零售-連帶銷售分析

點上述文字，查看視頻！以下為文字整理版

各位數據的朋友，大家好，我是老周道數據，和你一起，用常人思維 數據分析，通過數據講故事。

對于B站來說，我是一個新人，但在數據分析行業，我卻是一個有着16年從業經驗的老人。随着數據價值認知的提升，數據分析師這個崗位越來越受到企業的重視，特别是在零售行業。但是，在實踐中，會存在一個普遍的現象：懂業務的不懂IT，懂IT的不懂業務，這就導緻很多業務人員不但要熟練操作EXCEL，還得有數據庫知識，甚至還要懂python。不但要知道問題是什麼，還需要導出數據，清洗數據，計算數據，一系列的操作下來，太陽已經下山了，明天起早又要重新弄數據。日複一日，古人雲，衣帶漸寬終不悔，為伊消得人憔悴，而我們卻憔悴的同時，久坐不動衣帶卻漸窄了。

于是，我就有了這麼一個念頭，讓大家用常人的思維，通過一個好的數據分析工具，回歸到業務本身，解決業務的問題，用數據驅動運營。

所以，我講的内容，和許多大佬不同，不會給大家講EXCEL技巧，更不會講什麼phthon數據挖掘，就是從日常的數據當中，結合日常的業務場景，通過數據發現問題，分析問題，給出答案。

今天是我們零售行業數據分析内容的第一講。這一講，我們先問大家一個問題：杜蕾斯，大家是順手買呢？還是專門買呢？大家可以留言或發彈幕，然後，再通過大數據來告訴大家答案，是不是與你一樣？

那今天到底要講什麼呢？今天要講的就是連帶銷售。什麼是連帶銷售呢？百度百科是這樣解釋的：連帶銷售（Joint and several sales），又叫附加銷售，是銷售中一個提升銷售的最重要技巧。連帶銷售不是完全無目的地推銷某種商品，而是深度挖掘顧客的潛在需求後有目的性地推薦适合顧客的商品，這樣的連帶銷售能夠提升銷售人員的綜合素質及銷售業績，更能為顧客進行更滿意的搭配。

通俗一點講，就是讓顧客在同一筆訂單中買更多的商品。為了更好的讓大家理解，先講一個經典的案例，大家可能聽說過，那就是啤酒與尿片的故事。話說某零售企業，在數據分析時發現，啤酒和尿不濕經常一起賣出去，為什麼會這樣呢？後來經調查發現，原來美國通常都是男人一周出來購物一次，在買尿不濕的同時，為自己準備一件啤酒。于是，超市就把嬰兒的尿不濕和啤酒放在一起售賣，這樣就大大提高了啤酒的銷售量。

講到這裡，大家就知道連帶銷售的價值了：對于零售企業來說，如果掌握了商品的連帶銷售密碼，就可以通過陳列與導購，來提升銷量，同時，也可以通過相關性，規避某個關聯商品缺貨的情況。

故事聽起來很讓人興奮，但是，我們如何自己能夠做到呢？接下來，我們通過幾個連帶銷售分析的案例來看一下，我們是怎麼去洞悉商品連帶銷售的密碼：

我們在實踐中，通常希望回答以下幾個問題：

1、某個品類中，哪些商品的銷售筆數是最多的？

2、某個商品主要和哪些商品連帶銷售？

3、某個商品與連帶商品的銷售組合，在各門店的情況是不是一緻的？為什麼有些門店連帶率很高，有些則不高？這些規律是可以通過導購改變的，還是由于門店所處位置的消費群體自然形成的？

4、這個商品在不同門店連帶最高的商品又有什麼不同？

5、這些商品連帶的規律是不是我們預期的，如果是我們預期的，那麼，我們就要分析，為什麼有些門店關聯銷售好，有些卻不好，關聯銷售好的，是因為陳列的原因，還是導購的原因，還是促銷的原因？不好的原因又是什麼呢？那這些經驗是否可以推廣？

6、如果數據上呈現的某些商品連帶規律并不是我們預期的，我們則是希望想辦法改變的，比如，我們希望一些導流商品，可以關聯高毛利的商品，那麼，我們就需要反其道而行。

好，說了這麼多，我們下面進到系統實際來看一下：

首先我們先來看一下超市的例子，我們先選擇一個品類，選擇營養保健酒吧，這時，就可以看到在營養保健酒這個品類中，哪款商品的銷售筆數最多，同時，這款商品與哪些商品産生了連帶銷售，連帶占比是多少？還會顯示會員消費的連帶情況，以及商品與連帶商品的毛利帶情況。在本例中，可以看到銷售筆數最多的是這款老米酒，而這款老米酒連帶銷售最多的商品是思念牌的湯圓。甜酒煮湯圓，這也是我的最愛。

