基于PDCA與關(guān)聯(lián)規(guī)則的電商產(chǎn)品組合智能化構(gòu)建研究

周麗莉 王寶軍 梁文敏 袁秋萍 梁鈺娟

摘 要：本文針對電子商務產(chǎn)品銷售組合的智能化構(gòu)建開展研究，將關(guān)聯(lián)規(guī)則融入PDCA循環(huán)之中，利用其螺旋上升、持續(xù)優(yōu)化的機制，不斷提升和改進關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成，并將隨著時間推移不斷變化的消費者需求因素引入到產(chǎn)品組合的構(gòu)建之中，從而幫助電商企業(yè)智能化動態(tài)構(gòu)建和優(yōu)化產(chǎn)品組合。

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則;PDCA;產(chǎn)品組合;電子商務

一、引言

隨著電子商務的高速發(fā)展，企業(yè)的競爭不斷加劇，如何為消費者有效地推送產(chǎn)品組合，成為電商企業(yè)提升客單價與盈利能力的重要手段。傳統(tǒng)的產(chǎn)品銷售組合往往依賴于企業(yè)經(jīng)營者的個人經(jīng)驗以及靜態(tài)的統(tǒng)計分析，時效滯后且精準度不足。本文將PDCA戴明循環(huán)與關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法相結(jié)合，幫助企業(yè)開展產(chǎn)品組合的智能化構(gòu)建研究，利用企業(yè)歷史交易數(shù)據(jù)，動態(tài)地、精準地智能化構(gòu)建產(chǎn)品組合。

二、研究背景與相關(guān)理論

1.研究背景

國內(nèi)外學者針對大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務的結(jié)合開展了大量研究，但數(shù)據(jù)挖掘與電商產(chǎn)品組合相關(guān)的研究較少，與管理方法融合的研究更為缺乏。本文將PDCA循環(huán)的管理思想與關(guān)聯(lián)規(guī)則融合應用，通過計劃、執(zhí)行、檢查、處理的迭代思想，不斷循環(huán)調(diào)整與優(yōu)化，實時、動態(tài)、精準的生成產(chǎn)品組合。

2.相關(guān)理論

（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要技術(shù)，其反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目的是發(fā)現(xiàn)強關(guān)聯(lián)規(guī)則，也就是從數(shù)據(jù)中挖掘出滿足用戶需要設定的最小支持度和最小置信度的規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則的一般表示形式為：X->Y（S=s%，C=c%）

其中：X表示前項可以是一個項目或者項集，Y表示后項一般為一個項目。

支持度Support（X->Y）=P（X∪Y）是X與Y同時被消費者購買的概率。

置信度Confidence（X->Y）=P（Y|X）是消費者在購買X之后再購買Y的條件概率。

提升度Lift（X->Y）=P（Y|X）/P（X）P（Y）是判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則實用性的指標，當提升度大于1，表示X出現(xiàn)對Y的正向促進，如果小于1，則X與Y為負，等于1則表示不相關(guān)。

本文將選取Apriori作為關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法，該算法具有單維、單層、布爾型的特點，是經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。

（2）PDCA循環(huán)

PDCA循環(huán)將管理分為四個階段，是一個不斷前進的工作循環(huán)，每通過一次PDCA循環(huán)，就要進行檢查總結(jié)，分析仍存在問題，提出新目標，再進行循環(huán)優(yōu)化。

（3）產(chǎn)品組合

產(chǎn)品組合指某個銷售商所能提供給消費者整套的或者搭配銷售的產(chǎn)品或項目組合，產(chǎn)品之間往往具有相關(guān)性，能夠引導消費者同時購買，通過產(chǎn)品組合的設計，可以幫助企業(yè)優(yōu)化客戶體驗、提升客戶轉(zhuǎn)化率與客單價。

三、模型設計

企業(yè)在經(jīng)營過程中，都會積累客戶消費的歷史記錄，這些歷史記錄包含著不同消費者的購物清單，關(guān)聯(lián)規(guī)則的通過分析這些歷史購物清單，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的聯(lián)系，進而挖掘出一系列產(chǎn)品組合。模型可以按固定時間段或者固定銷售量，對樣本數(shù)據(jù)進行分組，實施多次基于PDCA循環(huán)的數(shù)據(jù)分析與挖掘。本文兩輪PDCA分組如下：

