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    天津快乐10分走势图:关于啤酒和尿布的大数据经典故事

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-07-03 | 作者:admin

    这是个经典的商场数据分析案例。在上世纪90年代,美国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。

     

    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。

     

    啤酒与尿布

     

    “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中?

     

    卖场中“啤酒与尿布”的现象比比皆是,为什么“啤酒与尿布”的故事只产生在沃尔玛的卖场中,而不是其他零售门店?这里有两个原因。

     

    第一个是沃尔玛先进的计算机技术是“啤酒与尿布”故事产生的强大支持后盾。零售业目前使用的很多新技术都是沃尔玛率先“尝鲜”的,比如沃尔玛最 早在门店尝试计算机记账,最早在门店收款台尝试使用外形丑陋俗称“牛眼”的条码扫描器进行收款,世界上第一个发射私人通信卫星等等。

     

    目前运用于门店管理的很多技术手段都是沃尔玛做了“第一个吃螃蟹”的,我们只不过坐享其成而已。由于沃尔玛具备先进的技术手段,“啤酒与尿布”的故事在沃尔玛产生就一点也不奇怪了。

     

    第二个原因是沃尔玛拥有一双锐利的慧眼。沃尔玛是一家极其讲究卖场现场管理的企业,沃尔玛创始人老沃尔顿最大的乐趣就是不停地在卖场巡视,更多地运用自己的双眼而不是数据来发现事实。因此不能忽略的是,没有沃尔玛管理人员的慧眼,“啤酒与尿布”的故事也会淹没在大量的零售数据中。该公司于1992年就着手进行数据挖掘项目,算是数据挖掘的先驱者。

     

    启示一:购物篮大于商品

     

    有在零售业工作经验的朋友都知道,老板考核大家的主要指标是商品销售额,你的工资袋取决于商品的销售额。老板会将商品销售指标下发到个人,每个人都只会关注自己的“一亩三分地”,卖啤酒的只管闷头卖啤酒,卖尿布的只管闷头卖尿布,每个柜台只管自己的商品是否能进入客户手中的购物篮。卖啤酒的不关心购物篮中的尿布,卖尿布的也漠视购物篮中的啤酒,只要别漏了自己柜台的东西就行了,因为漏了自己的商品,这个月的奖金就没了,人人只扫门前雪,长此以往商店的整体效益当然不会好了,效益不好就要裁员,大家都没好果子吃。反观沃尔玛的卖场管理体系中,购物篮是主要的管理对象,而不仅仅是商品。

     

    为什么沃尔玛会以购物篮为管理重点?沃尔玛认为商品销售量的冲刺只是短期行为,而零售企业的生命力取决于购物篮。一个小小的购物篮体现了客户的真实消费需求和购物行为,每一只购物篮里都蕴藏着太多的客户信息。零售业的宗旨是服务客户,沃尔玛认为商店的管理核心应该是以购物篮为中心的顾客经营模式,商品排名只能体现商品自身的表现,而购物篮可以体现客户的购买行为及消费需求,关注购物篮可以使门店随时掌握客户的消费动向,从而使门店始终与客户保持一致。

     

    启示二:购物篮方面的差距

     

    购物篮的表现形式就是我们常说的“客单价”,客单价的高低直接反映了零售企业的经营效益。根据AC·尼尔森2006年对国内零售企业的调查发现, 从周一到周五正常工作日,同样一个万米经营面积的大卖场,国内卖场的平均客单价是29元,家乐福、沃尔玛、欧尚等国际零售巨头卖场的客单价为75元,好又多、大润发、乐购等台资卖场客单价为50元。到了周末(周六、周日)的差距更大,国内卖场客单价为35元,台资卖场客单价为80元,外资卖场可以达到 149元,这就是我们国内企业在购物篮方面的差距。

     

    我们知道,销售额=客单价×客流数。在同等客流量的情况下,我们的企业由于客单价低,已经先失一着,销售业绩要比外资企业低200%,比台资企业低60%。此外,销售额低会带来很多问题,比如毛利额低、通道费低、与供应商的话语权降低,甚至会直接影响到企业的生存。因此,要想提高商业企业的销售 业绩,必须改善企业购物篮,全面提升客单价,可以说零售企业的购物篮代表了企业的生存权!

     

    “啤酒与尿布”故事的依据是商品之间的相关性(也称关联性,英文名称为association rule),商品相关性是指商品在卖场中不是孤立的,不同商品在销售中会形成相互影响关系(也称关联关系),比如“啤酒与尿布” 故事中,尿布会影响啤酒的销量。在卖场中商品之间的关联关系比比皆是,比如咖啡的销量会影响到咖啡伴侣、方糖的销售量,牛奶的销量会影响面包的销售量等等。

     

    所谓事物之间的相关性是指当一个事物变化时,另一个事物也会发生变化。当事物之间的变化是相互抵消的,比如猪肉价格上涨、猪肉销量下降,我们称这种相关性是负相关;当事物之间的变化呈现同一个方向发展时,比如气温上升、冷饮销量也上升,我们称这种相关性是正相关。

     

    有些事物的相关性显而易见,有些则不是那么明显。美国华尔街股票分析师将女性超短裙的长度与道琼斯股票指数建立了关联,超短裙的长度与股票指数 成反比趋势,据说十分灵验,这就是相关性在生活中的种种体现。

     

    商店中的关联性更是比比皆是,比如烟酒销售的关联关系:当门店附近有建筑工地时,低档烟、酒的销售就会上升;当附近有高档社区时,中华烟、葡萄酒的销售量就会上升。

     

    提到商品相关性,很多人认为就是数据分析的事儿,其实对于商品相关性来说,更重要的是客户心理层面的因素,毕竟是人在提着购物篮,而不是猴子。客户在购物时的心理行为是产生商品之间关联关系最基本的原因,因此在找到购物篮规律时,必须要从客户消费心理层面解释这些关联关系,否则“啤酒与尿布”会永远停留在啤酒与尿布两个商品身上,而没有任何的推广意义。要想详细了解商品相关性形成的客户心理因素,要进行大量的客户消费行为观察,构建客户购物篮场景,才可使“啤酒与尿布” 的故事发扬光大。

     

    这个经典的数据分析故事广为流传,大家也对此故事津津乐道,无外乎希望表达:数据挖掘技术是商业决策的好帮手!

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