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PF.CROSS_SELL
La fonction PF.CROSS_SELL analyse les produits achetés ensemble (market basket analysis) et identifie les produits fréquemment achetés en même temps qu’un produit donné. Elle parcourt l’historique des commandes pour trouver les co-occurrences de produits.
Cas d’usage principal :
– Recommandations produits automatiques sur un site e-commerce
– Bundling : Créer des offres groupées basées sur les données réelles
– Merchandising : Placement optimal des produits en magasin
– Upselling : Suggérer des produits complémentaires
Différence avec les approches traditionnelles :
– Corrélation manuelle : Nécessite des analyses croisées complexes
– PF.CROSS_SELL: Calcul automatique en une formule
Format de sortie :
Syntaxe
=PF.CROSS_SELL(id_produit; plage_produits; plage_commandes; [top_n]; [format])
Exemples professionnels
Site e-commerce - Recommandations "Souvent achetés ensemble"
| Commande | Produit |
|---|---|
| CMD001 | iPhone 15 |
| CMD001 | Coque iPhone |
| CMD001 | AirPods |
| CMD002 | iPhone 15 |
| CMD002 | Coque iPhone |
| CMD002 | Chargeur |
| CMD003 | iPhone 15 |
| CMD003 | AppleCare |
=PF.CROSS_SELL(« iPhone 15 »; B:B; A:A; 3; « TEXTE »)
Résultat retourné : =PF.CROSS_SELL(« iPhone 15 »; B:B; A:A; 3; « TEXTE »)
Analyse merchandising - Placement optimal
Résultat :
| Produit | Fréquence | Score |
|---|---|---|
| Filtre à café | 456 | 0.78 |
| Lait végétal | 312 | 0.53 |
| Sucre roux | 289 | 0.49 |
| Tasse isotherme | 156 | 0.27 |
| … | … | … |
=PF.CROSS_SELL(« Café en grains »; $B$2:$B$50000; $A$2:$A$50000; 10; « DETAILS »)
Résultat retourné :
Cas d'usage typiques
Utilisez PF.CROSS_SELL quand :
- ✅ Vous voulez afficher des recommandations « Achetés ensemble » sur un site
- ✅ Vous optimisez le placement des produits en magasin
- ✅ Vous créez des bundles/offres groupées basées sur les données réelles
- ✅ Vous analysez les complémentarités entre produits
- ✅ Vous maximisez la valeur panier moyenne
Applications concrètes :
- Sites e-commerce (sections recommandations)
- Merchandising retail (planogrammes)
- Campagnes marketing (emails avec suggestions)
- Optimisation catalogue (identifier produits orphelins)
- Pricing bundles (offres groupées rentables)
