关联算法系列目录
关联算法②——Apriori算法原理及python实现
关联算法③——Apriori算法实现主播关联度分析

关联算法是通过支出度,置信度,提高度三个指标,寻找有相关性的商品或其它物品组合,最早是用在了沃尔玛超市的购物篮分析中。
本文通过对啤酒与尿布的学习,整理了如下核心内容(文末有详细获取方式,免费

一、销售额影响因素

1、商品关联度

商品关联度分析不只是特定商品之间,其实是特定品类之间,客户有喜新厌旧的心理,不应该将关联商品定死在某个商品(马尔科夫转移矩阵:描述不同品种商品的变化规律) ;通常用R值代表关联度(可以是提高度,或者置信度):

R值大于75%也不要得意,可能是一些司空见惯的商品关联
R在25%-75% 强关联,有可能是促销活动导致的临时强关联
R在0.25%下是弱关联,才是购物篮分析的重点
R为负值,说明商品存在排斥关系,基本是大型家用电器,家具,电子产品等,购买目的性强,买完即走,应组织专门的专卖店和区域,将其陈列在一起,让用户有更多选择余地

商品相关性研究方法: 假说,实行和验证,假定单身青年与饭团存在相关性,在门店上形成商品关联关系,在单身族出现时将饭团上架,通过Pos机数分析是否有提升,再将其拓展到其它门店

有了商品关联度分析,还得要现场观察,不然可能会做出错误的决策,如切片面包在周末畅销是因为钓鱼者买去作鱼饵;廉价的火腿肠被做为宠物粮食

2、天气、气候、季节,特殊事件等

购物篮最重要的就是商品关联性分析,但是零售不仅要看关联度,还要看天气,季节,价格,活动,群体,特殊事件(非典时期VC泡腾片)等对商品整体销售的影响
天气—下雨天雨具,气温—碳酸饮料,商品气象指数:德国啤酒-啤酒气温指数,气温每上升一度,就会增加230万瓶的销售,空调-气温指数
台湾有个七五三感冒指数,当天温差大于7,昨天和今天相差5,且湿度差大于30%,感冒人数就会增多,商家就会将感冒药,温度计和口罩等上架

3、心理暗示

心理暗示:启发客户的想象力,使客户联想到一些美好的记忆,从而达到商品关联销售(生鲜柜台用电视播放菜谱,火锅底料放在冷藏柜台上面,宜家通过样板间的方式将商品组合在一起,会形成强烈的购物冲动)

二、商品分类

分为:主力商品,辅助商品,关联商品,销售额和品种差异见下图。

如果区分最辅助和关联商品?

① 类别和R值判断:如果类别一致且关联值低于25%(这个值依据不同的主力商品会改变),基本属于辅助商品,如果类别不同则多为关联商品
② 商品使用判断:没有辅助商品就没法使用主力商品,但没有关联商品还能继续用,就是不够完美

二、陈列

将具有关联性商品放在一起陈列,叫交叉陈列,可以实现
1、方便客户购物,节省时间
2、提醒用户别忘记购买关联商品,同时还能通过将高毛利率与低毛利率陈列在一起,弥补利润损失的作用

常用的陈列方法有:
1、二次陈列法,同一个商品出现在多个货架区,啤酒出现在酒类,也出现在尿布
2、主题陈列法,将同一主题,不同类别具有关联性的商品放在一起,宜家
3、重复陈列法,加大陈列面,让客户觉得可选择性多,生鲜柜台摆10条鱼肯定会优于1条鱼
4、依据用户群体更改陈列法,7-11一天修改4次,早上是上班族,中午是年轻女性,傍晚是上班族,晚上是加班族
5、就近陈列法,化妆品和女鞋就近陈列,有限时间内完成购物

三、零售企业与供应商

1、零售企业盈利方式
① 供应商的各种费用(进场费,上架费(广告费))等,不依靠差价,供应商则通过大卖场的广告效应,去中小零售企业劝说上架,获利
② 赚取进销差价,一般中小型零售,话语权不强,毛利不高
③ 两种混合

