什么是购物篮分析和点击流分析
“购物篮分析”(market basket analysis)指的是关联规则挖掘的一种特定应用,很多公司将其用于多种目的,如下所示。
- 改进行销的广泛方法——每个月应该在库存中包含什么产品或剔除什么产品。
- 普通产品与高利润或奢侈商品的交叉销售。
- 在相关类别的产品之间,考虑产品的物理或逻辑的摆放位置。
- 促销计划——通过会员卡项目来激励用户购买更多的产品。
除了购物篮分析,关联规则通常用于推荐系统和点击流分析。
许多在线服务提供商(比如Amazon和Netflix)都使用了推荐系统。推荐系统可以使用关联规则来发现相关的产品,或者识别具有相似兴趣的客户。例如,关联规则可能提示购买了商品A的顾客也购买了商品B,或者是购买商品A、B和C的那些顾客与该顾客更相似。这些发现为零售商提供了交叉销售产品的机会。
点击流分析是指分析网页浏览和用户点击产生的相关数据,这些数据储存在客户端或服务器端。Web服务器上生成的Web使用日志文件包含大量的信息,关联规则可能会提供有用的知识用于Web使用数据分析。例如,关联规则可能提示页面X的访客点击链接A、B和C的频率要比链接D、E和F高。这一观察能帮助更好地为网站访客定制和推荐网站内容。