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案例精选：横向战略之沃尔玛的集整商业模式第一层次：销售毛利，团体会员，卖场费用，展示与销售功能沃尔玛的成功，很大程度上归功于它的低价策略，特别是一直坚持的“天天低价”法则。
沃尔玛创始人山姆?沃尔顿1962年创立第一家连锁店时，靠的就是薄利多销。
当年，山姆对其商店的定位是中下阶层，主要经营服装、饮食以及各种日常用品，最重要的是以低于别家商店的价格出售，因而吸引了众多顾客，连锁店越开越多，但“天天低价”的承诺始终没有变。
“女裤理论”就是对沃尔玛营销策略的最好阐释：女裤的进价每条0.8美元，售价1.2美元。
如果降到每条1美元，虽然会少赚一半的钱，但去能卖出3倍的货，从而增加1/3的利润。
沃尔玛倡导的是低成本、低费用结构、低价格，让利给消费者的经营思想，那么沃尔玛的利润来源到底在哪里？沃尔玛是实行会员制的仓储式商场。
在未开业前，需进行艰苦的招募会员工作。
但沃尔玛宽松的会员制还是颇受个体消费者的欢迎。
“我们的会员制与其他的会员制不同，在我们这里办卡不需要交费。
只要你认同接受沃尔玛的经营模式我们就会发放会员卡给你，如果你只是临时来店里，办理一张临时卡也只需要两元钱，如果多次购买达到了一定的数量，你就会成为我们的目标客户。
”这种宽松的会员制和沃尔玛那样的需要比对照片、确认身份并付费购买的会员制显然截然不同。
会员制有很强的心理诱导作用，容易迎合一般市民的好奇和趋新心理，由于只有持会员卡的人方可购物，也强化了其“薄利多销”的形象，会对非会员产生强烈的激励作用。
同时，办理会员卡条件的宽松，使得沃尔玛吸引了大批个人消费者竞相加入会员的行列。
第二层次：商品组合，卖场立体化，连锁效应沃尔玛在经营商品品种选择上主要以销售量大、周转速度快、购买频次多的中档商品为主，适度兼顾高低档商品。
商品销售量大、周转速度快是沃尔玛经营利润来源的前提条件，因为沃尔玛在商品销售中利润率很低（1.7%左右，而行业平均5%以上），利润来源主要是靠年销售规模优势向生产厂家收取商品上架费、商品折扣、年底所退佣金及资金占用费等所取得的收益。
信息技术在沃尔玛经营管理中的应用沃尔玛是全球最大的零售商之一，拥有超过11000家门店和网店。
信息技术在沃尔玛的经营管理中扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍沃尔玛如何应用信息技术来提高效率、降低成本、改善客户体验和增加销售额。
1. 供应链管理沃尔玛通过信息技术对供应链进行管理，实现了高效的库存控制和物流运作。
首先，沃尔玛利用RFID技术（无线射频识别）对商品进行标记，可以实时跟踪商品的位置和状态。
其次，沃尔玛建立了一个全球性的信息系统，可以对全球各地的供应商进行统一管理，并且可以实时监控货物运输情况。
最后，沃尔玛利用数据分析技术对销售数据进行分析，并根据需求预测未来需求量，从而避免了库存积压或缺货现象。
2. 数据分析沃尔玛利用大数据分析技术对顾客行为进行分析，并根据这些数据制定营销策略。
例如，在购买过程中收集顾客信息并建立个人档案，在此基础上推荐相关商品和优惠券。
同时，沃尔玛还可以根据购买记录和顾客反馈来调整商品的种类、价格和位置，以提高销售额。
3. 移动应用沃尔玛开发了移动应用程序，让顾客可以通过手机或平板电脑随时随地购物。
移动应用程序不仅提供了在线购物功能，还可以查询库存、查找门店位置、获取优惠券等服务。
此外，沃尔玛还开发了一个名为“扫码付”的功能，顾客只需扫描商品条形码并使用手机支付即可完成购买。
4. 自助收银沃尔玛引入了自助收银系统，在门店中设置自助收银台，让顾客可以自己完成结账过程。
这样不仅节省了人力成本，同时也提高了顾客的购物体验。
5. 人工智能技术沃尔玛正在积极探索人工智能技术在零售业中的应用。
例如，在中国某些门店中，沃尔玛引入了无人售货机，并且通过人脸识别技术识别顾客身份并提供个性化服务。
总之，信息技术在沃尔玛的经营管理中起到至关重要的作用。
通过信息技术的应用，沃尔玛实现了供应链管理的高效化、数据分析的精准化、移动应用程序的便捷化、自助收银系统的智能化以及人工智能技术在零售业中的探索。
沃尔玛客户关系管理分析