2、供应商如何自救?
主力商品——有较大的话语权,尽量提供有可能成为主力商品的商品,而不是没有创新与现有商品没啥区别的商品
辅助/关联商品——从购买特定商品的购物篮分析 ,特定商品的购物篮系数,客户手中购物篮商品的平均总数?关联商品有哪些,有哪些品种,值多少钱?平均购物篮金额是多少?购买特定商品与未购买特定商品的客户群体在去商场次数,平均消费金额,平均购买商品种类,数量是否有较大差异

四、零售分析维度

1、不同用户群体(年龄,性别,收入,职业)的销售额、毛利贡献分析
2、不同用户群体(购买行为相似,购物篮相似)的购买清单分析
3、商品购物篮的销售表现分析(销售数量,购物篮系数,商品关联度分析)
4、商品的活跃度排行,及相关联的商品有哪些?
5、商品销售时段分析
6、客户购买频率分析
7、供应商的商品销售/品类销售分析
8、客户价值分析
9、促销效果分析

五、客户购买方式

1、直接购买——目的性强,买了就走,购物篮系数单一,尽量避免
2、促销购买——受促销活动,冲动购买,鼓励
3、替代购买——要买的没了,或者价格不合适,买了功能接近的新商品,尽量避免
4、交叉购买——能大大丰富购物篮,鼓励
5、向上购买——在商家诱导下买了更贵的,最好的,能过促销88+10换购128元葡萄酒,形成了向上购买;当黄酒销售价格点出现上升趋势,由6-10提升至12-15元,加大后者的陈列面积,并进行促销,将行为固定下来
6、向下购买——在商品较多可选择了价格较低的,购物篮金额较少,不受欢迎,尽量避免,但有时也会故意放一个特别贵的,形成价格锚点,来促进向下销售
7、放弃购买——销售转化率低,与商品质量,收银员服务质量,排队情况等相关,长期会倒闭,避免

六、好坏商品的定义

单一的数量,销售金额,毛利率几个指标是不够的,要根据商品在卖场中所起到不同作用来评估通常用商品重要度,包含有
1、 走销量——销售量, 周转率,人气度
2、 毛利额——销售额,毛利额,毛利率
3、 促销商品——人气度,销售量,商品周转率,商品相关度
4、 关联商品——相关联商品销售量
上述每种商品的每个指标可以赋予权重,权重可随季节性改变

中医中的君臣佐使原则能形象地描述各种商品的作用
君药——发挥主要治疗作用——主力商品,形象商品——走量
臣药——辅助君药发挥作用——辅助,关联商品——促进主力商品销售
佐药——抑制君药副作用——毛利商品——弥补主力商品跑量、促销带来的损失
使药——引导药物抵达要害——特价促销品——低价促销聚集用户

七、滞销商品

何为滞销商品: 未动销,非活跃商品

是否要淘汰:
1、被淘汰商品是否有关联商品,有的话,要提前准备替代品,减少关联损失(主商品与关联商品的:平均购物篮系数,日均销售量,日均销售金额,日均销售毛利,如果主商品的各项指标均较低,但是所有关联商品汇总的销售金额,毛利要高得多,则要慎重)
2、被淘汰商品是否对应某一特定群体,是的话,是否有替代商品可选,如果客户群体很好,要慎重
3、品类分析:价格带,商品种类,动销率,来分析哪些价格带的种类需要缩减,哪一些可以扩大种类

八、门店常用指标

1、决定门店命运的指标
客流量:提升方法(刚开业流量大,原因是好奇心,门店要出新花样,让顾客时刻感觉好齐)
捕获量 :进店人数/客流量
成交率 :购买人数/进店人数
客单价 :人均购物篮金额

2、决定商品命运的指标
通过率:特定区域的通过数量/进店总人数
停留率:特定柜台、货架停留人数/经过人数
成交率:特定台、货架成交人数/停留人数

九、销售结构/购物篮结构/PI值

1、销售结构
75%的销售额由25%商品实现(正常)
50%/50%(销售结果过于分散,商品销售形不成特点,什么都卖,却什么都卖不动),90%/10%销售过于集中,适应面窄,只适合某一类群体

