يمكن لتحليل الارتباط تحليل المنتجات أو مجموعات المنتجات التي يتم شراؤها غالبًا معًا. إذا وجدت مجموعة من هذه المنتجات التي غالبًا ما يتم شراؤها معًا ، فيمكنك القيام بالكثير من الأشياء القيمة. يمكن تجسيد هذه القيم في الجوانب الثلاثة التالية على الأقل:
1. توجيه ترتيب ووضع المنتجات في المتاجر غير المتصلة بالإنترنت
يمكن وضع السلع التي يتم شراؤها معًا في كثير من الأحيان بالقرب من المساحة الموجودة في المتجر غير المتصل بالإنترنت ، وهو أمر مناسب للعملاء للاختيار ويقلل من الوقت الذي يجده العملاء. هذا يحسن تجربة المستخدم ويزيد بشكل غير ملموس من حجم مبيعات البضائع. احصل على المزيد من عائدات المبيعات.
إذا كان متجرًا عبر الإنترنت مثل Taobao و JD.com ، فيمكن استخدام أحد المنتجات التي يتم شراؤها بشكل متكرر كتوصية ذات صلة بمنتج آخر ، مما يزيد من احتمالية عرض مجموعة من المنتجات ذات الصلة معًا وتعزيز تحويل شراء المستخدم ( الصورة أدناه في Hema APP Browse Baxi ، التوصيات المطابقة الواردة أدناه). سنشرح هذا الجزء في سيناريو التطبيق الثالث.
2. تحسين عمليات الشراء غير المتصلة بالإنترنت وسلسلة التوريد والمخزون
يمكن تجميع السلع التي غالبًا ما يتم شراؤها معًا للتخطيط العام في المشتريات والتعبئة والنقل والمخزون ، مثل اختيار الموردين في نفس المنطقة وتخزينهم في أماكن مماثلة في المستودع. لمقدمة هذا القسم ، يمكن للقراء البحث عن المواد ذات الصلة.
3. توفير دعم البيانات لتسويق الحدث
يمكن أيضًا استخدام السلع التي يتم شراؤها معًا في أنشطة التسويق (حتى جانب العلامة التجارية للسلع ذات الصلة يمكن أيضًا القيام بالتسويق المشترك معًا) ، مثل الخصومات عند الشراء معًا ، وشراء أحد السلع باهظة الثمن للحصول على السلع الأخرى الأرخص التي غالبًا ما يتم شراؤها معًا ، إلخ. انتظر.
ما ورد أعلاه عبارة عن عدد قليل من حالات العمل التي يمكن للجميع التفكير فيها بسهولة في تحليل ارتباط سلة التسوق. يلزم تجربة المزيد من سيناريوهات التطبيق واستكشافها جنبًا إلى جنب مع الوضع الفعلي للمؤسسة. أهم شيء في تحليل سلة التسوق هو في الواقع رقمنة سلوك الشراء لدى المستخدم. باستخدام البيانات كأساس وموارد ، ما يتبقى هو استخدام تحليل البيانات واستخراج البيانات والتعلم الآلي والخوارزميات الأخرى لاستكشاف البيانات والاستفادة من القيمة التجارية المحتملة. مع بيانات سلوك التسوق لدى المستخدم ، بغض النظر عن القيمة التجارية التي تم الحصول عليها من خلال تحليل الارتباط ، يمكن اكتشاف الكثير من القيم التجارية الأخرى. أدناه ، سأقوم أيضًا ببعض الفرز البسيط للقيم الأخرى لبيانات تسوق المستخدم ، لتزويدك ببعض أفكار التفكير ومنظور أوسع.
طالما يتم جمع بيانات التسوق للعملاء لفترة من الوقت ، ويتم رقمنة البيانات (يتم إدخالها في نظام المعلومات الخاص بالسوبر ماركت) ، يمكن استخدام التحليل الإحصائي البسيط (إذا تم تخزين البيانات في قاعدة بيانات علائقية مثل SQL ، مطلوب فقط عبارة SQL واحدة). عد العناصر التي يتم شراؤها بشكل متكرر من قبل العملاء.
ما فائدة معرفة المنتجات التي يتم شراؤها بشكل متكرر (أي المنتجات الأكثر مبيعًا أو المنتجات المبيعة يوميًا)؟ أعتقد أنه يمكنك بسهولة التفكير في الفائدة. بادئ ذي بدء ، من المفيد بالتأكيد لمراكز التسوق الشراء والطلب. يجب حماية مصدر السلع وسلسلة التوريد الأكثر شراءً بشكل جيد ، كما يجب أن تنتبه مراكز التسوق لضمان العرض الكافي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا تحسين وضع البضائع المشتراة على الساخن. تضع العديد من المتاجر العناصر الشعبية في الأماكن الأكثر وضوحًا والتي يسهل وصول العملاء إليها. تضع العديد من محلات السوبر ماركت العلكة والواقي الذكري في مكان الخروج لهذا السبب.
