啤酒和纸尿裤一起卖叫什么方法

尿不湿和啤酒营销策略是根据商品之间的关系，找出商品之间关联算法从而得出客户的购买行为。

这个现象最开始是在美国的沃尔玛超市当中出现的，他们超市的管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布湿这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。

尿不湿和啤酒营销策略出现的原因：

在有婴儿的美国家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿不湿。父亲在购买尿不湿的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这就出现了啤酒与尿布湿这两件看上去不相干的商品经常被放入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上述两件商品中的一件，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湿为止。沃尔玛超市发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布湿摆放在相同的区域。于是形成了尿不湿啤酒的营销。

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。

“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。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。

啤酒与尿布的故事：

沃尔玛需要提高公司的收益，分析师整理了几大区域的超市物品销售量，从销售量中发现周末啤酒和尿布的销售量都会上升，对这类购买人群进行分析，发现大多数用户是有孩子的父亲。这些爸爸在周末采购前夫人都会嘱咐丈夫要采购尿布，而男人在购买尿布同时也会自发采购喜爱的啤酒。

发现这个现象后，沃尔玛公司下达决策将啤酒和尿布这两个本来不相关的物品摆放在一起。这一决策大大提高了商品的销量，沃尔玛的收益也大大提高。

导读： 在美国的零售业有着这样一个传奇故事，沃尔玛百货将他们的纸尿裤和啤酒并排摆在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！为什么看起来风马牛不相及的两件商品这样一搭配，能取到惊人的效果呢？

因为沃尔玛很好地运用了 大数据技术 ，成功地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的潜在联系！

当沃尔玛发现这两件商品存在联系的时候，再分析其原因，确实很有道理。原来，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了两瓶啤酒。这一消费行为导致了这两件商品经常被同时购买，所以，沃尔玛索性就将它们放在了一块，既方便了顾客，更提高了产品销量。

这是一个商业智能（BI）应用在零售业的一个经典案例。事实上，早在上世纪80年代，沃尔玛就已经开始运用一些列大数据技术来分析和预测其产业，并取得了显著的效果。上面讲到的“纸尿裤和啤酒”的故事，就是 沃尔玛很好地运用了数据仓库、数据挖掘和数据分析的技术 。运用数据仓库，沃尔玛对商品进行购物篮分析（Marketing Basket Analysis），即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。沃尔玛的数据仓库里集中了各个商

店一年多详细的原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用自动数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，从而意外地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的联系。

此外，沃尔玛的商业智能解决方案，还有其他方面的应用。

市场分析： 沃尔玛利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性的信息。在沃尔玛每周六的高级会议上要对世界范围内销售量最大的15种商品进行分析，然后确保在正确的时间、正确的地点有正确的库存。

趋势分析： 沃尔玛利用数据仓库对商品品种和库存的趋势进行分析。以选定需要补充的商品，研究顾客购买趋势，分析季节性购买模式，确定降价商品，并对其数量和运作作出反应。为了能够预测出季节性销售量，它要检索数据仓库当中高达10万种商品一年多来的销售数据，并在此基础上作分析和知识挖掘。

这仅仅是在20多年前，沃尔玛就已经开始尝试利用大数据技术来解决分析和预测其市场问题。而经历了几十年的不断进步和革新，沃尔玛已经能很好地利用数据挖掘和分析等一系列的商业智能解决方案，使其在零售业一直处于龙头地位。我们再来看看这个 “啤酒和草莓酱吐司饼干” 的故事。

神奇的“草莓吐司酱饼干”

2004年8月，美国气象局发布天气预警，飓风“弗朗西丝”将袭击美国南部沿海地区。沃尔玛管理层决定，为可能受到飓风“弗朗西丝”影响的地区进行补货。而人们惊奇地发现，在沃尔玛一辆有一辆的货运车里，除了必须的灾备物品之外，居然有大量的啤酒和草莓吐司酱饼干！

其实这又是沃尔玛很好地利用了商业智能的又以案例。他们通过数据挖掘进行预测性分析，尤其是几周前刚刚经历的飓风“查利”，更为飓风前如何备货提供了有力的信息。在梳理顾客每周生成的海量数据时，沃尔玛公司的数据挖掘算法偶然发现了一条奇怪的信息：飓风前，草莓酱吐司饼干的销售量增长7倍，而位居销售榜首的是啤酒！基于这样的数据分析，所以，沃尔玛决定尝试进行预测性备货。之后的事实也证明，这些商品的确在飓风来临之前抢手热卖！

到2012年，沃尔玛已经将测试阶段的10个Hadoop节点扩展为250个Hadoop集群节点，为的就是将十个不同的网站整合为一，这样，所有的非结构化数据都可以收集到一个新的Hadoop集群，加速大数据的分析速度，提供更好的客户体验。据了解，目前约2.45亿顾客光顾沃尔玛遍布全球的一万九百多家分店，沃尔玛每小时收集来自一百多万客户的2.5TB非结构化数据，来自社交媒体的数据约每周30万条。沃尔玛的大数据生态系统每天处理的新数据高达几个TB，历史数据则是PB级；分析的商品数量达数百万，客户信息过亿.。

最关键的是，沃尔玛成功地将数据价值转换为商业价值，其中，线上销售收入增长10%到15%，约10亿美元。

那么给沃尔玛提供大数据服务的公司究竟是谁呢？一开始，是由NCR，这件专门帮助用户建立强大的客户关系的公司来为沃尔玛提供服务。现在呢，沃尔玛使用的是甲骨文的BI系统。

对于中国企业来讲，国外的BI系统部署虽然性能好，平台大，但是也存在着价格昂贵，部署周期长，也有着不一定符合中国市场行情的一些不足。

---