Phân tích giỏ hàng từ đơn hàng Haravan, thành danh sách thử nghiệm.
Tải file xuất đơn hàng từ Haravan lên, hoặc thêm một webhook riêng trong phần cài đặt của Haravan. Affinsy tìm ra những sản phẩm khách thường mua cùng nhau, phân nhóm khách theo hành vi mua, và đưa ra các thử nghiệm đã xếp hạng để bạn chạy. Không cần cài app.
Dùng thử 7 ngày · Báo cáo đầu tiên trong vài phút
Phân tích giỏ hàng tìm thấy gìtrong dữ liệu đơn hàng Haravan.
Phân tích giỏ hàng (market basket analysis) là kỹ thuật khai phá dữ liệu đọc toàn bộ đơn hàng của shop và tìm ra những sản phẩm xuất hiện cùng nhau trong một giỏ hàng nhiều hơn mức ngẫu nhiên. Kết quả là danh sách các luật kết hợp: nếu khách mua sản phẩm A thì khả năng mua thêm sản phẩm B là bao nhiêu, và cao hơn một khách bất kỳ bao nhiêu lần. Mỗi luật được xếp hạng theo tác động doanh thu chứ không chỉ theo lift, và đi kèm giả thuyết mà nó ủng hộ.
Tỷ lệ đơn hàng có cả hai sản phẩm. Trong báo cáo mẫu, xô thơm Salvia 'Caradonna' và oải hương Lavandula 'Hidcote' xuất hiện cùng nhau trong 10,4% số đơn, nghĩa là luật này dựa trên hàng trăm giao dịch thật chứ không phải vài đơn lẻ.
Tỷ lệ đơn có sản phẩm A cũng có sản phẩm B. 67% giỏ hàng có Salvia cũng có Lavandula. Đây là con số quyết định một gợi ý mua kèm trên trang sản phẩm có hiệu quả hay không.
Cặp sản phẩm được mua cùng nhau cao hơn ngẫu nhiên bao nhiêu lần. Lift 2,9 nghĩa là khách mua Salvia có khả năng mua Lavandula cao gần gấp ba một khách bất kỳ. Lift trên 1 là mối liên hệ thật; dưới 1 là hai sản phẩm thay thế nhau, không nên gộp combo.
Ngoài cùng một giỏ hàng,báo cáo còn thấy gì.
Ngưỡng support tối thiểu tự điều chỉnh theo số đơn hàng của shop, từ 0,3% đến 5%, nên shop 2.000 đơn hay 200.000 đơn đều nhận được các luật đứng vững. Các cặp sản phẩm thay thế nhau và sản phẩm hết hàng được lọc khỏi danh sách mặc định, vì combo ghép từ hai sản phẩm thay thế nhau chỉ làm giảm doanh thu.
Luật cùng giỏ không cho biết sản phẩm nào mở đầu mối quan hệ. Thứ tự mua hàng nhìn vào các đơn sau của cùng một khách và cho biết sản phẩm nào thường được mua trước, để bạn biết nên dẫn dắt bằng sản phẩm nào trong quảng cáo và trên trang chủ.
Hàng tiêu hao quay lại theo nhịp mà góc nhìn giỏ hàng không bao giờ thấy. Trong shop mẫu, vỏ thông phủ gốc được mua lại trung bình mỗi 129 ngày bởi 278 khách mua lại: một lời nhắc đặt lại đang chờ được lên lịch, với tệp khách đã dựng sẵn.
Dữ liệu Haravan vào Affinsy như thế nào
Ba cách, đều dùng những gì Haravan đã có sẵn. Affinsy không phải app Haravan: không cài đặt gì, không cấp quyền gì cho cửa hàng.
- Trong Trang quản trị Haravan, vào Đơn hàng, chọn Tất cả đơn hàng và nhấn Xuất dữ liệu.
- Chọn Tất cả đơn hàng hoặc xuất theo tháng, theo quý, chọn định dạng CSV và nhấn Xuất đơn hàng. File trên 200 dòng sẽ được gửi về email.
- Kéo thả file vào Affinsy. Các cột Mã đơn hàng, Tên sản phẩm, Số lượng sản phẩm, Mã sản phẩm, Giá sản phẩm, Email và Ngày đặt hàng được nhận diện và ánh xạ tự động.
- Sao chép URL webhook đã ký từ bảng điều khiển Affinsy.
- Trong Trang quản trị Haravan, vào Cấu hình, chọn Thông báo, kéo xuống phần Webhooks và nhấn Thêm webhook. Chọn sự kiện đơn hàng mới và dán URL.
- Sao chép chuỗi bí mật xác thực webhook trên cùng trang đó vào Affinsy. Từ đó đơn hàng mới tự động chảy vào.
- Tạo một bộ dữ liệu và xác thực bằng API key.
- POST đơn hàng lên /api/v1/data/orders từ pipeline của bạn, từng đơn hoặc theo lô.
