这是一场发生在货架上的战争，无论是针对传统零售卖场还是针对电子商务网店，商品的命运决定了主人们的命运，于是也就有了成功的商人、失败的商人；同样有了人头涌动、生意兴隆的商店，也有了门可罗雀、生意惨淡的商店。这一幕在茫茫商海之中不断上演、永不间断。

　　不同的商品决定了不同的商店命运，这点很好理解。可都是开在相同位置的商店、相同风格的网站，卖的是同样的商品、甚至销售价格也差不多，为什么有的能够活得好好的，有的却每况愈下，最终落得凄凉倒闭的结局？

　　成功的总结千姿百态，失败的教训不一而足，然而，很少有人能够意识到——购物篮里有乾坤。



商品间神奇的关联关系

　　不管是传统的零售卖场，还是新兴的电子商务，都要通过各种销售手段，将商店内的商品更多地销售出去，从而使企业获得更好的收益，这才是商店的生存之道。

　　要想多卖点商品，主要的销售手段有两种：一种是大规模增加来商店的客户群体，让更多的客户购买商品；一种是提高每个客户购买商品的数量或购物金额，从而达到增加商品销售的目的。这两种主要的销售手段，对于传统的零售卖场和新兴的电子商务，并无本质上的区别。

要想大规模增加商店的客户数量，不是件容易的事情，任何一家商店，其客户群体数量终将会稳定下来。在稳定的客户数量前提下，提升商店的销售业绩，按照零售业的说法，就是要“提升客单价”，让客户手中的购物篮（或者是购物车）中的商品数量更多、购买金额更大。

　　我们举一个传统零售业的例子：同样是1万平方米左右的大卖场，沃尔玛、家乐福等外资卖场，平均客单价可以达到80~100元/人；好又多、乐购等台资企业可以达到60～70元/人；而本地普通大卖场一般只有30~40元/人。因此在相同的客户数量前提下，本地普通的零售企业就会丧失50%的销售业绩，经营业绩的差距由此产生。

要想提升客单价，就要想方设法让客户买更多的商品，这里就要提到零售业“啤酒与尿布”的故事。

　　沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。原来，年轻的父亲前去超市购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。

　　沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物。而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很多的销售收入。

　　沃尔玛“啤酒与尿布”的故事产生至今有十余年之久了，它实际上向我们揭示了零售卖场中一个全新的管理理念，即商品之间是具有关联关系的，发现并利用这些商品之间的关联关系，可以在无法大幅增加门店客户数的前提下，通过增加购物篮中的商品数量达到增加销售额的目的，从而获得更大的经营收益。

　　“啤酒与尿布”的故事同样揭示了零售卖场另一个全新的经营理念，即客户手中的购物篮比单个商品的销售更关键，因为客户手中的购物篮隐藏着“潜规则”，可以揭示客户的购买目的、消费需求是什么，而单个商品销售业绩却做不到这一点。

　　尽管这个故事产生于传统的零售业，但是对于电子商务来说，“啤酒与尿布”的故事同样适用，电子商务也可以通过商品之间的关联关系、提升客户在网站中“放入”购物车的商品数量，从而达到提升网站销售业绩的目的。

　　因此只要零售业依然存在，不管是通过货架还是通过网页销售途径，“啤酒与尿布”的故事永远不会过时。

　　商品销售的冲刺只是短期行为，而零售企业的生命力取决于一只小小的购物篮。购物篮体现了客户的真实消费需求和购物行为，每一只购物篮里都蕴藏着太多的客户信息和关联销售的“潜规则”。事实上，当电子商务开始逐步成为零售业的新兴力量之际，通过电子商务系统的检测，这些宝贵的客户信息与“潜规则”的价值便逐步显现出来。

　　零售业的宗旨是服务客户，传统零售与电子商务的管理核心都应该是以购物篮为中心的顾客经营模式，关注购物篮可以使商场和网站随时掌握客户的消费动向，从而使销售始终与客户保持一致。



寻找商品间的潜规则
　　要想利用商品之间的关联关系提升销售业绩，首先要解决的问题，就是要发现“啤酒”与“尿布”之间的关联关系。由于这些关联关系往往隐藏在数量庞大的商品群后面，平常我们无法发现，因此也称之为商品之间的“暗恋关系”。