قد يكون لشراء العديد من السلع فترة زمنية وتقلبات موسمية. على سبيل المثال ، عادة ما يتم شراء الحليب الطازج في الصباح ، بينما يتم شراء لفائف البعوض في الصيف. من خلال تحليل وقت الشراء ، يمكننا معرفة قانون التقلبات لسلع معينة تقريبًا في الوقت والموسم ، وتحليل قانون دورة الشراء المذكورة أعلاه. مساعدة الشركات بشكل أفضل في شراء السلع والاحتفاظ بها وتسويقها.
إذا تم دمجها مع معلومات صورة المستخدم (هناك العديد من الطرق للحصول على معلومات صورة المستخدم ، على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لدى بعض الشركات نظام عضوية ، ويمكن للمستخدمين التسجيل في تطبيق عبر الإنترنت ، بحيث يمكن الحصول على المعلومات المتعلقة بالمستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، إذا هناك كاميرات ومعدات أخرى في المركز التجاري ، فمن الممكن أيضًا إذا حصلت على صورة عامة للمستخدم ، فهذه خارج نطاق هذه المقالة ولن تتكرر) ، يمكنك تحليل خصائص الشراء للمجموعات المختلفة (مثل مثل اختلافات الشراء بين الجنسين ، والفئات العمرية المختلفة ، والدخول المختلفة ، وما إلى ذلك) ، والقيام بالتسويق المخصص.
العديد من شركات البيع بالتجزئة هي شركات سلسلة (أو حتى شركات متعددة الجنسيات). يمكنهم جمع بيانات المبيعات من متاجر مختلفة ، وتحليل البيانات ذات الصلة جغرافيًا في مناطق مختلفة ، واستكشاف سلوك الشراء للمستخدمين في مناطق مختلفة ، ووضع استراتيجيات مخصصة لمناطق مختلفة. . على سبيل المثال ، قد يكون لدى المستخدمين في مناطق مختلفة منتجات بيع ساخنة مختلفة ، وغالبًا ما يشتري المستخدمون في مناطق مختلفة منتجات مختلفة معًا ، وقد تختلف أيضًا التغييرات الموسمية في فترة شراء المستخدمين في مناطق مختلفة. هذا التحليل الأكثر دقة يفضي إلى تبني استراتيجيات محلية لمناطق مختلفة (حتى متاجر مختلفة).
تمتلك العديد من شركات البيع بالتجزئة تطبيقًا سلكيًا عبر الإنترنت ومتاجرًا مادية غير متصلة بالإنترنت (مثل Hema لديها Hema APP و Hema Offline Stores) ، لذا فإن كيفية الربط عبر الإنترنت وغير متصل بالإنترنت يعد أمرًا ذا قيمة كبيرة. تحتوي المتاجر عبر الإنترنت أيضًا على ما يسمى بسلة التسوق (يمكن أيضًا اعتبار المنتجات التي يشتريها المستخدم في التطبيق بمثابة سلة تسوق) ، والتي يمكنها أيضًا استخدام أساليب واستراتيجيات تحليل سلة التسوق.
إذا بدأت شركة بيع بالتجزئة عبر الإنترنت فقط ، ثم بدأت في وضع عدم الاتصال ، فيمكن لتحليل البيانات عبر الإنترنت تمكين الأعمال غير المتصلة بالإنترنت. على سبيل المثال ، استنادًا إلى تحليل بيانات سلوك شراء المستخدم عبر الإنترنت ، يمكنك أيضًا اكتشاف المعلومات المختلفة المذكورة أعلاه (مثل المنتجات الشائعة ، والمنتجات التي يتم شراؤها معًا في كثير من الأحيان ، وما إلى ذلك) ، ويمكن استخدام هذه المعلومات مباشرة للاختيار والترتيب من المتاجر غير المتصلة بالإنترنت. والعكس صحيح.
يمكن أيضًا استخدام البيانات عبر الإنترنت لتحديد موقع المتاجر غير المتصلة بالإنترنت. على سبيل المثال ، من الممكن تحليل حالة الشراء للمستخدمين عبر الإنترنت والحصول على توزيع المستخدمين في مناطق مختلفة ، وهو أمر مفيد لتوجيه قرار الرقم واختيار موقع المتاجر لفتح متاجر في مناطق مختلفة.
باختصار ، في سياق استنفاد أرباح الإنترنت الحالية ، يعتبر التكامل والربط عبر الإنترنت وغير متصل هو الاتجاه والفرصة. التكامل عبر الإنترنت وغير المتصل والتمكين المتبادل هي الاتجاهات المستقبلية لصناعة البيع بالتجزئة. من يستطيع استيعاب هذا الاتجاه سيحصل على تذكرة لمرحلة التطوير الذهبي التالية لصناعة التجزئة (حتى أي صناعة).
