啤酒与尿布---神奇的购物篮分析

老高与购物篮分析

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“啤酒与尿布”是一个真实的故事,发生在1990年代的沃尔玛大卖场,代表卖场的购物篮商品之间存在着某种特定的关联关系,挖掘并利用这种关联关系,可以使得实体零售门店充分;了解顾客的购物场景,为选品与品类管理、定价与调价、促销策略及评估、关联陈列、顾客行为聚类等提供了有效的数据依据。

我在2008年撰写了《啤酒与尿布-神奇的购物篮分析》(清华大学出版),开辟本专栏,是为了与大家探讨实体门店购物篮管理的理念、计算方法及案例,以及能够与相关软件企业合作,开发相关应用软件产品

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商品在购物篮中的八种关联表现形式(下)

2023年06月20日

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五、互斥商品关系(Exclusive Event):
互斥商品关系,指的是一种商品出现、则另一种商品必然不出现的购物篮销售现象,商品之间的向上销售、向下销售也是互斥商品的一种表现形式,代表了商品之间的替代关系,互斥商品呈现了商品的负关联关系。
替代商品一定是互斥关系,但是互斥关系不一定是替代关系。
商品互斥的范围要远大于商品替代,很多互斥商品代表了商品之间的冲突、排斥关系。
零售业有一句话,互斥商品代表了“同行是冤家”,互斥商品大多出现在同品类的商品之间。
互斥商品之间会发生商品销量的争夺,会对购物篮质量产生影响。
当互斥商品之间的销量争夺是零和游戏时,利用数据分析可以找出商品之间的销量交换模式,即交叉弹性(Cross-Elasticitiy)模式,
互斥商品之间的影响方式可能表现为弹性交叉(Cross-Elasticities),也有可能表现为交叉价格弹性交叉(Cross-price elasticity)。
当互斥商品之间的销量出现同时下降时,说明互斥商品之间的销量出现了两败俱伤,一般来说过度促销会形成两败俱伤。
六、摘樱桃者(Cherry Pickers):
在欧美零售市场,只要有促销活动(Promoting Selling),就会有一个特殊顾客群体来到门店只买促销品(或使用促销券大量兑换促销商品),这类购买行为的购买金额、毛利额都很低,如同水果中的樱桃一般细小,因此这类顾客被称为摘樱桃者。
国内零售业将这类只购买促销品、特价品的行为被称为“薅羊毛”,这是所有零售门店不能避免的,但必须将这类顾客群体控制在最小范围,假定每次促销都吸引了大量这类顾客,长此以往门店就离关门就不远了。
对于这种“薅羊毛”行为,使用商品销售排行榜Top N或客流分析、甚至负毛利分析都无法有效发现这一特定人群的存在,唯一可以精准定位这种行为的分析手段,只有通过购物篮分析,找出这些只有促销品的购物篮。
“薅羊毛”有一种假象,是促销选品出现了问题,如选择大桶食用油、大袋粮食、鸡蛋不限量促销等的,顾客双手被占用,只能购买一件商品、从而形成“薅羊毛”的假象。
七、放弃的购物篮(Abandon Item):
现实中存在着大量放弃购物篮商品的行为,这类行为在零售数据分析中不被重视,甚至被忽略,但是不重视、被忽略不等于不存在。
在电商平台上,顾客将商品放入购物篮,不结账放弃购买的行为是大量存在,由于可以随时跟踪到顾客的全程消费轨迹,因此被放弃的购物篮被作为改进网页的商品陈列、价格策略、促销手段的数据依据,从而改善电商平台的顾客转换率、并提升销售业绩的指标。
在实体店很难跟踪放弃购物篮或放弃购物篮中商品的现象,但是如果不进行跟踪及改善购物篮成功率及提升购物篮中的商品数量,门店客单价会走向下滑、直至门店倒闭。
那么实体店如何发现这种被放弃的购物篮和购物篮中的商品?
有一种方法,如对比门店的客流量及转化率,逐渐累计相关数据,就可以发现被放弃的购物篮。
比如一家门店每天有5000人,转化率为90%。
现在假定一段时期每天的客流还是5000人,但是转化率变为了85%,说明有5%的顾客放弃了购买,门店丢失了5%的购物篮。
转换率下滑的状况出现,说明品类策略、价格策略出现了问题,如果不进行改善,持续不了太长时间,门店的客流量和转化率都会同时下滑、顾客放弃的购物篮也会越来越多。
同样在累计了购物篮系数(basket size:指的是购物篮中商品的数量)数据后,逐渐就可以发现在购物篮中被放弃的商品。
假定一个门店顾客手中的购物篮金额(客单价)和购物篮中的商品组合越来越少,说明被顾客放弃的商品越来越多。
被顾客放弃的商品越多、门店的商品就会越来越滞销,被放弃的商品在货架上吃灰,给顾客很差的感观,长此以往门店真的就要关门了。
八、无关关联关系(relationships are classified as being independent):指的是商品之间出现在同一个购物篮的概率很低、或者是随机发生,这类关联关系没有商业价值,这种关联形式也被称为无关规则(disaasociation rule)。
与孤单的商品不同,这类商品也会与某特定的商品产生关联关系,但是会与另外一些特定商品之间呈现无关关联关系。


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