在浩如烟海的商品世界里，顾客的购物决策往往不是孤立的，而是受到各种因素的影响。购物篮分析作为一种强大的数据分析工具，能够帮助商家深入理解顾客的购买习惯，从而做出更为精准的营销策略。本文将带领大家一探究竟，看看购物篮分析是如何在众多行业中发挥其独特魅力的。

一、购物篮分析的基本概念

购物篮分析，指的是将单个消费者的一次购物行为中购买的商品集合，称为一个购物篮，通过对购物篮中商品组合进行数据分析，发现商品之间的关联关系（Relationship、Merchandise Mix Modeling），进而挖掘出消费者行为或商品组合规律，这种分析手段最早应用于超市的购物篮商品分析，因此被称为“购物篮分析”。

进行购物篮分析时，有三个核心指标需要关注：

1.支持度

1）定义

支持度是对关联规则重要性的衡量。支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。

2）概率描述

物品集A对物品集B的支持度support（A==>B）=P（A n B）。

3）实例说明

今天共有10笔订单，其中同时购买牛奶和面包的次数是6次，那么牛奶+面包组合的支持度就是6/10=60% 。

示例1：商品支持度分析（来自FineBI）

2.置信度

1）定义

置信度是对关联规则的准确度的衡量。置信度是指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率。

2）概率描述

物品集A对物品集B的置信度confidence（A==>B）=P（A|B）

3）实例说明

今天共有10笔订单，其中购买A的次数是8，同时购买A和B的次数是6，则其置信度是6/8=75% 。

示例2：商品置信度分析（来自FineBI）

3.提升度

1）定义

先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值，是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数，大于1说明该组合方式有效，小于1则说明无效。

2）计算公式

L= P（A n B）  /[P（A）*P（B）]

3）实例说明

今天共有10笔订单，购买A的次数是8，购买B的次数是6，购买A+B的次数是6，那么提升度是0.6/（0.8*0.6）>1，因此A+B的组合方式是有效的。

示例3：商品提升度分析（来自FineBI）

二、购物篮分析的应用场景

在当代零售和电子商务领域，购物篮分析作为一种强大的数据分析工具，能够帮助商家深入理解顾客的购买行为和商品之间的关联性。通过对顾客购物篮中商品组合的挖掘，可以有效地指导商品摆放、优化跨销售策略以及设计精准的促销活动。

接下来我们结合FineBI的具体案例进行实地解释和分析：

1.商品摆放

通过分析商品之间的关联，商家可以将经常一起购买的商品放在相邻位置，提高顾客的购物便利性，进而增加销售量。

从上图可以分析得出：从品类关联角度看，可以考虑婴童洗护+婴童服饰，婴童洗护+零食，婴童服饰+婴童服饰的组合；婴童服饰品牌可选“奇宝乐园”，婴童洗护品牌可选“松达”。

线下3段奶粉、纸尿裤和2段奶粉销售金额占比较大，品牌可选贝因美、妙兜、飞鹤；结合关联分析，婴童洗护和3段奶粉组合搭配相对较好（订单数较大，但是提升度<1）。

2.跨销售推荐

在线电商平台可以根据购物篮分析的结果，向顾客推荐与其当前浏览或购买商品相关的其他商品，提高转化率。

线上销售（网红带货或者电商平台）可以根据热销关联品类商品，增加关联产品推荐，丰富店铺优惠活动力度。

3.促销活动设计

商家可以针对那些有较高关联度的商品组合进行捆绑销售或者打折促销，吸引顾客增加购买。

通过分析交易数据，商家可以识别出哪些商品经常被顾客同时购买。这种关联性表明顾客在购买某一商品时可能会有购买相关商品的需求。基于这样的分析，商家可以将这些关联度高的商品进行捆绑销售，即以一定的折扣价销售这些商品的组合包，而不是单独销售。这样的捆绑不仅能够提升顾客的购买意愿，因为它们能够以较低的总成本获得多件商品，同时也能够帮助商家清理库存，特别是对于那些动销较慢的商品。

三、结语

购物篮分析作为一种数据分析技术，已经在零售业中得到广泛应用。它不仅能帮助商家优化库存管理、提升销售策略，还能为顾客带来更加个性化的购物体验。随着技术的不断进步，未来的购物篮分析将会更加智能、高效，成为驱动零售业创新的重要力量。

如果你对购物篮分析感兴趣，或者想要了解更多数据分析的相关知识，欢迎在评论区留言讨论。

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