介紹完如何運用SAS EM的關聯分析節點進行購物籃分析，是不是覺得運用EM進行購物籃分析不是件難事? 此外，關聯分析容易產生大量的關聯規則，但並不一定每一個都是有用的，有些關聯規則是業務老手早已知道的規則，有些則無法解釋，都必須一一剔除。所以這些資料解讀與處理程序，也是購物籃分析的重點之一。
關聯分析結果重在行銷策略應用
同一個關聯規則，運用不同的行銷方法，可能會產生不同的行銷效果。不同的行銷人員看到同一個關聯規則，引發他們的行銷設計也可能不同。如何讓關聯分析的結果產生效用，重要的必須結合行銷策略的設計與應用。
舉例而言，分析人員得到了「買芭比娃娃就會糖果」的關聯規則，若你是行銷人員，你的行銷會是策略如何？
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把兩項商品擺在一起
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特意把兩項商品擺在相距較遠的地方
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將糖果和芭比娃娃組合起來一起賣
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糖果+芭比娃娃+銷售較差的商品一起組合銷售
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定價策略：提供一個單價，降低另一個商品價格
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廣告策略：芭比娃娃和糖果不需要同時廣告活動
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產品設計：設計芭比娃娃形狀的糖果
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提供芭比娃娃的配件，提升銷售 ……等等。
以上都是可行的行銷方案設計，沒有一定的標準答案。但若是要比較出哪一個行銷方案的效果較好，則可以將關聯分析連結前幾期所提的預測模型演算方法透過EM建置回應預測模型，來進行行銷方案回應效果的比較。
關聯規則結合客群分析實務應用效果更好
此外，購物籃分析所得到的關聯規則，若能配合客群分析，實務的應用效果會更好。分析所得的關聯規則再透過進一步的分析，找到是哪些客戶特徵的人特別喜好這樣的消費組合，再依此結果進行行銷方案規劃，回應效果會更加精準。
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如何運用關聯分析結合客群分析的步驟：
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關聯規則歸戶客戶ID匯出。
執行完關聯分析，至參數設定列內的Rules參數選項中的Export Rule by ID改成Yes，並重新執行關聯分析節點。
2.檢視執行後的資料表結果。點選參數設定列內General參數選項內的Exported Data。
開啟後，會跳出Exported Data視窗方框，點選TRAIN後，選擇瀏覽Browse…。
開啟檢視資料表後，可以看到SAS EM已將關聯分析所產生的關聯規則，轉成歸戶資料表，每一關聯規則自動產生一個資料欄位，以Dummy變數方式儲存。
若要將有此交易規則：「芭比娃娃-->糖果」的客戶挑選出來進一步分析，則只要將此變數值為1的客戶名單篩選出來。
3.進行客群分析，以針對不同客群設計適宜的行銷方案。
同樣是買芭比娃娃就會買糖果的客戶，給予相同的行銷刺激並不會每個人都會有回應。因此結合客群分析，給予適當的行銷區隔，則可以提高回應效果。將上述步驟所篩出的名單，結合客戶的交易偏好、客戶基本資料等資訊，利用SAS EM的分群節點Cluster Node進行簡單的分群分析，如下圖例，依據客戶資料分成四群並命名，掌握到每一群的客戶的特徵後，再對應各分群設計行銷活動，則容易打動到各客群的真實回應效果。
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