В условиях жесткой конкуренции и продажи во-многом идентичных продуктов владельцам бизнеса крайне важно учитывать такие показатели, как LTV, вероятность совместной продажи продуктов (up-sell, апселл) и наличие продуманной системы рекомендаций.
Понимание и использование вероятностей совместных продаж для бизнеса крайне важно, поскольку они позволяют максимизировать доход и создать персонализированный клиентский опыт. Понимая, какие продукты или услуги с большей вероятностью будут куплены вместе, вы можете стратегически продвигать и комплектовать эти товары на сайте, приложении или в оффлайн-магазине с целью роста продаж и выручки.
Например, если ваши данные показывают, что клиенты, приобретающие ноутбук, скорее всего, купят и сумку для ноутбука, вы можете продвигать специальные предложения на комбинации ноутбука и сумки, чтобы привлечь клиентов к совершению дополнительных покупок. Это не только увеличит вашу прибыль, но и повысит удовлетворенность клиентов за счет предоставления им актуальных предложений, отвечающих их потребностям.
Кроме того, анализ вероятности совместных продаж помогает выявить потенциальные пробелы в предложениях продукции или области, требующих улучшений. Вложение времени и усилий в изучение этой информации может дать вашему бизнесу конкурентное преимущество и способствовать долгосрочной лояльности клиентов.
Благодаря техникам Data Science, языку Python и таким мощным библиотекам, как Pandas и NumPy, рассчитать вероятность совместных продаж и построить простую систему рекомендаций сегодня несложно. Если у вас есть данные о транзакциях клиентов, вы можете загрузить эти данные и погрузиться в увлекательный мир анализа рыночной корзины.
В этой статье я покажу вам пример кода на Python и Pandas, который позволяет рассчитать вероятности апселлинга товаров и пример простой рекомендательной системы на этих данных.
