Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni analiza tržnih košar?
Analiza tržne košare (MBA) je primer tehnike analitike, ki jo uporabljajo trgovci na drobno, da bi razumeli vedenje kupcev. Uporablja se za določitev, katere predmete kupci pogosto kupujejo skupaj ali dajo v isto košarico. Te informacije o nakupu uporabljajo za povečanje učinkovitosti prodaje in trženja. MBA išče kombinacije izdelkov, ki se pogosto pojavljajo pri nakupih in so se že pred uvedbo elektronskih sistemov za prodajo na prodajnih mestih, ki so omogočili zbiranje ogromnih količin podatkov, uporabljali v prid.
Tehopedia razlaga analizo tržnih košar
Analiza tržne košare uporablja samo transakcije z več kot eno postavko, saj z enim nakupom ni mogoče povezati. Povezava predmetov ne pomeni nujno vzroka in posledice, ampak zgolj merilo soodločanja. To ne pomeni, da se energetske pijače in video igre pogosto kupujejo skupaj, zato je eden razlog za nakup drugega, vendar je mogoče razbrati iz podatkov, da ta nakup najverjetneje opravi igralec (ali za njega). Takšna pravila ali hipoteze je treba preizkusiti in jih ne smemo jemati kot resnico, razen če prodaja izdelkov ne določa drugače.
Obstajata dve glavni vrsti MBA:
- Prediktivni MBA se uporablja za razvrščanje klikov o nakupih izdelkov, dogodkov in storitev, ki se večinoma odvijajo zaporedno.
- Diferencialna MBA odstrani veliko količino nepomembnih rezultatov in lahko vodi do zelo poglobljenih rezultatov. Informacije primerja med različnimi trgovinami, demografskimi podatki, letnimi časi, dnevi v tednu in drugimi dejavniki.
MBA običajno uporabljajo spletni trgovci za dajanje predlogov za nakup potrošnikom. Na primer, ko oseba kupi določen model pametnega telefona, lahko prodajalec na drobno predlaga druge izdelke, kot so škatle za telefon, ščitniki zaslona, pomnilniške kartice ali drugi dodatki za določen telefon. To je posledica pogostosti, s katero so drugi potrošniki kupili te izdelke v isti transakciji kot telefon.
MBA se uporablja tudi na fizičnih prodajnih mestih. Zaradi vse večje prefinjenosti sistemov prodajnih mest v povezavi z veliko analizo podatkov prodajalne uporabljajo podatke o nakupih in MBA za izboljšanje postavitve trgovin, tako da lahko potrošniki lažje najdejo izdelke, ki jih pogosto kupujejo skupaj.
