7 Wege, wie Sie mit der Warenkorbanalyse mehr Geld verdienen können
Die Warenkorbanalyse, auch Affinitätsanalyse genannt, nutztMaschinelles Lernen zur Umsatzsteigerung durch die Analyse des Kaufverhaltens der Kunden. Mit der Warenkorbanalyse können Sie große Datensätze, wie z. B. die Kaufhistorie, analysieren, um Produkte und Produktgruppen zu ermitteln, die die Kunden wahrscheinlich gemeinsam kaufen werden.
Die Warenkorbanalyse ist ein sehr wertvolles Instrument der Marketinganalyse. Das Erkennen von Zusammenhängen zwischen den Artikeln, die Menschen kaufen, bietet eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Kunden besser kennenzulernen, was Ihnen wiederum dabei hilft, Customer-Experience zu verbessern.
Bereiche, in denen die Marktkorbanalyse einen enormen Einfluss haben kann:
1. Cross-Selling
Ziel des Cross-Selling ist es, einem bestehenden Kunden ein zusätzliches Produkt oder eine Dienstleistung zu verkaufen. Die Warenkorbanalyse bewertet, ob der Kauf eines Produkts die Wahrscheinlichkeit des Kaufs anderer Produkte erhöht, so dass die Vermarkter Produkte bündeln oder andere Cross-Selling-Strategien entwickeln können.
2. Empfehlung Engines
Eine Empfehlungsmaschine schlägt Produkte vor, die den Interessen des Kunden entsprechen. Sie verwendet häufig eine Warenkorb-Analyse von Daten, wie z. B. Artikel im Warenkorb, Browsing-Verlauf und frühere Einkäufe, um verwandte Produkte zu empfehlen, die den Kunden wahrscheinlich interessieren würden.
3. Produktplatzierung
Die Identifizierung von Produkten, die häufig zusammen gekauft werden, durch eine Warenkorbanalyse hilft bei der Optimierung der Platzierung von Produkten in Geschäften, Katalogen und auf einer Website. Die Platzierung dieser zusammengehörenden Artikel in unmittelbarer Nähe erhöht den Anreiz für den Käufer, mehrere Produkte zu kaufen.
4. Affinitätsförderung
Affinity-Promotions werden auf der Grundlage der Einbeziehung verbundener Produkte entwickelt. Beispiele hierfür sind die Schaffung attraktiverer Rabattpläne, Anreize und Treueprogramme, die die Ausgaben erhöhen und die Customer-Experience verbessern.
5. Kundenverhalten
Die Verknüpfung von Käufen mit demografischen und sozioökonomischen Daten wie Alter, Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit und Einkommen kann sehr nützliche Ergebnisse für das Verständnis des Kundenverhaltens liefern. Dies hilft bei der Entwicklung von Marketingstrategien, die die Kunden in Segmente einteilen, und bei der Planung von Marketingaktivitäten, die auf die Segmente abzielen, die am ehesten auf Ihre Bemühungen reagieren.
6. Inventarverwaltung
Wenn Sie wissen, welche Artikel häufig zusammen gekauft werden, können Sie Ihren Bestand besser verwalten. So können Sie z. B. bei einer Werbeaktion Fehlbestände vermeiden, indem Sie vorhersagen, wie der Verkauf von Produkten, die mit dem Werbeartikel zusammenhängen, zunehmen wird.
7. Laden- und Website-Verkehr
Der Verkauf von Produkten mit niedriger Gewinnspanne kann den Verkauf von Produkten mit hoher Gewinnspanne fördern. Wenn Sie die Zusammenhänge verstehen, können Sie mit einem Niedrigpreisprodukt Strategien entwickeln, die die Besucherzahlen im Geschäft und auf der Website erhöhen und den Gesamtumsatz und den Gewinn steigern.
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