运营必知！购物篮分析如何实现销售增长！——九数云BI

我们很多运营店铺的伙伴是不是平时在数据分析中，除了最基础的一些毛利、转化率、点击率等加减乘除的计算，其他分析就不知道该从何下手了。数据分析er不仅应该熟悉掌握数据分析工具，还应该掌握一些实用的数据分析方法，帮助我们更好地运营店铺，本文将借助数据分析工具九数云带您了解购物篮分析是什么？以及它是怎么实现销售增长的！

在分析销售情况时，可以使用购物篮分析模型，是零售和电商里比较常见的一个数据模型，将每个消费者的一次购物行为中购买的所有商品组合视为一个“购物篮”，然后对购物篮中的不同商品组合进行数据分析，以揭示商品之间的关联关系。

购物篮分析的关键衡量指标有三个：1、支持度 2、置信度 3、提升度。

为了让大家更好地理解购物篮分析，小九给大家举个例子：假设某一超市在一个月内卖出了100件商品，其中A商品有5单，B商品有10单，同时购买A、B商品的有3单。

购买A商品的概率： P(A)=(5/100)*100%=5%

购买B商品的概率： P(B)=(10/100)*100%=10%

同时购买A、B商品的概率： P(A∩B)=(3/100)*100%=3%

通过购物篮分析，我们可以吸引客户从只购买一件产品转换到购买多件产品，从而提高整个购物篮的销售金额，最大限度地实现销售增长，也可以发现一些新的交叉销售和捆绑销售的机会：

考虑是否有搭配销售的可能性；

针对几个产品设置Coupon, 互相导流的同时还能增加销售额；

做针对性广告，考虑关联位置广告；

上下游产品开发。

在进行购物篮分析时，我们只需要记录商品的sku及订单情况，通过简单的概率计算，即可得到各类商品的支持度、置信度、提升度，从而优化产品布局及推广策略。

通过购物篮分析，我们可以优化商品摆放和促销策略、优化库存管理与采购策略、进行个性化推荐和营销推广，或者是新品引入和市场测试，购物篮分析作为一个非常使用的数据分析方法，十分值得我们学习！

本文使用了九数云内的购物篮模版，推荐您使用九数云进行购物篮分析，这是一款零代码数据分析工具，无需代码即可进行数据分析，托拉拽即可自定义可视化数据图表。除去购物篮分析模板外，还有120+模版可以一键替换数据使用。通过这种方式，业务人员及企业的管理人员可以随时了解和掌握企业的运营数据，从而更好地进行资源配置与流程优化。

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