028｜相關性：我也想把啤酒放在尿片旁邊，怎么辦？

? ? ? 我有個朋友，在網上賣正版音樂。學完“連帶率“后，他突然恍然大悟，原來自己客單價低，就是因為“連帶率”不高啊。買A這首歌的人，到底還會“連帶”再買哪幾首歌呢？他苦苦思索，沒有頭緒，怎么辦？

要解決這個“怎么辦”的問題，我們首先要理解這個問題的本質。因為喜歡A，所以喜歡B，這叫：因果性。但是，同時喜歡A和B，就真的一定有因果性嗎？這個問題的本質是，他忽略了提高連帶率的另一個有效方法：相關性。

概念：相關性

什么叫相關性？相關性是指，兩件事同時發生，但未必有因果關系。我舉個例子。

有一項研究表明：喝咖啡的人也長壽。這是因果性，還是相關性呢？喝咖啡的人，和長壽的人高度重疊，但也許他們長壽的原因，是喜歡喝咖啡的人相對有錢、有時間，也注重健康。堅持運動，也許才是他們長壽的真正原因。這就是相關性。

因果性必須證明，相關性只需發現。

那不用因果性，只靠相關性，就能幫助提高連帶率嗎？

關于這一點，全球最著名的案例，可能就是啤酒和尿片的故事了。

傳說沃爾瑪研究數據時，發現啤酒和尿片的銷量高度相關。啤酒賣得好，尿片也賣得好，反之亦然。沃爾瑪發現這個“相關性”后，就把啤酒和尿片放在了一起，果然銷量雙雙增長。

后來，人們試圖證明他們之間有”因果性“。比如有人說，這是因為老公在回家路上買尿片，順便拿了兩瓶啤酒。你覺得這個“因果性”成立嗎？成不成立都不重要了，因為只要有“相關性”，客單價就已經通過連帶銷售，被提升了。

那我這個朋友應該怎么辦？別去用邏輯去推導“因果性”了，用數據去發現“相關性”吧。

有一家音樂機構曾對數據做了分析。下載周杰倫后，不少會接著下載王力宏；下載鳳凰傳奇后，不少會接著下載龐龍；下載《菊花臺》的呢？不少會接著下載《千里之外》。為什么啊？別問為什么，“為什么”是因果性。既然有相關性，就趕緊寫代碼，在周杰倫的《菊花臺》后面，推薦王力宏和《千里之外》，提高客單價吧。

運用：

那這個用“相關性”提升客單價的邏輯，在商業世界中，還能解決哪些“怎么辦”的問題呢？

我在美國開賭場，想提高賭客的“客單價”，也就是輸掉的錢，怎么辦？分析數據，找到“輸錢金額”和“離開賭場”之間的“相關性”。輸到900美元時，最多的人離開了賭場？那就在這個時間點，笑意吟吟地對客人說：今天您手氣欠佳啊。休息一下吧，我請您去吃這里最好的牛排。吃飽后，他會滿血回到賭桌，幫你提高“客單價”。

我在奧特萊斯賣衣服，想和其他的店結成“異業聯盟”，提高“客單價”，怎么辦？試試和支付寶、微信支付，或者信用卡合作，通過對他們數據的分析，看看在你這里買衣服的人，還在哪幾家店刷過卡。他們去喝了咖啡？買了高爾夫球具？為什么？別問為什么，找到這幾家店，互相發優惠券，提升“客單價”。

我做電影投資，想拍一部給90后女生看的電影，但不知道怎么拍才賣座，怎么辦？試試和搜索引擎合作，通過對搜索關鍵字的數據分析，找到90后女生心中的“好電影”，和導演、演員、題材、風格的相關性。她們居然喜歡這個沒有演技的小鮮肉？別驚訝，快去找他。他能幫你提高電影的“客單價”。

這些手段，被有些電商平臺用到了極致，甚至走火入魔。某電商平臺找到了某些用戶“標簽“，和“價格承受力”之間的“相關性”，然后向有這些標簽的用戶，收取更高的價格；某旅行網站找到了“刷票”，和“價格承受力”之間的“相關性”，然后用戶每刷一次票，就顯示更貴的機票。這些行為被發現后，當然遭到巨大抵制，最終停止。但這也說明了，“相關性”對“客單價”的巨大影響。

今日得到：

最后，我們來小結一下。什么叫相關性？相關性是指，兩件事同時發生，但未必有因果關系。通過尋找商品、屬性之間的相關性，然后用推薦、捆綁等方式促銷，能有效地提高客單價。

好了，今天的“怎么辦”，就回答到這里。我留給你的思考題是，我不是電影投資人，不是奧特萊斯，也不開賭場，我只是開了一個小小的書店，怎么通過尋找“相關性”，來提高“客單價”呢？