Кластерный анализ товарных групп для формирования меню верхнего уровня
Прогнозирование продаж Исторические данные о ежедневных продажах в разрезе поставщиков, издательств и категорий товаров были использованы для обучения модели Microsoft Time Series, предназначенной для прогнозирования временных рядов. Ошибки прогноза, формируемого в течение 4 месяцев, с горизонтом в 2 недели составляла в среднем 7% в день, 4% в неделю, что было адекватно бизнес-требованиям заказчика. Полученные прогнозы позволили более точно планировать движение наличных средств. Оптимизация объемов закупок определенных категорий товара у определенных издательств на основании прогнозов их продаж позволило уменьшить оперативные затраты на дозакупку товаров на 12%. Помимо прогнозирования, результаты анализа выявили якровыраженную недельную периодичность в продажах в разрезах некоторых категорий товаров. Так, пики продаж беллетристики приходятся на пятницу, учебной литературы - на середину недели, научно-популярной - на начало недели. Это знание можно конвертировать в прибыль, если в различные дни недели "выдвигать" на первые страницы торговой площадки книги соответствующих категорий. Правила для совместно покупаемых товаров Методом ассоциативных правил были проанализированы товары и товарные группы, совместно, входящие в одну транзакцию (один заказ). Ассоциативный анализ ("анализ рыночных корзин") совместного вхождения книжных наименований в один заказ выявил: Правило вхождения книг одного и того же автора в один заказ. Таким образом, для увеличения объема продаж, при заказе посетителем сайта какой-либо книги следует предлагать ему все имеющиеся в наличии книги того же автора. Правило совместных покупок детских книг в одном заказе. Этот факт привел к выделению детской литературы в отдельную группу, что увеличило продажи книг этой группы на 7,5%. Правило совместных покупок эзотерической литературы. Этот факт привел к рекомендации о выделении книг о "правильном питании", "личном совершенствовании" и т.д. в отдельную группу. Ассоциативный анализ правил совместного вхождения товарных групп в один заказ не выявил значимых и достоверных правил по вхождению товаров разных групп в один заказ, что говорит о, в принципе, адекватном существующем разбиении книг на группы. Кластерный анализ товарных групп для формирования меню верхнего уровня Заказчиком была сформулирована задача по формированию классификатора товарных групп верхнего уровня - товарных категорий. Для этой цели был проведен кластерный анализ заказов с точки зрения входящих в них товарных групп. В результате анализа было выявлено 5 категорий заказов с точки зрения входящих в них групп товаров: Это разбиение привело к рекомендациям по тематической группировке этих товарных групп в категории верхнего уровня для удобства навигации пользователей интернет магазина.
Популярное: Почему стероиды повышают давление?: Основных причин три... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (347)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |