關連購買(併買分析) 的大數據分析案例 " Association rule"

       "關聯購買"  自從 "啤酒與尿布" 的故事被挖掘出後，併買分析一直是很值得探討的大數據分析手法之一。

    事實上，「關連規則」(Association rule) 是統計學上在營銷方面運用之一，拜大數據(Big Data) 遂漸被重視之賜，再度被重新包裝上市。


     首先，本案例可依各種面向來的看分析，重點在於分析所下的定義及註解，這樣對分析才能作出價值貢獻。


案例 :  「生鮮與家電的併買分析」

     經營生鮮食品為主的泉連超市與專賣家電的泉連電器為一個商場的兩個部門共同在一賣場出現，在一個年度所呈現的顧客人數有三種分群。

1. 曾在 "超市" 購買的人數 : 243,590 人
2. 曾在 "電器" 購買的人數 : 128,573人
3. 併買人數 : 118,205人  (同時在 "生鮮" 及 "電器" 購買的人數)
4. 若以不重覆購買人數總和來看：則 1 + 2 的總人數為 : 253,598 人

就構成了下面這張「併買關係圖」。

   這時我們加以細部分析：

一、支撐度 (Support) : 單一分類(或單品)在全體購買人數所得到的佔比；

      有人用 "支持度" 來表示，但作為描述全體顧客中，支持著任一家業者的購買顧客我們寧可以「支撐度」來表示，例如稱之為「泉連超市支撐者」這比較合理解釋有多少人是泉連超市的愛用者，而這批顧客也確實支撐著泉連超市的全部業績。

‧泉連超市的支撐度 : (243,590 / 253,598) * 100%  = 96.05%

‧泉連電器的支撐度 : (128,573 / 253,598) * 100%  = 50.70% 

‧泉連超市的「併買支撐度」 : (118,205 / 253,598) * 100%  = 46.61%

    分析：這樣的例子說明一個事實 : 支撐泉連超市的顧客佔去了整體賣場的 96% ，所以這個客群是以超市為主的，只要超市一辦活動幾乎是對全體顧客產生影响力。

   而泉連電器的顧客佔全體顧客的 50.70% 則只佔一半，所以泉連電器一辦法動只能吸引全體顧客的半數。

   若要進行組合促銷(超市結合電器一起合辦共同促銷)，事實上，比較有可能引起興趣的是 46.61% 的顧客。

   那每次想活動時，都要把這樣的比例放在腦海中去思考效益。

二、併買度 (Confidence ) : 以單一項目看併買顧客數對此項目的佔比；

    例如泉連超市的顧客中，曾同時購買泉連超市及泉連電器的顧客，佔泉連超市的比率。

      泉連超市的併買率 = 併買人數 / 泉連超市總人數 = 118,205 / 243,590 = 48.53%

     分析：在泉連超市所有的24.3萬顧客中，有近於11.8萬人會同到泉連電器購買 , 這就是超市與電器二者的併買率高達 48.53% ，雖然併買人數已接近半數，但基於仍應從其它因素來看是否泉連電器帶來泉連超市的業績優勢，起到槓桿作用否則只是因為泉連超市的實力而帶來電器的連帶銷售，事實上 , 電器並沒有替超市帶來好處。

三、昇降值 (Lift ; 併買指數) : 立即判斷是否發生「併買效應」的指數；

  泉連超市的昇降值 : 泉連超市併買度 / 泉連電器的支撐度
                                = 118,205 / 243,590 /  (118,205 / 253,598) * 100%
                                = 48.53% / 50.7%
                                = 0.95

 分析：併買「昇降值」是評估有利於泉連超市的併買效益的指標所在，可以一眼看出作為關連購買對象的電器是否為超市帶來好的購買關連 ?

    從這個例子來看 , 泉連電器所帶來泉連超市的連帶購買影响並沒有起了絕對刺激作用，理由是昇降值並未超過 1  (電器併買度沒有超過電器的支撐度1倍) 也就是說 : 並非泉連電器購買的人數都有到泉連超市購買。那些到泉連電器有併買行為的顧客就算沒有泉連電器的產品或服務也一定會到泉連超市消費。


   關連購買的判斷 :  看併買度或許可以看到客體商品對主體商品引起有效的關連購買，但昇降值才能真正看到影响關連購買的影响幅度。這在營銷決策時無疑是有利的助益。整體上，我們可以從這三個構面來整體評估：