　　将“暗恋关系”公开化

　　发现商品之间关联关系的方法，零售业称为商品关联分析，由于分析的对象是客户手中的购物篮，因此也称为购物篮分析。

　　传统零售的购物篮分析，是通过POS机收集的客户购物数据，找出哪些商品经常出现在同一个购物篮中。如果发现啤酒与尿布出现在同一个购物篮的概率比较高，就可以认为啤酒与尿布之间具有关联关系。这样就可以提示卖场的管理者，将原本看上去不搭界的啤酒与尿布两种商品陈列在一起，或者捆绑在一起促销，使这种“暗恋关系”起到促进销售的作用。在这种情况下值得将这种商品之间的“暗恋关系”公开化，发扬光大，使更多的“啤酒与尿布”出现在客户的购物篮中，这是传统零售业购物篮分析的基本思路。

　　对于传统零售业来说，要想进行商品的购物篮分析，需要采取一定的数据分析手段，因此一些中小零售企业对于发现商品之间的关联关系只能是“可望不可及”，我们也只能从沃尔玛等国际零售巨头的卖场中，听到“啤酒与尿布”的故事。

　　在传统零售业中就出现了一个特殊的行业：客户跟踪调查。这些跟踪调查人员通过在卖场中对具体的客户购物行为进行跟踪、记录，从而了解客户的购买行为，但是这样的调查结果过于片面。于是在美国沃尔玛超市中出现了在客户的购物篮安装跟踪器（RFID）,自动跟踪客户的行走路线，从而了解客户在卖场中经过了哪些柜台，在哪些柜台前停留了。

　　跟踪客户动线图

　　在零售业中，客户在卖场中的行走路线称为客户动线图，通过分析客户在卖场中的动线图，从而达到了解客户消费行为的目的。在传统零售行业，要想了解客户的动线图不是一件容易的事情。

　　对购物篮中的商品进行分析，毕竟是一种“事后诸葛亮”的做法，只能找到客户已经放到购物篮中的商品，而那些被客户放弃的商品，在传统零售业中是很难发现的。

　　比如在上海地区的超市中，发现三得利啤酒与帮宝适尿布之间具有关联关系，但是卖场中啤酒的品种有不下20个，尿布的品种不下10种，为什么其他品种之间不具有关联关系？这些商品中哪些是客户根本就不屑一顾？哪些商品是客户拿起来又放下了？

　　这些问题在传统零售业中无法得到满意的答案，但是电子商务就不同了。

　　电子商务尽管出现时间并不长，但是其主要的销售手段是通过网站进行商品销售，收集客户的购物篮销售数据非常容易。因此可以轻松地对客户手中的购物篮进行分析，并马上找出商品之间可能存在关联关系，基本上可以做到客户的销售订单刚刚完成，商品之间的关联关系就马上体现出来。而不是像传统零售业，只能做到事后统计。

　因此对于电子商务的商品销售来说，无论网站的大小，找到商品之间的关联关系是一件容易的事情。而且电子商务可以通过这种独特的网页销售方式，找到一些传统零售业无法发现的一些销售规律。

　　只要客户上网浏览商品销售页面，网站立刻可以了解到客户浏览了哪些商品页面；仔细观看了哪些商品的介绍；看了哪些商品的价格；放弃了哪些商品；最终客户又选择了哪些商品。这样电子商务网站不仅仅可以了解到客户的最终购物篮，而且可以轻松地了解到客户在卖场中的动线图，从而了解到客户真正的购物行为、消费层次、购买目的是什么。

　　通过客户在网站的页面浏览记录，可以揭示客户的行走路线；通过客户在网站的单个商品浏览痕迹，可以揭示客户对于哪些具体商品比较感兴趣；通过客户的商品浏览记录，可以组合出客户的消费趋势，大致可以猜出客户购买行为，以及放弃商品的原因。

　　这些是传统商业无法做到的。很多网站已经充分利用了这一优势，对客户的消费数据进行了详细的记录，并根据其他客户的消费习惯，总结商品之间的关联关系，并向购买同类商品的客户推荐关联商品。

