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电商MBR分析：从策略到实施

MBR（Market Basket Analysis）是数据挖掘中的一种技术，也就是从大量数据中筛选出频繁出现某些商品的组合，并据此进行相关性分析，以此为基础制定商业策略。下面从策略层面和实施层面分析MBR在电商中的应用。

一、策略层面

1. 销售商品组合

电商网站的商品种类非常多，面对用户的消费需求，如何制定最佳的销售组合是每个电商经营者都需要思考的问题。通过对用户的消费行为进行分析，可以发现一些关联的商品组合，如夏季热卖的搭配商品等，以此提高商品的销量。

2. 跨品类营销

跨品类营销可以帮助电商网站提高用户的转化率。通过对用户购物行为的分析，我们可以发现用户购买某一类商品的同时会购买另外一类商品。例如，购买婴儿用品的用户，可能会同时购买儿童玩具，制定跨品类推广策略可以满足用户的多重需求。

3. 用户画像

借助MBR技术，可以实现对用户的画像分析。通过对用户购物行为的监测，可以收集到该用户的购买历史、偏好、收货地址、支付方式等信息。通过对这些信息的整理和分析，可以建立用户画像。对于电商企业来说，建立准确的用户画像可以帮助了解用户的需求和习惯，为电商网站提供合适的商品和服务。

二、实施层面

1. 数据预处理

由于电商网站的商品数目往往非常大，针对所有商品进行关联分析是不现实的。因此，需要进行数据预处理，选择热门商品进行MBR分析。根据用户的消费时间、地点和商品信息等筛选出具有代表性、应用性强的数据。

2. 关联度计算

关联度是MBR分析的核心。通过Apriori算法来计算商品之间的关联度，即商品的共现频率。计算关联度需要考虑到支持度和置信度两个指标。支持度用于计算销售组合在总订单中出现的概率，置信度用于表示该销售组合中某个商品出现的条件概率。

3. 信息展示

MBR分析的结果需要以可视化的方式呈现。在电商网站中，可以通过推荐系统将与用户购物记录相关联的商品推荐给用户。这种个性化推荐不仅可以提高用户的购买欲望，也可以提高电商网站的转化率。

MBR分析是电商企业进行数据挖掘的重要手段，不仅可以为电商网站提供依据用户需求的商品组合和跨品类营销策略，也可以对用户偏好进行精细化营销，提高电商网站的转化率和销售额。

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