支撐度：46.61%

由於支撐度介於中間 ，屬於 (低) 的範圍，因此 , 對全體顧客影响屬於有影响但偏小的考量。

併買度：48.35%

併買度也介於中間，有做組合商品或聯合銷售則對顧客算是提供一種服務。

昇降值：0.95

CRM 案例研究六 --- M 累計消費金額(Monetary) 檢視全年度顧客購買力的動態

M 累計消費金額 (Monetary) 找出富裕性開發顧客的購買力

從「指定期間」歸納顧客屬於那一個「累計消費金額」的等級以統計各等級(Rank)之人數及佔比。以審視顧客購買力增減情形，開發出顧客的忠誠度。

下圖是將顧的累計購買客區分為7 個等級 (Rank) ，在指定期間內(本例為1年)依累計的購買金額歸納到適當的等級中。

1.) 從「人數」的分布看出 1,000 ~ 5,000 之間是單一等級最多的客層佔了3萬2千多人屬於低消族群(從一年間來看)但在人數上確表達一個臨時性、長期低消的客層；1萬至5萬及5萬至10萬的兩個等級，各有1萬2千多人以上，在業績上提供了一個中堅的支持客層。

3). 在客層與層間的移動：如果在一個年間來看，5千~1萬的客層(第3級)，跟1萬~5萬的客層(第4級)人數及消費性其實很接近，如果在販促活動的設計上，要把第4級的顧客朝第3級的誘昇是有可能的。

2). 找出行銷資源的重點：如果這是一個年度的整體顧客的購買力表現，難免要想到零售業的法則，即百分之二十的顧客貢獻了百分之八十的業績；我們可以試算一下這理論，首先將下表的「金額佔比%」從上往下累加 27%+12.9%+35.3%+12.1= 87.3%，得到這個年度的總業績的 87.3%，是由第1到第4的客層所提供，再把這4個客層的「人數」相加 791+1,338+12,462+12,239=26,830人，相當於佔年度總人數的 38%；我們可以下這樣的結論 : 百分之三十八的顧客提供了百分之八十七點三的業績貢獻。

下表是年度間的比較，看到2011年的跟2010年的七個客層顧客的總人數有大幅成長，在經營上當然是很好的現象。從各階層的人數、消費額合計上來看也是隨著人數增加而各有小幅增減；不過，從兩個年度人數、金額佔比%的分佈情形來看，在各客層的分佈是沒有太大的變化的也就是說這個店的客層結構是沒有太大的變化，這也可能是營業項目的特色，若沒有結構性的改變是不會改變這樣的顧客層結構。

以消費額的等級分析，做市場區隔以展開策略行銷，即區隔(Segmentation)、目標(Targeting)、及定位(Positioning) 三個步驟。

CRM 案例研究五 --- F 來店頻度(Frequency) 檢視全年度顧客提昇來館消費的動態

F 來店頻度 (Frequency) 有趣的顧客親密度

  來店頻度是看顧客在本店購買的頻繁性，也就是顧客對這家店的親密度。通常，從「指定期間」歸納顧客屬於那一個「來店消費次數」的等級以統計各等級(Rank)之人數及佔比。以審視顧客來店頻度增減情形，可掌握顧客忠誠度及進行喚醒活動。

下圖是以 1次 到 7 次七個等級 (Rank) 來歸納一年中的 7萬1千4百多顧客分佈在那一個等級。
1.) 顯然 1 次以上的顧客，高達4萬人，超過一年總顧客數的一半。如何將這批顧客激勵他(她)們多來店一次 ? 那就提昇一倍的來店購物次數了(四萬人次)。

2). 7 次以上的顧客達 3,565人，事實上，其中也有比7次更多的來店次數 (表中顯示有顧客最多購買次數高達 55 次)，只是在設定 F 基準時暫定為 7 次，因此把7次以上的顧客統籌歸納到這個等級，事實上，其中不乏本店的粉絲，可以仔細去挖掘他(她)們喜歡這家店的風格是什麼 ? 吸引他(她)們的特色是什麼 ? 而加以宣傳、強調這個特性。

(註：本表期間為2011年1月1日至12月31日止)

  下表是與去年同期比較，檢視各期間來客人數增減情形及佔比。 從最右邊的比較數字可以看出每一個等級都呈現正成長，而 2011年的71,482人要比2010年的61,157人多出10,325人。不僅總體來客數增加了，而各等級的來客數也都有增加，更要的是各等級的顧客數佔比幾乎沒有太大的變動，那就是這兩年的顧客結構是相近的，但唯一無法從這張表看出來的是這兩年的顧有多少是相同的客群 (同一批顧客) ，當然，這可以從矩陣分析來審視，在此不表。

