啤酒尿不濕營銷方案

⑴ 啤酒和紙尿褲擺在一個地方的營銷方式，你怎麼看

幼兒。和大人。

⑵ 紙尿褲和啤酒有啥關系

它們的關系說親密也很親密，如腿腳傷殘人士嗜啤酒如命，此褲可止尿濕；說沒關系也沒什麼關系，因為我們知道，紙尿褲也叫做尿不濕，一般用在嬰幼兒和行動不便的老年人及久病卧床的病人身上，而這些人不太可能會喝啤酒或做跟啤酒有關的事。

⑶ 啤酒和尿布的故事

在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。

沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。

一個意外的發現是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

(3)啤酒尿不濕營銷方案擴展閱讀：

這個故事在歐美國家也被傳唱，出現的版本還不盡相同。但對此質疑的聲音也不少，其中有一位叫Daniel J. Power的教授特此撰文，應該是最全面地有理有據揭開這個故事後面的真相。有興趣的人可以詳細閱讀英文全文：What is the "true story" about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers? 主旨內容如下：

這家連鎖店不是沃爾瑪，而是Osco Drugs，一家主要在美國中西部經營的葯房和便利店。 該公司於1992年就著手進行數據挖掘項目，算是數據挖掘的先驅者。 當時的項目收集了來自25家分店、一千兩百多萬個購物車的信息。

數據的確發現：下午5點到7點之間，客戶購買了啤酒和尿片。 商店管理層的確對此發現表示興趣。但現實中，並沒有重新設計商品的擺放，沒有把啤酒和尿布進行捆綁銷售。不過，公司保守地對銷售流程進行了改造，即在正確的時間放正確數量的正確商品。

這就是啤酒和尿片的故事真相，所以，這其實並不是數據挖掘的好故事。大家對此故事津津樂道，無外乎希望表達：數據挖掘技術是商業決策的好幫手。

⑷ 成功案例：啤酒和尿不濕有什麼聯系

因為據商場分析購買尿不濕的大部分是年輕的孩子父親。而結合實際生活情況，大部分有孩子的年輕家庭都是年輕的媽媽在家裡帶孩子，父親出門采購尿不濕。當年輕的父親進入商場的時候買完清單上的貨品後還會為自己買點啤酒，為了更加方便這一客戶群體，商場決定把這兩件毫無關聯的商品放在了緊鄰的貨架上。這樣讓客戶更加方便的購物，以免因為其他因素導致客戶只選其一的銷售流失，提高了銷售額。

⑸ 為什麼沃爾瑪要將尿片和啤酒放在一起呢，喝完啤酒不是要拉尿嗎

你不懂呀！
在美國沃爾瑪超市的貨架上，尿片和啤酒赫然地擺在一起出售。一個是日用品，一個是食品，兩者風馬牛不相及，這究竟是什麼原因？
原來，沃爾瑪的工作人員在按周期統計產品的銷售信息時發現一個奇怪的現象：每逢周末，某一連鎖超市啤酒和尿片的銷量都很大。為了搞清楚這個原因，他們派出工作人員進行調查。通過觀察和走訪後了解到，在美國有孩子的家庭中，太太經常囑咐丈夫下班後要為孩子買尿片，而丈夫們在買完尿片以後又順手帶回了自己愛喝的啤酒，因此啤酒和尿片銷量一起增長。
搞清原因後，沃爾瑪的工作人員打破常規，嘗試將啤酒和尿片擺在一起，結果使得啤酒和尿片的銷量雙雙激增，為商家帶來了大量的利潤。

⑹ 啤酒和尿不濕放在一起體現了人因工程嗎

數據挖掘的目的就是得出隱藏在數據中的有價值的信息。
決策樹演算法：例如通過演算法可以對已知的事物進行分類。關聯規則演算法：例如在超級中把啤酒和尿不濕放在一起，可以提高銷量。等等吧。

⑺ 尿不濕和啤酒營銷策略是什麼

尿不濕和啤酒營銷策略是根據商品之間的關系，找出商品之間關聯演算法從而得出客戶的購買行為。

這個現象最開始是在美國的沃爾瑪超市當中出現的，他們超市的管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難以理解的現象：在某些特定的情況下，啤酒與尿布濕這兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中。

尿不濕和啤酒營銷策略出現的原因：

在有嬰兒的美國家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿不濕。父親在購買尿不濕的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這就出現了啤酒與尿布濕這兩件看上去不相乾的商品經常被放入同一個購物籃的現象。

如果這個年輕的父親在賣場只能買到上述兩件商品中的一件，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布濕為止。沃爾瑪超市發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布濕擺放在相同的區域。於是形成了尿不濕啤酒的營銷。

⑻ 啤酒和尿不濕案例屬於哪種數據挖掘演算法

「啤酒與尿布」的故事可以說是營銷界的經典段子，在打開Google搜索一下，你會發現很多人都在津津樂道於「啤酒與尿布」，可以說100個人就有100個版本的「啤酒與尿布」的故事。故事的時間跨度從上個世紀
80年代到本世紀初，甚至連故事的主角和地點都會發
生變化——從美國跨越到歐洲。認真地查了一下資料，我們發現沃爾瑪的「啤酒與尿布」案例是正式刊登在1998 年的《哈佛商業評論》上面的，這應該算是目前發現的最權威報道。
「啤酒與尿布」的故事產生於20 世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象:在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相乾的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者 Agrawal (個人翻譯–-艾格拉沃）提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提出了商品關聯關系的計算方法——A prior演算法。沃爾瑪從上個世紀90年代嘗試將A prior算
法引入到POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。

⑼ 哪些商品放在一起會提高銷售量

嬰兒的尿不濕和啤酒放在一起會提高銷售量。

數據分析里有一個經典的案例，超市裡經常會把嬰兒的尿不濕和啤酒放在一起售賣，原因是經過數據分析發現，出來買尿不濕的家長以父親居多，如果他們在買尿不濕的同時看到了啤酒，將有很大的概率購買，這樣就可以提高啤酒的銷售量。

這個案例可能很大多數人都聽爛了，但是如果要問你這個案例背後的演算法和本質是什麼，可能就要難倒不少人了。

其實，這種通過研究用戶消費數據，將不同商品之間進行關聯，並挖掘二者之間聯系的分析方法，就叫做商品關聯分析法，也叫作「購物籃分析」。

購物籃分析在電商分析和零售分析中應用相當廣泛，但是很多人僅僅是照貓畫虎，做一點表面的購買率關聯分析就行了，其實真正的商品關聯分析可不是這么淺顯簡單。

商品關聯分析的定義和目的

關聯大家應該都很好理解，就是反映某個事物與其他事物之間相互依存關系的，在商品關聯分析的定義是，通過對顧客的購買記錄資料庫進行某種規則的挖掘，最終發現顧客群體的購買習慣的內在共性。

內在共性，舉個簡單例子，一般來說女性去超市買的東西是化妝品、服裝、時蔬等等，而男性去超市買的東西大多是日用品，所以超市裡會設置女性專櫃和男性專櫃，通過簡單的客戶分群實現商品分類。

我們都知道，做數據分析的目的就是找到數據之間的關聯和聯系，而對於產品或商品來說，我們的目的是找出顧客購買行為的模式，比如說用戶買了A商品，是否會對B商品產生什麼影響；比如用戶今天的購買行為，會不會對明天的銷售量帶來影響；比如不同的用戶是否具有不同的購買模式，等等。

而這種挖掘方式要基於一定的規則，這個規則就是進行關聯分析的演算法，也就是下面我們要說的內容。