案例讲解：已知不同品类商品的销售额信息 ， 需分析商品销售量情况有重点的管理商品 。
分析思路：
1）计算不同品类商品累计销售额及其占比 ， 2）按照累计销售占比将品类分成几类 ， 将品类按照累计销售额占比：0-70% 1类；70%-90% 2类；90%-100% 3类3、购物篮分析 大家应该都听过这样一个经典案例：超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖 ， 原因是经过数据分析发现 ， 买尿不湿的家长以父亲居多 ， 如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒 ， 将有很大的概率购买 ， 从而提高啤酒的销售量 。
这种通过研究用户消费数据 ， 将不同商品之间进行关联 ， 并挖掘二者之间联系的分析方法 ， 就叫做商品关联分析法 ， 即购物篮分析 ， 通过「支持度」、「置信度」、「提升度」三个指标判断商品见的关联 。
支持度：是指A商品和B商品同时被购买的概率 ， 或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例 。支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性 ， 显然支持度越大 ， 关联规则越重要 。
比如今天共有10笔订单 ， 其中同时购买牛奶和面包的次数是6次 ， 那么牛奶 面包组合的支持度就是6/10=60%
置信度：指购买A之后又购买B的条件概率 ， 简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率
比如今天共有10笔订单 ， 其中购买A的次数是8 ， 同时购买A和B的次数是6 ， 则其置信度是6/8=75%
提升度：先购买A对购买B的提升作用 ， 用来判断商品组合方式是否具有实际价值 ， 是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数 ， 大于1说明该组合方式有效 ， 小于1则说明无效 。
比如今天共有10笔订单 ， 购买A的次数是8 ， 购买B的次数是6 ， 购买A B的次数是6 ， 那么提升度是0.6/（0.8*0.6）>1 ， 因此A B的组合方式是有效的
4、波士顿矩阵 波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构 。
波士顿矩阵将产品类型分为四种 ， 如下图所示：
5、转化分析 转化漏斗模型 ， 是分析用户使用某项业务时 ， 经过一系列步骤转化效果的方法 。
转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况 ， 不仅找出产品潜在问题的位置 ， 还可以定位每个环节流失用户 ， 进而定向营销促转化 。
解决哪些问题：
比如搜索商品——>浏览商品——>商品下单——>交易付款 ， 每个过程的转化率有多少？两个推广渠道带来不同的用户 ， 哪个渠道的注册转化率高？哪些客服下单转化情况最好？
1、阶段转化：对于需要进行逐级转化的平台运营 ， 首先可以通过用户转化漏斗图进行宏观的流程转化数据分析找出目前阶段最需要优化的运营环节和平台 ， 有效地进行针对性治理 ， 最终提高整体平台用户转化率 。付款转化率=付款人数/下单人数
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