【案例】电商销售数据如何做？用“购物篮分析”让客单价暴涨 27%

  随着电商的持续不断的发展，几大主要电子商务平台战略正在逐从单点突破转向全场景、全周期、全链路协同布局，电子商务行业竞争愈发激烈。

  在这种市场背景下，怎么样才可以在电商领域突破重重包围，持续实现销售数据提升是一个很大的难题。今天给大家介绍一种数据分析方法，帮你快速分析销售中存在的困难，并找到解决之道。

  某天猫零食旗舰店（下文简称“D 店”）日均订单 3200 单，客单价68元，老板要求“不投流、不换品，30天内把客单价提升 20%”。

  近6个D店客单价始终在65~70元之间窄幅波动，环比涨幅1%，而平台零食大盘同期提升11%。

  流量成本却节节攀升，直通车CPC从1.2元涨到 2.05元，ROI由4.3掉到2.6，利润空间被双向挤压。

  运营每周四在Excel 里拉一下TOP20单品，挑2 个“看起来搭”的SKU做“满99减20”——毫无数据依据。

  天猫后台“自助搭配”模块显示：加购≥2件的用户只占27%，行业均值为41%；其中61%的第二件商品与首件毫无关联（系统推荐随机）。

  用户留言关键词：“搭不到一起”“第二件用不到”，差评率2.4%，高于店铺均值1.1%。

  计划部对“套餐带来的需求波动”无预测模型，只能事后补货，物流成本+8%。

  运营人员说， “你们给的用户画像太宏观，我要知道‘谁愿意多买一件’！”。数据人员则说， “现有BI只能看单品路径，找不到‘商品+商品’的关联信号。”

  面对业务痛点，运营团队第一反应：加价、搭售、满减，但拍脑袋搭配效果平平。在此情况下，数据分析团队介入：

  用购物篮分析（Market Basket Analysis）找出“顾客真正想要的组合”，再反向设计捆绑套餐。结果4周后客单价提升 86.4元，涨幅27%，广告费零增加。

  购物篮分析是来评估商品之间关联度的一个核心分析框架，比如商品之间最经典的啤酒尿布理论，当然随着当下电商的发展，其实商品关联分析的模型也发生了很多的延展。

  为什么会有啤酒和尿布，而不是啤酒和花生米，这就是购物篮分析要解决的问题。

  当前电商的应用场景已经很多，比如推荐的展示，顺手买一件，套餐设置等等，都充分说明购物篮分析的重要性。

  在这里需要非常说明的是：不用提取用户ID，只需取订单 ID+商品，合规且够用。

  这样就得到稀疏矩阵：行=订单，列=商品，值= 购买数量（0/1/2…）。

  运行38秒，产出2847条规则。用提升度（lift）过滤噪音，得出剩余214 条高质量规则。最后，对分析出来的数据生成可视化图表，让运营可以一目了然查看数据分析情况。

  通过可视化图表分析，发现产品之间的差异和关联，比如可看出“内蒙古牛肉干 → 炭烤鱿鱼丝”置信度34%，因此这两种商品可搭配成组合套餐进行销售。

  通过策略调整，D店的客单价从68元增长为86.4 元，提升了27%。毛利额增加了19%，哪怕是组合优惠后，毛利率仍高于单品。

  与此同时，广告费并没有增加，但ROI提升1.9倍。最后，通过对购物篮分析模型不断迭代，即每周跑一遍 Apriori，自动更新套餐，3 个月累计新增利润142万。

  购物篮分析实际上等于“把顾客已买单的默契，翻译成可复制的套餐”。不增加流量、不更换供应链，仅靠数据重组SKU，就能让利润跑出新曲线。

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