Поиск товаров, которые часто покупают вместе

Концепция товаров «часто покупаемых вместе» — это не просто фраза, а мощный инструмент для улучшения клиентского опыта и повышения окупаемости инвестиций (ROI). Понимание этой концепции и ее последствий имеет большое значение для компаний, стремящихся максимизировать свои продажи и удовлетворенность клиентов.

«Купленные вместе» означает, что клиенты склонны покупать определенные товары вместе. Например, когда кто-то покупает новый смартфон, он часто берет для него защитную пленку и чехол. Эти комбинации не случайны — они основаны на том, насколько хорошо продукты дополняют друг друга, по необходимости или предпочтениям клиентов.

Или, когда мы обедаем в ресторане, мы можем спросить официанта, какое вино лучше всего подойдет к основному блюду. Свежий вкус вашего холодного бокала Frascati в сочетании с легкой, пикантной порцией лингвини с морепродуктами доказывает, что некоторые сочетания просто работают. Именно поэтому розничные торговцы любят предлагать нам товары, которые часто покупают вместе (frequently bought together - FBT).

С точки зрения электронной коммерции преимущества очевидны — при условии, что вы делаете это эффективно.

При наличии собранных исторических данных о покупках/чеках/корзинах клиентов, это относительно простая задача. Для решения, я предпочитаю open source инструменты такие как языки обработки данных SQL и Python. Это предоставляет очень большую гибкость и возможность простой адаптации под условия и требования заказчика.

В итоге получается примерно такая таблица:

Таблица дает представление о моделях покупок клиентов, выделяя комбинации товаров, которые чаще всего покупаются вместе. Она действует как краткое руководство для понимания предпочтений в парных товарах среди потребителей.

Как видите, концепция товаров «часто покупаемых вместе» проста, но эффективна. Все дело в наблюдении за моделями покупок клиентов. Изучая данные о том, какие товары клиенты покупают вместе, компании могут определить, какие товары чаще всего сочетаются друг с другом. Благодаря этому пониманию можно предлагать эти комбинации будущим покупателям, делая их процесс покупок более плавным и потенциально увеличивая среднюю стоимость заказа.

Рекомендация товаров, которые часто покупаются вместе, может серьезно повысить качество обслуживания клиентов. Когда клиенты могут легко найти дополнительные товары, это экономит им время. Например, предложение карты памяти тому, кто покупает цифровую камеру, заставляет их покупку ощущаться более полной. Эти продуманные рекомендации не только облегчают процесс покупок, но и повышают удовлетворенность клиентов. Рекомендации по товарам приносят в среднем 12% от общего объема онлайн-продаж ритейлеров.

Предлагаемая концепция является самым простым и бюджетным способом реализации рекомендательной системы. И если этот простой вариант даст свои плоды, то дальше уже можно будет задумываться об ML-моделях с учетом сотен признаков (пол, возраст, регион проживания, профессия и т.д.).

Рекомендация продуктов, которые часто покупают вместе, может значительно повысить рентабельность инвестиций компании несколькими способами:

Когда клиенты добавляют в корзину дополнительные товары, общая стоимость покупки увеличивается. Это увеличение средней стоимости заказа напрямую влияет на доход компании. Зная, какие товары чаще всего покупают вместе, бизнес может создавать привлекательные пакеты предложений или скидки. Например, если пиво и чипсы часто покупают вместе, можно предложить акцию на покупку этих товаров вместе, что может стимулировать дополнительный спрос.

Понимая, какие товары чаще всего покупаются вместе, компании могут эффективнее управлять своими запасами, гарантируя, что эти товары всегда будут в наличии. Отчет по сочетаемости товаров помогает понять, какие товары являются наиболее популярными в сочетании. Это позволяет оптимизировать ассортимент, убрав менее популярные товары и увеличив запасы популярных комбинаций.

Информация о часто сочетаемых товаров может помочь в разработке целенаправленных и эффективных маркетинговых кампаний, продвигая эти комбинации среди потенциально заинтересованных клиентов. Такие как таргетированные маркетинговые кампании. Например, если определенные продукты часто покупают вместе, можно создать рекламные материалы, которые будут акцентировать внимание на этих комбинациях.

Знание часто сочетаемых товаров может помочь в разработке более целенаправленных и эффективных стратегий маркетинговых кампаний, продвигая эти комбинации среди потенциально заинтересованных клиентов.
Например для кросс-продаж и дополнительных продаж, что может значительно увеличить общие продажи и прибыль.

Данные, собранные в ходе отслеживания совместно купленных продуктов, могут предоставить ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, что добавляет обосованности в управленческие решения.
Понимание предпочтений покупателей позволяет бизнесу предлагать более персонализированные и релевантные предложения, что улучшает клиентский опыт и повышает лояльность.

Стратегия выявления и рекомендации продуктов, которые часто покупаются вместе, является выигрышной как для клиентов, так и для бизнеса. Она не только улучшает клиентский опыт покупок, но и стимулирует продажи и повышает рентабельность инвестиций. Используя эту стратегию, бизнес может сделать покупки более интуитивными и релевантными для своих клиентов, одновременно повышая собственную производительность и рост.

Поэтому отчет по сочетаемости товаров - это мощный инструмент, который помогает бизнесам понимать предпочтения своих клиентов и использовать эту информацию для увеличения продаж и оптимизации ассортимента. Инвестирование времени и ресурсов в создание и анализ таких отчетов может привести к значительному улучшению бизнес-результатов.

ДЕЛАЕМ АНАЛИТИКУ ДЛЯ БИЗНЕСА

Прививаем культуру работы с данными в компании.

/ ПОЛУЧИТЕ КОНСУЛЬТАЦИЮ

Узнайте как бизнес-аналитика может оптимизировать ваш бизнес.

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.