、门店的环境会对销售业绩产生影响，采集并分析环境因素对销售业绩的影响方式，就是物联网要解决的问题之一。很多连锁企业对此进行了详尽的研究，根据公开报道，日本零售业将所有可能影响商品销售的相关因素，如天气、温度、时间、事件、客户群体等等因素纳入分析对象，以此研究商品销售的相关影响方式。日本7-11便利店很早就建立了专门的气象部，对于门店所在区域的温度、湿度、是否晴天、是否下雨、雨量大小等情况均要进行详细的记录，并在事后进行详细的分析，这种分析不仅仅是找出各种气候对门店销售业绩的影响程度，往往要找出各种气..

在商业领域的“关联”与“相关”不是同一个概念，关联描述了事务之间的频繁模式，而相关指明了事务之间的数据影响规律，这里重点介绍零售业的相关性分析。相关性分析是零售业最有效的统计工具之一，相关性分析的最大魅力在于，可以将一大堆杂乱无章、单位不统一、时间相近、空间相同的复杂数据，加工成一个简洁、有效、优雅的描述性数据，并找出其间的数据规律。相关性分析可以找出变量之间的变换趋势，但是要找出这种变化趋势仅仅是数据表现，还是关联关系或因果关系，就需要通过关联挖掘算法，尤其是要通过时间序列关联分析，才可以判断..

日本生鲜店的竞争异常激烈，为此日本生鲜经营者提出了全新的“饮食生活规划师”概念,认为这是今后生鲜超市经营者必需的经营理念。“饮食生活规划师”最关键的核心概念，就是从“食材”单品到“食物”菜单的销售理念转换。所谓“食材”（food）指的是需要与其他原料配合进行加工后才可以食用的食品原材料，这是现今生鲜店售卖的主要商品形式。而“食物”（mealsolution）大多指的是需要加工才可以食用的食品，“食物”中最关键包含了饮食搭配及食物烹调方式，体现在生鲜店中，很多情况指的是需要组合才可以形成家庭饮食场景的食品。由“食..

根据2022年的有关报道20117A02UNU00.html，某连锁大卖场在面对日趋激烈的市场竞争，制定了如下经营策略：首先是在客群层面，该大卖场认为应该放弃全客群定位，改为聚焦三大客群：第一个客群：对商品品质要求高、具有线下刚需购物属性的“有娃一族”；第二个客群：是退休之后有闲有钱、将卖场作为生活场景之一的老年客群；第三个客群：是具有目的性购买属性的“有车一族”。根据上述客群定位，对大卖场的考核指标进行改革，其变革的核心思路就是从单品思维转向购物篮思维。该大卖场的CEO表示，针对当前大卖场的现状，他会从三个核心价值指..

为什么很多人在卖场里看不到“啤酒与尿布”?很多人认为“啤酒与尿布”是个假故事，原因就是在卖场中看不到“啤酒”与“尿布”一起陈列，因此就认为这是一个营销噱头，是个假故事。从数据挖掘的角度衡量，“啤酒与尿布”具有很强的地域性、以及稍纵即逝的时间窗口，故事发生在美国某地大卖场、时间是大联盟赛的周五晚上，过了这个时间段，故事就不存在，因此很多卖场中看不到“啤酒与尿布”。这也是数据挖掘的迷人之处，如果“啤酒与尿布”的现象比比皆是，变成一种常态，就没有数据挖掘的明星算法—关联算法存在的意义了！但是在我们身边..

有过零售业管理的朋友都知道，以商品为核心的销售排行TopN，是门店的基本考核KPI。所谓TopN，也被称为BestSellers，就是从销售数据中提取所需的N个数据，并从排序列表中选取最大或最小的N个数据。TopN能够真实反映商品的销售状况，但是不能反映顾客的需求，这是一种典型以商品为中心的运营模式。物美董事长张文中博士曾提出，零售业正在由IT（信息技术）时代转向DT（数据驱动）时代。张博士认为，IT时代的零售管理重点是单品管理，其标志是对商品实施全程进销存管理，目的是提高门店管理效率，但时至今日，以商品为管理中心的门店生存日益..

“啤酒与尿布”的故事发生在1990年代，美国某地的沃尔玛超市通过数据挖掘发现，在大联盟赛季的周五晚上，年轻的父亲会被妻子要求去买尿布，年轻的父亲在买尿布的同时，往往会给自己买几瓶啤酒，在观看大联盟比赛时助兴，这种特定的购物行为被沃尔玛超市及时利用、组织啤酒与尿布的关联陈列，从而获得了二种商品销售额的共同提升，这就是“啤酒与尿布”的故事。“啤酒与尿布”是著名的营销故事，也是数据挖掘的最经典案例之一，但是在网上存在着大量的“啤酒与尿布”是虚构故事的论调。作为《啤酒与尿布--神奇的购物篮分析》的原创作者，在..