CRM 案例研究四 --- R 近來店日 (Recency) 檢視全年度顧客提昇來館消費的動態

R近來店日 (Recency) 檢視顧客的主角要素

 ---  從「指定R日」倒推顧客最後來店消費之人數及其所代表之消費額合計以審視漸漸流失顧客的情形，可進行有效的顧客喚醒活動。   

一個實體零售賣場也好或一個網購店也好，檢視顧客對這個店的新鮮度通常以最近來店日(最後購買日) 最能檢視顧客的忠諴度，由於實驗檢證的結果顧客對於最近走訪過的商店及購買過的商品，有著最強烈的印象，好像看過情境殘存在腦海中一般。

   

   因此，以「最近來店日」來看全年度的顧客可思考下列幾點：

1). ７ 天～３個月內的等級的客顧人數，可看出每週平均有購物的來客數維持在 2,300人左右。

2). 超過３個月～半年的客數，是否消費已被滿足 ? 是否要在吸引喚回這些應該產生新需求的顧客。

3). 曾經購買的顧客超過半年以上沒再來購買的顧客，是不是超過全年的佔比太多 ? 可以做昇等喚回。

(註：本表的 R 日是指 2011年12月31日)

  當然，這是一個年度回顧檢視，但零售業的趨勢是永遠追求成長的，否則就無法維持經濟的成長。所以，跟去年同期做一個比較是必要的；我們可以從下列的圖示看到成長情況：

1). 幾乎各個等級( 7日、14日...到 90日) 都呈現正成長情況、而且可看到成長比例。

2). 三個月到半年間的來客數，是呈現 -372 的，那就要找出那段時間究竟發生什麼事 ?

     以這張圖表來看，分析製表期間應該是在 2010年1月1日 ～ 12月31日及2011年的1月1日 ～ 12月31日，那最後的日期是 12月31日，則出現 -372人的 180日這個等級相當於2011年比2010年的7月、8月、9月三個月共少了372人，那就很容易找出是什麼原因了。再從天氣、活動、社會環境去思考影响的因素。

緊密粘住顧客的策略

  ○ 顧客策略的基本思考模式：

  在收集、分析顧客資料的運用時，首先要考量到我們所掌握的顧客消費資訊：「並非只透過以往購買當下的情況來分析顧客」而且只求「實現 ”滿足” 優良顧客的方式」， 需以「認識顧客」 → 「了解顧客」 → 「待客後顧客購買」 → 「分析購買顧客」 → 「追蹤顧客的立場」， 提供給顧客更高的價值。

○ 找出主要課題與確立策略

    所有顧客策略的目的皆是為提升業績・利潤。 為了配合達到這個目的，可以運用多樣的手法，販賣促進、銷售員的推銷能力、櫃位上的商品陳列、與 MD 的連動。 

    一般而言、提到賣場的「提昇業績」不外兩個關鍵重點：一是「提高客單價」、一是「增增加來客數」為了達到這兩個策略，可以發展出各項積極的改善方針：

○ 顧客策略的確立

  在「增加來客數」方面的努力，為提升業績、利潤，必須確立：未來對於哪些顧客做哪些事是最適當的？  （例如：提升顧客回流率、開發新顧客‧‧‧ etc ） 

  積極的手法上，在已購顧客的努力上，努力使顧客持續購買是 CRM 的主要工作，從顧客的分析去找出常客並刺激顧客購買頻率。從分析得知「頂級顧客」通常佔掉了所有顧客的20%~30% 但所創造貢獻度大多高達 80% ；因此，從首購顧客遂漸提昇為持續客、將持續客提昇為優良客(頂級客) 是採用 CRM 的主要目的。

運用 CRM 分配最佳化行銷資源

   行銷資源總是不夠，不論公司規模有多大，在營運過程中顧客的累積總是愈來愈多，在一般跟顧客溝通時的手法，不外經由廣播媒體(電視、CCTV、地方廣播電台)、網路資源(官網、APP、KIOSK、電子報...)、DM廣告信、電話行銷、專人服務、直接導購服務等。所有可採行的溝通媒介都要投入可觀的行銷費用，這都會撥削掉大量的成本，使獲利降低。

