啤酒与尿布经典大数据案例沃尔玛经典营销
啤酒和尿布
啤酒和尿布……大数据故事：啤酒与尿布这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。
但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了，这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。
原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。
而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。
这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的大数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢?正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。
大数据故事：美国密执安州有一家名为“阿汉”的小餐馆有个异常奇特的做法：经常光顾该餐馆的顾客，只要愿意，便可报上自己的常住地址，在客户登记簿上注册，开一个“户头”，以后顾客每次到这里来就餐，餐馆都会如实地在其户头上记下用餐款额。
每年的9月30日，餐馆便会按客户登记簿上的记载算出每位顾客从上年9月30日以来在餐馆的消费总额，然后再按餐馆纯利10%的比例算出每位顾客应得的利润分发给顾客，这样，餐馆自然就常常门庭若市。
阿汉餐馆给顾客分红的方法虽然损失了一部分纯利，但却使顾客感到自己与餐馆的利润息息相关，自己也是餐馆的一员。
这样一来，餐馆密切了与消费者的关系，吸引了许多回头客。
这种让食客成为“股东”的做法其实也是一种“组合”式的生意之道，不同的是前者是明显的“物质组合”，而后者是隐蔽的“人员组合”，两者都是以消费者心甘情愿地付出而给老板带来了滚滚利润，何乐而不为呢？得大数据者得天下大数据在“有心人”的分析下，成为了预测未来的风向标，成为了创造财富的引燃器，也成为了创业者的好帮手。
我们大胆猜测，未来的数据市场有可能会出现数据现货，期货交易。
到了那个时候，数据进入资产表的时间就真的是指日可待了。
啤酒与尿布(购物篮分析)
实地调查
针对性营销…
RFM分析
RFM分析(recency, frequency, monetary), 用来确定哪些客户是"最好"的.
– 最近一次消费日期 – 消费频率 – 消费金额 – 结合这三个指标,我们就可以把顾客分成5*5 *5 = 125类,然后制定响应的营销策略.
" 你80%的业务来自你20%的客户."
门店的命运
客流量 捕获量 成交率 客单价 我们?
商品的命运
通过率 停留率 成交率 我们?
购物篮变化和客户群体
商品"人气度"-PI值
PI值高的商品往往是价格敏感商品 PI PI值与商品定价,毛利率往往呈反比关系 我们?
购物篮分析实例
附近写字楼的后勤人员 采购并顺便给同事 带冲饮类商品
好处:方便购物;节约购物时间;心理暗示以提升关联购买
关联商品的陈列
关联商品的陈列
切勿盲目模仿
商品与购物篮的关系
好商品or坏商品
什么才是好商品?销量高?毛利高?周转快?
好商品or坏商品
什么是坏商品?
好商品or坏商品
商品重要度:一个综合指标,根据商品的 作用,综合了销售量,周转率,人气度, 毛利额,毛利率等等指标.
