关联规则挖掘实例通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。例如,在同一次购物中,如果顾客购买牛奶的同时,也购买面包(和什么类型的面包)的可能性有多大?这种信息可以引导销售,可以帮助零售商有选择地经销和安排货架。例如,将牛奶和面包尽可能放近一些,可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。
关联规则挖掘实例顾客购物篮分析与营销策略优化
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想象一下:顾客在购买A商品的同时,经常也会购买B商品。这就是关联规则,用符号表示为 A => B。
Apriori算法,就是一种高效挖掘这些关联规则的算法,它可以帮助我们:
发现商品之间的潜在联系,例如:啤酒 => 纸尿裤?
优化商品摆放,提升销售额。
制定更精准的营销策略,吸引更多顾客。
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