AI能分析哪些产品适合捆绑销售。

AI能够分析购买模式，识别经常被一起购买的商品，从而实现有效的捆绑商品创建。它自动处理销售数据，发现具有协同效应的配对机会。

主要方法包括跨交易的共现分析和关联规则挖掘。分析需要涵盖多样化客户行为的充足历史销售数据。评估因素包括互补的商品功能、共享的客户群体和利润兼容性，定期更新以应对购买趋势的变化。

实施时，需收集详细的销售交易记录，应用FP-Growth或Apriori等算法发现高置信度的关联，然后根据提升度和支持度指标对商品配对进行评分。合适的捆绑商品在全面推出前需通过A/B测试验证。这种方法优化库存周转并提升平均订单价值。