Pull to refresh
0
Rating

Парные товары. Размещения товаров в торговом зале

datawiz.ioAlgorithmsBig DataMathematics


В этом небольшом и простом кейсе мы расскажем, что такое парные товары, и как с помощью ассоциативных взаимосвязей увеличить доходность бизнеса.

Итак, Пары — это товары, часто покупаемые вместе. В паре один товар является ключевым (якорным), а второй — сопутствующим. On-line сервис Datawiz.io выявляет парные взаимосвязи товаров при помощи алгоритма APRIORI.

Анализируя покупательские корзины, мы выявляем ключевые товары и сопутствующие пары к ним. Таких пар может быть огромное количество, ограниченное только ассортиментом магазина. Каждая такая пара имеет свою частоту покупок, процент вероятности покупки вместе и количество чеков, в которых пара встречается за выбранный период.
image
К примеру, пара «Снеки-Морепродукты» и «Пиво» встречается в 435-ти чеках на протяжении месяца. Поддержка пары — эта пара встречается в 1,29% от общего количества чеков магазина за этот период. Достоверность пары — при покупке ключевого продукта «Снеки» 60,17% покупателей приобретают сопутствующий товар «Пиво».

«Ну и что?» — скажете Вы. – «Как мне использовать эти данные? Какую выгоду я получаю?». Владея подобной информацией, Вы сможете своевременно стимулировать продажи ключевых продуктов, тем самым увеличив объем продаж высокодоходных сопутствующих товаров. Таблицы парных товаров призваны существенно облегчить маркетинговый контроль.

Второй способ прикладного использования парных товаров, это рекомендации касательно размещения товаров на торговой площади. Эти рекомендации используются для того, чтобы понять, какие товары лучше разместить рядом, а какие далеко, не потеряв покупателей.

Можна сформировать график размещения товаров на основе Поддержки и Достоверности. Точки на графике — это пары товаров. Исходя из их расположения на графике можно делать выводы про их размещение на торговой площади относительно друг друга.
image
1) В секторе 1 находятся пары с прочной взаимосвязью. Вероятность покупки сопутствующего товара при покупке ключевого очень высокая. Также высок процент чеков с данными парами. Товары, продающиеся хорошо, такие как “Снеки” и “Пиво”, можно расположить далеко друг от друга и это не приведет к падению спроса.

2) В секторе 2 находятся пары, в которых вероятность покупки сопутствующих продуктов снижается, хотя их поддержка в чеках остается высокой. Чтобы исправить ситуацию и увеличить продажи сопутствующих товаров, следует поместить их рядом с ключевыми.

3) Сектор 3 отображает случайные пары.

4) В парах из сектора 4 стремительно падает процентное соотношение чеков, в которых они встречаются. Вероятность же покупки сопутствующего товара с ключевым, напротив, растет. Такие пары нуждаются в дополнительной стимуляции, например, акции и рекламные щиты. Но при этом их не обязательно располагать рядом.

Производя ежедневный анализ и используя ассоциативные взаимосвязи товаров, получаем результат:

— экономия времени и эффективное использование торгового пространства;
— сокращение затрат на маркетинг;
— получение дополнительной прибыли от продажи сопутствующих товаров без дополнительных вложений.
Tags:ритейлпродажиdata miningretailfmcgстатистикамаркетингмаркетинговый анализbig datadata analysis
Hubs: datawiz.io Algorithms Big Data Mathematics
Total votes 24: ↑18 and ↓6 +12
Views21.5K

Information

Founded
Location
Украина
Website
datawiz.io
Employees
11–30 employees
Registered