Phân tích tương quan có thể phân tích những sản phẩm hoặc sự kết hợp sản phẩm nào thường được mua cùng nhau. Nếu bạn tìm thấy sự kết hợp của những sản phẩm thường được mua với nhau, bạn có thể làm được rất nhiều điều có giá trị. Các giá trị này có thể được thể hiện trong ít nhất ba khía cạnh sau:
1. Hướng dẫn cách sắp xếp, bố trí sản phẩm trong cửa hàng offline
Các mặt hàng thường mua chung có thể để gần không gian của cửa hàng offline, vừa tiện cho khách lựa chọn, vừa giảm thời gian tìm kiếm của khách. Điều này cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng doanh số bán hàng một cách vô hình. Nhận thêm doanh thu bán hàng.
Nếu đó là một cửa hàng trực tuyến như Taobao và JD.com, một trong những sản phẩm được mua thường xuyên có thể được sử dụng làm đề xuất liên quan cho một sản phẩm khác, điều này làm tăng xác suất kết hợp các sản phẩm có liên quan với nhau và thúc đẩy chuyển đổi mua hàng của người dùng ( hình ảnh dưới đây là trong Baxi Duyệt APP của Hema, các đề xuất phù hợp được đưa ra bên dưới). Chúng tôi sẽ giải thích phần này trong kịch bản ứng dụng thứ ba.
2. Tối ưu hóa mua sắm ngoại tuyến, chuỗi cung ứng và hàng tồn kho
Các hàng hóa thường được mua cùng nhau có thể được tập hợp lại để lập kế hoạch tổng thể trong việc mua sắm, đóng gói, vận chuyển và tồn kho, chẳng hạn như chọn nhà cung cấp trong cùng một khu vực và lưu trữ chúng ở những vị trí tương tự trong kho. Về phần giới thiệu này, bạn đọc có thể tìm kiếm các tài liệu liên quan.
3. Cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho tiếp thị sự kiện
Các hàng hóa thường được mua cùng nhau cũng có thể được sử dụng cho các hoạt động tiếp thị (ngay cả phía thương hiệu của các hàng hóa liên quan cũng có thể cùng nhau tiếp thị chung), chẳng hạn như giảm giá khi mua cùng nhau và mua một trong những cái đắt để nhận những cái khác rẻ hơn. thường được mua cùng nhau, vv Chờ đợi.
Trên đây chỉ là một vài trường hợp kinh doanh mà ai cũng có thể dễ dàng liên tưởng đến trong phân tích tương quan giỏ hàng. Cần thử và tìm hiểu thêm các kịch bản ứng dụng kết hợp với tình hình thực tế của doanh nghiệp. Điều quan trọng nhất trong phân tích giỏ hàng thực sự là số hóa hành vi mua hàng của người dùng. Với dữ liệu là nền tảng và tài nguyên, những gì còn lại là sử dụng phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, học máy và các thuật toán khác để khám phá dữ liệu và khai thác giá trị thương mại tiềm năng. Với dữ liệu hành vi mua sắm của người dùng, bất kể giá trị thương mại thu được bằng phân tích tương quan, rất nhiều giá trị thương mại khác có thể được khai quật. Dưới đây, tôi cũng sẽ thực hiện một số cách sắp xếp đơn giản các giá trị khác của dữ liệu mua sắm của người dùng, để cung cấp cho bạn một số ý tưởng tư duy và góc nhìn rộng hơn.
Miễn là dữ liệu mua sắm của khách hàng được thu thập trong một khoảng thời gian và dữ liệu được số hóa (nhập vào hệ thống thông tin của siêu thị) thì có thể sử dụng phân tích thống kê đơn giản (nếu dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ như SQL, chỉ cần một câu lệnh SQL). Đếm ra những mặt hàng được khách hàng thường xuyên mua.
Việc biết các sản phẩm được mua thường xuyên nhất (tức là các sản phẩm bán chạy nhất hoặc bán chạy hàng ngày) có ích gì? Tôi tin rằng bạn có thể dễ dàng nghĩ về sự hữu ích. Trước hết, nó chắc chắn hữu ích cho các trung tâm mua sắm để mua hàng và đặt hàng. Nguồn hàng và chuỗi cung ứng được mua thường xuyên nhất cần được bảo vệ tốt, các trung tâm thương mại cần chú ý đảm bảo đủ nguồn cung. Ngoài ra, vị trí của hàng hóa mua nóng cũng có thể được tối ưu hóa. Nhiều cửa hàng đặt các mặt hàng bình dân ở những nơi dễ thấy nhất và dễ tiếp cận nhất cho khách hàng. Nhiều siêu thị đặt kẹo cao su và bao cao su tại nơi thanh toán vì lý do này.