沃尔玛（Walmart）是全球知名的零售连锁企业，拥有庞大的客户群体。
为了更好地了解和满足客户需求，沃尔玛对客户关系管理进行了全面的分析。
首先，沃尔玛建立了完善的客户数据库，收集和存储了大量客户信息。
这些信息包括客户基本信息、购买历史、偏好和需求等，可以帮助沃尔玛更好地了解客户，提供个性化的服务和推广活动。
其次，沃尔玛通过数据分析和数据挖掘技术，对客户行为进行深入分析。
利用大数据技术，沃尔玛可以追踪客户购买轨迹，分析客户购买偏好和行为，预测客户未来的购买需求，并制定相应的销售策略。
另外，沃尔玛还通过社交媒体、短信等渠道与客户保持良好的沟通和互动。
沃尔玛会定期推送优惠活动信息，同时也会了解客户反馈和建议，并针对性地进行改进和优化。
最后，沃尔玛注重客户满意度和忠诚度的提升。
通过提供高品质的商品和服务，优惠的价格和便利的购物体验，沃尔玛不仅吸引了更多的客户，也保持了现有客户的忠诚度，提升了企业的品牌价值和声誉。
总之，沃尔玛客户关系管理的成功，离不开完善的数据库、精细的数据分析、多层次的沟通和互动，以及对客户满意度和忠诚度的重视。
通过这些方面的不断提升，沃尔玛可以更好地把握客户需求和市场趋势，提升企业的竞争力和市场地位。
AI技术在零售行业的应用案例解析一、引言随着人工智能技术的发展，它在各个行业中都得到了广泛的应用，尤其是在零售行业。
AI技术为零售企业带来了许多机遇和挑战，使其能够更好地提供个性化的服务、实现高效的运营管理，并帮助企业预测市场趋势。
本文将通过解析几个典型的零售公司案例，探讨AI技术如何在零售行业中发挥作用。
二、个性化推荐系统1. 爱马仕（Hermès）爱马仕是一家享誉全球的奢侈品牌，在线销售也是该公司重要的销售渠道之一。
为了提升用户体验和销量，爱马仕引入了个性化推荐系统，通过分析用户历史购买记录、浏览行为等数据，在网站和移动应用中向用户推荐最适合他们口味和风格的产品。
这种推荐系统基于AI技术，能够实时更新和调整推荐策略，不断提高匹配度，并取得了显著的销售增长。
2. 亚马逊（Amazon）作为全球最大的在线零售商，亚马逊一直致力于提供个性化的购物体验。
他们运用了AI技术开发了一套强大的推荐引擎，根据用户过去的购买记录、浏览行为以及其他用户的相似行为，将相关产品推荐给用户。
该推荐系统不仅能够提高转化率和订单价值，而且还能够帮助消费者发现可能感兴趣但未知晓的产品。
三、自动化商品管理与库存优化1. 沃尔玛（Walmart）沃尔玛是全球最大的连锁超市之一，拥有庞大且复杂的商品库存管理系统。
通过利用AI技术，沃尔玛建立了一个自动化的商品管理平台，使其能够实时监控库存情况、预测需求、优化供应链，并及时调整采购计划。
这使得沃尔玛能够减少过量采购和缺货现象，降低成本并提高销售效益。
2. 物美（Wumart）作为中国领先的便利店连锁企业，物美借助AI技术在商品管理和库存优化方面取得了显著的成果。
通过分析顾客的购买行为、销售趋势和季节性需求等数据，物美能够预测未来的商品需求，并根据需求调整库存和采购计划，最大程度地减少库存积压和滞销情况，提高运营效率。
四、智能支付与结算系统1. 星巴克（Starbucks）星巴克是一家全球知名的咖啡连锁企业，在提供便利快捷支付体验方面也下了许多功夫。
大数据相关性分析案例50款大数据的经典应用案例1. 梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
管理信息系统---沃尔玛案例分析沃尔玛（Walmart）作为世界上最大的零售公司之一，以其卓越的管理信息系统（Management Information System，MIS）而闻名。
本文将对沃尔玛的管理信息系统进行案例分析，探讨其成功之处以及对于企业管理的启示。
一、沃尔玛的管理信息系统简介沃尔玛的管理信息系统是一套以计算机为核心的信息系统，用于管理和控制公司的各个方面，包括采购、库存、销售、人力资源等。
该系统集成了多个模块，涵盖了企业运营的方方面面，为沃尔玛提供了强大的数据支持和决策分析能力。
二、沃尔玛管理信息系统的特点1. 高度智能化：沃尔玛的管理信息系统采用了先进的技术手段，如人工智能、大数据分析等，能够实时收集、处理和分析海量的数据，为决策者提供相应的建议和预测，提高公司管理效率。
