การวิเคราะห์สหสัมพันธ์สามารถวิเคราะห์ว่ามักจะซื้อผลิตภัณฑ์หรือชุดผลิตภัณฑ์ใดร่วมกัน หากคุณพบผลิตภัณฑ์เหล่านี้ที่มักซื้อร่วมกันบ่อยๆ คุณสามารถทำสิ่งที่มีค่าได้มากมาย ค่าเหล่านี้สามารถรวมเป็นอย่างน้อยในสามด้านต่อไปนี้:
1. แนะนำการจัดวางสินค้าในร้านค้าออฟไลน์
สินค้าที่ซื้อด้วยกันบ่อยสามารถวางใกล้พื้นที่ในร้านค้าออฟไลน์ซึ่งสะดวกสำหรับลูกค้าในการเลือกและลดเวลาที่ลูกค้าจะหา สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และเพิ่มปริมาณการขายสินค้าอย่างไม่มีตัวตน รับรายได้จากการขายมากขึ้น
หากเป็นร้านค้าออนไลน์เช่น Taobao และ JD.com ผลิตภัณฑ์หนึ่งที่ซื้อบ่อยสามารถใช้เป็นคำแนะนำที่เกี่ยวข้องสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นได้ ซึ่งจะเพิ่มความน่าจะเป็นที่ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องจะเปิดเผยร่วมกันและส่งเสริม Conversion การซื้อของผู้ใช้ ( ภาพด้านล่างอยู่ใน Hema APP เรียกดู Baxi คำแนะนำที่ตรงกันด้านล่าง) เราจะอธิบายส่วนนี้ในสถานการณ์การใช้งานที่สาม
2. เพิ่มประสิทธิภาพการจัดซื้อออฟไลน์ ห่วงโซ่อุปทาน และสินค้าคงคลัง
สินค้าที่มักจะซื้อร่วมกันสามารถนำมารวมกันเพื่อการวางแผนโดยรวมในการจัดซื้อ บรรจุภัณฑ์ การขนส่ง และสินค้าคงคลัง เช่น การเลือกซัพพลายเออร์ในภูมิภาคเดียวกันและเก็บไว้ในที่เดียวกันในคลังสินค้า สำหรับบทนำของส่วนนี้ ผู้อ่านสามารถค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องได้
3. ให้การสนับสนุนข้อมูลสำหรับการตลาดเหตุการณ์
สินค้าที่ซื้อด้วยกันบ่อย ๆ ยังสามารถใช้สำหรับกิจกรรมทางการตลาดได้ (แม้แต่ด้านแบรนด์ของสินค้าที่เกี่ยวข้องก็สามารถทำการตลาดร่วมกันร่วมกันได้) เช่น ส่วนลดเมื่อซื้อร่วมกันและการซื้อของราคาแพงเพื่อให้ได้สินค้าที่ถูกกว่าซึ่ง มักจะซื้อคู่กัน เป็นต้น รอค่ะ
ข้างต้นเป็นเพียงกรณีธุรกิจบางส่วนที่ทุกคนสามารถคิดได้อย่างง่ายดายในการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ตะกร้าสินค้า จำเป็นต้องทดลองและสำรวจสถานการณ์การใช้งานเพิ่มเติมร่วมกับสถานการณ์จริงขององค์กร สิ่งที่สำคัญที่สุดในการวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าคือ การแปลงพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ให้เป็นดิจิทัล ด้วยข้อมูลเป็นรากฐานและทรัพยากร สิ่งที่เหลืออยู่ก็คือการใช้การวิเคราะห์ข้อมูล การขุดข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และอัลกอริทึมอื่นๆ เพื่อสำรวจข้อมูลและแตะมูลค่าทางการค้าที่อาจเกิดขึ้น ด้วยข้อมูลพฤติกรรมการจับจ่ายของผู้ใช้ โดยไม่คำนึงถึงมูลค่าทางการค้าที่ได้รับจากการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ สามารถค้นพบมูลค่าทางการค้าอื่นๆ มากมายได้ ด้านล่างนี้ ฉันยังจะทำการจัดเรียงค่าอื่นๆ ของข้อมูลการช็อปปิ้งของผู้ใช้อย่างง่าย ๆ เพื่อให้คุณมีแนวคิดในการคิดและมุมมองที่กว้างขึ้น
ตราบใดที่ข้อมูลการช้อปปิ้งของลูกค้าถูกเก็บรวบรวมเป็นระยะเวลาหนึ่งและข้อมูลจะถูกแปลงเป็นดิจิทัล (เข้าสู่ระบบข้อมูลของซูเปอร์มาร์เก็ต) สามารถใช้การวิเคราะห์ทางสถิติอย่างง่าย (หากข้อมูลถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เช่น SQL ต้องการคำสั่ง SQL เพียงคำสั่งเดียว) นับรายการสินค้าที่ลูกค้าซื้อบ่อย
การรู้จักผลิตภัณฑ์ที่ซื้อบ่อยที่สุด (เช่น สินค้าขายดีหรือสินค้าขายดีประจำวัน) จะมีประโยชน์อย่างไร? ฉันเชื่อว่าคุณสามารถคิดถึงประโยชน์ได้อย่างง่ายดาย ประการแรก การซื้อและสั่งซื้อในห้างสรรพสินค้าจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง แหล่งที่มาของสินค้าและห่วงโซ่อุปทานที่ซื้อบ่อยที่สุดจะต้องได้รับการปกป้องอย่างดี และห้างสรรพสินค้าต้องให้ความสนใจเพื่อให้แน่ใจว่ามีอุปทานเพียงพอ นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางสินค้าที่ซื้อร้อนได้อีกด้วย ร้านค้าหลายแห่งวางสินค้ายอดนิยมไว้ในที่ที่เห็นได้ชัดเจนและเข้าถึงได้ง่ายที่สุดสำหรับลูกค้า ซูเปอร์มาร์เก็ตหลายแห่งวางหมากฝรั่งและถุงยางอนามัยไว้ที่จุดชำระเงินด้วยเหตุนี้
