相似性物品归类
Launch Date 2014-08-21
这个商家的数据库里有3 360种不同的产品。为了帮助他们达到以上目的,我们首先会将相似的产品归为一类。因为要寻求相似性,我们用了两个级别的分类标准。第一级将这3 000多种产品分为20个产品系列。第二级将这些产品分为159个范围更小的产品系列。无论哪一级别,我们都会分析可能与其他某种产品共同购买的一种产品。我们凭直觉也会理解,这种搭配组合的数量会爆炸式增加,远超产品系列的数量。分析结束后,我们接下来的工作就是建立一个模型,用它预测(在同一交易中或是特定的时间段内)顾客购买不同的产品时有多大可能性也选购其他产品。测试这个模型需要与两个客户群进行同样的营销沟通。以推销0.5美元的肯尼迪纪念币为例。第一群客户会用购物篮分析的原理从数据库里选择,我们希望这些客户买过其他的纪念币;第二群客户不会遵循任何原理随机选择。购物篮分析的公式如所示:A=B&C&D一N, P, S乍看起来,这样的公式就像没有来由的胡言乱语,但它是真正直截了当的说法。A=根据原理预测一定范围的产品(产品或产品系列)。在这个例子里,我要试着预测你是否会买那款0.5美元的纪念币。假如你在某个商家的网站购物,A就代表上述纪念币。B, C和D=预测指标(用于预测购买A的指标)。上海ui设计上海文化http://whj.jingan.gov.cn
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