- Kích hoạt phân tích và lấy kết quả qua /api/v1/reports, hoặc nhận webhook khi phân tích xong.
Hai báo cáo và một kế hoạch,từ một lịch sử đơn hàng.
Luật kết hợp trên đơn hàng thật của bạn: sản phẩm nào kéo nhau vào giỏ, bao nhiêu lần, và mỗi cặp đáng giá bao nhiêu. Xếp hạng theo tác động doanh thu, không chỉ theo lift.
Mỗi khách được chấm điểm theo recency, frequency và monetary, rồi xếp vào các nhóm như Khách hàng vàng, Trung thành, Có nguy cơ rời bỏ, Ngủ đông, kèm số lượng và tỷ trọng doanh thu. Nhóm khách theo tháng mua đầu cho thấy khách mới tháng nào quay lại và đáng giá bao nhiêu.
Mỗi phát hiện đi kèm một giả thuyết bạn có thể hành động: combo nên tạo, nhóm khách nên nhắm, gợi ý mua kèm nên thử, xếp hạng sẵn để bạn biết bắt đầu từ đâu.
Làm gì với các luậttrên Haravan.
Báo cáo kết thúc bằng một danh sách thử nghiệm đã xếp hạng. Đây là bốn nơi kết quả thường được đưa vào trên một shop Haravan, theo thứ tự đa số nhà bán hàng thực hiện.
Lấy các luật có doanh thu cao nhất với lift trên 1,5 và đủ support, rồi tạo combo bằng ứng dụng Combo và Mua X tặng Y của Haravan. Bắt đầu với những cặp đã được bộ lọc sản phẩm thay thế xác nhận.
Dùng vị trí sản phẩm liên quan trên mỗi trang sản phẩm Haravan cho sản phẩm có confidence cao nhất, để gợi ý là thứ khách thực sự mua thêm chứ không phải thứ bạn đoán.
Xuất bất kỳ phân khúc RFM nào ra file CSV với cột sẵn cho Klaviyo, Omnisend hoặc MailerLite và gửi cho nhóm đó ưu đãi riêng: kéo lại khách Có nguy cơ rời bỏ, mở bán sớm cho Khách hàng vàng, nhắc mua lần hai cho khách mới. Các luật cho bạn biết nên đưa sản phẩm nào vào email.
Với sản phẩm có chu kỳ mua lại, lên lịch nhắc ngay trước khoảng cách quan sát được. Affinsy tạo sẵn tệp khách sắp đến hạn trong khoảng đó, nên email đến đúng người sắp hết hàng chứ không phải mọi khách từng mua.
Câu hỏi về Haravan
Có. Haravan xuất mỗi sản phẩm một dòng với tên cột tiếng Việt, cùng bố cục với file xuất đơn hàng của Shopify. Affinsy nhận diện Mã đơn hàng, Email, Ngày đặt hàng, Tên sản phẩm, Mã sản phẩm, Giá sản phẩm và Số lượng sản phẩm rồi ánh xạ sẵn cho bạn. Bạn xem lại ánh xạ trước khi dữ liệu được xử lý.
Không. Affinsy không phải app Haravan. Bạn tải file CSV lên, thêm webhook riêng trong cài đặt thông báo của Haravan, hoặc đẩy đơn hàng qua API. Không có gì được cài vào cửa hàng.
Là kỹ thuật khai phá dữ liệu tìm những sản phẩm được mua cùng nhau nhiều hơn mức ngẫu nhiên, dựa trên dữ liệu giao dịch bạn đã có: mỗi sản phẩm trong mỗi đơn là một dòng. Affinsy chạy kỹ thuật này trên file xuất đơn hàng Haravan và báo cáo từng cặp sản phẩm với support, confidence, lift và doanh thu đi qua cặp đó.
Khai phá luật kết hợp với ngưỡng support tối thiểu tự điều chỉnh theo số đơn cho các luật cùng giỏ, và PrefixSpan cho thứ tự mua hàng qua các đơn sau của cùng một khách. Bạn không phải tự đặt ngưỡng.
Phân khúc RFM chạy được ngay từ lần tải đầu tiên. Phân tích giỏ hàng mạnh hơn khi có nhiều lịch sử mua chung hơn: càng nhiều đơn, các luật mua kèm càng đáng tin, nên hãy xuất khoảng thời gian rộng nhất có thể.
Affinsy chỉ cần một mã định danh ổn định cho mỗi khách để phân khúc. Bạn có thể dùng mã khách hàng hoặc email đã băm thay cho email thật nếu muốn giữ thông tin cá nhân bên ngoài. Nếu sau này muốn xuất phân khúc sang công cụ email, hãy giữ email thật trong dữ liệu.
Combo tiếp theo của bạn đã nằm sẵntrong lịch sử đơn hàng.
Xuất đơn hàng Haravan và xem báo cáo đầu tiên trong vài phút.