2020年11月01日-2020年12月13日A組樣本數(shù)據(jù)1641條，A組校驗組數(shù)據(jù)652條。

2020年12月14日-2021年01月28日B組樣本數(shù)據(jù)1975條，B組校驗組數(shù)據(jù)1248條。

并按照以下流程進行兩輪P-D-C-A循環(huán)數(shù)據(jù)挖掘，分析模型如下圖：

（1）Plan：實施目標與計劃的制定;（2）Do：關(guān)聯(lián)規(guī)則模型設定與運行;

（3）Check：計算效驗組概率值，執(zhí)行結(jié)果檢查;（4）Act：效果評估與優(yōu)化參數(shù)。

四、數(shù)據(jù)準備與實驗分析

1.數(shù)據(jù)準備

（1）數(shù)據(jù)來源

本文選取具有較高銷售量的某化妝品天貓旗艦店作為研究對象，通過八爪魚數(shù)據(jù)采集軟件爬取全店所有商品上述時間段的評論內(nèi)容，結(jié)合購買用戶信息、購買時間和商品SKU模擬還原交易訂單。本文采集該店鋪全店共約5萬條評論數(shù)據(jù)，模擬還原交易訂單5516條。

（2）數(shù)據(jù)預處理

本文選取用戶標識和商品標識信息兩個數(shù)據(jù)項，然后對數(shù)據(jù)實行轉(zhuǎn)換、清洗等預處理操作，得到如表1形式的購物籃數(shù)據(jù)，在依據(jù)確準的數(shù)據(jù)類型通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法實行數(shù)據(jù)挖掘，分析評估挖掘結(jié)果。

①Plan：實施目標與計劃的制定

在第一輪環(huán)節(jié)，企業(yè)可以通過智能化產(chǎn)品組合的構(gòu)建，提升產(chǎn)品推送的精準度，促進消費者關(guān)聯(lián)購買，提升消費者體驗和提高企業(yè)客單價，利用歷史交易數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，為企業(yè)自動化推送產(chǎn)品組合。

②Do：關(guān)聯(lián)規(guī)則模型設定與運行

運用R語言對采集的數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)綜合分析本輪參數(shù)設定為：最小支持度為1.1%，最小置信度為50%，通過R語言導入A組交易樣本數(shù)據(jù)1641條，運行Apriori算法如下：

共生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則共24條，經(jīng)過對關(guān)聯(lián)規(guī)則的提升度進行排序，表2展示了前8條關(guān)聯(lián)規(guī)則。

生產(chǎn)的24條規(guī)則置信度在50%以上且提升度都遠大于1，說明規(guī)則有效且有實用價值，即購買左側(cè)商品項的買家有非常大的可能性會同時購買右側(cè)商品項，如“氣墊BB霜&凍感水光唇釉->絲絨霧面口紅”的支持度與置信度都較高且提升度達到了9.72，此三個商品非常適合作為關(guān)聯(lián)產(chǎn)品同時展現(xiàn)，也適合作為套餐進行捆綁銷售。

根據(jù)生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)可以以此為依據(jù)來對生成產(chǎn)品組合，在關(guān)聯(lián)營銷推送產(chǎn)品組合，讓客戶能夠更加方便地瀏覽到所需的產(chǎn)品，獲取需要的組合套餐，促進客戶的捆綁銷售、增加銷售額和提升購物體驗。

③Check：計算效驗組概率值，執(zhí)行結(jié)果檢查

接下來將A組樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則在A組校驗組數(shù)據(jù)中進行核查檢驗，計算關(guān)聯(lián)規(guī)則在校驗數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的置信度，挖掘生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則，在校驗集中有較高的置信度，說明規(guī)則有可靠性高，表3展示了前8條關(guān)聯(lián)規(guī)則在校驗組中的置信度。

④Act：效果評估與優(yōu)化參數(shù)

本輪執(zhí)行過程產(chǎn)生了評估指標較好的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并且驗證了這些規(guī)則的有效性與實用性，企業(yè)可以將這些規(guī)則運用于產(chǎn)品組合關(guān)聯(lián)營銷、產(chǎn)品套餐設計和客戶接觸點優(yōu)化等領(lǐng)域，但也存在關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)量偏少，所能覆蓋的產(chǎn)品種類偏少的不足。