2、购物篮结构
也叫购物篮渗透率,是同一时间段内特定商品的购物篮数量(客户数)/同期同类商品的购物篮数量

举例①:

举例②:


举例③

销售数量和购物篮数量会随着季节,和地区发生变化,对于门店而言,购物篮数量价值高于销售数量

3、PI值
除了销售结果和购物篮结构之外,还有一个指标,叫PI值(商品购买指数,人气度,千人购买率)=商品在单位时间内购物篮中的数量/购物篮数量
1、PI值揭示了商品的活跃程度,PI越高,客户的关注度就越高
2、PI值也可以分析促销活动的效果。
3、PI值高的一般为价格敏感商品,与定价,毛利率成反比
4、PI值低的商品不可贸然剔除(1是要看是否有特定的群体消费,2是是否有其它关联商品,关联商品数量,关联商品的销售额怎么样)
举例①

举例② : PI值可以与销售额一起,分析某品类销售金额下降

十、购物篮系数

两种定义:单个商品在购物篮中的数量;不同类别商品在购物篮的数量(商品数),一般是指后者。后者越大,说明相关商品越多,越应该进行相关性分析,找到关联商品陈列;后者在不同门店,不同时间段会有区别

前者可以用来分析商品包装问题,比如
1、同类捆包销售的依据
2、改进包装依据
3、分析客户消费行为进而制定不同的促销计划,举例(果汁饮料4,新包装6,由于很容易喝掉,增长40%销售;清洁用品3,捆绑3个降价送第4个;奶瓶不止1件,有的超过10件,多件奶瓶包装加赠品,一次性购买 )

商品为啥要多包装?
1、客户具有不同的消费行为(可根据包装销量的不同发现不同的客户群体需求)
2、不同生命周期商品也要不同的包装(刚入市,低成本可以更好地接受;成熟期,大包装增加销量,衰退期,捆绑包装促销,推迟退市时间)
举例①

举例②
如果啤酒销量整体下降,可以看下不同包装的销量,购物篮数量和PI值的变化,来寻找原因
举例③

针对不同的商品购物篮数量分布,结合购物篮中多件商品销售数量,可以找到最佳的包装数量

十一、关联价格分析

商品单独购买和关联商品一起购买时,价格会产生变化,是由于单独购买和组合购买,代表着不同的消费行为(比如酒类,单独是送礼,组合是家庭饮用,啤酒与尿布也是要一般集中在哪个价位,而不是随便价位都可以放在一起)

十二、购物篮质量标准

不能以简单的销售金额(客单价)来分ABCD,而更应该以购物篮的获利能力来判断购物篮的标准(毛利)
先通过关联分析,找到关联组合,再去分析每种组合的毛利,找到较好的组合,较差的要想办法增加一些高毛利的商品组合销售
可以进行不同时间段购物篮获利能力分析,找到最佳的时间点

十三、客户—商品关联关系分析

光分析商品之间的关联性是没用的,要落实到具体的客户群之上,才能知道到底是谁在买,如何给他提供更好的服务,要以特征商品区分用户群体(特定的客户群体会出现在相同的购物时间,或购买类似的物品,具有相似的购物篮特征)

分析有2个作用:
1、每个客户群体都有自己的标志购买商品及组合,在组织采购,促销或上架可以针对性更强;
2是进行客户流失分析,如果某些商品与特定群体有强关联关系,这些商品的销量变动,有可能意味着用户流失,也有可能是客户形成了替代购买

十四、商品缺货损失分析

缺货会造成
1、单个商品的销量下降,销售金额下降;
2、关联商品的销量销售金额下降(尤其是强关联关系的商品,A没有也不会买B)
3、 如果长期缺货同时没有可替代品,特定群体用户会流失(经验3-4次未买到)
4、缺货可以检验商品相关性

如何计算:按商品日平均销量,计算库存为0时损失的缺货天数,损失销售数量和金额等
单个商品损失:

关联损失:这里以平均客单价来作为关联损失的单价

流失用户:看缺货时PI值变化

十五、客户心理目标购物篮

大卖场——面积1万以上,5-10件,客单价50-80,1-2周1次——使用营销手段容易突破心理目标,可上不可下(指购买金额可以超出心理预期,但不可低于心理预期)
百货商品—很随机,可买可不买,闲逛式——可上也可下
标准超市—500-2000平米,3-5件,客单价20-30,2-3天——基本固定
便利店—2-3件,10元,应急性消费,1天多次——基本固定

十六、销售时段分析

销售时段分析主要包括
1、季节性(on_season和off_season商品)
2、工作日和周末
3、按小时分析,有一些商品的关联关系要细分到小时才会发现

分析指标:时段客流量,客单价,销售数量,时段购物篮总数,转化率,购物篮系数,时段平均购物篮数,购物篮总金额,毛利,不同时间段毛利,销售金额占比

购买时间序列分析:预测什么商品会在什么时间出现在用户的下一个购物篮中,以及相关的概率,需要知道两点:
1、用户的购买周期
2、商品的购买周期(存在互斥)

十七、定价策略

价格弹性:需求随价格变化而变,价格弹性指数,在一定区间内有弹性
1、价格敏感型商品——保持低价,会给人营造便宜的感觉(吉芬现象:价格上涨销量增加)
2、价格不敏感商品—弹性指数低,价格变动不太会影响消费
3、价格敏感度低商品

商品交叉价格弹性:分为替代性(价格上涨销量下降,但替代商品销量上涨),互补性(同时上涨或下降,三文鱼或芥末) ,满足条件:①均是价格敏感型商品,②具有相关性

价格分布
1、价格销量呈现双峰带分布且低峰销量高于高峰,合理定价
2、如果只有单侧有一个峰,说明价格令集中在几个商品上,仅满足了部分群体的需求,3、无峰,都很平均,说明没有特色,也很危险
有时会把销量替换成PI,看用户的关注度

定价策略
1、依据竞争对手制定价格带,形成差异化
2、依据品类制定商品价格带
3、依据商品双峰带,价格点调整商品价格带
4、根据销售额表现制定品类分布

购物篮敏感商品:只要这些商品价格低,就不会让用户觉得价格高, 每家门店应该根据自己的消费者和消费特点,指定不同群体的购物篮敏感商品指数
妇女:食用油,蔬菜,豆制品,猪肉,牛奶
男人:啤酒,饮料,熟食
学生:牛奶,快餐,冷饮
白领:咖啡,冷饮

十八、促销

促销一般会有5种结果:
1、促销就有效——促销就涨,活动结束就恢复正常,说明会吸引一部分新用户,但是没能成为常客户
2、皆大欢喜—促销涨,且后续发展良好(新品或有潜力的商品),遗留效应
3、提前预支—促销效果明显,后续发展不好(提前储备)
4、白忙一场—促销无效果(1、商品不是价格敏感性商品;2促销力度不够;3、促销方式选择错误(姨妈降价),4、周期性商品;5、促销信息泄露)
5、好心办坏事—促销后效果更差(1、竞争对手提前知晓;2、客户行为发生变化;3、商品已进入衰退期;4、商品是季节性)

促销商品选择标准
1、商品价格弹性指数,越高促销越容易冲动购买
2、寻找强关联商品促销
3、选择销量高,PI值高的商品促销
4、选择生鲜或三白(牛奶鸡蛋豆腐)

如何评估促销效果?
1、是否带来了新的人气(PI值)
2、购物篮金额是否有提升(防止劈开购物篮用户)
3、客流量是否出现变化
4、购物篮系数是否出现变化
5、多种促销方式对比(捆绑,优惠券,价格,换购)
6、商品关联度是否增加

促销对品类的影响?
1、整个品类业绩稳定,同类相食
2、促销商品上升,但品类下降,毛利下滑(过度促销,价格卖穿)

促销方式之一:换购
1、提升卖场人气
2、提升客单价

如何计算换购起点
门店或品类人均购物篮金额*加权系数(20%-40%)


本人互联网数据分析师,目前已出Excel,SQL,Pandas,Matplotlib,Seaborn,机器学习,统计学,个性推荐,关联算法,工作总结系列。


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