Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略
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若您有相關數據分析的經驗,相信最大的困擾會是拿到的資料往往欄位資料不齊或是資料完整性低,更遑論要蒐集關係到顧客個資的資訊,而在無法鎖定消費者是誰的情況下,該如何進行商品推薦,從而提升行銷的精準度呢?
此時,「購物籃分析」便是您最好的幫手,協助您在銷售資料不完全的情況下,也能有效找出值得推薦的商品組合,提升企業的營收!
上完這門課後,我們可以⋯⋯
- 先將熱賣商品按照利潤大小排序形成推薦名單,了解販售什麼樣的單品將可得到最大獲利
- 接著透過機器學習分析替我們找出商品搭配,利用 AI 自動化的方式快速進行配對
- 再使用 Apriori 演算法找出商品搭售組合,以購物籃分析角度重新定義搭售組合
- 最後結合財務指標建立產品組合推薦名單,透過視覺化結合財務面分析讓人一目了然!
▲ 圖 1. 四大課程特色
TMR 推出 Python 購物籃分析 及 Excel 購物籃分析,哪門課適合您呢?以下我們分別從五個面向來幫助您做選擇。
- 於先備能力上:Python 購物籃分析這門課的學員對具備 Python 程式語言的基礎能力尤佳; Excel 購物籃分析則可以輕鬆入門,任何人都能輕易上手。
- 職務需求也大有不同:Python 購物籃分析適合想要深入分析資料的商務分析師......等; Excel 購物籃分析則適合想試著做資料分析的行銷人。
- 就資料處理的技術層面而言:利用 Python 能快速第一鍵搞定;而 Excel 在做分析之前則需先歸納資料。
- 在操作上:透過 Python 進行操作,能直接在網頁上呈現;而 Excel 則是透過內嵌於 Power BI 的功能進行操作。
- 在視覺呈現上:Python 更為多樣化,能以朝陽圖的方式呈現資料;Excel 則以長條圖為主要的視覺化呈現方式。
總而言之,兩門課程各有特色,也有其應用上的不同。您可以透過上面五個面向來評估要選擇 Python 或是 Excel 來做購物籃的分析。
▲ 圖 2. Python 購物籃分析及 Excel 購物籃分析比較表
資料面:善用常見的顧客資料,手把手教您如何做商品搭售分析!
在數位轉型浪潮的推進下,許多企業都開始執行資料蒐集與分析的任務,我們發現企業面臨的最大挑戰如下:
▲ 圖 3. 蒐集外界常面臨之挑戰
▼ 表 1. 一般常見的銷售資料
本課程即為了協助大家在上述眾多的限制條件下,進一步找出有效的商品搭售組合。
藉由過去的服務經驗,我們發現業界對於「真實零售顧客資料」結合「商品搭售分析」的分析非常有需求,因此成立了這門機器學習的課程,希望可以解決在顧客資料搭售分析上遇到困擾的您,學會這套模組後,可輕鬆套用至相同的顧客資料格式,找出最佳產品搭售組合,創造商業價值!(如下圖 4 所示)
▲ 圖 4. 顧客資料與商品搭售分析流程圖
財務面:夥伴與老闆看不懂?用財務指標產出搭售策略
除了自身了解產品搭售分析外,要如何讓合作夥伴或老闆能夠理解才是關鍵,此時財務指標的解釋便顯得格外重要,讓我們用多次 trial and error 的實戰經驗,手把手帶您產出搭售利潤指標,減少搭售分析結合財務指標的冤枉路。
在此,我們依照過往服務企業的痛點,有系統地找出可能解決方案,一路運用最有效的學習方式,包辦從挑選有利可圖的商品、商品組合分析到建議商品搭售分析推薦圖表(如圖 5. 所示),不但試圖減少誤用財務指標與搭售分析的冤枉路,同時完整的將我們的輔導經驗傳授給您,讓您在數據資料驅動的趨勢下,不落人後!
