沃尔玛如何利用大数据颠覆零售业

　　沃尔玛改变了导致重复销售的决策，这带来了10%至15%在线销售的明显涨幅，增加收入为10亿美元。

　　沃尔玛如何利用大数据颠覆零售业

　　Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。

　　“对沃尔玛最重要的是它的规模。消费群的规模、产品的规模、以及技术的规模。”“我们渴望洞见世界上每一个产品，我们渴望了解世界上每一个人。我们希望能够通过交易将产品与用户连接。”

　　沃尔玛的2013年全球电子商务公司首席执行官从收入方面讲，2014年沃尔玛是世界上最大的零售商。沃尔玛每天从美国4300家分店获得将近3600万美元营业额，同时雇员近200万人。沃尔玛在大数据还未在行业流行前就开始利用大数据分析。2012年，沃尔玛采取行动将实验性的10个节点Hadoop集群扩展到250节点组成的Hadoop集群。Hadoop集群迁移的主要目的是把10个不同的网站整合到一个网站,这样所有生成的非结构化数据将被收集到一个新的Hadoop集群。自那时以来，沃尔玛为了能够提供卓越用户体验，而在提供一流电子商务技术和在大数据分析路上加速向前。沃尔玛收购了一个新创办的小公司Inkiru来提高其大数据性能，Inkiru的总部位于加州的帕洛奥图。Inkiru在有针对性的市场营销、销售和反欺诈等方面岗位沃尔玛提供帮助。Inkiru的预测技术平台从不同来源获取数据,并通过数据分析帮助沃尔玛提高个性化。Inkiru的预测分析平台整合机器学习技术从而自动提高算法的准确性并且可以与各种外部和内部集成的数据源整合。沃尔玛如何利用大数据?

　　沃尔玛有一个庞大的大数据的生态系统。沃尔玛的大数据的生态系统每天处理数TB级的新数据和PB级的历史数据。其分析涵盖了数以百万计的产品数据和从不同的来源的的数亿客户。沃尔玛的分析系统每天分析接近1亿关键词从而优化每个关键字的对应搜索结果。

　　沃尔玛改变了导致重复销售的决策，这带来了10%至15%在线销售的明显涨幅，增加收入为10亿美元。大数据分析人员通过分析运用大数据改变这个零售巨头的点在上午策略前后的销售量，可以看出这些改变的价值。沃尔玛第一个利用Hadoop数据的应用节省捕手——只要周边竞争对手降低了客户已经购买的产品的价格，该应用程序就会提醒客户。然后这个应用程序会向客户发送一个礼券补偿差价。

　　eReceipts应用程序为客户提供购买的电子副本。

　　Hadoop一个在沃尔玛的地图应用程序利用Hadoop来维护全球1000多家沃尔玛商店的最新地图。这些地图能够给出沃尔玛商店里一小块肥皂的精确位置。沃尔玛如何追踪用户？

　　沃尔玛首席执行官比尔西蒙

　　“我们整合数据的能力是无可媲美的。”沃尔玛使用数据挖掘来发现销售数据的模式。数据挖掘可以帮助沃尔玛找到模式，该模式基于哪些产品需要一起购买或者购买特殊商品前需要购买某一产品的信息，向用户提供商品推荐。在沃尔玛，有效的数据挖掘增加了客户的转化率。

　　下面是一个有效的数据挖掘技术的典型案例：沃尔玛通过关联规则学习,发现草莓果的销售量在飓风之前增长了7倍。沃尔玛通过数据挖掘确认飓风和草莓果之间的联系,使得它所有的草莓果在飓风前签出。 沃尔玛单独地跟踪每个消费者。沃尔玛拥有详尽的将近1.45亿美国客户数据，大约是美国成年人的60%数据。沃尔玛通过店内WiFi收集关于客户购买的物品、他们住的地方，他们喜欢的产品等信息。沃尔玛实验室的大数据团队分析用户在Walmart.com的点击行为，消费者在店内和线上购买的物品,推特上的趋势,当地的活动（如旧金山巨人队赢得世界大赛）,当地天气偏差如何影响购买模式,等等。所有的活动都是在由大数据算法捕获和分析从而识别有意义的大数据洞察力，而这可帮助数百万客户享受个性化的购物体验。

　　沃尔玛如何真正提高销售量？

　　1推出新产品沃尔玛正利用社交媒体数据来发现热门产品,如此这些热门产品就可被引入到世界各地的沃尔玛商店。例如,沃尔玛通过分析社交媒体数据发现了热搜词“蛋糕棒棒糖”。沃尔玛迅速反应，于是蛋糕棒棒糖在各个商店上架。

    2更佳预测分析技术基于数据分析， 沃尔玛最近修改了其产品送货政策。沃尔玛利用预测分析，提高了在线订单免费送货的最低金额。最新的沃尔玛送货政策将面运费的最低金额从45美元调高到50美元，但同时增加了几个新产品以提高顾客购物体验。

　　3个性化定制建议 该行为与谷歌相似，只是谷歌通过跟踪用户浏览行为来量身定制广告,而沃尔玛基于用户购买历史，通过大数据算法分析用户信用卡购买行为从而向其客户提供专业建议。沃尔玛的大数据分析解决方案

