Вопросы и ответы: что такое анализ рыночной корзины? (Плюс использование и примеры)

29 июля 2021 г.

Анализ потребительской корзины может помочь вам проанализировать покупательские тенденции клиентов вашей компании. Выявление этих тенденций может облегчить понимание того, какие товары ваши клиенты покупают одновременно. Это может помочь вашей компании эффективно изменить макеты магазинов, создать целевую рекламу или скорректировать товары для продажи, чтобы оптимизировать и увеличить продажи в зависимости от желаний и потребностей клиентов. В этой статье мы обсудим, что такое анализ потребительской корзины, как его используют аналитики и какие правила ассоциации они применяют для точной оценки данных.

Что такое анализ потребительской корзины?

Анализ рыночной корзины — это метод, который аналитики используют для поиска взаимосвязей между товарами и выявления тенденций. Как правило, анализ потребительской корзины показывает, какие товары клиенты часто покупают вместе, что помогает аналитикам прогнозировать, что могут купить новые клиенты. Аналитики формируют свои прогнозы, создавая утверждения «если-то» или правила ассоциации. Эти правила могут помочь им выбрать привлекательные цены на продукты и разработать эффективные стратегии продаж для своих компаний. Аналитики рынка часто хранят собранную ими информацию о покупательских привычках клиентов в базах данных.

Каковы области применения анализа потребительской корзины?

Ваша компания может применять данные, которые вы собираете в ходе анализа потребительской корзины, для:

Повышение удовлетворенности клиентов

Ваша компания может использовать анализ потребительской корзины для повышения удовлетворенности клиентов, используя данные о покупательских тенденциях для улучшения качества обслуживания клиентов. Аналитики розничной торговли могут использовать эту информацию, чтобы помочь своей компании эффективно организовать свой магазин, что может облегчить покупателям поиск товаров, которые они планируют купить.

Вы также можете использовать данные анализа потребительской корзины для создания купонов или рекламных акций, которые соответствуют желаниям и потребностям клиентов, что может повысить их удовлетворенность. Например, если вы проводите анализ потребительской корзины для продуктового магазина и замечаете, что большинство покупателей покупают бумажные полотенца определенной марки, вы можете порекомендовать магазину организовать распродажу этого продукта. Эта временная корректировка цен может повысить удовлетворенность клиентов и увеличить продажи.

Увеличение перекрестных продаж

Аналитики розничной торговли могут использовать информацию, полученную в результате анализа потребительской корзины, для увеличения продаж с помощью таких стратегий, как перекрестные продажи. Кросс-продажи — это практика выставления товаров рядом друг с другом в магазине, чтобы побудить покупателей покупать их вместе. Например, аналитик может порекомендовать розничному продавцу одежды разместить на одном и том же манекене одинаковый кошелек, ремень и шляпу, чтобы мотивировать покупателей покупать товары одновременно.

Улучшить рекламу

Анализ потребительской корзины может предоставить информацию, необходимую маркетинговой команде вашей компании для создания более точных маркетинговых и рекламных кампаний. Они могут использовать покупательские привычки клиентов, чтобы выбирать, какие товары группировать в рекламе, что может привлечь больше клиентов и увеличить продажи. Например, если клиенты компании по производству одежды часто покупают зонтики и резиновые сапоги одновременно, маркетинговая команда может создать рекламу, включающую оба товара.

Скорректировать планировку магазина

Ваша компания может использовать анализ потребительской корзины для эффективной настройки своего магазина, что может побудить клиентов покупать дополнительные продукты. Компания может изменить планировку своего магазина, переместив секции с похожими товарами, реорганизовав полки или создав временные витрины с товарами. Например, супермаркет может переместить отдел замороженных продуктов в заднюю часть магазина. Это может побудить покупателей делать покупки в других разделах, прежде чем выбирать замороженные продукты, что может увеличить продажи.

Создавайте онлайн-рекомендации

Если вы проводите анализ потребительской корзины для интернет-магазинов, вы можете использовать собранные данные о клиентах для создания автоматических онлайн-рекомендаций для покупателей. Эффективные рекомендации могут побудить клиентов приобрести дополнительные товары, связанные с теми, которые они планируют купить. Например, если покупатель кладет фонарь, фонарик и палатку в свою онлайн-корзину, он может получить рекомендацию по выбору спального мешка.

Определите другие отношения

За пределами розничной торговли вы можете использовать анализ потребительской корзины, чтобы выявить сложные взаимосвязи. Например, аналитик может помочь аптеке определить взаимосвязь между ингредиентами рецепта и медицинскими диагнозами. Для сравнения, аналитик может помочь банку обнаружить мошенничество на основе типичного использования кредитной карты владельцем счета.

Каковы правила ассоциации для анализа потребительской корзины?

Правила ассоциации относятся к тому, как аналитики определяют тенденции в анализе потребительской корзины, чего они достигают, создавая утверждения «если-то». Например, если покупатель покупает яблоко, он может купить и другие фрукты, например, апельсины. Ассоциации измеряют силу взаимосвязи между элементами с помощью следующих показателей:

Служба поддержки

Термин «поддержка» относится к популярности отдельного товара, основанной на том, как часто клиенты покупают его по сравнению с другими продуктами. Аналитики обычно просматривают большое количество транзакций, чтобы определить точную стоимость поддержки для продуктов. Понимание ценности поддержки продуктов, которые продает ваша компания, может помочь вам выбрать, какие товары установить по более высокой цене, чтобы увеличить прибыль. Вы можете рассчитать поддержку элемента, используя это уравнение:

Поддержка = количество транзакций, связанных с элементом X / общее количество элементов в наборе транзакций.

В этом уравнении «поддержка» относится к тому, как часто клиенты покупают «товар X». Например, аналитик, работающий в супермаркете, может использовать следующее уравнение:

Поддержка (яблоки) = 55 яблок / 100 всего предметов в наборе транзакций = 0,55

Уверенность

Термин «доверие» — это мера того, как часто клиенты покупают два продукта в наборе товаров. Более высокое значение достоверности показывает, что покупатель с большей вероятностью купит второй товар при покупке первого товара. Понимание значения доверия к продуктам вашей компании может помочь вам создать более эффективную планировку магазина и разработать целевые маркетинговые кампании, которые могут привести к увеличению продаж. Вы можете рассчитать достоверность набора элементов, используя это уравнение:

Уверенность = (количество транзакций с элементом X + количество транзакций с элементом Y) / (количество транзакций с элементом X)

В этом уравнении «уверенность» относится к силе связи между «элементом X» и «элементом Y». Например, аналитик потребительской корзины для книжного магазина может использовать следующее уравнение:

Уверенность (книги и журналы) = (50 книг + 50 журналов) / (50 книг) = 0,5

Поднимать

Термин «повышение» относится к фактическому значению достоверности по сравнению с ожидаемым значением достоверности для набора элементов. Аналитики могут рассчитать подъем, чтобы определить, влияет ли продажа одного товара на продажи другого. Подъем больше 1 может означать, что клиенты, скорее всего, купят первый и второй товар вместе. Напротив, значение подъема меньше 1 часто означает, что клиенты редко покупают два товара вместе. Вы можете рассчитать подъем предмета, используя это уравнение:

Подъем = (значение достоверности для элемента X и элемента Y) / (поддержка для элемента Y)

В этом уравнении «подъем» относится к вероятности того, что клиент купит «товар Y», когда он также купит «товар X». Например, аналитик, работающий в вышеуказанном книжном магазине, может использовать следующее уравнение:

Лифт (магазины) = 0,5/(50 журналов/всего 100 штук в наборе сделок) = 1