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Apriori算法:快递品牌的选择,有何独特之处?

日期:2019-08-14 浏览:

记得尿布与啤酒的故事不?运用Apriori算法计算其组合购买的概率,从而有针对性的进行组合销售,这是经典的大数据运用,也是精准营销的重要实践。


在此,使用同样的算法来测一下,消费者在快递使用中对于各大品牌的组合选用情况。数据来源于前期数千条真实的调研记录,运用SPSS Modeler数据挖掘工具来进行Apriori算法的关联性分析。

旨在回答消费者对于快递品牌有着怎样的组合使用?各品牌体系间有着怎样的关联性?哪些快递品牌起着关键性作用?

01  问题项及数据清理

Q:过往三个月中,您使用了哪些快递品牌? 

选择了中国TOP9的快递品牌,将其分为了三大方阵,以便后期比较分析:

太阳城网站通达系

顺丰

非通达系:

02  建模与分析

首先,先来看看消费者对于快递品牌组合选择的网络关联图:

蓝色线条颜色越深,则代表各快递品牌间组合使用的概率越高,彼此之间的关联性也越强。

其次,我们建立Apriori算法的关联性分析路径,见下图:

在这里特别说明一下,为了更好的分析三大品牌体系方阵,在三个方阵中随机选择了一个品牌作为分析对象,建立模型并加以观察。

03 结果分析

通达系品牌的关联分析

选择通达系中的A品牌作为分析对象进行建模,来看一下其结果:

  **Apriori的分析逻辑是消费者对于快递品牌的选择使用,致使快递品牌被选择使用的发生概率

解读:可以看到B、F快递品牌的组合选择使用,对于A企业的选用最有影响,达到了47.059%,其次是E、G,依次类推。

阶段性总结:在所有影响后续选择的前项中,只有B是通达系的,其他均非通达系,这打破了过往我们对于通达系品牌内部强关联的认知。消费者在选择过程中,并非局限于通达系内部的组合运用。而且可以看到,顺丰与通达系之间未有关联,互为影响性弱,边界清晰。

  顺丰的关联分析

解读:可以看到D、H、E、B等着高度的关联性,但是除了B外,其他各类品牌均为非通达系。

 阶段性总结:消费者对于顺丰有着较高的选择意愿,与非通达系品牌间有一定的关联,但与通达系关联性不强。

非通达系品牌的关联分析 

选择非通达系H企业作为分析对象,进行建模分析:

 解读:D对其有着较强的关联性

阶段性总结:非通达系品牌内部有着强关联。

End

 1)通达系:内联弱,外联强。消费者对于各类快递品牌的组合选用有其自身的认知,而且是有一定规律可寻的。对于通达系而言,其内部组合选择的关联性不强,互为影响不大,但与非通达系品牌间的关联性高。 

2)顺丰:自主而独立。对于顺丰而言,有着较强的独立性,并不依赖于通达系、非通达系间的关联影响。 

3)非通达系:强内联的小众圈。非通达系内部相互之间有着较强的互为关联性,单个品牌的体量并不大,以碎片化形式而存在。 

4)爆款品牌:强带动效应。通达系中B品牌、非通达系的D、E、F品牌,有着较大的影响作用,是诸多组合使用中的高频选项。 

5)选择性偏好:差序格局化形态。在各类组合使用中,依照消费者对其选择的倾向性排序,分别为顺丰、通达系、非通达系。从所覆盖的快递品牌数量来看,形成以顺丰为核心圈层、通达系为中间层、非通达系为外延层的分布结构。来源|



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