pos机数据提取分析

1、数据分析的案例

沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布
“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——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 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。
Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销
Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门，管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。
该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。
采用该方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：
1、显著增加了市场份额，但没有增加营销开支；
2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；
3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统，从而同时降低直接邮寄与运营成本。
由此可见，Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销，对控制成本，增加利润起到非常积极的作用。
数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度
辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。
辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。
借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：
·帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。
·根据消费和游览行为对动植物园游客进行细分，针对每一类细分游客开展营销和促销活动，显著提高忠诚度和客户保有量。.
·识别消费支出低的游客，针对他们发送具有战略性的直寄广告，同时通过具有创意性的营销和激励计划奖励忠诚客户。
· 360度全方位了解客户行为，优化营销决策，实施解决方案后头一年节省40,000多美元营销成本，同时强化了可测量的结果。
·采用地理分析显示大量未实现预期结果的促销和折扣计划，重新部署资源支持产出率更高的业务活动，动植物园每年节省100,000多美元。
·通过强化营销提高整体游览率，2011年至少新增50,000人次“游览”。
·提供洞察结果强化运营管理。例如，即将关门前冰激淋销售出现高潮，动植物园决定延长冰激淋摊位营业时间，直到关门为止。这一措施夏季每天可增加2,000美元收入。
·与上年相比，餐饮销售增加30.7%，零售销售增加5.9%。
·动植物园高层管理团队可以制定更好的决策，不需要 IT 介入或提供支持。
·将分析引入会议室，利用直观工具帮助业务人员掌握数据。

2、pos机后台导出数据系统有哪些

有两种：

一种是商业应用的POS机系统，成为销售点时实系统，它是由电子收款机和计算机联机构成的商店前台网络系统。该系统对商店零售柜台的所有交易信息进行加工整理，时实跟踪销售情况，分析数据、传递反馈、强化商品营销管理。

另一种是指银行应用的POS机或POS系统，称为销售点电子转帐服务作业系统，它是由银行设置在商业网点或特约商户的信用卡授权终端机和银行计算机系统通过公用数据交换网联机构成的电子转帐服务系统。它的功能是提供持卡人在销售点购物或消费，通过电子转帐系统直接扣帐或信用记帐的服务。

3、如何获取收银系统传给pos机的数据

POS机联机交易打单的信息都是后台下发返回8583包解包成功后打印的

4、如何获得精准的pos数据

企业可以利用运营商大数据，获得精准的pos数据。

作为一款收单商品，手机POS遮盖全部客户。中国银联承担与每个手机生产商深层协作，将手机POS安装布署到每个生产商的手机中，并以出示统一的POS控制方式为每个收单组织 颠覆式创新。

运营商大数据精准获客，用户数据抓取的原理。

任何行业，企业都可以利用三网运营商大数据进行精准获客。比如你是做POS行业，想要一批有POS机需求的客户，那么就可以利用运营商大数据来进行建模，可以搜集同行，比如可以抓取相关app。

随行付、瑞银信、星驿付 等等。这些POS机相关app注册用户 肯定是潜在的意向客户）竞品的相关平台和标签（网站，网页，网址，URL;手机APP;400电话，固话，座机；短信；关键词等）进行建模。

实时截流访客数据，还可以通过建模对其客户的地域，性别，年龄，访问次数，通话时长等维度进行精准的筛选、数据是实时数据，如此实时的客户数据既可以保障相关客户的意向度，也可以保证相关合作的行业，企业可以第一时间对客户进行触达，从而进行确定意向，转化，和成交。

总结如下：

作为一款收单商品，手机POS遮盖全部客户。中国银联承担与每个手机生产商深层协作，将手机POS安装布署到每个生产商的手机中，并以出示统一的POS控制方式为每个收单组织 颠覆式创新。

5、数据分析的方法有哪些?

分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。

分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。

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