数据化分析与客单价
数据化分析与客单价的提升
顾名思义客单价是指一名顾客在一定时期内在店内消费的总额,其中计算的公式为客单价=日均客单价*购买频次
提高客单价的主要方法是开展店内的关联营销,,关联营销是指买家多次购买组合产品的形式,进行关联营销的的方法主要有进行关联营销、基于产品功能的互补性进行关联营销、基于人群的从众心理和羊群效应来进行关联营销,但是要把握三个原则:推荐多了等于吗,没有推荐,推荐的有效性需要通过数字来衡量,类目不同,推荐的方式也应该不一样
至于产品之间是否适合进行关联推荐主要有三个指标第一支持度:在所有的买家中同时买了A产品又买了产品B的买家的百分比。 第二:置信度:在买了A产品的买家中又买了B 产品的买家。 第三:提升度:支持度/置信度
通过分析了某种产品是否适合进行关联销售后我们还需要分析客单价的价格分布,通过分析价格的分布来得出应该选择怎样的关联产品和怎样定价,当然进行目标人群覆盖一个更重要的作用应该是锁定目标人群的覆盖,目标人群的覆盖主要是微观人群的覆盖和宏观人群的覆盖。,通过判断产品的覆盖程度来区分产品应该采取什么样的策略。
当然一个产品的关联销售在一定时候可以借鉴明星店铺的组合方式,但是也不应该前篇一律,因为每个店铺都有自己不同的人群分布和价格分布,在店铺不同的发展阶段和不同的类目要求需要制定不
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