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［摘 要］本文所研究的问题是如何通过超市购物篮分析来实现对超市布局及营销活动设计,超市购物篮分析是在行业内是一个比较热的话题,许多零售企业都在业务系统或者ERP之中都有所设计,但是其应用更多停留在数据分析及顾客购买行为分析方面,本文则通过企业的实战案例,摒除繁琐、高深的数据分析,提供一个简单并具有良好的直观意义分析.
［关 键 词］购物篮分析（MarketBasketAnalysis）相关性超市布局营销
一、超市购物篮分析介绍
购物篮指的是超市内供顾客选购商品时装商品篮子或购物车,是一种比较广泛的购物工具,当顾客购买商品时,购物篮内的商品被收银员通过收银机一一扫描并加以记录,一买一卖因为这个扫描记录的过程而具有了非常大的意义.消费者的购物篮数据隐含着重要且有价值的信息,购物篮分析(MarketBasketAnalysis)就是通过这些购买所显示的信息来研究顾客的购买行为.比如：消费的购买行为及习惯、产品偏好、消费能力、潜在消费需求、品牌忠诚度等.藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品,找出其相关的联想规则,并藉由这些规则进行相关的改善行为以获得利益与建立竞争优势.购物篮分析的核心测量数值或者分析依据是“关联度”,关联度指某超市一段时间内的销售小票中,某一商品类别/商品的销售单数与另一商品小类/商品的销售单数的比率.关联度的大小反映同时/同篮购买的强弱关系,是购物篮分析里核心指标,行业也叫R值“统称为R值(Relationship的简称),这个R值作为商品之间相关性的数值统称,可以是商品同时出现在购物篮的概率”.购物篮的主要功能为：1、商品配置及品类布局分析:哪些商品可以放在一起购买/陈列；2、客户需求分析:分析顾客购买习惯/顾客购买商品的时间等；3、营销分析:通过非同类商品的同篮购买,研究顾客潜在购买行为,进行跨品类促销；4、帮助供应商改进老产品及开发新品:通过购物篮分析,根据客户的需求,开发新的产品/改进老产品及产品包装.
二、布局研究
超市布局主要是指商品类别的衔接顺序及布局位置,是零售业比较核心的经营技术,为了较好的进行布局研究了,我们引出了类别关联度的概念：某超市一段时间内的销售小票中,某一商品小类的销售单数与另一商品小类的销售单数的比率.例如2009年1月1日至2009年1月15日,某超市泰国香米（超市类别）共有10000单,日用卫生巾（超市类别）共有8000单；其中同时购买两类商品的销售单有4500单,则这段时间的日用卫生巾对泰国香米的类别关联度为45%（C/A,即购买泰国香米的顾客中有45%的人同时购买日用卫生巾）、泰国香米对日用卫生巾的类别关联度为56.25%（C/B,即购买日用卫生巾的顾客中同时有56.25%的人同时购买泰国香米）.依据类别关联度的强弱程度情况,基本上就可以判断顾客的购买顺序或者购买偏好了,依据表1：某超市类别关联度举例中,可以看出粮油副食类与蔬菜类别的关联度最高,从品类布局角度,可以考虑将粮油副食类与蔬菜做相近布局.
三、营销设计
超市的营销活动是快速提升销售的方式,对于扩大商圈内的市场份额意义较大,而布局设计或者商品陈列对销售的拉动则是缓慢而持续的作用,因此各零售商都非常重视营销的组织与策划,从购物篮分析角度,运用关联度的分析也可以实现超市的跨品类促销,可以运用单品同篮率的计算来实现,单品同篮率指某超市一段时间内的销售小票中,某两种（或多种）单品同时出现在一张销售单上的比率.例如2009年1月1日至2009年1月5日某超市共有10000张销售单,其中乌江牌榨菜与康师傅桶面鲜虾鱼板面同时出现在一张小票上的单数为2836单,则这两种单品的同篮率为28.36%.如以某一单品为主导,将同时出现在销售单上的所有单品的同篮率进行排序,可以了解这段时间内与其同篮频率最高的其他商品.其计算与应用方式与类别同篮原理相同,比如下图：
表2：某超市单品关联度举例
本例中,图中几个单品的关联性进行解析：作为饮料,天地壹号、椰树椰汁和王老吉对益力多的同篮率分别是10.03%、7.94%和5.9%,即顾客同时购买天地壹号和益力多的机率较大；鉴于此,当益力多进行促销时,可适当在益力多附近陈列一些天地壹号以提高关联购买金额.
四、分析与讨论
通过举例的方式浅析了购物篮分析对超市布局及超市营销作用,关键是“相关性”关系的建议及强弱度的分析,而其本质是一个个典型的聚类问题（ClusteringProblem）.具体地说,具有某种“相似性”的商品容易被同时购买,这只是基于购买结果倒推数据测算而形成的,至上顾客这什么会这样购买,或者为什么会有这样的购买偏好,则是更为复杂的分析过程,“目标顾客的需求与购买行为是零售商品组合的基本依据”,购物篮分析更深入的实践则在于商品的配置与组合.因此,从超市的经营角度而言,进一步分析“为什么”而不停留在数据结果上,可能对于经营会有更加持续的支持作用.