Việc mua nhiều hàng hóa có thể có khoảng thời gian và biến động theo mùa. Ví dụ, sữa tươi thường được mua vào buổi sáng, trong khi cuộn muỗi được mua vào mùa hè. Thông qua việc phân tích thời điểm mua hàng, chúng ta có thể biết được đại khái quy luật biến động của một số mặt hàng về thời gian và mùa vụ, từ đó phân tích quy luật về chu kỳ thời gian mua hàng trên. Giúp các doanh nghiệp mua, dự trữ và tiếp thị hàng hóa tốt hơn.
Nếu được kết hợp với thông tin chân dung người dùng (có nhiều cách để lấy thông tin chân dung người dùng, chẳng hạn như một số công ty có thể có hệ thống thành viên và người dùng có thể đăng ký APP trực tuyến để có thể lấy thông tin liên quan đến người dùng. Ngoài ra, nếu Có máy ảnh và các thiết bị khác trong trung tâm mua sắm, cũng có thể Nếu bạn nhận được chân dung chung của người dùng, những điều này nằm ngoài phạm vi của bài viết này và sẽ không được lặp lại), bạn có thể phân tích đặc điểm mua hàng của các nhóm khác nhau (chẳng hạn như sự khác biệt mua hàng của các giới tính khác nhau, các nhóm tuổi khác nhau, thu nhập khác nhau, v.v.) và thực hiện tiếp thị được cá nhân hóa.
Nhiều công ty bán lẻ là công ty chuỗi (hoặc thậm chí là công ty đa quốc gia). Họ có thể thu thập dữ liệu bán hàng từ các cửa hàng khác nhau, phân tích dữ liệu liên quan đến địa lý ở các khu vực khác nhau, khám phá hành vi mua hàng của người dùng ở các khu vực khác nhau và đưa ra các chiến lược tùy chỉnh cho các khu vực khác nhau. . Ví dụ: người dùng ở các khu vực khác nhau có thể có các sản phẩm bán chạy khác nhau, người dùng ở các khu vực khác nhau thường mua các sản phẩm khác nhau cùng nhau và sự thay đổi theo mùa trong thời gian mua hàng của người dùng ở các khu vực khác nhau cũng có thể khác nhau. Phân tích tinh tế hơn này có lợi cho việc áp dụng các chiến lược địa phương cho các khu vực khác nhau (thậm chí cả các cửa hàng khác nhau).
Nhiều công ty bán lẻ có cả APP trực tuyến có dây và cửa hàng vật lý ngoại tuyến (chẳng hạn như Hema có Hema APP và cửa hàng Hema ngoại tuyến), vì vậy cách liên kết trực tuyến và ngoại tuyến là rất có giá trị. Các cửa hàng trực tuyến cũng có cái gọi là giỏ mua hàng (sản phẩm được mua bởi người dùng trong ứng dụng cũng có thể được coi là giỏ mua hàng), cũng có thể sử dụng các phương pháp và chiến lược phân tích giỏ hàng.
Nếu một công ty bán lẻ chỉ bắt đầu trực tuyến và sau đó bắt đầu ngoại tuyến, thì phân tích dữ liệu trực tuyến có thể trao quyền cho hoạt động kinh doanh ngoại tuyến. Ví dụ: dựa trên phân tích dữ liệu hành vi mua hàng trực tuyến của người dùng, bạn cũng có thể tìm hiểu các thông tin khác nhau đã đề cập ở trên (chẳng hạn như các sản phẩm phổ biến, các sản phẩm thường được mua cùng nhau, v.v.) và thông tin này có thể được sử dụng trực tiếp cho việc lựa chọn và sắp xếp của các cửa hàng ngoại tuyến. ngược lại.
Dữ liệu trực tuyến cũng có thể được sử dụng để lựa chọn vị trí của các cửa hàng ngoại tuyến. Ví dụ: có thể phân tích tình hình mua hàng của người dùng trực tuyến và có được sự phân bổ của người dùng ở các khu vực khác nhau, điều này rất hữu ích để hướng dẫn quyết định số lượng và lựa chọn vị trí cửa hàng để mở cửa hàng ở các khu vực khác nhau.
Tóm lại, trong bối cảnh cổ tức Internet đang cạn kiệt như hiện nay, việc tích hợp và liên kết trực tuyến và ngoại tuyến là hướng đi và cơ hội. Tích hợp trực tuyến và ngoại tuyến và trao quyền cho nhau là xu hướng tương lai của ngành bán lẻ. Ai nắm bắt được xu hướng này sẽ có được tấm vé bước vào giai đoạn phát triển vàng tiếp theo của ngành bán lẻ (dù là bất kỳ ngành nào) .
