用户运营:关联分析烘焙店实战案例剖析销售额

假如我们是一个连锁烘焙店的老板,如何最大化提升自己门店的销售额呢?有以下三种策略:

用户运营需要解决3个问题:

如何知道哪些商品适合搭配来卖呢?逻辑很简单,就是分析用户经常购买的产品组合,那这些组合就是理想的套餐搭配活动,作为用户运营,你如何帮助老板挖掘这些常购产品组合呢?

这里用到的分析方法就是关联分析,耳熟能详的一个案例就是尿不湿和啤酒的关联搭配案例:

超市发现啤酒和尿不湿经常被同购,用生活常识判断,这两个产品很难被联想到一起;但从数据挖掘出来的结果恰恰是一个被大概率同购的产品组合。最后超市发现,购买这个组合的大多是男士,在给孩子购买尿不湿的时候顺手买了啤酒,于是超市将两个产品放在了一起,结果是销量有了更大的增幅。

在运用关联分析后,烘焙店老板调整了策略,将中午高峰时段和17-19点高峰时段挖掘出不同的高关联产品组合,具体采取了三步,使营业额增加了15%。

具体操作如下:

第一步:搭建关联分析模型

关联分析的基本逻辑就是频繁购买组合被挖掘出来,自然Excel是做不到的,这里用到的工具是SPSS,会做数据分析的同学必学的一个数据分析工具,采取了一个Apriori模型节点,引申关联分析2个基础指标,置信度和支持度。

置信度也称之为关联度,也就是常说的两个产品之间关联度是多少,支持度是关联组合套餐被同时购买的人数占比。置信度高代表两个产品被同购的概率大,支持度高代表两个产品同购人数规模有保障,如果你挖掘出一个置信度比较高的产品组合,但支持度很低,意味着购买这个组合的人数很少,那这个组合去做套餐活动显然也不适合。

上图是SPSS的可视化结果图,连线代表产品之间有关联关系,线条越粗代表商品被同时购买的置信度越高,红框里有几个明显的产品组合,比如黄桃小不点零食和黑樱桃小不点零食。紧紧零食+妈妈饼+葡式蛋挞也是一个不错的组合。

以表格形式输出各产品之间的关联关系,前项代表分析的目标产品,比如你要做一个香肠小不点零食的套餐活动,那是选黄桃小不点组套餐好还是选黑樱桃小不点零食好?

从置信度来看,黄桃小不点零食是32.673%,稍微高出黑樱桃零食,从支持度来看,两个产品相同都是5.082%,再从增益来看,黄桃小不点零食是12.488,高于黑樱桃小不点零食,意味如果向其他用户推荐这个组合,要比随机推荐的组合,比如随机推荐香肠小不点零食+蛋挞,被接受的概率高出了12.488倍。综上,是不是采取香肠小不点零食+黄桃小不点零食这个套餐组合更好些。

第二步:向会员精准推荐套餐活动

在上线活动以后,老板想向会员群发这个活动,问题来了,如果无差别推荐这个活动,抛开触达成本不说,那不喜欢这个套餐的会员也被打扰了一遍,有的会员甚至直接拉黑这个老板,那这次触达是不是就得不偿失了,那怎么精准触达到会员呢?

还是以上的SPSS分析流,最后输出针对每个会员的推荐规则表,以红框这个会员为例,模型生成了3条推荐规则,向这个会员推荐香肠小不点零食+黄桃小不点零食把握度是32.7%,推荐香肠小不点零食+黑樱桃小不点零食把握度是32.2%,量化之后可以用把握度降序排序,触达把握度较高的用户即可。

第三步:线上设置智能营销workflow

如果老板还做了线上小程序等触点,那在线上可以布置智能营销workflow流,将第二步挖掘的会员设置为目标用户,这些用户进入小程序触发相应的弹窗活动

设置一条智能workflow营销流,这个标签的用户启动APP后会触发一个弹窗,我们推荐香肠小不点零食+黄桃小不点零食套餐活动,如果没有得到展示,我们追加一条短信,如果得到展示,我们再可以判断有没有购买,没有购买的用户可以再后续几天追加一条push。

THE END
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