還在為岳母大人或16歲的侄子挑選合適禮物發愁嗎？讓沃爾瑪實驗室的Social Genome幫你搞定吧。

登陸facebook.com/shopycat，下載一個小型應用軟件。這一軟件將檢查你在facebook上朋友清單，以及他們的興趣愛好、活動，并創建一份禮品建議清單。你可通過姓名或興趣檢索，瀏覽這些推薦的項目，通過點擊即可購買禮物。

越來越智能的零售系統沃爾瑪全球電子商務部高級副總裁Anand Rajaraman在他的博客上進一步說明：“例如，Shopycat通知我，我的朋友Joe不斷地發表關于Red Sox棒球隊的評論，這就表明他是該隊的球迷。同時，Shopycat也分析‘喜好’與‘分享’等類的信息，以判斷其愛好，并推薦相應的禮物，諸如哈利伯特、跑步健身、‘憤怒的小鳥’、瑜伽健美及為人父母?！?/P>

“第二步，通過大范圍搜索，找到一個‘令人心動’，但又不十分昂貴的禮物。Shopycat在海量產品類別中匹配用戶的興趣，包括沃爾瑪網店、沃爾瑪零售店，合作網站包括B&N、RedEnvelope、ThinkGeek、及 Hot Topic等?！盧ajaraman解釋說，沃爾瑪深知，不可能擁有所有潛在的最佳備選禮品，因此聯合了其他零售商。

數據里的商機

在Hadoop這類海量數據分布式計算工具出現之前，對社交媒體類數據的分析非常困難，盡管不能稱之為“Missionimpossible”的事情?，F在，像Facebook、Twitter，包括Flicker等其他網站，拓寬了

零售商信息收集的渠道，也不再局限于僅對自己網站或者進店客流消費行為分析。沃爾瑪還可監控社交媒體并研究趨勢，例如在英文歌手Susan Boyle的人氣不斷攀升的時候，商家買手需確保其CD庫存量，保證其實熱銷歌曲唱片。

Rajaraman，曾經是硅谷的企業家和風險投資人，他曾在與Venky Harinarayan共同創立的公司Kosmix，開發了一項技術應用來分析理解社交媒體上的觀點。開發的平臺叫做Socia l Genome，可以組織、分析和理解海量信息，諸如狀態更新、發信息、博文和視頻。沃爾瑪在9個月前收購了這家公司，將60名雇員轉到沃爾瑪實驗室，這是其電子商務運營部門的一個組成部分。Rajaraman，還曾經在1996年把它成立的比較購物公司Junglee賣給了亞馬遜，做價2.5億美元。如今他利用Kosmix開發的社交媒體技術，幫助沃爾瑪超越亞馬遜。

在Rajaraman的博客中，他還舉了一個例子：“例如我跟貼‘喜歡Salt特工中的安杰利娜.朱莉’，這條信息把我（用戶）和朱莉（演員）以及Salt（電影）聯系起來。通過每天不斷地對這些社交媒體上海量信息的分析與積累，Social Genome建立起豐富的關于用戶、話題、產品、場地和事件的描述信息。

所以，如果他的朋友在facebook上提到她喜歡Salt，Shopycat就可理解并建議購買DVD影碟作為生日禮物，而不是買食鹽研磨機。所有這些存儲在沃爾瑪的數據似乎可以預測信息，但公司并不打算利用從Shopycat收集到的資料，建立起超大型基于個人用戶信息的數據庫，或者有針對性地頻繁發送促銷信息。

社交媒體展現商業價值

EmmettCox，沃爾瑪的前零售分析師，現在BBVA地區銀行工作，他指出，沃爾瑪并不像其他零售商那樣存儲客戶個人信息，例如Target，據《紐約時報》報道，他們通過分析，在婦女剛懷孕時，就提前針對她們哺乳期的需求郵寄與嬰兒相關的營銷資料。

事實上，零售業類雜志已經在批評沃爾瑪并沒有發放客戶積分卡，來收集更多客戶的私人信息；他們所提供給客戶的卡就是Discover信用卡，可以獲得1%的返點到卡上，或者加油時每加侖5美分的折扣給普通卡或Discover卡主。

正是由于沃爾瑪推行了“天天低價”的策略，他們并不需要給那部分持有積分卡的顧客折扣或者禮物等促銷手段。這聽起來有些老調，但這就是沃爾瑪成功的秘訣，其他的對手無法炮制。Cox說，因為其他一些折扣店，誘導顧客關注每周的折扣海報或促銷信息。

Kmart曾經嘗試說服顧客接受他們的每天折扣，但最終還是放棄回到常規的促銷方式。

Rajaraman認為可以把社交媒體看成是零售業的自然延伸。沃爾瑪實驗室正在從產品、客戶關系兩方面著手研究。

除了通過持續監控社交媒體了解個人客戶，沃爾瑪實驗室也在關注產品信息。有數據表明，人們對棒棒蛋糕—即棍上的球形蛋糕（蛋糕與棒棒糖的結合體）的興趣在持續增加。沃爾瑪實驗室通過對Twitter上的流量分析，告訴位于Arkansas州Bentonvillle城市總部的采購人員，市場對棒棒蛋糕的需求將會很大，因此商家也可以開始尋找烘烤棒棒蛋糕炊具的供應商。

而且沃爾瑪現在還頒布了另一項新舉措—G e tOn The Shelf，新產品開發者可以為沃爾瑪制作一段視頻放到網上，而消費者可以在網上投票，選擇他們最喜歡的產品。

“Get On the Shelf”可以為每一位產品開發者提供進入職業聯盟的機會，可進入沃爾瑪的零售道。沃爾瑪表明，如需要可協助勝出的開發者尋找合適生產商,這一創意就源于實驗室的工程師。

大數據分析技術仍在發展中

所有的這些活動都需要大量的數據支持，Rajaraman正是一名大數據的專家。但是他拒絕回答沃爾瑪到底已經收集了多少數據，他也強調如今多少會受到一些數字的誤導。

“事實上，很難量化數據量的大小。以前僅是自己的數據是可以的；但現在，很多數據是來自Twitter、Flicker，還有Facebook。”

他指出大數據在零售行業具有三大重要趨勢：數據源不再限于企業本身;數據面向整個世界；數據量相當大，而且以多種形式存在。

這項工作充滿挑戰，因為用于數據庫的分析工具與技術大多是近20年來開發的，針對的是較小的數據文件。但面對如此大量數據的時候，很多用戶仍然寄希望于原有的技術。

Rajaraman曾看到他在斯坦福的學生利用樣本來分析大數據，這存在著相當大的風險,可能丟失重要的極端樣本，“我們必須開發出適合分析大數據的工具，而不是試圖把數據縮小來分析”。

除了采用Hadoop來分析存儲的數據，沃爾瑪實驗室業開發了Muppet來分析高速增長的大型分布式網絡產生的數據。“在Muppet之上，我們采用大范圍語義分析技術，包括信息獲取、集成、自然語言處理和機器學習認知技術。眾所周知，針對社交網絡的特殊性，對這些技術已進行了顯著的改進或延展。最后，開發出了高效利用眾包技術和類人計算技術，以此建立并維護Social Genome。”

這些大數據的分析結果通常會被提交給市場經理或門店經理，以便根據此分析，及時做出有效調整。

Rajaraman最后指出，“數據就擺在我們的眼前，客戶生活在一個真實的世界，有著越來越多的關于產品、關于客戶的數據。最好的零售商就是那些通過最高效的方式把他們有機地聯系在一起。最終，零售將是一場數據游戲。”