    若沒有經過有效的顧客關係管理，無法合理分配行銷資源，與最俱貢獻度的顧客溝通，所以「合理分配行銷資源」是 CRM 系統的主要用途之一。

    通常，企業經營時對顧客的經營不外「招募」、「維持」、「激勵」三個方式，但若對一群巨量顧客(所謂 mass market )，則不論採取那一項行銷作為，都屬於資源的浪費。因此對顧客可以經由分等而採取不同作為。例如：最上位的顧客採取【維繋顧客】的作為是最優先的行銷作業等級可以發行好的 DM 提供活動的內容，而次要的行銷作業如【激勵促銷辦法】則並非經常提出的只要提供優良服務品質就可讓顧客感受尊貴便利的服務、至於【招募顧客】的行銷作業可以說完全不需要了。

    其次，中間等級、普通等級的顧客則行銷作為也會跟著調整行銷作為的優先順序，如此就能有調節資源的效益。  

   顧客價值 也是運用 CRM 的依循的主要依據，在實質行銷時與顧客溝通的途徑方面，可以價值分等，來決定與顧客溝通的方式，例如在顧客價值屬於「無效益」的顧客群，在顧客資料處理方面應採取 " 剝離 " 的處理 (不納入實際溝通對象中)，此批顧客群由於效益很低而且可能由於廣度分佈大而無法聚焦大最好採取 "大眾媒體" 來溝通(如電視、電台廣播、電子信、官網、簡訊...等)來傳達促銷訊息；

    對「邊緣顧客」則應該設法擴大溝通效益並降低成本的方式 (如網路電子信、紙本廣告信郵寄方式)、而處於「成長期顧客群」的溝通手法則適宜溢注成本 (如紙本 DM、專人電話連繫、客服專員直接對應服務...等)；而對貢獻度最高的「上位顧客」為了維持顧客的良好服務關係則投入必要的成本是極其應該的，因此較高成本的電話行銷、專人服務、直接對應等是對顧客價值最大的顧客所必需採取的顧客固定化作業。

     "怎麼做"也就是行銷實用的策略的作出顧客分等，經由 CRM 將顧客的累積消費資料作出顧客價值分等，是 CRM 系統最主要的功能，但如果只是單純的將顧客區分為很有價值或普通價值、最低價值只是幫顧客群貼上標籤並不能轉換為決策及執行行銷方法的指導參考。因此，在做顧客等級割時，要能將顧客消費歷史資料的分析轉換為對未來的購買動向預測；也要能突破只看顧客對營業額的貢獻提昇為檢討出獲利面的區分。這是採取非線性資料分析模型來管理顧客的終身價值 (Life Time Value) 最有效益的方式。

                   。分析過去      →    預測未來

                   。營業額分析  →    獲利分析

       另外，顧客需求面的分析也是顧客分等展開角度思維，從顧客分等中企業可以自資料等級所代表的表現的顧客需求深入到理解背後所代表的更精確的、真正的顧客需求。由每一行銷檔期的分析中所代表顧客在每一波的活動中的反應。

     大量分析的最終目的除了分析顧客的需求得到滿足外，其最後仍必需連結至經營上的效益產生：顧客價值提昇、維持保有顧客、企業獲利。

CRM 的 「 Z 字圖」 --- 品牌力的檢視

  由於 CRM 的數據含蓋了顧客、品牌或單品的大量累積資料，因此，不單單可從顧客的購買習性來運算分析，也可以由商品或品牌的被購買資訊來反推「品牌的成長趨勢」。

  那 Z 字圖無疑是我們常用的好工具，下面這個例子以品牌為主要的分析對象，主要是藉由對象象品牌移動業績合計的推移，根據「最近十二個月業績移動合計」的推移，來觀察銷售狀況的變動。

    首先，將品牌的月銷售數據收集兩年以上，才可看出業績的成長趨勢，計算法如下原則：
STEP 1.統計去年及今年二年之間，每個月的銷貨業績推移 STEP 2.統計今年間每個月的銷貨累積額 STEP 3.統計今年間每個月，包含當月的過去十二個月之銷貨移動總額

   STEP 4.在圖表緃軸標銷貨額、橫軸表月份    STEP 5.標上今年各月銷貨額    STEP 6.各月累積銷貨額    STEP 7.標上各月移動總額

  最後, 順利推算出品牌的實力，從底下的圖來看歷年的成長是有直接效益的。

  這張圖，可以明確看出向上發展的仰角，是處於成長顛峰期，顧客大幅成長。

  這張圖可看出，過一年高度成長之後，成長曲線趨於平緩屬於近入穩定成長期。