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购物篮分析
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1.分析背景介绍
本案例来自一家领先的零售企业，专注于通过线上和线下渠道为消费者提供多样化的高品质商品。自成立以来，企业始终致力于优化购物体验，利用先进的科技手段和数据分析，精准满足客户的需求，希望通过购物篮分析给领导层提供重要的商机洞察，提升顾客的购物体验实现销售业绩的增长。
2.重点问题陈述
零售环境快速变化，消费者的购买行为和偏好也随时可能变化，零售企业必须建立快速响应机制，及时调整营销策略和商品推荐。
零售企业通常拥有多种销售渠道（如线上电商平台和线下实体店），导致数据分散，难以整合。
在实际应用购物篮分析结果时，如何有效实施并监测营销策略的效果也是一大挑战，需要系统收集较长时间的数据监测结果。
3.分析方案
3.1选择关键数据指标。收集产品销售订单数据。
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序号
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指标名称
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释义
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分析角度
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1
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支持度
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指在所有订单中同事出现A和B商品的比例（AB商品同时购买的概率）：AB同时购买的订单数/所有订单数
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支持度反映了A和B商品的联合购买频率。支持度较高意味着这两个商品通常被一起购买，可能是因为它们互为补充品，或者是消费者倾向于一起购买。通过分析支持度，商家可以了解哪些商品组合是最常见的，进而为这些组合做捆绑促销或设置联合推荐。
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2
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置信度
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指购买A的前提下也购买B的比例（购买A商品后再购买B商品的概率）：AB同时购买的订单数/含A商品的所有订单数。
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置信度可以帮助商家了解当消费者选择了某个商品（如A商品）后，购买另一个商品（如B商品）的可能性。高置信度意味着A商品的购买者更倾向于购买B商品，商家可以根据这一点进行个性化推荐，提升交叉销售的机会。比如，如果购买某个品牌的手机（A商品）后，消费者高概率会购买耳机（B商品），那么在购物车页面就可以通过推荐系统展示耳机。
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3
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提升度
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指购买A的前提下也购买B比例比上购买B的比例（购买A产品后再购买B产品的概率与自然购买B产品的概率相比）:置信度/购买B的订单比例。
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提升度可以帮助商家评估商品之间的关联强度。如果提升度大于1，表示购买A商品后，购买B商品的概率比自然购买B商品的概率要高，表明A商品和B商品之间存在强关联。提升度越高，说明这两个商品在购物车中的关联越强，商家可以考虑将它们一起捆绑出售或者推荐给消费者。若提升度接近1，说明A和B商品的购买没有显著关联。
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说明：本案例选取的指标是分析中常见的指标，在分析工作中应优先选取对业务影响最大的指标，确保分析目的与业务目标及关键绩效一致。
3.2 Power BI可视化方案
说明：DEMO页面数据都是模拟数据，仅供参考分析角度和Power BI功能展示，不涉及任何实际业务数据。
4.分析解读
支持度：帮助识别频繁购买的商品组合。
置信度：揭示购买某一商品时，消费者购买另一个商品的概率。
提升度：衡量某商品组合的关联程度，帮助判断它们是否值得进行捆绑销售或推荐。
5.应用效果
提升销售额：购物篮分析可以帮助识别商品之间的关联性，从而促使消费者进行更多的交叉购买。例如，通过分析发现某品牌洗发水和护发素通常一起购买，企业可以针对这类商品设置捆绑销售或联合促销，增加每个购物篮的平均价值。
优化库存管理：通过对购物篮分析结果的使用，企业可以更精准地进行库存管理。了解哪些商品常一起购买，有助于制定更加合理的库存配置，避免缺货或滞销情况的发生，提高库存周转率。
个性化推荐：购物篮分析能够提供消费者的购买习惯和喜好信息，企业可以基于这些数据进行个性化推荐。在电商平台上，根据消费者过往的购买记录，推荐相关或互补的商品，提高客户的购买转化率。
提高顾客满意度：通过理解消费者的购买行为，企业能够在购物过程中提供更符合顾客需求的商品组合和购买建议，从而提升用户的整体购物体验，提高顾客的满意度和品牌忠诚度。
优化促销活动：购物篮分析可以为促销活动的策划提供数据支持。通过分析哪些商品组合在特定时间段内销量较高，企业可以进行针对性地促销设计，以最大化营销效果和消费者的购买兴趣。
洞悉市场趋势：定期进行购物篮分析将帮助企业跟踪市场趋势和消费者偏好的变化。通过分析不同时间段的购买数据，可以发现新兴的热销产品或类别，快速做出市场反应，保持竞争优势。
支持决策制定：管理层能够基于购物篮分析的数据洞察，做出更为科学和精准的业务决策。这包括产品上架、市场推广、渠道选择等关键策略的制定，确保资源的高效配置和最大化回报。
总结：零售企业通过模型可以识别出需分析的商品组合，然而大规模的商品数量和多样化的消费者行为使得选择合适的商品组合变得复杂。过多的组合分析可能会导致“数据过拟合”，即模型在训练数据上表现良好，但在真实场景中的预测能力下降。即使成功计算出高支持度、置信度和提升度的商品组合，解释这些结果并转化为实际的业务决策仍然是一个挑战。零售商需具备深入理解这些指标背后的逻辑，并能够将其转化为可行的营销策略。