การซื้อสินค้าจำนวนมากอาจมีช่วงเวลาและฤดูกาลผันผวน ตัวอย่างเช่น นมสดมักจะซื้อในตอนเช้า ในขณะที่ยาจุดกันยุงจะซื้อในฤดูร้อน จากการวิเคราะห์เวลาซื้อ เราสามารถทราบกฎความผันผวนของสินค้าบางประเภทในเวลาและฤดูกาลได้คร่าวๆ และวิเคราะห์กฎของวงจรเวลาการซื้อข้างต้น ช่วยให้ธุรกิจซื้อ สำรอง และทำการตลาดสินค้าได้ดีขึ้น
หากรวมกับข้อมูลภาพผู้ใช้ (มีหลายวิธีในการรับข้อมูลภาพผู้ใช้ เช่น บางบริษัทสามารถมีระบบสมาชิก และผู้ใช้สามารถลงทะเบียนสำหรับ APP ออนไลน์ เพื่อให้สามารถรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ นอกจากนี้ ถ้า ในห้างมีกล้องและอุปกรณ์อื่น ๆ ก็เป็นไปได้เช่นกัน หากคุณได้ภาพทั่วไปของผู้ใช้เหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้และจะไม่ทำซ้ำ) คุณสามารถวิเคราะห์ลักษณะการซื้อของกลุ่มต่างๆ (เช่น เช่นการซื้อความแตกต่างของเพศที่แตกต่างกัน กลุ่มอายุที่แตกต่างกัน รายได้ที่แตกต่างกัน ฯลฯ) และทำการตลาดเฉพาะบุคคล
บริษัทค้าปลีกหลายแห่งเป็นบริษัทลูกโซ่ (หรือแม้แต่บริษัทข้ามชาติ) พวกเขาสามารถรวบรวมข้อมูลการขายจากร้านค้าต่างๆ วิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับภูมิศาสตร์ในภูมิภาคต่างๆ สำรวจพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ และสร้างกลยุทธ์ที่ปรับแต่งสำหรับภูมิภาคต่างๆ . ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ อาจมีผลิตภัณฑ์ขายดีที่แตกต่างกัน ผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ มักจะซื้อผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันร่วมกัน และการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในระยะเวลาการซื้อของผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ อาจแตกต่างกัน การวิเคราะห์ที่ละเอียดยิ่งขึ้นนี้เอื้อต่อการนำกลยุทธ์ท้องถิ่นไปใช้ในภูมิภาคต่างๆ (แม้แต่ร้านค้าที่แตกต่างกัน)
บริษัทค้าปลีกหลายแห่งมีทั้งร้านค้าออนไลน์แบบมีสายและหน้าร้านแบบออฟไลน์ (เช่น Hema มีร้าน Hema APP และร้านค้าออฟไลน์ของ Hema) ดังนั้นวิธีเชื่อมโยงออนไลน์และออฟไลน์จึงมีค่ามาก ร้านค้าออนไลน์ยังมีตะกร้าสินค้าที่เรียกว่าตะกร้าสินค้า (ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อโดยผู้ใช้ในแอปสามารถถือเป็นตะกร้าสินค้าได้) ซึ่งสามารถใช้วิธีการและกลยุทธ์ในการวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าได้
หากบริษัทค้าปลีกเริ่มต้นทางออนไลน์ แล้วเริ่มออฟไลน์ การวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์จะช่วยส่งเสริมธุรกิจออฟไลน์ได้ ตัวอย่างเช่น จากการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ออนไลน์ คุณยังสามารถขุดค้นข้อมูลต่างๆ ดังกล่าวได้ (เช่น สินค้ายอดนิยม สินค้าที่มักจะซื้อร่วมกัน ฯลฯ) และข้อมูลนี้สามารถใช้โดยตรงสำหรับการเลือกและการจัดการ ของร้านค้าออฟไลน์ ในทางกลับกัน
ข้อมูลออนไลน์ยังสามารถใช้สำหรับการเลือกตำแหน่งของร้านค้าออฟไลน์ ตัวอย่างเช่น เป็นไปได้ที่จะวิเคราะห์สถานการณ์การซื้อของผู้ใช้ออนไลน์และรับการกระจายของผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ ซึ่งเป็นประโยชน์ในการแนะนำการตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนและการเลือกสถานที่ตั้งของร้านค้าเพื่อเปิดร้านค้าในภูมิภาคต่างๆ
กล่าวโดยสรุป ในบริบทของการจ่ายเงินปันผลทางอินเทอร์เน็ตในปัจจุบันที่หมดลง การบูรณาการและการเชื่อมโยงออนไลน์และออฟไลน์เป็นทิศทางและโอกาส การรวมออนไลน์และออฟไลน์และการเสริมอำนาจซึ่งกันและกันเป็นแนวโน้มในอนาคตของอุตสาหกรรมค้าปลีก ใครก็ตามที่สามารถเข้าใจแนวโน้มนี้ได้จะได้รับตั๋วไปสู่ขั้นตอนการพัฒนาสีทองต่อไปของอุตสาหกรรมค้าปลีก (แม้แต่อุตสาหกรรมใดก็ตาม)
