Satura rādītājs:
Definīcija - ko nozīmē tirgus groza analīze?
Tirgus groza analīze (MBA) ir analīzes tehnikas piemērs, ko mazumtirgotāji izmanto, lai izprastu klientu pirkšanas paradumus. To izmanto, lai noteiktu, kuras preces klienti bieži pērk kopā vai ievieto vienā grozā. Šī informācija par pirkumiem izmanto pārdošanas un mārketinga efektivitātes palielināšanai. MBA meklē produktu kombinācijas, kas bieži rodas pirkumos, un kopš elektronisko tirdzniecības vietu sistēmu ieviešanas tas tiek plaši izmantots, kas ļāva savākt milzīgu datu daudzumu.
Techopedia skaidro tirgus groza analīzi
Tirgus groza analīzē tiek izmantoti tikai darījumi ar vairāk nekā vienu preci, jo ar atsevišķiem pirkumiem saistīt nevar. Vienību saistīšana ne vienmēr norāda uz cēloni un sekām, bet vienkārši norāda uz līdzgadību. Tas nenozīmē, ka, tā kā enerģijas dzērienus un videospēles bieži pērk kopā, viens ir iemesls otra pirkšanai, bet to var saprast no informācijas, ka šo pirkumu, visticamāk, ir veicis spēlētājs (vai tam). Šādi noteikumi vai hipotēze ir jāpārbauda, un tos nevajadzētu uzskatīt par patiesību, ja vien vienumu tirdzniecībā nav teikts citādi.
Pastāv divi galvenie MBA veidi:
- Paredzamo MBA izmanto, lai klasificētu priekšmetu pirkumu, notikumu un pakalpojumu kliķes, kas lielākoties notiek secīgi.
- Diferenciālā MBA novērš lielu daudzumu nenozīmīgu rezultātu un var izraisīt ļoti padziļinātus rezultātus. Tajā tiek salīdzināta informācija par dažādiem veikaliem, demogrāfiskajiem datiem, gada sezonām, nedēļas dienām un citiem faktoriem.
MBA parasti izmanto tiešsaistes mazumtirgotāji, lai sniegtu pircējiem ieteikumus par pirkumiem. Piemēram, kad cilvēks pērk noteiktu viedtālruņa modeli, mazumtirgotājs var ieteikt citus produktus, piemēram, tālruņu futrāļus, ekrāna aizsargus, atmiņas kartes vai citus šī tālruņa piederumus. Tas ir saistīts ar biežumu, ar kādu citi patērētāji iegādājās šīs preces vienā darījumā ar tālruni.
MBA tiek izmantots arī fiziskās mazumtirdzniecības vietās. Sakarā ar aizvien sarežģītāko tirdzniecības vietu sistēmu apvienojumu ar lielo datu analītiku, veikali izmanto pirkumu datus un MBA, lai palīdzētu uzlabot veikalu izkārtojumus, lai patērētāji varētu vieglāk atrast preces, kuras bieži iegādājas kopā.
