商品交叉销售分析-基础知识

1. 交叉销售

• 概念：借助CRM（客户关系管理），发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售多种相关的服务或产品的营销方式。
• 优点：

1. 可以满足客户需求多样化，提升客户的忠诚度，有效的减少客户的流失率
2. 可以节约公司寻求新客户的成本
3. 可以提高客户对公司的信赖程度

• 交叉销售和数据挖掘：交叉销售是以企业现有销售数据仓库为基础，深度挖掘CRM，运用统计方法对数据进行分析和建立模型，进而找出客户与产品以及产品与产品之间的关系，以此来制定有针对性的营销战略。

2. 关联分析

• 概念：通过寻找最能够解释数据变量之间相关关系，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法。另外，也可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。
• 主要任务：通过算法在大数据集中寻找频繁项集和关联规则。

1. 频繁项集：经常出现在一块的物品的集合
2. 关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系

• 支持度：一个项集或者规则度量法的支持度是指其在数据中出现的概率
• 置信度：体现为一个数据的出现后，另一个数据出现的概率
• 提升度：指的是应用关联规则和不应用产生结果的比例
• 常用关联分析算法：Apriori算法（常见的Apriori算法中的主要包含两大模块内容，一块是寻找频繁项集的函数模块，一块是探索关联规则的函数模块）

3. 关联分析应用运营场景

• 相同维度下的关联分析

1. 网站页面浏览
2. 广告流量
3. 用户关键字搜索

• 跨维度的关联分析

1. 不同场景下（发生的事件处于不同时间下）
2. 相同场景下（但属于不同的时间点）

参考资料：

《经济与法》第275期  --  浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

《Python数据分析与数据化运营》

商品交叉销售分析-基础知识

原文：https://www.cnblogs.com/yanmai/p/12731830.html