商品洞察:商品连带关系分析

一、基本介绍

「商品连带洞察报告」展示了同一名用户在过去7天内先后访问、加购过的商品的关联关系,可以帮助商家了解商品引流效果以及商品间的连带关系。

  • 引导访问关系:在过去7天内,用户访问了商品 A 的商详页后跳转访问商品 B 的商详页,即商品 A 的部分流量流向了商品 B ,则认为商品 A 对商品 B 具有访问引导性。
  • 引导加购关系:在过去7天内,用户在商品 A 的商详页内对商品 B 进行加购,或者,用户在访问了商品 A 商详页后跳转访问商品 B 的商详页,并对商品 B 进行加购,则认为商品 A 对商品 B 具有加购引导性。
  • 主商品:将具有引导访问或者引导加购能力的商品称为主商品。
  • 引导商品:将被引导访问或者被引导加购的商品称为引导商品。

在这里,我们仅展示过去7天内有访客造访的商品(最多展示50个商品),且仅展示引导访问率和引导加购率大于零的商品组合。

您可以基于「商品连带洞察报告」的分析结果,将具有高引流作用的商品与高访问引导关系的商品进行绑定,以促进商店转化率的提升。若您没有足够多的商品被用户浏览或者添加到购物车中,则可能会出现「数据量不足,分析暂无数据」的情况。

报告的时效性是24小时,基于北京时间计算。

二、字段说明

报告分为以下两个分析主题,各个字段的说明如下。

报告

字段名称

字段说明

连带访问

主商品名称

具有引导访问关系的主商品名称。


*过去7天内,用户访问过商品 A 的商详页后「继续跳转到商品 B 的商详页」,则商品 A 可作为「主商品」。

 

主商品访问用户数

过去7天,访问过主商品的用户数。

 

引导商品名称

与主商品具有引导访问关系的商品名称。


*过去7天内,用户访问过商品 A 的商详页后「继续跳转到商品 B 的商详页」,则商品 B 可作为「引导商品」。

 

引导访问用户数

过去7天,访问过引导商品的用户数。

 

引导访问率

引导访问率=引导访问用户数/主商品访问用户数*100%


*引导访问率衡量的是过去7天内,在访问了商品 A 后有多少百分比的用户流向了商品 B 。引导访问率越高,则表示商品 A 与商品 B 间的引导访问关系越强。

连带加购

主商品名称

具有加购关联关系的主商品名称。

 

主商品访问用户数

过去7天,加购过主商品的用户数。

 

引导商品名称

与主商品具有引导加购关系的商品名称。


*过去7天内,用户访问过商品 A 的商详页后「继续跳转到商品 B 的商详页」并且在商品 B 产生了加购行为,则商品 B 可作为「引导商品」。

 

引导加购用户数

过去7天,加购过引导商品的用户数。

 

引导加购率

关联加购率=引导加购用户数/主商品访问用户数*100%


*关引导访问率衡量的是过去7天内,在访问了商品 A 后有多少百分比的用户直接加购了商品 B,或者在流向了商品 B 商详页后对商品 B 产生了加购行为,引导加购率越高,则表示商品 A 与商品 B 间的引导加购关系越强。

*如果用户在商品 A 商详页内,在「最近浏览」或者「商品推荐」等帮助下,对商品 B 直接进行快速加购操作,则也仍为商品 A 对商品 B 也具有「引流」作用,但在此场景下,由于商户并没有访问商品 B,则商品 B 的访问用户数是 0,即商品 A 与商品 B 的关联访问率为 0%,对于关联访问率为 0% 的商品组合,不会展示在报告内。

 

注1:「商品关联洞察」和「商品连带洞察」都是在洞察商品 A 与商品 B 之间的关联关系,但不同的点是,「商品关联洞察」是一种无序关联,不关注用户对商品的浏览顺序,注重分析用户对于商品 A 和商品 B 可能存在的相同偏好倾向。而「商品连带洞察」关注用户在商品商详页的先后访问顺序,着重于分析在所有访问过商品 B 的用户中,有哪些用户是直接由商品A引导而来的,以此来衡量商品A对商品B的引导作用。

注2:本报告暂不考虑插件设置的商品组合加购的商品数据。如,用户在商品A的商详页内,对组合销售插件设置的商品B、商品C进行「一起加购」,则商品A与商品B、商品C的关系不纳入本次分析范畴。

 

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