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【有人@你】關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售如何通過(guò)算法進(jìn)行展示

2026-05-04 52956

關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的有人活動(dòng)結束(°ロ°) !之后，商家在總結活動(dòng)中要總結這次關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)聯(lián)過(guò)算活動(dòng)效果，最直觀(guān)的銷(xiāo)售行展方法是通過(guò)商智來(lái)觀(guān)察店鋪的客單價(jià)和??訪(fǎng)問(wèn)深度是否有所增ヽ(′▽?zhuān)?ノ加。

助教：鹿鳴 | 作者：搜索書(shū)生

關(guān)??聯(lián)(lian)算法的何通數據展(zhan)示

京東平臺的很多模塊均引入千人千面推薦算法，為用戶(hù)提供個(gè)性化的法進(jìn)推薦，來(lái)增加商品的有人轉化率，效果十分顯著(zhù)。關(guān)聯(lián)過(guò)算商家??也可以通過(guò)科學(xué)的銷(xiāo)售行展數據分析來(lái)對商品進(jìn)行關(guān)聯(lián)，達到想要的何通效果。關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售的法進(jìn)商品選擇可以依賴(lài)于訂單歷史數據，商家通過(guò)使用關(guān)聯(lián)規則算法來(lái)計算歷史訂單中各商品之間的有人相關(guān)購買(mǎi)度，ヾ(?■_■)ノ了解用戶(hù)的關(guān)聯(lián)過(guò)算需求動(dòng)向(′ω｀)，進(jìn)而提供一些在以往訂單中搭配購買(mǎi)次數(shu)多的銷(xiāo)售行展商品進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

我們完全可以用(yong)關(guān)聯(lián)規則處理的何通數據來(lái)篩選關(guān)聯(lián)商品，規則的法進(jìn)支持度和??置信度是計算關(guān)聯(lián)度的兩種度量指標，用來(lái)(T_T)反應相互之間聯(lián)系的有用性和確定性。支持度，可以理解為支持的程度如何關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)，也就是在一個(gè)集合中包含特別項目的概率，支持度越大，兩個(gè)商品被一起購買(mǎi)的概率越大。在統計學(xué)中，置信度表示一個(gè)樣本在某個(gè)總體(ti)參數的區間估計。也就是說(shuō)用戶(hù)購買(mǎi)了一個(gè)商品后，同時(shí)購買(mǎi)另一個(gè)商品的概率。置信度越高，搭配購買(mǎi)另一個(gè)商品的概率越大，如果兩件商品作為套裝購買(mǎi)，則置信度最大為1。

假設，購買(mǎi)連衣裙和打底褲的支持(chi)度是10%，置信度是30%。支持度10%表示分析的所有購買(mǎi)記錄中，同時(shí)購買(mǎi)連衣裙和打??底褲的頻率是10%。??置信度30%則意味著(zhù)購買(mǎi)連衣裙的用戶(hù)有30%也購買(mǎi)了打底褲。通過(guò)經(jīng)驗數據得到(′?ω?`)最小支持度和最小置信度，當支持度和置信度滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度，則可以判斷這兩個(gè)商品具有相關(guān)性。

查看原(╬?益?)圖

現在可以考慮一種情況，假如有1000個(gè)訂單，其中有600個(gè)訂單含有毛衣，750個(gè)訂單包含衛衣，有400個(gè)訂單同時(shí)包含衛衣和毛衣。按照上文的規則，計算一下這兩個(gè)商品之間的關(guān)聯(lián)程度，可以知道購買(mǎi)(°ロ°) !毛衣和衛衣的支持度為(′Д` )40%，置信(?_?;)度為66%。通過(guò)這兩個(gè)數字，商家會(huì )很輕易地認為毛衣和衛衣是強關(guān)聯(lián)的兩件(?????)商品，然而，從宏觀(guān)來(lái)看，在所有的訂單中，衛衣的購買(mǎi)率達到75%，要大于66%，說(shuō)明毛衣和衛衣的購買(mǎi)實(shí)際上是ヾ(′ω｀)?負相關(guān)的，購買(mǎi)了毛衣并沒(méi)有給衛衣的銷(xiāo)量帶來(lái)好的影響，相反，由于買(mǎi)一種商品降低了買(mǎi)另一種商品的可能性。所以我們引入第三個(gè)相關(guān)性度量指標，也就是(shi)提升度。

毛衣和衛衣的計算數據如圖所示

查看原圖

提升度表示在有A的情況下，同時(shí)含有B的概率。與僅僅有B的情況的比值(zhi)，當這個(gè)比值小于1時(shí)，這兩個(gè)商品之間存在負相關(guān)關(guān)系，也就是說(shuō)，一個(gè)商品的出??現會(huì )降低(di)另一??個(gè)商品的出現概率，當比值等于1的時(shí)??候如何關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)，這兩個(gè)商品之間互相不會(huì )影響，當比值大于1的時(shí)候，說(shuō)明這兩個(gè)商品之間存在正相關(guān)關(guān)系。剛剛舉的例子中，購買(mǎi)毛衣對衛衣的提升度就是置信度66%比上衛衣的購買(mǎi)率75%，結果是88(′?_?`)%，所以可(′ω｀)以判斷這兩??個(gè)商品之間??的關(guān)聯(lián)關(guān)系是毫無(wú)意義的，所以?xún)蓚€(gè)商品各自銷(xiāo)售會(huì )比(bi)互相推薦效(′?｀)果好。

當(╯‵□′)╯商家想??通(tong)過(guò)數據進(jìn)行挑選關(guān)聯(lián)??商品的時(shí)候，可以在歷史訂單中，挑選一些熱銷(xiāo)的商品，這樣從基礎上就可以自然地挑選出支持度高的商品組合，計算置信度，再從A??向B和從B向(xiang)A來(lái)計算提升度，篩選出提升度大于1的商品組合，這些商品就是有潛力互相關(guān)聯(lián)的(de)商品，再??根據現狀，充分考慮庫存及流量分配的問(wèn)題來(lái)將這些商品組合，按照支持服和置信度的各自權重進(jìn)行排序，就可以得到一系列進(jìn)行關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售的商品組合。

再??舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

五個(gè)購物車(chē)中分別有三件商品，我們可以計算它他們的支持度、置信度及提升度，來(lái)決定設置什么樣的搭配可以促進(jìn)銷(xiāo)售。如圖所示

查看原圖

這五個(gè)購物車(chē)中的商品，可以計算出如圖所示的數據。

查看原圖

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