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湖北购物篮关联应用与商品间的关联关系

2019-12-02 15:12:39
湖北购物篮

  购物篮分析就是对顾客的购物篮进行分析,研究顾客的购买行为。一个订单、一张小票等都可以视为购物篮,而购物篮的信息包含了购买时间、数量、金额、商品及品类、优惠方案等。其主要的目的在于找出购物篮中商品的关联规则。通过顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品,企业可利用这些关联规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。那么接下来我们就来了解购物篮关联应用与商品间的关联关系。

  【湖北购物篮关联应用】

  关联规则

  关联:两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。

  关联规则:在同一个事件中出现的不同项的相关性。

  关联分析:用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出描述数据项时间相互联系的有价值的有关知识。

  事务:每一条交易称为一个事务。

  项:交易的每一个物品称为一个项。

  项集:包含零个或多个项的集合叫做项集。

  k−项集:包含k个项的项集叫做k-项集。

  支持度计数:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几。

  频繁项集:支持度大于或等于某个阈值的项集就叫做频繁项集。例如阈值设为50%时,因为{尿布, 啤酒}的支持度是75%,所以它是频繁项集。

  前项和后项:对于规则{尿布}→{啤酒},{尿布}叫做前项,{啤酒}叫做后项。

  强关联规则:大于或等于最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则叫做强关联规则。关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。

  了解了这些概念后,可以进一步学习关联规则的计算方法了。

  关联规则挖掘的步骤

  1.找出存在于数据集中的所有频繁项集,即找出那些支持度不小于事先给定的支持度阈值的项集。2.在频繁项集的基础上产生强关联规则,即产生那些支持度和置信度分别大于或等于事先给定的支持度阈值和置信度阈值的关联规则。

  经典算法——Apriori算法

  Apriori算法是挖掘频繁项集的算法。

  先验原理

  Apriori性质:如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁的。

  相反,如果项集{a,b}是非频繁的,则他的所有超集也一定是非频繁的。我们根据这一点可以进行剪枝操作。这种基于支持度度量修剪指数搜索空间的策略称为基于支持度的剪枝。这种剪枝策略依赖于支持度度量的一个关键性质,即一个项集的支持度决不会超过它的子集的支持度。这个性质也称为支持度度量的反单调性。

  Apriori性质通过减少搜索空间,提高频繁项集层产生的效率。

  Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将k-项集用于探索(k+1)-项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集。

  计算统计量指标

  支持度(support)

  支持度:{X, Y}在总项集里同时出现的概率,商品组合在全部订单里出现的概率,越大表示该组合销售越多。

  Support(X,Y)=(P(X,Y))/(P(I))=(num(X∩Y))/(num(I))=同时买X和Y的订单/订单总数

  {尿布,啤酒}的支持度 = 2 / 4 = 0.5

  注意:{尿布,啤酒}的支持度等于{啤酒,尿布}的支持度,支持度没有先后顺序之分

  置信度(conidence)

  置信度:买了X的基础上还买Y的概率,越大组合越可靠。

  例如:购买尿布的人,同时购买啤酒的概率,而这个概率就是购买尿布时购买啤酒的置信度

  Conidence(X->Y)=(P(X,Y))/(P(X))=(num(X∩Y))/(num(X))=同时买X和Y的订单/买X的订单

  Conidence(Y→X)=(P(X,Y))/(P(Y))=(num(X∩Y))/(num(Y))=同时买X和Y的订单/买Y的订单

  ( 尿布 -> 啤酒 ) 的置信度 = 2 / 2 = 1

  ( 啤酒 -> 尿布 ) 的置信度 = 2 / 3 = 0.67

  提升度(lit)

  提升度:买了X的基础上,同时买Y的概率,与只买Y的概率之比。

  "Lit(X→Y)"=(P(Y|X))/(P(Y))=(Conidence(X->Y))/(P(Y))