　　关联商品的推荐

　　我们在电子商务网站浏览商品信息时，网站一般会出现“购买本商品顾客还购买了XXX”，以及“浏览本商品的顾客还浏览了XXX”，有的网站甚至会出现“根据您的浏览历史，向您推荐XXX”。

　　这里实际上涉及了关联商品的三个层面，这三个层面都是向客户推荐一些相关商品，希望客户购买，从而达到提高客单价、扩大销售的目的，但是这三个层面对于传统零售业、电子商务确实具有很大的差别。

　　第一个层面：“购买本商品顾客还购买了XXX。”这是商品关联层面，网站根据商品的销售记录，告诉客户与本商品具有关联关系的商品有哪些，希望客户同时购买推荐的商品。这一层面是我们在传统卖场中看到的“啤酒与尿布”故事的延续，也是沃尔玛等传统大卖场常用的销售手段。应该说这些网站从传统零售业学习了关联商品的基本知识，并成功地运用到销售过程中。
　　第二个层面：“浏览本商品的顾客还浏览了XXX。”这里根据客户在网站的浏览记录，并根据其他客户的浏览习惯，告诉客户对于本商品感兴趣的客户可能会对另外一些商品感兴趣，同样也达到形成关联购买的目的。但是这种做法只有电子商务才可以做到，而传统零售对于这种营销手段只能是望而兴叹。传统零售业无法了解每个客户在卖场中的行走路线（客户动线图），更无法了解到每个客户在卖场中在哪些商品前停留了，拿起了哪些商品又放下了。对于每个客户的网页浏览记录进行跟踪及分析，是电子商务的优势。

　　第三个层面：“根据您的浏览历史，向您推荐XXX。”这个层面与第二个层面类似，也是电子商务网站根据以往的客户浏览记录，向客户推荐具有关联关系的商品，这一层面也是传统零售业无法做到的。

　　商品之间的“暗恋关系”隐藏在客户手中的购物篮里，通过分析客户手中的购物篮，可以找到商品之间的关联关系，这是传统零售业掌握商品关联关系的基本方法。但是要想了解客户在卖场中的真实购买行为，却不是一件容易的事情。而对于电子商务来说，不仅可以了解购物篮中商品之间的关联关系，还可以根据客户在网站的浏览记录，了解到客户在购买过程中的心理变化，从而掌握消费者的真实需求。



购物篮的误区与挑战

　　消费者需求千变万化，而区域、时间、气候和人群的不同，更决定消费习惯的千差万别。无论是传统卖场还是电子商务，在从事综合性零售经营的时候，购物篮分析都是可以创造神话的法宝。购物篮的分析和应用是神奇的，然而，无论是在传统零售领域，还是在电子商务领域，这种神奇的工具也有自己的特殊局限。

　　切片面包卖给了谁

　　日本某地区海滨的7-11便利店开业之后，根据门店POS机销售数据分析，该门店经常在周末上午会出现切片面包脱销的情况。按照常规的购物篮及消费者行为分析，并结合其他7-11门店的经验，可以认为这些切片面包是被到海滨旅游的人士买去，或者是家庭买给小孩当做早餐。依据标准的提升购物篮做法，7-11便利店总部应该丰富这家门店的切片面包品种，提升档次，甚至要按照商品交叉销售的模式，补充与切片面包具有相关性的果酱、火腿肠、黄油等商品。这一切做法看起来顺理成章，只要把商品补充到门店，必将全面提升该门店切片面包及相关商品的整体销售额。

　　但是当总经理派人开车到门店观察时，却发现这个门店的切片面包是被钓鱼者买去作为钓鱼饵料使用的。

　　这个发现让总店的人员吃了一惊，因此对于这个门店的面包品类策略，应该调整为低档、低价切片面包，而不是相反，否则会出现切片面包及相关商品滞销的困境。为此该地区的7-11便利店特地开发了做钓鱼诱饵的廉价切片面包，从而满足了周末钓鱼者的需求。

　　切片面包虽然是一个成功案例，但是从中不难看出购物篮分析也会对消费行为产生错误的判断。在购物篮数据分析的实践中，这种误差肯定是无法避免的。购物篮分析技术属于对消费行为的逆向分解，在分析过程中难免与消费行为的原始驱动存在差别，从而使结果与预期背道而驰。