（2）第二輪P-D-C-A

①Plan：實施目標與計劃的制定

經(jīng)過上一輪PDCA的運行，企業(yè)能夠高質(zhì)量挖掘出一系列關(guān)聯(lián)規(guī)則，但數(shù)量偏少，覆蓋產(chǎn)品較少。因此本輪需對支持度、置信度參數(shù)進行調(diào)整，另在結(jié)果分析過程需考慮消費者需求變化因素。

②Do：關(guān)聯(lián)規(guī)則模型設定與運行

本輪最小支持度為0.7%，最小置信度為35%，通過R語言導入B組交易樣本數(shù)據(jù)1975條，運行Apriori算法如下：

共生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則共36條，經(jīng)過對關(guān)聯(lián)規(guī)則的提升度進行排序，表4展示了前8條關(guān)聯(lián)規(guī)則。本輪關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)量得到了一定提升，規(guī)則的支持度雖然有所調(diào)低，但仍有較高的頻數(shù)，置信度處于較高水平，規(guī)則提升度均遠大于1，規(guī)則具有較高的有效性與實用性。

③Check：計算效驗組概率值，執(zhí)行結(jié)果檢查

通過計算規(guī)則在B組校驗數(shù)據(jù)中的置信度，均得到的較高的置信度，因此驗證了生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果具有較高的可信度，表5展示了前8條關(guān)聯(lián)規(guī)則在校驗組的置信度。

④Act：效果評估與優(yōu)化參數(shù)

根據(jù)本輪的執(zhí)行產(chǎn)生了更多的關(guān)聯(lián)規(guī)則，且均有較高的有效性與實用性，能夠覆蓋更多的產(chǎn)品，企業(yè)可以運用該方法智能化產(chǎn)品組合構(gòu)建。此外企業(yè)需根據(jù)第一輪與第二輪產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)規(guī)則的差異變化，了解季節(jié)性、活動性及流行趨勢等因素影響對產(chǎn)品組合的影響，與時俱進，不斷優(yōu)化與更新產(chǎn)品組合。

3.實驗結(jié)果分析

（1）雖然本文兩輪PDCA過程都獲得了優(yōu)質(zhì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，但支持度與置信度的設定會較大的影響關(guān)聯(lián)規(guī)則生成，將關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度與置信度的調(diào)整融入到PDCA循環(huán)中，將能實現(xiàn)參數(shù)的精細化、動態(tài)調(diào)整。

（2）將數(shù)據(jù)源根據(jù)時間維度或銷量維度進行合理的劃分，能夠有效地幫助企業(yè)挖掘貼近市場需求變化的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

（3）企業(yè)可根據(jù)支持度、置信度的以及提升度的變化趨勢對生成關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)展趨勢跟蹤，幫助企業(yè)較早地捕捉到產(chǎn)品及產(chǎn)品組合的需求和生命周期變化。

（4）企業(yè)可以對多輪PDCA循環(huán)產(chǎn)生的規(guī)則進行統(tǒng)計分析，根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則隨時間的變化程度的大小，區(qū)別性地實施不同的營銷策略。

五、總結(jié)

本文將PDCA管理方法與關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法相結(jié)合，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘算法在企業(yè)商務應用的規(guī)范規(guī)設計，通過PDCA循環(huán)迭代，螺旋上升的機制，動態(tài)地調(diào)整關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應用，保證了數(shù)據(jù)挖掘效果的可靠性與實用性，企業(yè)通過多輪的PDCA循環(huán)迭代，能夠有效積累具有時間維度的關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助企業(yè)識別產(chǎn)品及產(chǎn)品組合的變化趨勢與生命周期，進而幫助企業(yè)更加全面系統(tǒng)地實現(xiàn)產(chǎn)品組合的智能化構(gòu)建。

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作者簡介：周麗莉（1999.07- ），女，漢族，籍貫：廣東省揭陽市，本科在讀，研究方向：電子商務;通訊作者：王寶軍（1985.08- ），男，漢族，籍貫：江西省景德鎮(zhèn)市，研究生，工程師，研究方向：電子商務、數(shù)據(jù)挖掘