哪些商品放在壹起會提高銷售量

嬰兒的尿不濕和啤酒放在壹起會提高銷售量。

數據分析裏有壹個經典的案例，超市裏經常會把嬰兒的尿不濕和啤酒放在壹起售賣，原因是經過數據分析發現，出來買尿不濕的家長以父親居多，如果他們在買尿不濕的同時看到了啤酒，將有很大的概率購買，這樣就可以提高啤酒的銷售量。

這個案例可能很大多數人都聽爛了，但是如果要問妳這個案例背後的算法和本質是什麽，可能就要難倒不少人了。

其實，這種通過研究用戶消費數據，將不同商品之間進行關聯，並挖掘二者之間聯系的分析方法，就叫做商品關聯分析法，也叫作“購物籃分析”。

購物籃分析在電商分析和零售分析中應用相當廣泛，但是很多人僅僅是照貓畫虎，做壹點表面的購買率關聯分析就行了，其實真正的商品關聯分析可不是這麽淺顯簡單。

商品關聯分析的定義和目的

關聯大家應該都很好理解，就是反映某個事物與其他事物之間相互依存關系的，在商品關聯分析的定義是，通過對顧客的購買記錄數據庫進行某種規則的挖掘，最終發現顧客群體的購買習慣的內在***性。

內在***性，舉個簡單例子，壹般來說女性去超市買的東西是化妝品、服裝、時蔬等等，而男性去超市買的東西大多是日用品，所以超市裏會設置女性專櫃和男性專櫃，通過簡單的客戶分群實現商品分類。

我們都知道，做數據分析的目的就是找到數據之間的關聯和聯系，而對於產品或商品來說，我們的目的是找出顧客購買行為的模式，比如說用戶買了A商品，是否會對B商品產生什麽影響；比如用戶今天的購買行為，會不會對明天的銷售量帶來影響；比如不同的用戶是否具有不同的購買模式，等等。

而這種挖掘方式要基於壹定的規則，這個規則就是進行關聯分析的算法，也就是下面我們要說的內容。