　　因此，单纯依靠购物篮数据分析是站不住脚的，必须结合现场观察，对数据进行实际验证，并对分析模型不断进行修正，才可以使购物篮数据分析项目可以“善始善终”。尽管现在有大量的IT技术手段可以使用，但是任何时候都要有“现场第一”的工作态度，眼见为实，不要轻易被数字所欺骗。

　　尚在路上的网络购物篮

　　我们曾发现在关联商品的分析与研究方面，电子商务具有得天独厚的先天条件，看上去好像电子商务应该在实现关联商品销售方面要比传统零售业理想很多，但是事实上并非如此。

　　电子商务的B2C领域（商家对个人），销售图书的当当网、卓越网，销售男士衬衫与裤子的VANCL，销售电脑配件的京东商城，都是很成功的电子商务企业，它们赖以成功的法宝就是聚焦在单一的商品领域。虽然也涉足其他品类的商品，但受销售规模与消费习惯的制约，都无法与主营商品产生有效关联，而主营业务品类的商品关联程度也较低。

　　交易量和交易额最高的淘宝网，是C2C领域（个人对个人）的典范，其实只是一大群小型专业店的集合，换句话就是一个大型的集市。每个店铺都是在卖自己的商品，商品之间不搭界，买了啤酒就不会买尿布，买了尿布就不会买啤酒，形不成商品之间的关联，客户手中的购物篮也不会太大。

　　这些电子商务的主要代表尚且如此，散布在各个领域的小型电子商务网站业务更为聚焦。在电子商务网站，尽管可以看到大量的商品陈列，但是真正可以形成有效购买的商品实际上往往会集中在几个主要品种方面，网站上的其他商品品种只能起到陪衬作用。

　　传统零售业的店铺往往是寸土寸金，因此在货架上摆放的商品都是经过精挑细选的。这些摆放在货架上的商品又往往是零售商店自己出钱去购买的，在这种情况下传统零售业对于商品的选择、货架陈列会非常珍惜，这样细心经营的结果，收到较好的效益是不奇怪的。

　　但是电子商务则不同了，很多商品只要借过来拍个照片放在网页上就可以了，商品不需要拿现金买来才能销售，货架（网页）可以说没有成本，并不像传统零售业货架寸土寸金，因此电子商务网站的商品选择就显得非常随意，商品选择的随意会导致商店的“商品力”(商品吸引客户能力)差，这样就会导致客户购买商品的单一性。按照传统零售的说法，客户在商店中购买商品比较单一的购买行为称为客户购买目的性过强，这类行为形成不了关联购买，电子商务就无法完成由专业店向综合店转变的过程。

　　零售业的发展趋势是从专业店向综合性商店发展的态势，而目前比较成熟的电子商务企业，依然都是一些专业店。电子商务的业态依然比较单一，没有商品关联营销的空间。因此，虽然电子商务在关联营销上具有天然的购物篮分析优势，关联营销的理念也并不比传统零售落后，但是由于零售业态年轻、不成熟，缺乏关联应用的空间，对于商品之间的关联关系理解也过于肤浅。电子商务与商品关联销售，虽然缘分注定，但却尚未邂逅。商品关联业态的进化尚未为购物篮分析与应用提供绝佳的土壤。

　　零售商正在从品类管理转向客类管理，传统的品类管理是以商品为基础的，而新的品类管理理念是以顾客为核心的，是按照顾客的需求对每个品类进行独立的商业单元管理。新的品类管理离不开对顾客的分析、分类，因此新的品类有了更深一层的含义的延伸，与客类管理紧紧联系到一起。

　　购物篮分析与应用，便是零售领域客类管理的典范，已经颇多实践，而关联销售仍然是一个正在路上、令人憧憬的研究课题。在传统零售领域，我们已经看到诸多的成功案例，积累了宝贵的经验；而新兴电子商务业态的成长与发展，更为购物篮分析与应用提供了很多可供借鉴的模式。

　　我们相信，随着电子商务在零售领域的成长与壮大，以及自身业态的完善，互联网上的购物篮分析与应用，也可以与传统零售互为参照、互为借鉴，产生更多变革性的经典案例。

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