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）。通过电商购物篮分析概念，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”。

一、什么是电商购物篮分析？

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，而电商购物篮分析概念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：

二、电商购物篮分析概念解析

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

三、 根据电商购物篮分析概念选择最佳商品组合

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。

四、电商购物篮分析概念总结

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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以上就是全部的电商购物篮分析概念的内容了，希望对你有帮助！