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 商品的关联销售分析

零售业态如果不去分析商品间的关联关系,则很难发现商品间的隐形密码,并且很难做到精细化管理。商品的关联分析对于提高商品的活力、挖掘消费者的购买力、促进最大化销售等有非常大的帮助。

【商品的关联程度分析】购买A商品的顾客中35%的顾客会购买B商品,则商品A对商品B之间就有了关联关系,这是商品A对商品B的关联,反过来则不一定成立,商品B对商品A不一定具有很强的关联度。(例如:买休闲饼干的大部分人同时会购买可乐,但购买可乐的任同时购买饼干的比重则不大)所以商品的关联性关系是有方向性的,可以分为单项关联和双向彼此关联。

商品的关联关系分析包括品类间的关联、单品之间的关联、品类和单品间的关联。(例:买休闲食品的顾客39%会购买饮料--品类间关联,。买大桶饮料的顾客有20%购买一次性纸杯--单品关联。购买化妆品的顾客8%会购买某品牌某规格抽纸---品类和单品间关联)等。

品类间的关联和单品间的关联是主要分析的两个方面

广义的商品关联包括商品间的关联度,商品和价格间的关联,商品和天期间的关联,商品和顾客间的关联分析。

商品间的关联关系包括三种方式:

1、强关联:当商品的关联度超过某个值时,就可以定义为强关联关系。这个值在不同行业不同的业态是不同的,强关联的商品彼此陈列在一起会提高双方的销售。

2、弱关联:关联度不高的商品,对于这些商品可以尝试在一起,然后再分析是否关联度有变化,如果关联度大幅提高,则说明原来的弱关联有可能是陈列的原因造成的

3、排除关系:基本上两个商品不会出现在一张小票上。

关联度分析不仅仅只是这三种关系,仅代表商品关联度分析的一个方面(可信度)全面系统的商品关联分析必须有三度的概念(支持度、可信度、提升度)

支持度=同时包含商品AB的交易÷总交易*100%

指在所有交易中同时出现关联商品的概率,既有多少比重的顾客会同时购买关联商品。

可信度=同时包含商品AB的交易÷包含商品A的总交易*100%

指在购买A商品的交易中有多少交易包含关联商品B ,也就是商品B出现的概率

提升度=可信度÷商品B在总交易中出现的概率

指商品A对商品B销售提升的影响程度。

例如:白酒和花生,假定超市11月总交易次数为2000次,其中包含花生的交易次数为100次 包含白酒的交易次数为200次 同时包含花生和白酒的交易次数为50次,根据数据计算三度的值。

50÷2000*100%=2.5%---支持度

50÷100*100%=50%----可信度

50%÷(200÷2000*100%=5.0--提升度

当提升度大于1.0时,顾客在购买完花生后有较大可能会去购买白酒,1.0是提升度的一个分界值。

支持度代表这组关联商品的份额是否够大,可信度代表关联度的强弱,提升度则是看关联规则是否有价值。在实际数据分析中,需要对支持度和可信度设定准入规则,例如:支出度>=3%,可信度>=60%,满足最低准入值则可视为商品间的关联关系有价值。

大部分商品的关联度是有显性的,不需要分析就知道,鸡蛋和蔬菜、饮料和休闲。应该挖掘的是隐形的关联商品。

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