Zawartość
- Definicja - Co oznacza analiza koszyka rynkowego?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia analizę koszyka rynkowego
Definicja - Co oznacza analiza koszyka rynkowego?
Analiza koszyka rynkowego (MBA) jest przykładem techniki analitycznej stosowanej przez detalistów w celu zrozumienia zachowań zakupowych klientów. Służy do określania, które przedmioty są często kupowane razem lub umieszczane przez klientów w tym samym koszu. Wykorzystuje te informacje o zakupach, aby zwiększyć efektywność sprzedaży i marketingu. MBA poszukuje kombinacji produktów, które często pojawiają się przy zakupach i są szeroko stosowane od czasu wprowadzenia elektronicznych systemów punktów sprzedaży, które pozwoliły na gromadzenie ogromnych ilości danych.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia analizę koszyka rynkowego
Analiza koszyka rynkowego wykorzystuje tylko transakcje z więcej niż jednym przedmiotem, ponieważ nie można dokonywać żadnych skojarzeń z pojedynczymi zakupami. Skojarzenie przedmiotów niekoniecznie sugeruje przyczynę i skutek, ale po prostu miarę współwystępowania. Nie oznacza to, że ponieważ napoje energetyczne i gry wideo są często kupowane razem, jedna jest przyczyną zakupu drugiej, ale można to interpretować na podstawie informacji, że ten zakup jest najprawdopodobniej dokonany przez (lub dla) gracza. Takie reguły lub hipotezy muszą zostać przetestowane i nie należy ich traktować jako prawdy, chyba że sprzedaż przedmiotów mówi inaczej.
Istnieją dwa główne typy MBA:
- Predykcyjne MBA służy do klasyfikowania klików zakupów przedmiotów, wydarzeń i usług, które w dużej mierze występują kolejno.
- Różnicowy MBA usuwa dużą liczbę nieistotnych wyników i może prowadzić do bardzo szczegółowych wyników. Porównuje informacje z różnych sklepów, dane demograficzne, pory roku, dni tygodnia i inne czynniki.
MBA jest powszechnie używany przez sprzedawców internetowych do zgłaszania sugestii zakupowych konsumentom. Na przykład, gdy osoba kupuje określony model smartfona, sprzedawca może zasugerować inne produkty, takie jak futerały na telefon, ochraniacze ekranu, karty pamięci lub inne akcesoria dla tego konkretnego telefonu. Wynika to z częstotliwości, z jaką inni konsumenci kupowali te produkty w tej samej transakcji co telefon.
MBA jest również stosowany w fizycznych lokalizacjach detalicznych. Ze względu na rosnące wyrafinowanie systemów sprzedaży w połączeniu z analizą dużych zbiorów danych, sklepy używają danych zakupów i MBA, aby poprawić układy sklepów, aby konsumenci mogli łatwiej znaleźć razem często kupowane produkty.