2. 全球化应用：沃尔玛经营遍布全球各地，其管理信息系统实现了全球化的应用，能够对全球各个店铺的销售、库存等数据进行监控和管理，实现统一决策和资源配置。
3. 高度可定制化：沃尔玛的管理信息系统能够根据不同的业务需求进行定制，满足不同层次、不同职能的管理者的工作要求，提供个性化的数据分析和决策支持。
三、沃尔玛管理信息系统的应用实例1. 供应链管理：沃尔玛通过管理信息系统对供应链进行全面控制，实现与供应商的紧密协作，通过自动化的采购和库存管理，实现准确的物流配送和货物跟踪，提高供应链的效率和反应速度。
2. 价格管理：沃尔玛通过管理信息系统对市场价格进行实时监测和分析，调整产品价格，实现最低成本采购和最优化利润，提供给消费者更有竞争力的价格策略。
3. 顾客关系管理：沃尔玛通过管理信息系统对顾客进行全面的数据分析，了解顾客的购买习惯和需求，个性化定制营销策略，提高顾客忠诚度和满意度。
4. 财务管理：沃尔玛的管理信息系统能够实时跟踪和分析财务数据，包括销售额、利润率等指标，帮助管理者进行财务决策和风险控制。
四、沃尔玛管理信息系统的成功之处1. 建立了完善的数据架构：沃尔玛的管理信息系统建立了庞大的数据仓库，包含了各个方面的数据，从供应链到销售数据，为管理者提供全面的决策依据。
课题：数据挖掘技术在零售业中的应用——以沃尔玛为例 第一章 数据挖掘概论
1.1数据挖掘技术的概念 数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程.通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门作出重要决策提供帮助
1.2常见的算法与模型
（1）传统统计方法：主要用于知识总结和关系型数据挖掘。 （2）决策树：是建立在信息论基础之上，对数据进行分类的一种方法，结果易于理解。 （3）逻辑回归算法：是通过具有已知值的变量来预测其他变量的值。 （4）神经网络：是一种仿照生理神经网络结构的非线性预测模型，它通过学习进行识别。 （5）遗传算法：借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体适应性的提高。它良好地整合了神经网络，其结果是可以解释的且应用简单，它能够处理广泛范围的数据类型，使其不断进化到最佳解决法案。 （6）关联规则挖掘算法：能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 （7）可视化技术：用图表等方式把数据特征直观的表达出来。
1.3数据挖掘技术的分类
（1）关联分析：关联分析的目的是找出数据库中值的相关性。 （2）聚集：是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。 (3)分类：是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。 (4)预测：是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 （5）时间序列：是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
1.4数据挖掘工具
(1)以工作原理的不同划分 a．基于神经网络的工具 b．基于规则和决策树的工具 c．基于模糊逻辑的工具 （2）以工作对象的不同划分 a．纯数据挖掘工具 b．文本挖掘工具 （3）以使用单位不同划分 a．企业型工具 b．小型工具 第二章 数据挖掘技术在零售业中的应用
2.1 零售业的概念及其特征 零售业是处于生产者与消费者或批发企业与消费者之间的中间环节，面对的对象是广大的消费者。这一定义决定了零售业主要有以下几个特点： （1）就顾客而言，以个人消费者为主，这一群体数量庞大，消费水平参差不齐，主要聚集在商场消费，与零售商的关系是断续的。 (2)就商品而言，零售商采取的销售方式有经销、代销、联销等，与其联系的供应商数目也十分大. (3)就利润而言，零售商的毛利为销售额减去已售商品的货物成本，比起制造商的毛利率要低. (4)还有一个十分重要的特点是，零售业是一种销售活动，不仅受到季节、节假日以及其他外部影响因素较大，而且自身的促销、降价等行为也会起很大作用.