  {尿布,啤酒}的提升度 = 1 / 0.75 = 1.33

  提升度反映了关联规则中的X与Y的相关性。

  提升度>1且越高表明正相关性越高

  提升度<1且越低表明负相关性越高

  提升度=1表明没有相关性,即相互独立

  应用场景

  购物篮分析及关联规则的应用非常广泛,本文篇幅限制无法穷举,仅简单介绍此方法在零售行业的部分应用。

  陈列

  通过情境陈列,可能提高连带率。为邻近陈列的商品设立主题情境,实现商品主动组合陈列。增加与客户的互动,增加购买机会,方便客户选购。

  可用情境:旅游出行、运动健身、温馨家居等。

  研发

  商品开发:提高品类sku丰富度根据细类关联分析结果,找出品类SKU数量不平衡的组合,丰富SKU数量不足的细类。商品淘汰:根据商品关联分析结果,把强依赖的商品一并淘汰。

  配货

  货量充足:根据区域内商品关联分析结果,保证关联商品在该区域内门店成对出现,且货量均衡。货量不足:根据区域内商品关联分析结果,为均衡货量,当爆品货量不足可相应减少强依赖的商品货量(动态平衡)。

  促销

  搭配销售:根据商品关联分析结果,可对强关联商品搭配销售(如买一送一、换购、套装等),以提高连带率和降低不动销。

  成熟的关联规则可以固化到推荐系统、补货系统、促销系统等产品上,对企业的精细化、自动化运营大有裨益。

  【湖北购物篮与商品间的关联关系】

  不管是传统的零售卖场,还是新兴的电子商务,都要通过各种销售手段,将商店内的商品更多地销售出去,从而使企业获得更好的收益,这才是商店的生存之道。

  要想多卖点商品,主要的销售手段有两种:一种是大规模增加来商店的客户群体,让更多的客户购买商品;一种是提高每个客户购买商品的数量或购物金额,从而达到增加商品销售的目的。这两种主要的销售手段,对于传统的零售卖场和新兴的电子商务,并无本质上的区别。

  要想大规模增加商店的客户数量,不是件容易的事情,任何一家商店,其客户群体数量终将会稳定下来。在稳定的客户数量前提下,提升商店的销售业绩,按照零售业的说法,就是要“提升客单价”,让客户手中的购物篮(或者是购物车)中的商品数量更多、购买金额更大。

  我们举一个传统零售业的例子:同样是1万平方米左右的大卖场,沃尔玛、家乐福等外资卖场,平均客单价可以达到80~100元/人;好又多、乐购等台资企业可以达到60~70元/人;而本地普通大卖场一般只有30~40元/人。因此在相同的客户数量前提下,本地普通的零售企业就会丧失50%的销售业绩,经营业绩的差距由此产生。

  要想提升客单价,就要想方设法让客户买更多的商品,这里就要提到零售业“啤酒与尿布”的故事。

  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。原来,年轻的父亲前去超市购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒。

  沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物。而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品,而不是一件,从而获得了很多的销售收入。

  沃尔玛“啤酒与尿布”的故事产生至今有十余年之久了,它实际上向我们揭示了零售卖场中一个全新的管理理念,即商品之间是具有关联关系的,发现并利用这些商品之间的关联关系,可以在无法大幅增加门店客户数的前提下,通过增加购物篮中的商品数量达到增加销售额的目的,从而获得更大的经营收益。

  “啤酒与尿布”的故事同样揭示了零售卖场另一个全新的经营理念,即客户手中的购物篮比单个商品的销售更关键,因为客户手中的购物篮隐藏着“潜规则”,可以揭示客户的购买目的、消费需求是什么,而单个商品销售业绩却做不到这一点。

  尽管这个故事产生于传统的零售业,但是对于电子商务来说,“啤酒与尿布”的故事同样适用,电子商务也可以通过商品之间的关联关系、提升客户在网站中“放入”购物车的商品数量,从而达到提升网站销售业绩的目的。

  因此只要零售业依然存在,不管是通过货架还是通过网页销售途径,“啤酒与尿布”的故事永远不会过时。

  商品销售的冲刺只是短期行为,而零售企业的生命力取决于一只小小的购物篮。购物篮体现了客户的真实消费需求和购物行为,每一只购物篮里都蕴藏着太多的客户信息和关联销售的“潜规则”。事实上,当电子商务开始逐步成为零售业的新兴力量之际,通过电子商务系统的检测,这些宝贵的客户信息与“潜规则”的价值便逐步显现出来。

  零售业的宗旨是服务客户,传统零售与电子商务的管理核心都应该是以购物篮为中心的顾客经营模式,关注购物篮可以使商场和网站随时掌握客户的消费动向,从而使销售始终与客户保持一致。

  【湖北购物篮厂家】

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