购物篮分析 -啤酒与尿布
引子
在美国沃尔玛超市的货架上,尿片和啤酒 赫然地摆在一起出售.为啥…? 每逢周末,啤酒和尿片的销量都很大 有孩子的家庭中,太太经常嘱咐丈夫下班 后要买尿片,而丈夫们在买完尿片以后又 顺手买啤酒
引子
搞清原因后,沃尔玛的工作人员打破常规, 尝试将啤酒和尿片摆在一起,结果使得啤 酒和尿片的销量双双激增,为商家带来了 大量的利润
RFM分析
零售业客户关系管理实施案例应用
零售业客户关系管理实施案例应用作者：刘凌案例一：美国沃尔玛超市关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子就是沃尔玛啤酒加尿布的故事。
一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。
但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。
原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。
因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。
这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。
这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。
沃尔玛能够跨越多个渠道收集最详细的顾客信息，并且能够造就灵活、高速供应链的信息技术系统。
沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。
目前，沃尔玛中国公司与美国总部之间的联系和数据都是通过卫星来传送的。
沃尔玛美国公司使用的大多数系统都已经在中国得到充分的应用发展，已在中国顺利运行的系统包括：存货管理系统、决策支持系统、管理报告工具以及扫描销售点记录系统等。
这些技术创新使得沃尔玛得以成功地管理越来越多的营业单位。
当沃尔玛的商店规模成倍地增加时，它们不遗余力地向市场推广新技术。
比较突出的是借助RFID技术，沃尔玛可以自动获得采购的订单，更重要的是，RFID系统能够在存货快用完时，自动的给供应商发出采购的订单。
另外沃尔玛打算引进到中国来的技术创新是一套“零售商联系”系统。
“零售商联系”系统使沃尔玛能和主要的供应商共享业务信息。
举例来说，这些供应商可以得到相关的货品层面数据，观察销售趋势、存货水平和订购信息甚至更多。
通过信息共享，沃尔玛能和供应商们一起增进业务的发展，能帮助供应商在业务的不断扩张和成长中掌握更多的主动权。
沃尔玛的模式已经跨越了企业内部管理(ERP)和与外界“沟通”的范畴，而是形成了以自身为链主，链接生产厂商与顾客的全球供应链。
沃尔玛能够参与到上游厂商的生产计划和控制中去，因此能够将消费者的意见迅速反映到生产中，按顾客需求开发定制产品。
啤酒与尿布案例范文
啤酒与尿布案例范文1992年沃尔玛超市在对销售数据进行分析时发现，有些男性顾客购买尿布的同时还会购买大量的啤酒。
这一发现引起了市场营销人员的兴趣，他们开始深入研究并分析这个现象。
为了理解为什么购买尿布的人也会购买啤酒，沃尔玛超市聘请了专门的数据分析师。
他们通过对销售数据的进一步分析，发现这一现象主要出现在30岁以下的年轻父亲身上。
进一步调查发现，年轻父亲经常在下班回家的路上顺便去超市购买家庭用品，包括尿布。
而在结束一天的工作后，父亲们往往感到疲惫，渴望放松一下。
啤酒因为其消遣和舒缓压力的功效，成为他们最理想的选择之一基于这一调查结果，沃尔玛超市决定采取一系列措施来更好地满足这一消费需求。
首先，他们把尿布和啤酒放在一起展示，以方便顾客购买。
其次，他们在下班高峰期增加了啤酒的存货量。
最后，他们还设计了一些促销活动，比如打折等，以吸引更多的顾客购买。
这些措施的实施效果非常明显。
在推出这一系列措施后，沃尔玛超市尿布和啤酒的销售额都有了显著的增长。
而更重要的是，这个案例对于市场的大众定位具有启示意义：据分析，男性在街上直接到超市的机会不多，而他们在超市比较容易决定购买什么产品。
因此，如果一个超市能够有针对性地设计一些促销活动，比如在忙碌的下班高峰期增加啤酒的存货量，那么他们就能轻易抓住这部分男性顾客。
啤酒与尿布案例的意义不仅在于展示了数据分析在市场营销中的重要性，还给市场营销人员提供了很多启示。
首先，数据分析可以帮助我们深入了解消费者的购买行为和需求，从而更好地满足他们的需求。
其次，数据分析可以帮助我们定位市场，找到具有潜在关联性的产品，进而提供更好的购物体验。
最后，通过合理的市场定位和促销活动，我们可以吸引更多的目标消费者，提高销售额。
总之，啤酒与尿布案例是一个非常有意义的市场营销案例，它充分展示了数据分析在市场定位和销售策略方面的价值。
对于市场营销人员来说，这个案例提醒我们要善于观察，善于利用数据，以更好地满足消费者的需求，提高销售额。
啤酒与尿布经典大数据案例沃尔玛经典营销
啤酒与尿布经典大数据案例沃尔玛经典营销
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。
父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。
沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。
1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。
艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——Ap rior算法。
沃尔玛从上个世纪90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
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大数据案例：啤酒尿布的关联算法怎么来的？
association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。
其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance;而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用associationrules来表示的。
如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部(LHS)，而B被称为结果或者右部(RHS)。