2.2 零售业的现状及其发展趋势
2.2.1零售业的行业现状 (1)资金来源和投资方向结构较为单一 2003年业内人士对8家外国零售商和3家排名前列的国内零售企业的长短期借款对比中发现:国内企业的短期负债率大大超过国外企业，而几乎没有长期负债，而且，在国内企业的长短期负债的加总也明显高于国外企业。由于竞争激烈，多数零售企业为了不断扩大规模，不惜血本改建、扩建，甚至新建大商场。新建、扩建资金多来源于银行贷款，还本付息的负担很重。加上投入大，工期长，建筑成本攀升。很多城市大型商场比例过高，竞争加剧，经营失败者大有人在。 (2)规模小、网点分布不尽合理 现在国内零售企业形成了一个企业多、规模小的局面。2003年统计资料显示:国内较大的50家零售企业的零售总额还不到全国零售业销售总额的5%，而且没有任何一家的规模可以对国外零售商形成有力的竞争。 (3)经营管理水平尚处于低层次 作为市场竞争主体的大型零售企业经营品种没有特色，千店一面，各大型商家竞相将眼光盯住人数不多的高收入阶层，近几年发展起来的各种专业商店\专卖店也以高收入者为目标市场.这种市场定位错置，导致经营失败是在所难免的。企业内部管理不规范，零售企业的内部管理水平近些年虽有所提高，但对连锁经营的本质未作深入分析，配送中心的作用和功能不被重视，难以形成真正的连锁经营体系，因而难以发挥连锁经营的优势。
2.2.2零售业的发展趋势
（1）零售业市场高度集中化、规模化 从市场份额上来看，零售业近几年来在亚洲出现了相当的集中度，少数大的零售商掌握当地市场，占有垄断意义的市场份额。 （2）传统零售形式优势逐渐减弱，新型零售形式蓬勃发展 首先，总体上亚太地区传统零售业形式在各个国家和地区仍占有主导地位，传统零售店数量全部超过当地零售店总数的50%。其次，虽然传统零售业仍占相当大的份额，不可忽视的是以自动超市、便利店为代表的新兴零售店正在兴起。 （3）大型、超大型量贩店及货仓商店迅猛增加 近年来，亚洲各国及地区大型、超大型量贩店和货仓商店的数量不断增加。 （4）跨国企业的拓展 20世纪90年代以来，欧美从事零售业的大型跨国企业由于种种原因，加大了在亚洲市场的开拓力度。
2.3 零售业中的数据挖掘
通过条形码、编码系统、销售管理系统、客户资料管理及其它业务数据中，可以收集到关于商品销售、客户信息、货存单位及店铺信息等的信息资料.数据从各种应用系统中采集，经条件分类，放到数据仓库里，允许高级管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户访问，利用数据挖掘工具对这些数据进行分析，为他们提供高效的科学决策工具. 商品分组布局分析顾客的购买习惯，考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点、掌握不同商品一起购买的概率;通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，用主成分分析方法，建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局. 降低库存成本通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品各色货物进行增减，确保正确的库存. 市场和趋势分析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、广告成功率和其它战略性信息. 有效的商品促销可以通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析、客户统计以及历史状况的分析，来确定销售和广告业务的有效性. 第三章 个案分析——数据挖掘技术在沃尔
玛的应用 3.1 沃尔玛的介绍 沃尔玛百货有限公司由美国零售业的传奇人物山姆·沃尔顿先生于1962年在阿肯色州成立。经过四十多年的发展，沃尔玛公司已经成为美国最大的私人雇主和世界上最大的连锁零售企业。目前，沃尔玛在全球15个国家开设了超过8,000家商场，下设53个品牌，员工总数210多万人，每周光临沃尔玛的顾客2亿人次。 1991年，沃尔玛年销售额突破400亿美元，成为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》杂志公布的全美服务行业分类排行榜，沃尔玛1993年销售额高达673．4亿美元，比上一年增长118亿多，超过了1992年排名第一位的西尔斯(Sears)，雄居全美零售业榜首。1995年沃尔玛销售额持续增长，并创造了零售业的一项世界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志95美国最大企业排行榜上名列第四。事实上，沃尔玛的年销售额相当于全美所有百货公司的总和，而且至今仍保持着强劲的发展势头。至今，沃尔玛己拥有2133家沃尔玛商店，469家山姆会员商店和248家沃尔玛购物广场，分布在美国、中国、墨西哥、加拿大、英国、波多黎各、巴西、阿根廷、南非、哥斯达黎加、危地马拉、洪都拉斯、萨尔瓦多、尼加拉瓜等14个国家。它在短短几十年中有如此迅猛的发展，不得不说是零售业的一个奇迹。 3.2 数据挖掘技术沃尔的玛的应用 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛（Wal Mart）拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各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NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布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，反映数据内在的规律。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？ 于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 按常规思维，尿布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在这一有价值的规律的。
参考文献： 沃尔玛百货有限公司 http://baike.baidu.com/view/9389.htm 沃尔玛超市CRM实施案例应用 作者：刘凌 来源：eNet硅谷动力 《数据库营销》 作者：王方华 陈洁
