聚焦数据可视化之中的一个--沃尔马怎样利用数据可视化依据实时社交数据调整採购和仓储计划？

每周有2.45亿顾客光临沃尔玛位于全球各地的10900家超市以及10家站点。沃尔玛在2013財年的销售收入为4660亿美元，雇佣了220万员工，的确是首屈一指的零售行业巨头。

在沃尔玛。数据驱动的决策更像是一种常态。而不是偶尔为之。他们在数据方面的投入非常大部分集中在社交数据--微博、博客、Pins、评论、分享等等。而负责将这些数据转化为与零售相关的真知灼见的任务则落在了WalmartLabs部门。

通过数据可视化来把握社交零售的脉博

如同WalmartLabs首席project师Arun Prasath在一篇文章中指出的，“社交媒体分析就是从社交渠道中提取出与零售相关的洞见，这对于我们来说是一项冒险而有趣的任务。”

上图：通过使用实时数据展示，该团队观察到了2012年11月22日（感恩节）社交媒体上对沃尔玛的关注有明显的添加，预示了深藏在社交媒体数据中的金矿。图片来源：@WalmartLabs博客

归功于社交媒体，分享信息在这个时代变得很easy。社会热点一般会率先于全部重要产品的公布。

人们总是在就即将上架的最新款的智能手机或最酷的视频游戏发表着自己的观点。WalmartLabs对这些社交信息进行分析、提取，帮助採购部门对採购和仓储进行规划。

Arun Prasath举出了以下的样例。在临近公布的数天之内，索尼的Xperia Z手机在社交媒体上受到的关注度急剧上升。


上图：通过对这些从社交媒体中提取出来的见解进行可视化展示，可以帮助沃尔玛的採购部门提前做出明智的选择。图片来源：@WalmartLabs博客

WalmartLabs还通过观察出如今社交网络中的热点，对那些不常见的产品的需求进行预測。

这支团队在2011年依据Facebook和Twitter上的大众交流，正确预測到了用户对球形蛋糕机关注度的上升。

数月之后，他们还观察到了大众对电动榨汁机的兴趣越来越大。并将部分原因归结为《Fat, Sick and Nearly Dead》纪录片的风行。该团队将这些数据发送给了沃尔玛的採购部门，帮助后者做出採购决策。


上图：针对採购部门开发的社交媒体分析面板，帮助相关部门更好地了解客户对产品的看法。

图片来源：Gigaom.com

沃尔玛的採购部门通过观察Pinterest站点，还对哪些商品应该出如今在线商店和仓库中有了更好的理解。那些被标记最多的商品会进入採购部门的社交媒体分析面板。project师依据Twitter的数据生成的可视化分析报告也是如此。比方採购部门假设看到凝胶指甲油的讨论很热门，就能够去看看某个地区哪种颜色最流行。

挑战与希望

社交媒体上使用的语言是极为非结构化、非正式的。往往不合语法。对这些数据进行分析，过滤出与零售相关的信息。并将其匹配到有意义的零售产品上，无疑是一项艰巨的任务。流行的文本分析和基于标准语言模型的自然语言处理技术是不够的。

WalmartLabs用来应对这项挑战的诸多技术之中的一个，就是寻找在一个较大的时间窗体内、关于品牌的、经过手工验证的n-grams算法。

Prasath指出。类似技术还有非常多。“仅仅有在克服了这些多层次的挑战之后，才干给出有意义的建议...我们的社交媒体分析项目执行在600亿份社交存档文件的可搜索索引之上，帮助沃尔玛採购部门实时监控大众的情绪和兴趣，或者查看历史趋势。使用者还能观測到社交情绪和热度的地域分布。此外我们还通过工具把社交数据跟walmart.com站点上的搜索数据、实体超市的销售数据和趋势进行结合，集中到同一个地方，进而做出统计决策。这些工具协同工作。提供了深刻的洞见。”

编后语：

人们总是在社交媒体上讨论着各种产品。对于零售商来说，把海量的社交媒体信息转化为採购部门可以理解的、有意义的信息变得至关重要，后者可以依此进行採购和仓储决策。

零售业的成功秘诀在于将正确的产品在正确的时间运送至正确的地点。而社交媒体分析与数据可视化的结合，能够帮助採购者取得非凡的成绩。