如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则(买尿布的人也会买啤酒)，那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。
关联算法的两个概念在关联算法中很重要的一个概念是支持度(Support)，也就是数据集中包含某几个特定项的概率。
比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。
和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence)，也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
啤酒与尿布案例讲解学习
啤酒与尿布案例什么是品类管理：一个过程：把自己经营的商品分为不同的类别，将品类视为经营策略单位，专注于实现消费者价值，最终提高企业经营业绩。
目标：→强调向消费者提供超值的产品和服务，以此来提升经营效率与效益。
啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。
故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。
认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。
父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。
沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入。
什么是品类管理：一个过程：把自己经营的商品分为不同的类别，将品类视为经营策略单位，专注于实现消费者价值，最终提高企业经营业绩。
目标：→强调向消费者提供超值的产品和服务，以此来提升经营效率与效益。
形势与政策-大数据有趣的案例分析
6.Google成功预测冬季流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003 年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成 功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
浅谈“大数据时代”
案例
4.大数据与乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十 万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药， 最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
5.奥巴马大选连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大 规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行 决策的优势急剧下降，在政治 领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临 兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷 跳进了这个狂欢队伍。
大数据时代 有趣的数据和案例Leabharlann 案例1.啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会 顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的 促销手段。没想到这个 举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数 据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
大数据的核心是预测。不可否认，预测已经完全影响到我们的生活。比如人的 消费行为预测，电影的票房预测，离职风险预测等等。但大数据时代最无法避免的 就是隐私泄露，预测同样是泄密的源头。比如婚外情预测，死亡预测等，它很有可 能会对生活造成不好的影响。所以科技与知识都是有两面性的，随着大数据时代的 发展，隐私权的基本问题也应该重新被审视，各种法律也应该相应被完善。我们需 要发展但也不应该完全由数据推着我们发展，社会的发展依然需要人类文明作为基 础。
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啤酒与尿布经典大数据案例沃尔玛经典营销这个经典案例最早出现在上世纪80年代。
沃尔玛发现他们的销售额
在周末显著下降，经过仔细分析，他们发现主要原因是因为家庭购物的主
要决策者─男性也不愿意带着小孩一起逛超市。
于是沃尔玛决定采取措施
提高周末购物的销售额，这就是啤酒与尿布的故事。
沃尔玛从大数据中发现，当男性购买尿布时，还会顺便买一些啤酒。
于是沃尔玛把这两个商品放在一起陈列，这样男性顾客就不必专门跑两个
区域购买，可以一次完成。
这个策略立即取得成功，沃尔玛的销售额大幅
提升。
这个案例揭示了大数据对于企业营销的重要性。
大数据分析可以帮助
企业了解消费者的购物习惯、偏好和行为。
通过对消费者数据的深入分析，企业可以发现隐藏的购物规律和消费者的需求。
而准确洞察消费者行为，
可以帮助企业确定合适的销售策略和推广手段。
而沃尔玛的这个案例还展示了企业如何利用大数据分析来改进销售流
程和购物体验。
通过将啤酒和尿布放在一起陈列，沃尔玛解决了男性顾客
的购物难题，提高了顾客满意度，进而促进了销售量的增长。
这个案例告
诉我们，企业应该加强对消费者的了解，不断改进销售流程和服务体验，
以满足消费者的需求并提高销售额。
此外，这个案例还展示了企业如何运用大数据分析来提高市场竞争力。
通过对消费者购物行为的深入分析，沃尔玛发现了一个市场机会，及时采
取了相应的营销策略来满足顾客需求。
这使得沃尔玛在激烈的市场竞争中
脱颖而出，成为了行业内的佼佼者。
这告诉我们，企业应该充分利用大数
据分析来寻找市场机会，及时调整策略以满足消费者需求，从而赢得市场份额。
综上所述，啤酒与尿布经典大数据案例展示了沃尔玛巧妙运用大数据分析以洞察消费者行为，并通过营销手段来提高销售额的能力。
这个案例揭示了大数据对于企业营销的重要性，以及企业应该如何利用大数据来改进销售流程、提高市场竞争力。