(可乐的大包装、啤 酒的瘦身)。
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。
28
株连九族的商品淘汰
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
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
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!!!
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!!!
17
购物篮中商品的生存百态
30
与购物篮有关的几组数字
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”。
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
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
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
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。
台资企业 不同类型企业
内资企业
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) 。
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
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
29
株连九族的商品淘汰
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。
3
购物篮分析
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
平日 公休日
50
0 外资零售企业
商品在购物篮中的数量就是购物篮系数 两种不同的购物篮系数
1、同一个商品的购物篮系数,这种购物篮 系数是供应商所关注的; 2、不同类别商品的购物篮系数,不同类别 商品的购物篮系数代表了商品之间的关联 关系,商品的不同类别购物篮系数大,说 明商品与其他商品的关联度强。
38
商品在购物篮的亲密指数——购物 蓝系数
每个药物都有自己的专长, 配台起来才会发 挥奇妙的用途!!!
24
购物篮中商品的替代关系
互斥商品之间的转移替代购买行为 1、平行转移替代购买---同一小分类之间 2、向上转移替代购买---同一小分类之间价格提升 3、向下转移替代购买---低价格商品
两种替代性的作用 1、保持现有客户的法宝---门店里的低可替代性商 品---促销时销量变化不大、客户群体稳定 2、获利的法宝---高可替代性的商品---促销后销量 变化较大、客户群体转向
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!
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
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
单位时间所有的购物篮数量
PI值可以清晰的揭示商品在卖场的活跃程度。 PI值越高商品的敏感度越高。
37
商品在购物篮的亲密指数——购物 蓝系数
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
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。
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
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
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。
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。
12
商品相关性的实际意义
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(沃尔玛)
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。
弱关联关系 :尝试将这些商品在卖场中进 行关联陈列 。
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
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: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!
9
注意
案例分析 1、海边7-11便利店的切片面包居然是作为钓 鱼的鱼饵。 2、廉价的火腿肠居然是用来喂宠物的。 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”。
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