　　社交媒体大数据解决方案

　　社交媒体的数据是非结构化的，非正式的，一般不符合语法的。分析和挖掘数PB的社交媒体数据从而找到重要因素,然后将其映射到有意义的沃尔玛产品是一个艰巨的任务。社交媒体数据驱动的决策和技术比在沃尔玛异常更加常规。大部分驱动决策的沃尔玛的数据是基于社交媒体——Facebook、Pinterest、Twitter、LinkedIn等等。沃尔玛实验室利用社交媒体分析从而产生零售相关的大数据见解。  沃尔玛推出社交媒体众包竞赛,该比赛帮助企业家的产品上架。该比赛吸引了超过5000个条目并在美国获得100万多张选票。任何人都能参与并帮助他们的产品与数百万客户相遇。最好的产品被宣布为赢家并且可以在沃尔玛商店卖给数百万客户。

　　阿伦?普拉塞斯WalmartLabs首席工程师“社交媒体分析都是从社交渠道挖掘零售相关的隐藏信息,对我们来说是非常惊险和兴奋的任务。当我们的团队在黑色星期五（11月22日）花了一天狂热追随社交零售热潮时,我们知道世界上没有一定规律可言。”

　　社交基因组（Kosmix的语音网页平台）

　　“只有征服多倍挑战后，我们才能得到有意义的推荐...。我们的社交媒体分析项目运营在600亿个社交文档上的可查找索引,帮助沃尔玛的商家实时监控情绪和流行热点,或调查过去的趋势。该项目还可以看到社会情绪和社会热点水平的地理差异。项目也有一些工具能帮助产生关联性,如在walmart.com上的婚姻搜索趋势,在我们的实体店销售趋势和一个地方的社会热点趋势。将这些分析结果结合那么这些工具就提供了强有力的社会洞察力。”

　　沃尔玛的Shopycat-Gift推荐引擎

　　沃尔玛利用预测分析技术的库存管理

　　德勤的调查发现,受移动端影响的线下销售额预计在2016年底达到7000亿美元。为得到它的移动端战略，沃尔玛利用大数据的力量驱动工具和服务的发展。超过一半的沃尔玛的客户使用智能手机,其中35%的消费者是成人，接近3/4的总体客户基础是成人。移动电话客户对沃尔玛是极其重要的,因为智能手机消费者大多出行且出行移动消费比店内消费多77%。因此,手机用户购买量每年占沃尔玛销售量的1/3,在节假日的时候大约占40%。

　　沃尔玛移动和数码高级副总裁托马斯“电子商务与移动购买密切相关。全球最大的零售商将使用大数据来提升消费者购物体验。”他还补充说:“我们的移动战略既简单又大胆。我们希望移动工具成为不可或缺的帮手，当他们在我们店内或者线上购物时。这种方式零售为应对未来竞争将提高用户个性化体验,这一切会发生在手中的小屏幕上。”沃尔玛利用大数据分析技术提高它们移动应用的预测能力。通过分析客户和其他客户每周购买数据，手机应用程序生成一个购物清单。沃尔玛的移动应用程序由可告诉用户想购买商品的位置的购物清单组成,并且该应用可通过,帮助他们通过提供Walmart.com上类似产品的折扣推动用户购买。沃尔玛的另一种利用大数据分析力量的方式是实时分析——当客户进入沃尔玛商店。沃尔玛移动应用的地理围栏功能无论何时都能感知用户是否进入美国沃尔玛商店。这个应用程序要求用户进入“商店模式”。移动应用商店模式帮助用户扫描特别折扣的量化宽松政策法规和提供他们想买的产品。沃尔玛如何应对大数据技术危机？

　　沃尔玛大数据每天以惊人速度增长而大数据人才的缺乏成为沃尔玛数据分析的主要障碍。在有限具有大数据技术的人员情况下，沃尔玛正在采取所有必要的措施来克服这一挑战使得它没有落后于其竞争对手。每当一个新团队成员加入沃尔玛实验室的分析团队,他/她必须参加分析旋转程序。该项目的候选人必须与各个部门人员进行沟通从而了解整个公司如何利用大数据分析技术。

　　沃尔玛正处于一个艰难时刻，难于找到有分析前沿应用程序经验的专业人士和能够利用像Python和R编程语言构建机器学习模型的数据科学家。沃尔玛为其招聘活动使用# lovedata标签来提高不断壮大的阿肯色州本顿维尔数据科学界知名度。沃尔玛技术部门高级招聘人员 曼达·塞克尔“人力资源供给和需求之间的鸿沟总是存在,特别是在新兴技术方面。“在每天有超过40PB数据可供分析的沃尔玛，他认为对于数据科学及数据分析人才需求前所未有。沃尔玛零售业的成功是天时，地利，人和。在大数据分析的显著帮助下，沃尔玛将继续攀爬零售业高峰。沃尔玛努力解决大数据技术人才短缺的问题。2014年，沃尔玛举办了一场Kaggle竞赛，将特定商店的历史销售数据和相关的促销活动等信息提供给参加的专业人士，让他们建造模型来显示这些促销对超市各区域的影响。竞赛结果帮助沃尔玛找到了技术能力卓越的分析人才。