沃尔玛实现父亲购物新体验：啤酒和尿布同时放置

在大数据应用中，较为知名的商业案例是“啤酒+尿布”，故事是这样的：

20世纪90年代，美国沃尔玛连锁超市管理人员对销售数据进行分析时，发现了一个令人难以理解的商业现象：在日常生活中，“啤酒”与“尿布”这两件看上毫不相干的商品，却经常会一起出现在美国消费者的同一个购物篮中。

这个独特的销售现象引起了沃尔玛管理人员的关注。经过一系列的后续调查，他们发现，“啤酒+尿布”的现象往往发生在年轻父亲身上。这个现象源于美国独特的文化：家有婴儿的美国家庭，通常都是母亲在家中照看婴儿，父亲则负责到超市购买尿布。年轻的父亲在购买尿布的同时，会顺便为自己购买一些啤酒。这种消费心理就让啤酒、尿布两件看上去不相干的商品被消费者同时购买。

沃尔玛的管理人员发现这一现象后，立即着手把啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的美国父亲非常方便地找到尿布和啤酒这两件商品，并较快地完成购物。结果，就是这样一个小小的陈列细节让沃尔玛获得了满意的商品销售收入。

这便是“啤酒+尿布”的故事。其后，为了证明“啤酒+尿布”销售的可行性，美国学者艾格拉沃在1993年从数学和计算机算法角度提出了商品联系关系的计算方法——Aprior算法，即通过分析购物篮中的商品集合，找到商品之间联系关系的联系算法，根据商品之间的关系，找出消费者的购买行为。(www.xing528.com)

在此基础上，从20世纪90年代开始，沃尔玛尝试将艾格拉沃提出的Aprior算法引入POS机数据分析中，此举大获成功。

实际上，沃尔玛是最早通过分析大数据而受益的传统零售企业。在提出“大数据”这个概念以前，沃尔玛一度拥有世界上最大的数据仓库系统，通过该系统对消费者购物行为等数据进行跟踪和分析。沃尔玛也就成了最了解消费者购物习惯的零售商之一。

2007年，为了更好地利用大数据分析消费者的行为与需求，沃尔玛建立了一个超大的数据中心，存储能力巨大。当然，沃尔玛拥有巨量的数据也不是一蹴而就的，而是慢慢积累的。1969年，虽然微型计算机还没有普及，但是沃尔玛已经开始使用大型计算机来跟踪存货的相关情况；1974年，沃尔玛在分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制；1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统；1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统安装，使总部、分销中心和各个商场之间可以实现实时、双向的数据和声音传输。

沃尔玛采用在当时还是小众的信息技术搜集和运营消费者的行为数据，为其高速发展打下了坚实的基础。如今，在沃尔玛全世界最大的数据仓库中，存储着数千家连锁店在65周内的每一笔销售的详细记录，业务人员只要分析客户的购买行为，就能精准了解客户的需求。