你觉得吗跨境电商购物篮分析很远？ 在亚马逊的品牌ABA分析中，有一个名为Arket Basket Analysis的分析表，它可以让我们知道消费者除了某种产品之外，还购买了前三样东西。
这三个关键指标是：
purchased asin、已购买商品、您商品最常购买的商品 ASIN
#1 compared asin，一起购买的头号ASIN
combination %，组合的百分比，一起购买的比例。
通过购物篮分析，我们可以发现交叉销售和销售的机会
1）考虑是否有匹配销售的可能;
2）或者为多个产品设置一个关联的**代码，在将流量引导到彼此的同时，可以增加销售额;
3）做定向广告，考虑关联广告灯的位置;
4）上下游产品开发。
今天的跨境BI将带您进入跨境电商购物篮分析模型。
购物篮是指顾客在超市购物时使用的商品篮，当顾客付款时，这些购物篮的内容由销售人员通过收银机进行登记和记录。
所谓的市场篮分析是通过这些购物篮中显示的信息来研究客户的购买行为。
购物篮分析是商场中常用的分析方法，一个经典案例。啤酒和尿布一起出售“这是一种篮子分析。
美国学者Agrawal在发现啤酒和尿布经常一起出现在顾客的购物篮中后，进行了研究，发现原因来自“爸爸”这群人。
首先，在时间上，周末买尿布和喝啤酒的频率比工作日高;其次，爸爸们喜欢看体育比赛，他们更喜欢边喝啤酒边看体育比赛，美国的体育节目大多是周末聚会。 因此，当妈妈周末需要给孩子换尿布时，通常会让看球的爸爸买。爸爸出去买尿布，顺便带点啤酒回来。
完成实际销售的购物篮分析有什么好处？
优化产品分配：可以明确哪些产品可以一起购买，相关产品可以针对展示方式进行优化，比如**;
了解客户需求分析客户的购买习惯、客户购买的时间和地点等;
分析销售趋势：利用数据分析品种和库存趋势，选择需要补货的产品，研究客户的购买趋势，分析季节性采购模式，确定产品的降价。
以亚马逊卖家为例，首先我们需要通过后台的订单报表收集产品的销售数据，然后计算购物篮分析的关键指标1. 支撑 2、置信度 3、提升
支持
支持是指产品A和产品B同时购买的概率，或者说某个产品组合的购买次数占产品购买总数的比例，代表该组合的可靠性。
背书表示规则在所有事务中的代表性，很明显，支持越高，关联的规则就越重要。
支持产品A和B组合=同时购买产品A和B的订单数 订单总数 * 100%。
信心
置信度是指买入 A 然后买入 B 的条件概率，这只是因为购买了 A 而买入 B 的概率。
A 到 B 的置信水平 = 同时包含 A 和 B 的订单数 包含产品 A 的订单 * 100%。
电梯
提升比前两个指标更难理解。 它是指购买A对购买B的促销效果，用于判断商品组合是否具有实际价值。 如果产品A比产品B有较大改进，匹配价值较大，建议一起销售或将两者放在一起。
计算公式为：A 对 B 的信心 要购买的商品 B 的订单数量
当升降机为 1 时：表示买入A再买入B的概率大于单独买入B的概率，这意味着买入A对买入B有改善作用。
当升降机为 1 时：表示买入A再买入B的概率小于单独买入B的概率，这意味着买入A对买入B有负面影响。
跨境电商购物篮分析操作步骤：
我们以亚马逊店铺的订单数据为例进行购物篮分析。
1.计算指标
首先，我们需要计算订单数量的各种指标。
采购订单总数
为了计算采购订单的总数，我们根据 SKU 对订单总数求和。
计算同时买入A和B的订单数量
要计算同时购买 A 和 B 的订单数量，需要复制同一产品类别的一列，并通过左右合并功能将两列合并在一起，以分隔 A+A、A+B、B+A 等产品组合。
将产品名称视为产品 A 和产品 B。 显然，不需要像 A+A 这样的组合，所以你需要过滤掉这个数据，输入函数 [A commodity SKU！]。=B 产品 SKU]。
分别计算 A 和 B 的订单数量
将左右合并相加，将合并结果命名为产品 A 的订单号，并计算产品 B 的顺序号。
步骤 3
计算支撑、置信度和提升
获得以上三个指标后，我们可以通过在公式中添加列来计算支撑位、置信度和提升度。
支撑=同时买入A和B的订单数，采购订单总数，信心、提升都是一样的，就不一一列举了。
数据分析
一旦我们计算了支持、信心和提升的结果，我们就可以制作一个完整的仪表板来查看各种产品之间的相关性并采取适当的策略。
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