▲ 圖 5. 商品搭售利潤指標與定價策略流程圖
想為自己職場數據分析力加強的朋友
在職場上,我們常常面對不同顧客關係管理(CRM)的資料,例如:顧客購買商品種類、數量、價錢、成本等相關資料,尤其以企業對消費者的電子商務模式(Business to Customer,簡稱 B2C)為主的職場夥伴更是如此,您可以透過這門課程強化搭售商品、財務等分析,打造您在職場上創造數據分析力的技能!
初步熟悉 Python 語法的朋友:
若對 Python 裡頭的 pandas、list、if 函數等不陌生,同時又想要了解商品搭售技法如何結合 Python 產出商業管理意涵的您,這堂課將是您邁向外部資料分析的最佳起點。
了解商品搭售的概念,想落地應用的夥伴
課程不只從 0-1 教導購物籃分析概念,更帶領您使用 Python 購物籃結合實戰銷售資料。即便在銷售資料不齊全的情況下,也能有效進行商品搭售。藉由手把手教您基礎購物籃分析,並將分析結果動態視覺化。讓您從購物籃概念、商品分析到財務結果都能一次上手!
想從財務面深入解析購物籃成果的朋友
除了購物籃的教學概念結合大中華地區實戰案例分析外,本課程更以財務面解析購物籃成果,並以「商品搭售分析推薦表」呈現,讓分析結果淺顯易懂,同時用動態呈現「商品搭售分析推薦動態網頁圖」,連商品搭售的財務指標都一目瞭然!
▲ 圖 6. 本課程適合之對象
本門課程共區分為四個章節,章節一與章節二介紹商品搭售的個案情境以及協助您解決環境安裝的問題;章節三開始則扎實的從 0-1 協助您奠定購物籃基礎,從「概念」、「技術」到「結果呈現」,面面俱到;第四章節則透過實際案例,深入進行購物籃分析,並結合財務指標,帶您細看購物籃成果,如圖7所示。
▲ 圖 7. 課程總覽圖
章節1-多商品搭售個案情境介紹
一開始我們先介紹特別為「大中華區企業」所量身打造的實際服務個案,以個案教學的方式讓您快速進入實戰情境。下圖 8. 為部分實際案例原始資料演示。
▲ 圖 8. 部分實際案例原始資料演示
章節 2 - 購物籃分析環境安裝
章節二我們會開始安裝 Python 必要的開發環境(如:Spyder 等)與介紹程式撰寫工具,讓我們可以順利接續後續 Python 語言的撰寫,如下圖 9.、10. 所示。
▲ 圖 9. Python購物籃分析環境安裝
▲ 圖 10. Python購物籃分析環境安裝示範
章節 3 - 購物籃演算法介紹與實戰
進入章節三,首先,我們會淺顯易懂以「白話」介紹購物籃分析演算法,奠定後續實戰分析的重要基礎,如圖 11、圖 12 所示。
▲ 圖 11. 購物籃演算法基礎教學一角
▲ 圖 12. 購物籃演算法基礎教學一角
接著以 Python 實作購物籃分析,建構商品搭售組合表,如下表 2. 所示,我們可從中發現當購買產品 1-12 時,同時購買產品 1-3 的機率接近百分之 30,且購買產品組合能為該企業帶來 871 塊的利潤,並結合較高的提升度更證實了兩產品之間的關聯性,若以表的呈現方式不夠直觀,我們也提快速視覺化每一個產品搭配的基礎組合利潤的動態網頁,讓決策制定更容易,如下圖 13. 所示。
▼ 表 2. 購物籃分析:商品搭售基礎組合表

▲ 圖 13. 購物籃商品搭售動態朝陽圖
章節 4 - 購物籃產品搭售獲利分析
有了購物籃分析的基礎後,我們便可「真正」進入個案實戰。首要面臨的難題為如何從千百種的商品中抓取優先搭售的商品。根據 80/20 法則之概念,我們可以優先抓取到貢獻 80% 利潤的 20% 商品,找出高貢獻度之產品,並從這 20% 的商品中著手發展後續分析與行銷策略,協助管理者精準掌控資源,如下圖 14. 所示,我們可以看到系列 1、系列 2 的產品就已經為我們貢獻 30% 的利潤,同時系列 3、系列 20、系列 13、系列 14 也可以為我們帶來不錯的獲利,由此可知,我們透過 80/20 法則方式,可以為我們快速找出高價值的系列產品。
▲ 圖 14. 80% 商品利潤貢獻圖
再找出高貢獻度的系列後,我們將延伸系列的產品,針對不同產品進行購物籃分析,接著我們該如何結合購物籃的分析成果來進行搭售策略呢?在此我們會延伸「產品組合利潤」以及「機率」的概念產出「高價值產品組合推薦商品表」,如 表3.所示。
在加入前的表格中,「產品 3-95」搭售「產品 3-96」的組合可以為我們帶來最高的產品組合利潤,但在考量機率後,卻是「產品 1-62」搭售「產品 1-63」可以為我們帶來最高的期望產品組合利潤。綜上所述,我們延伸「產品組合利潤」以及「機率」的概念,不僅藉此知曉每個高價值的商品組合及其組合利潤,更可以協助管理者依照利潤高低找出潛在適合的商品推薦組合。
▼ 表 3. 高價值產品組合推薦商品表
- 一個禮拜回答一次問題
- 一個禮拜批改一次
本課程與坊間最大的差異在課程本身,不僅含有購物籃商品搭售分析的基礎概念與介紹,更從業界實際的落地應用案例與商業思維觀點出發。此外,我們亦透過大中華區的實戰個案,讓各位學員無論是在商品篩選、商品推薦或是透過動態呈現商品搭售成果分析,都能更加落地應用!(如圖 15、16 所示)
▲ 圖 15. 坊間差異
好評不斷:過往業界學員回饋
▲ 圖 16. 學員好評推薦
鍾皓軒(Howard) - 課程設計者/講師
臺灣行銷研究有限公司(TMR)的創辦人
專書出版
- 行銷資料科學:榮登銷售排行第 3 名 / 已三刷暢銷 / 國內第一本行銷資料科學專書
- STP 行銷策略之 Python 商業應用實戰:預購即榮登暢銷排行第 1 名 / 國內第一本行銷策略結合 Python 商業應用專書
業界經歷
- 曾擔任過中華電信、長榮航空、資策會、工研院、外貿協會國際人才培訓中心、證基會及知名金融企業等多個單位的資料科學課程講師
學界經歷
- 台科大行銷資料科學課程業師、台科大創新育成中心行銷資料科學課程、台科大新南向創業營隊市場分析及行銷策略講師(全英文授課)、台科大 AI 連續性製程機器學習課程、北市大行銷資料科學應用課程講師
產學專案
- 曾主持參與金融業、化工業、醫療業、網路廣告業、彩妝業、出版業、高教產業、文教產業等資料科學案
主編
- 行銷資料科學粉絲專頁、FB 社團 與 Medium 創辦人
陳政廷(Tim) - 講師
TMR 特約行銷資料科學分析師
出版作品
- 《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》 - 臺灣行銷研究特約編輯(第五章)
- 《Medium-行銷資料科學 行銷資料科學實戰案例》 - 臺灣行銷研究特約編輯
- 《Medium-行銷資料科學 產業情境數據分析應用》 - 臺灣行銷研究特約編輯
授課經歷
- 曾長期與「中華民國外貿協會國際人才培育中心」合作,擔任於高雄、新竹等地的「Python 0 到 1 商業應用」、「Python 機器學習的商務應用」課程助教。累計已服務超過 200 人
業界經歷
- 某領域前三大 IT 產業:STP 外部輿情與機器學習分析專案
- 某領域前三大資訊財團法人:網路輿情與 STP 行銷分析案
- 零售產業:服務價值與旗艦店事前調查分析
- 企業顧問產業:消費者心目中理想品牌調查
蔡尚宏(Alan)- 講師
TMR 特約行銷資料科學分析師
出版作品
- 《Medium-行銷資料科學 行銷資料科學實戰案例》 - 特邀作者
- 《Medium-行銷資料科學 產業情境數據分析應用》 - 特邀作者
授課經歷
- 某領域前三大 IT 產業課程助教
業界經歷
- 某領域前三大 IT 產業:STP 外部輿情與機器學習分析專案
- 文教產業:精準校務管理之策略與實務應用
募資解鎖關卡總覽如下:
200% – 前 60 位學員贈送 $300 元 TMR 數位課程折價卷
前 60 位學員贈送 $300 元數位課程折價卷,可任選 TMR 開設於好學校之數位課程做折抵使用(使用期限至 2022/12/31)。
