啤酒尿不湿营销方案

⑴ 啤酒和纸尿裤摆在一个地方的营销方式，你怎么看

幼儿。和大人。

⑵ 纸尿裤和啤酒有啥关系

它们的关系说亲密也很亲密，如腿脚伤残人士嗜啤酒如命，此裤可止尿湿；说没关系也没什么关系，因为我们知道，纸尿裤也叫做尿不湿，一般用在婴幼儿和行动不便的老年人及久病卧床的病人身上，而这些人不太可能会喝啤酒或做跟啤酒有关的事。

⑶ 啤酒和尿布的故事

在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。

沃尔玛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，沃尔玛利用数据挖掘方法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！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。

(3)啤酒尿不湿营销方案扩展阅读：

这个故事在欧美国家也被传唱，出现的版本还不尽相同。但对此质疑的声音也不少，其中有一位叫Daniel J. Power的教授特此撰文，应该是最全面地有理有据揭开这个故事后面的真相。有兴趣的人可以详细阅读英文全文：What is the "true story" about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers? 主旨内容如下：

这家连锁店不是沃尔玛，而是Osco Drugs，一家主要在美国中西部经营的药房和便利店。 该公司于1992年就着手进行数据挖掘项目，算是数据挖掘的先驱者。 当时的项目收集了来自25家分店、一千两百多万个购物车的信息。

数据的确发现：下午5点到7点之间，客户购买了啤酒和尿片。 商店管理层的确对此发现表示兴趣。但现实中，并没有重新设计商品的摆放，没有把啤酒和尿布进行捆绑销售。不过，公司保守地对销售流程进行了改造，即在正确的时间放正确数量的正确商品。

这就是啤酒和尿片的故事真相，所以，这其实并不是数据挖掘的好故事。大家对此故事津津乐道，无外乎希望表达：数据挖掘技术是商业决策的好帮手。

⑷ 成功案例：啤酒和尿不湿有什么联系

因为据商场分析购买尿不湿的大部分是年轻的孩子父亲。而结合实际生活情况，大部分有孩子的年轻家庭都是年轻的妈妈在家里带孩子，父亲出门采购尿不湿。当年轻的父亲进入商场的时候买完清单上的货品后还会为自己买点啤酒，为了更加方便这一客户群体，商场决定把这两件毫无关联的商品放在了紧邻的货架上。这样让客户更加方便的购物，以免因为其他因素导致客户只选其一的销售流失，提高了销售额。

⑸ 为什么沃尔玛要将尿片和啤酒放在一起呢，喝完啤酒不是要拉尿吗

你不懂呀！
在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒赫然地摆在一起出售。一个是日用品，一个是食品，两者风马牛不相及，这究竟是什么原因？
原来，沃尔玛的工作人员在按周期统计产品的销售信息时发现一个奇怪的现象：每逢周末，某一连锁超市啤酒和尿片的销量都很大。为了搞清楚这个原因，他们派出工作人员进行调查。通过观察和走访后了解到，在美国有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班后要为孩子买尿片，而丈夫们在买完尿片以后又顺手带回了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿片销量一起增长。
搞清原因后，沃尔玛的工作人员打破常规，尝试将啤酒和尿片摆在一起，结果使得啤酒和尿片的销量双双激增，为商家带来了大量的利润。

⑹ 啤酒和尿不湿放在一起体现了人因工程吗

数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。
决策树算法：例如通过算法可以对已知的事物进行分类。关联规则算法：例如在超级中把啤酒和尿不湿放在一起，可以提高销量。等等吧。

⑺ 尿不湿和啤酒营销策略是什么

尿不湿和啤酒营销策略是根据商品之间的关系，找出商品之间关联算法从而得出客户的购买行为。

这个现象最开始是在美国的沃尔玛超市当中出现的，他们超市的管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布湿这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

尿不湿和啤酒营销策略出现的原因：

在有婴儿的美国家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿不湿。父亲在购买尿不湿的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这就出现了啤酒与尿布湿这两件看上去不相干的商品经常被放入同一个购物篮的现象。

如果这个年轻的父亲在卖场只能买到上述两件商品中的一件，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布湿为止。沃尔玛超市发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布湿摆放在相同的区域。于是形成了尿不湿啤酒的营销。

⑻ 啤酒和尿不湿案例属于哪种数据挖掘算法

“啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪
80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发
生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998 年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。
“啤酒与尿布”的故事产生于20 世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者 Agrawal (个人翻译–-艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算
法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

⑼ 哪些商品放在一起会提高销售量

婴儿的尿不湿和啤酒放在一起会提高销售量。

数据分析里有一个经典的案例，超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，出来买尿不湿的家长以父亲居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，这样就可以提高啤酒的销售量。

这个案例可能很大多数人都听烂了，但是如果要问你这个案例背后的算法和本质是什么，可能就要难倒不少人了。

其实，这种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法，就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。

购物篮分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛，但是很多人仅仅是照猫画虎，做一点表面的购买率关联分析就行了，其实真正的商品关联分析可不是这么浅显简单。

商品关联分析的定义和目的

关联大家应该都很好理解，就是反映某个事物与其他事物之间相互依存关系的，在商品关联分析的定义是，通过对顾客的购买记录数据库进行某种规则的挖掘，最终发现顾客群体的购买习惯的内在共性。

内在共性，举个简单例子，一般来说女性去超市买的东西是化妆品、服装、时蔬等等，而男性去超市买的东西大多是日用品，所以超市里会设置女性专柜和男性专柜，通过简单的客户分群实现商品分类。

我们都知道，做数据分析的目的就是找到数据之间的关联和联系，而对于产品或商品来说，我们的目的是找出顾客购买行为的模式，比如说用户买了A商品，是否会对B商品产生什么影响；比如用户今天的购买行为，会不会对明天的销售量带来影响；比如不同的用户是否具有不同的购买模式，等等。

而这种挖掘方式要基于一定的规则，这个规则就是进行关联分析的算法，也就是下面我们要说的内容。