為何啤酒和尿片放在一起賣得更多?

只要有相關性,客單價就已經通過連帶銷售被提升了。

我有個朋友在網上賣正版音樂,但客單價低、連帶率不高,他百思不得其解:買A歌曲的人到底會連帶買哪幾首歌呢?

因為喜歡A,所以喜歡B,這叫因果性。但是,同時喜歡A和B,就真的一定有因果性嗎?造成我朋友困惑的根本原因是,他忽略了提高連帶率的另一個有效方法——相關性。

什麽叫相關性?相關性是指兩件事同時發生,但未必有因果關係。

有一項研究表明:喝咖啡的人很長壽。這是因果性還是相關性呢?喝咖啡的人和長壽的人高度重疊,但也許他們長壽的原因是,喜歡喝咖啡的人相對有錢、有時間,也注重健康,堅持運動才是長壽的真正原因。所以,喝咖啡和長壽就是相關性。

那麽,不用因果性,只靠相關性,就能提高連帶率嗎?關於這一點,我們前面講到過,全球最著名的案例可能就是啤酒和尿片的故事了。

傳說沃爾瑪研究數據時,發現啤酒和尿片的銷量高度相關。啤酒賣得好,尿片也賣得好,反之亦然。沃爾瑪發現這個「相關性」後,就把啤酒和尿片放在了一起,果然銷量雙雙增長。

後來,人們試圖證明二者之間有「因果性」。有人說,是因為丈夫在回家的路上買尿片,就順便拿了兩瓶啤酒。但這個因果性真的成立嗎?其實,成不成立都不重要,因為只要有相關性,客單價就已經通過連帶銷售被提升了。

所以,我的朋友應該放棄推導因果性,用數據去發現相關性。

有一家音樂機構通過分析發現:下載周杰倫的歌曲後,不少用戶會接著下載王力宏的歌曲;下載鳳凰傳奇的歌曲後,不少用戶會接著下載龐龍的歌曲;下載《菊花台》之後,不少用戶會接著下載《千里之外》。發現了這個特徵後,音樂平臺應該趕緊寫程式,在周杰倫的《菊花台》後面,推薦王力宏的歌曲和《千里之外》,提高客單價,而不是研究「為什麽」——「為什麽」解決的是因果性。

用相關性提升客單價的邏輯,還有很多應用之處。

如果你在美國開賭場,想提高賭客的客單價,也就是輸掉的錢,怎麽辦?分析數據,找到「輸錢金額」和「離開賭場」之間的相關性。假設輸到九百美元時,最多的人選擇離開賭場,那就在這個時間點請客人吃份牛排,休息一下。吃飽後,他會滿血回到賭桌,提高你的客單價。

如果你在暢貨中心賣衣服,想和其他的店結成異業結盟,提高客單價,怎麽辦?試試和支付寶、微信支付或信用卡合作,通過對支付大數據的分析,看看喜歡買衣服的用戶,通常還喜歡買什麽。然後和這些類型的店合作,互相發優惠券,提升客單價。

如果你做電影投資,想拍一部給九〇後女生看的電影,但不知道怎麽拍才賣座,怎麽辦?試試和搜索引擎合作,通過對搜索關鍵詞的數據分析,找到九〇後女生心中「好電影」的標籤,比如跟導演、演員、題材、風格的相關性。然後找到那些人和合適的劇本,幫你提高電影的客單價。

但是,有些電商平臺把這種手段用到走火入魔。比如,某電商平臺找到了某些「用戶標籤」和「價格承受力」之間的相關性,然後向有這些標籤特徵的用戶收取更高的價格。再比如,某旅行網站找到了「刷票」和「價格承受力」之間的相關性,然後用戶每刷一次票,就顯示更貴的機票。這些行為被發現後,當然遭到巨大抵制,最終停止,但這也說明了相關性對客單價的巨大影響。


每個人的商學院・商業實戰(上):啟動行銷引擎,激勵流量與銷量

(本文摘自劉潤著《每個人的商學院・商業實戰(上):啟動行銷引擎,激勵流量與銷量》,寶鼎出版提供)


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