关联商品销售靠的是辨别出哪些商品最经常被同时购买，这即是门艺术，也是门技术。还有一种相对复杂的关联销售类型，需要分析出哪些商品常被同一位顾客反复购买。举个最简单的例子，你可以在化妆品部门陈列些糖果，于是带着孩子的妈妈经过化妆品区域时免不了要给孩子买糖果。往大了说，你可以基于这种理念重新设计整个商场的布局。

　　根据人们的购物习惯及商品间的关联关系，我们能知道如何给商品布局，把哪些品类安排在一起最合适。以往。卖场布局千篇一律，过去20年来鲜有变化。层经有人做过这样一项实验，在商场开辟了5个区域，以商品购买频率(交叉销售关联关系)为标准规划商品的摆放位置。希望缩短顾客寻找所需商品的时间，这样顾客就有更多的时间浏览到购物计划外的商品。最终这家商城营业额增加了22%。

　　例如：一套基于数据挖掘的软件工具，其中一项可以利用市场购物篮数据，不但能分析哪些商品具有关联性、最常被一起购买，还能体现出以上分析结果的季节性。发现在不同季节，关联性最高的商品组合是不同的。

　　市场购物篮分析有着多个不同的层面。

　　忠诚度市场营销能够：

　　减少面向大型目标群体的非必要推广。

　　有助于辨认哪些部分带来了最高的回报。

　　实现基于地理信息的市场推广，从而代替地毯式市场推广。

　　区分带来80%利润的这20%的顾客是哪些。

　　在零售中，市场购物篮分析能够：

　　避免不必要的打折和促销，提高利润率。

　　得出应该把哪些商品陈列在一起(激发冲动购物)

　　提出商场布局建议以优化购物篮尺寸

　　反映品牌忠诚度

　　以上罗列的内容有力地表明，数据分析能助力发现零售中的机遇。

　　作为一名零售管理人员，分析知识的缺乏会导致对数据的利用不当。若要精通零售分析，你必须拥有丰富的零售经验并拥有完善的数据整合及分析的工具，以便清楚明白自己想从数据中获得什么，抓住机遇。