那我們再來看一下這種搭配，在各門店的情況是怎麼樣的？這時我們就可以點擊這一行，聯動下面的表格，就可以看到各門店的情況還是有些不一樣的。

那是不是每個門店這款老米酒連帶銷售最多的商品都是思念牌的湯圓呢，這時我們再拖動到下面的表格，這時就會看到，其實，009這個門店，它連帶銷售最多的就是康師傅牛肉幹拌面，而0050這個門店連帶最多的商品是三全的湯圓。

有了這個數據，是不是三全這個廠商，可以想辦法将自家的商品擺放到老米酒更近的位置，從而獲得更多的銷量呢？

我們再來看乳品這個品類，可以看到，在這個品類中，最暢銷的是蒙牛250ml的純牛奶。但更有趣的是，8%的人會同時購買伊利250ml的純牛奶，這說明有8%的人其實是喝哪個品牌都無所謂，或者是想換着喝。

我們再來看一些明細商品的連帶銷售情況。比如我們輸入牙刷，選擇04251這款牙刷，這是款兒童牙刷，搭配銷售最多的是另一款兒童牙膏，連帶占比大概是2.4%；

再看07979這款成人牙刷，搭配銷售最多的也是另一款成人牙膏，連帶占比大概是1.4%。

從上述數據我們就會發現，牙刷和牙膏大家并不一定會同時買，為什麼呢，因為兩個産品的使用壽命是不一樣的。但相比來說，兒童牙刷和牙膏一起買的概率要大一些，這又是為什麼呢？養過娃的都知道，小朋友是很耗牙刷的。那麼，我們是不是可以在陳列的時候，兒童類的牙刷和牙膏就放在一起，便于用戶購買呢？

我們再來輸入杜蕾斯，一陣操作下來，感覺杜蕾斯很少有連帶的記錄，難道是大家不買了嗎？我們來看一下實際的銷售情況，這時會發現，同樣的5016這款，實際銷售了566筆，僅有139筆是存在連帶商品的，換言之，有3/4的顧客是直接隻購買了杜蕾斯這一款商品。

原來，大家以為杜蕾斯放在收銀口，便于大家購買的時候順手去買，但事實上，大家不是順手買，而是直奔目的地去買。我們在醫藥連鎖的數據上驗證一個這個有趣的結論。（停頓較久）我們會發現11695這款商品的銷售筆數是1237筆，而有連帶銷售的僅295筆，也就是說，近76%的顧客是隻買這一款商品的。這個數據也驗證了之前的結論。

我們再來看一下醫藥連鎖的其他數據，商品中類選擇抗病毒感冒用藥，會看到賣的最好的是這款抗病毒顆粒，而它的毛利帶是處于超低毛利帶，但它連帶占比超過10%的是複方感冒靈顆粒，是處于中毛利帶，超低毛利連帶中毛利，這也算是成功的引流策略。

我們最後來看一個家居服飾行業的數據，商品大類輸入鞋類，可以看到這款女士棉拖鞋的48%連帶銷售的是同款男拖鞋，也就是說，有近一半的顧客會同時選擇男女同款鞋。而且會員的連帶占比更高一些，達52%。

通過簡單的操作，我們就可以動态的得到一系列的答案，而基于這些答案，我們就會洞察商品連帶規律，并采取有效的行動來提升銷售業績：

所以，我們會發現，在這些應用場景中，算法并不複雜，複雜的是，當我們有超過10萬個商品的時候，計算量是巨大的，而且，我們在分析數據時，需要一個連貫的分析思路，所以，僅僅一個表格是滿足不了的。

我們再來總結一下，做好連帶銷售分析，在哪些方面可以幫助到我們，從而最終幫助我們提升銷售業績：

1、改變陳列提升銷售：關聯性強的商品是不是陳列在一起更便于顧客購買？

2、提升導購能力：哪些商品間的關聯性強？其他門店的成功經驗是什麼？哪些又更受會員青睐？

3、幫助新品推廣：新品所在的品類通常與哪些品類連帶銷售？

4、有效促銷：拟促銷的商品組合，有曆史的數據支持嗎？

5、防止斷貨：如果某個商品進入銷售旺季，那麼，連帶率較高的其他商品最好也要備好貨。

好了，經過今天這一講，大家會發現，數據會說話，它會告訴你現狀是什麼，有沒有異常，然後大家再根據常識去推測，再經過數據去驗證，最終就可以得到一個結論，這個結論不管與你的經驗是相符還是相反，這就是數據的價值！

最後，杜蕾斯，大家是順手買呢？還是專門買呢？你的答案和大數據答案是一緻的嗎？你也可以轉發給你的朋友，問一下他們的答案。

老周道數據，和你一起，用常人思維 數據分析，通過數據講故事，我們下一講再見！

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!