推薦參加:『台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課(A 系列)』 目前線上學員已突破 2400 名,讓文書處理成為你可以帶走一生的能力。
推薦參加:『Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰』 帶您了解 Python 在商業數據分析上還能有什麼應用
註:募資達標後前 60 位學員也可獲得其他募資解鎖計畫的抽獎資格
任選數位課程包含:
- Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略,點此觀看課程。
- 不寫程式的數據分析:Excel 商業分析實戰,點此觀看課程。
- Python 行銷資料科學:基礎語法入門最前線,點此觀看課程。
- Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰,點此觀看課程。
- 顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點,點此觀看課程。
- AI 行銷學:用 Python 機器學習創造商業新價值,點此觀看課程。
- 用 Python 打造自己的股票小秘書 ,點此觀看課程。
- Excel Power BI 購物籃分析及視覺化實戰,點此觀看課程。
- 台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課(A系列),點此觀看課程。
- 台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課(B+C 系列),點此觀看。
300% – 抽出 5 位學員贈送最強行銷武器一書
抽出 5 位學員贈送書籍(最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學)
名家推薦
本書將行銷研究與行銷資料科學背後的研究方法、研究設計、研究工具等,做了詳實的介紹,輔以行銷實例說明,並附上原始程式碼。對於有志透過研究方法或行銷研究來精進行銷管理專業的人士來說,這是一本不可多得的好書,我誠摯地推薦給大家。
—— 林孟彥, 台灣科技大學企業管理系教授
500% – 抽出 3 位學員免費獲得數位課程(任選一門)
募資期間內達 500% 將抽出 3 位學員,免費贈送 TMR 數位課程(任選一門)。
推薦參加:『顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點』 讓您將購物籃分析結合顧客分類 RFM 找到會員經營新行銷
推薦參加:『AI 行銷學:用 Python 機器學習創造商業新價值』 帶您了解機器學習模型在 Python 上的商業應用
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800% – 抽出 3 位學員獲得 TMR 實體課程5折券
募資期間內達 800% 抽出 3 位學員,讓中獎學員以原價 5 折選購一門行銷資料科學實體課程(實體課程為確認有開課的課程)。使用期限至 2023/7/31。
解鎖活動規則說明
1. 課程募資解鎖活動中,課程募資人數百分比是指「募資開始」到「募資結束」(2022/7/7 12:00 - 2022/8/5 23:59)的累計百分比。
2. 獎品寄送僅限台澎金馬地區,如果中獎的學員居住於海外,請填寫親友地址協助代收。
3. 按下「馬上預購」後,將導向「付款資訊」頁面,最下方即是收件資訊填答欄位,所有欄位請務必正確填寫,若未確實填寫,視為不參加抽獎。
4. TMR 圖隊保有以上解鎖活動最終解釋權,亦有修改解鎖活動內容的權利。
合作夥伴
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