很多人会问,究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世界上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析,从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据,在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了:“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果,反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?
为了验证这一结果,沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析,他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式:在美国,到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作,而他们中有30%~40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿,而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任,又去买了尿不湿。
总结起来后,他们发现这些顾客有几个共同的特点:
一般是周末出现这种情况
购买者以已婚男士为主
他们家中有孩子且不到两岁,有尿不湿的刚需
他们喜欢看体育比赛节目,并且喜欢边喝啤酒边看。顾客有喝啤酒的需求
周末是体育比赛扎堆的日子,所以出现这种关联销售多在周末的时候。
既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多,那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起,结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。
按常规思维,尿不湿与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内这一有价值的规律的。
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