商務智能在零售行業(yè)的應用.ppt

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1、商務智能在零售行業(yè)的應用陳亞淞在零售業(yè)中，通過條形碼、編碼系統(tǒng)、銷售管理系統(tǒng)、客戶資料管理及其它業(yè)務數(shù)據(jù)中，可以收集到關(guān)于商品銷售、客戶信息、貨存單位及店鋪信息等信息資料。數(shù)據(jù)從各種應用系統(tǒng)中采集，經(jīng)分類整理，放到數(shù)據(jù)倉庫里，允許高級管理人員、分析人員、采購人員、市場人員和廣告客戶訪問，利用數(shù)據(jù)挖掘工具對這些數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助管理者進行科學的決策。例如對商品進行購物籃分析，分析哪些商品是顧客最有希望一起購買。案例一:信息化管理為沃爾瑪插上騰飛的翅膀美國的沃爾瑪（Wal一Mart）是世界上最大的零售商，2002年4月，該公司躍居《財富》500強企業(yè)排

2、行第一。沃爾瑪建立了基于NCRTera–data數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)，它是世界上第二大數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，總?cè)萘窟_到170TB以上。沃爾瑪成功的重要因素是與其充分地利用信息技術(shù)分不開的。也可以說，對信息技術(shù)的成功運用造就了沃爾瑪。啤酒AND尿布在美國或世界其他國家，超市的管理者會津津樂道尿布與啤酒的故事。這個故事的主角就是沃爾瑪。利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，沃爾瑪對商品進行市場類組分析，即分析哪些商品顧客最有希望一起購買。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里集中了各個商店一年多詳細的原始交易數(shù)據(jù)。在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎上，沃爾瑪利用自動數(shù)據(jù)挖掘工具（模式識別軟件）對這些數(shù)據(jù)進行分析和

3、挖掘。一個意外的發(fā)現(xiàn)就是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！按常規(guī)思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是借助于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，商家決不可能發(fā)現(xiàn)隱藏在背后的事實：原來美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了兩瓶啤酒。既然尿布與啤酒一起購買的機會最多，沃爾瑪就在它的一個個商店里將它們并排擺放在一起，結(jié)果是尿布與啤酒的銷售量雙雙增長。由于這個故事的傳奇和出人意料，所以就在業(yè)界和商界流傳開來。沃爾瑪憑借強大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)將世界4000多家分店的每一筆業(yè)務數(shù)據(jù)匯總到一起，讓決策者能夠在很短的時間里獲得準確和及時的信息，并作出正確

4、和有效的經(jīng)營決策。而沃爾瑪?shù)膯T工也可以隨時訪問數(shù)據(jù)倉庫，以獲得所需的信息，而這并不會影響數(shù)據(jù)倉庫的正常運轉(zhuǎn)。如今，沃爾瑪利用NCR的Teradata對超過7.STB的數(shù)據(jù)進行存儲，這些數(shù)據(jù)主要包括各個商店前端設備（POS、掃描儀）采集來的原始銷售數(shù)據(jù)和各個商店的庫存數(shù)據(jù)。Teradata數(shù)據(jù)庫里存有196億條記錄，每天要處理并更新2億條記錄，要對來自6000多個用戶的48000條查詢語句進行處理。銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)每天夜間從4000多個商店自動采集過來，并通過衛(wèi)星線路傳到總部的數(shù)據(jù)倉庫里。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里最大的一張表格（table）容量已超過300GB

5、、存有50億條記錄，可容納65個星期4000多個商店的銷售數(shù)據(jù)，而每個商店有5一8萬個商品品種。利用數(shù)據(jù)倉庫，沃爾瑪在商品分組布局、降低庫存成本、了解銷售全局、進行市場分析和趨勢分析等方面進行決策支持分析。零售業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)應用領域，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在很多方面都有卓越表現(xiàn)：1了解銷售全局通過分類信息，按商品種類、銷售數(shù)量、商店地點、價格和日期等了解每天的運營和財政情況，對銷售的每一點增長、庫存的變化以及通過促銷而提高的銷售額都可了如指掌。2商品分組布局分析顧客的購買習慣，考慮購買者在商店里所穿行的路線、購買時間和地點、掌握不同商品一起購買的概率

6、；通過對商品銷售品種的活躍性分析和關(guān)聯(lián)性分析，建立商品設置的最佳結(jié)構(gòu)和商品的最佳布局。3降低庫存成本通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，將銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)集中起來，通過挖掘分析，以決定對哪些商品貨物進行增減，確保正確的庫存。4市場和趨勢分析利用數(shù)據(jù)挖掘工具和統(tǒng)計模型對零售數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)仔細研究，以分析顧客的購買習慣、廣告成功率和其它戰(zhàn)略性信息。5有效的商品促銷通過對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析,客戶統(tǒng)計以及歷史狀況的分析，來確定銷售和廣告業(yè)務的有效性。通過對顧客購買偏好的分析，確定商品促銷的目標客戶，以此來設計各種商品促銷的方案，并通過商品購買關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，

7、采用交叉銷售和向上銷售的方法，挖掘客戶的購買力，實現(xiàn)準確的商品促銷。6最優(yōu)店址選擇利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可分辨出成功的商店或分店的特性，并協(xié)助新開張的商店選擇恰當?shù)牡乩砦恢谩?客戶群體分類通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)把大量的客戶分成不同的類，每個類里的客戶具有相似的屬性，而不同類里的客戶的屬性盡量不相同。例如把所有客戶分成VIP、一般客戶和最差客戶。企業(yè)可以針對不同類的客戶提供針對性的產(chǎn)品和服務來提高客戶的滿意度。8客戶的獲得與保持零售業(yè)的增長和發(fā)展壯大需要不斷獲得新的客戶并維持老的客戶。現(xiàn)在各個零售企業(yè)的競爭都越來越激烈，企業(yè)獲得新客戶的成本正在不斷上升，通常吸收一個

8、新客戶的成本是留住一個老客戶的成本的6-7倍，因此保持原有客戶就顯得越來越重要。通過數(shù)據(jù)挖掘技