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2023-02-13 10:34

一项研究揭示了重新排列商店产品的新方法如何促进冲动购买

华盛顿[美国],2月12日(ANI):通过使用数据驱动的策略定期移动产品,商家可以根据客户对他们最喜欢的商品过去放置位置的熟悉程度来增强新的商店布局。

为了让实体店体验亚马逊(Amazon)等在线零售商用来吸引冲动消费的个性化购物体验,华盛顿州立大学(Washington State university)牵头的这项计划使用了以前消费者交易的数据。

WSU卡森商学院教授查克·芒森(Chuck Munson)说:“我们设计的模型的新之处在于,当顾客走过他们通常会仔细阅读的过道时,他们会根据之前的产品联想到他们可能感兴趣的产品。”他是一篇发表在《专家系统与应用》(Expert Systems with Applications)杂志上的研究报告的通讯作者。“我们的分析表明,如果你是一家喜欢定期重新布置的商店,这将是一个聪明的做法。”

该研究的主要作者、前华盛顿州立大学博士生、现供职于西肯塔基大学的Gihan Edirisinghe,在几年前的一次周六晚上去沃尔玛时想出了这项研究的想法。当他和他的妻子仔细浏览过道时,他们很快意识到有奇怪的事情正在发生。

“我们发现自己像往常一样走在过道上,但所有的东西都动了,”他说。“所以,我开始怀疑沃尔玛的人是否在这次重组上花了很多心思。回到家后,我查阅了文献,发现有很多关于一次性商店重新安排的研究,但实际上没有任何数据驱动的定期重新安排产品的最佳方式。”

埃德里辛与芒森讨论了他的发现,两位研究人员决定解决知识鸿沟的问题。他们开发并测试了一个产品配置模型,该模型使用数据挖掘技术,从微软数据库“Foodmart”中包含的数万份真实客户交易中提取盈利能力和产品亲和力细节。

然后,他们的模型采用三步流程,为定期重新摆放商品的商店确定理想的产品植入。

首先,它可以识别出商店最赚钱的产品,这样就可以把它们放在显眼的位置。接下来,它会确定哪些商品倾向于一起购买,以便将它们以一种客户会在计划购买的商品旁边注意到有趣的东西的方式放置。最后,该模型利用研究人员所称的“过去通道冲动”,利用顾客对产品过去位置的熟悉程度来决定未来的商店布局。

“这最后一步的设计是为了让人们在一个熟悉的地方寻找,比如薯片,会注意到我们的数据告诉他们会感兴趣的新东西,”Edirisinghe说。每一次重排都可以作为下一次重排的基础。据我们所知,之前没有研究考虑过这种影响。”

曼森和艾德瑞辛赫进行了数值模拟,将他们的新模式的潜在盈利能力与之前的植入广告工作进行了比较。他们的模型显著优于仅依赖视觉重排的分配方法以及其他使用数据关联的建模技术。

他们发现影响潜在盈利能力的一个重要因素是零售商目标市场的性质。

Edirisinghe说:“如果它更像高速公路旁的加油站商店,人们对那里的布局并不太熟悉,我们发现一次性的产品优化优于我们定期重新排列的方法,因为那里没有真正强烈的过去冲动。”“然而,对于Whole Foods一类的人群来说,他们的可支配收入更高,对商店布局也更熟悉,我们的方法优于一次性优化。”

展望未来,研究人员表示,他们希望他们的研究能够吸引商业零售商的足够兴趣,从而将他们的方法用于现实生活中的测试。

芒森说:“我们的分配方法最终可能成为商店经理只需稍加培训就能安装和使用的方法。”“当你考虑到80%的购物者在逛实体零售商之前都没有列出购物清单时,就很容易看出这样的东西对于实现利润最大化和帮助实体店与在线零售商竞争是多么重要。”(ANI)