在电商平台的运营中，理解消费者的购物行为是提升销售和优化库存的重要手段。而其中一个最经典、最有效的分析方法，就是购物篮分析（Basket Analysis）。
通过它，商家不仅能发现“谁和谁最爱一起被买”，还能精准制定产品组合策略，提升客单价，优化促销活动，轻松把“潜力搭配”变成“销量爆款”。
什么是购物篮分析？
购物篮最早来自超市：顾客推着购物篮结账时，系统会记录篮子里所有商品。通过这些数据，发现哪些商品经常一起出现，就能研究顾客购买习惯。
一个经典案例：
美国学者 Agrawal 发现啤酒和纸尿裤经常同时出现在购物篮中，后来研究得出原因： 周末奶爸们常被派去买纸尿裤，顺便带回啤酒看球赛，形成了独特的购买模式。
这种现象说明，商品背后有隐藏的搭配逻辑，而购物篮分析正是要挖掘这些潜在关系。
通过购物篮分析，商家在实际销售中，可以获得以下优势：
- 关联销售：知道“买A的人通常也会买B”，在页面推荐、下单提醒中精准推荐。
- 商品陈列优化：让高关联商品并排展示，提升页面点击率和转化。
- 捆绑促销策略：设计套餐、满减、优惠券，提高客单价。
- 库存补货联动：热销商品补货时，带动高关联商品同步备货，避免断货损失。
购物篮分析方法
要精准识别商品组合，需要关注购物篮分析的核心指标：1、支持度 2、置信度 3、提升度
1️⃣ 支持度（Support）
A+B组合出现的频率
计算公式： 支持度 = （AB共现订单量 ÷ 总订单量） × 100%
支持度越高，说明这对商品在整体订单中经常被一起购买，适合做套餐、推荐位搭配。
2️⃣ 置信度（Confidence）
买了A之后，买B的概率
计算公式： 置信度 = （AB共现订单量 ÷ A商品订单量） × 100%
适合做加购推荐、个性化营销，比如用户下单A商品时，提示“搭配B商品享受折扣”。
3️⃣ 提升度（Lift）
买了A是否大大提升了买B的概率
计算公式： 提升度 = A对B的置信度 ÷ B商品购买概率
- 提升度 >1：买A后买B的可能性比单买B大，值得重点搭配。
- 提升度 <1：搭配效果一般，不建议强推。
怎么做购物篮分析？
下面我们以某电商店铺的订单数据为例，简单3步教你进行购物篮分析！
1. 准备订单明细数据
获取店铺订单详情表，包括订单ID、商品SKU、数量等字段。
2. 计算指标
首先我们需要计算订单数的各类指标，包括总订单数、同时购买A和B订单数、分别购买A和B的订单数，然后结合在一起计算支持度、置信度、提升度。
1. 购买订单数
要计算总购买订单数，我们根据SKU进行订单数的汇总求和。
2. 计算同时购买A和B订单数
要计算同时购买A和B的订单数，就需要复制一列相同的商品类别，将两列通过「左右合并」功能合并在一起，就可以分出比如A+A、A+B、B+A等的商品组合。
将商品名称作为A商品和B商品。显然，不需要类似 A+A 的组合，因此需要将该数据过滤掉，输入函数【A商品SKU!=B商品SKU】即可。
3. 计算分别购买A和B的订单数
添加左右合并，并将合并结果「订单数」命名为「A商品订单数」，B商品同理计算。
4. 计算支持度、置信度、提升度
得到上面三个指标后，我们就可以通过公式新增列计算支持度、置信度、提升度。
支持度=同时购买A和B订单数/总购买订单数，置信度，提升度同理，就不列举了。
3. 根据指标选择最佳商品组合
完成支持度、置信度、提升度的计算后，如何实际运用这些数据？核心就是筛选出最有价值的商品搭配组合，可以参考以下几个角度：
① 支持度最高 Top10 —— 找出最常一起被购买的商品组合
这些商品组合在所有订单中出现的频次最高，说明它们本身存在强烈的消费需求，适合直接用于促销捆绑套餐或首页推荐位，提升整体销量。
举例：A商品和B商品在10000个订单中有500次一起出现，支持度为5%，表明用户有较高概率会同时购买它们。
② 置信度最高 Top10 —— 找出“一旦买A，接着也会买B”的搭配
置信度关注的是用户先买了A，再买B的可能性有多大，可以用于个性化推荐，比如在用户下单A商品时，提示“搭配B更优惠”。
举例：购买了A商品的顾客中，有80%会接着买B商品，这种强相关可以直接用于加购推荐、优惠券发放。
③ 提升度最高 Top10 —— 找出“搭配售卖效果最显著”的商品组合
提升度衡量的是：买了A之后买B，比平时单买B的概率提升了多少。提升度>1 表示A带动了B的销量，是发掘隐藏营销机会的关键，适合设计主题活动、限时组合等。
举例：某些商品单独卖销量一般，但搭配某个明星产品后销量暴涨，这类组合就值得在促销中重点使用。
总结
购物篮分析的目的在于：通过对用户消费记录数据的挖掘和分析，找出用户购买习惯的一些潜在规律，从而为用户提供他们想要的搭配或相应的组合coupon，带来客单价的提升，从而提高公司收益。
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