用BI培养主流客户群
“连锁企业需要运用各种技术手段或市场调查工具获得每个门店商圈基本细节的信息，还要分析出消费者的行为、购买特点，同时考察消费者的购买特点怎样和自己店铺的消费商品结构匹配，并调整商品、进行商品整合，以及追踪调查售后情况。”王培桓说。
柳暗花明之际，家家悦开始了与IBM公司的合作。IBM中国研究院通过建立关联度模型，为家家悦提供了一套利用数据挖掘和空间分析的商务智能技术满足连锁零售企业战略发展的门店转型与业态优化方案——IBM-ROSS解决方案。
 
“消费群－商品类关联度模型”图
在方圆600公里的范围内，计划于2007年开80家店的家家悦可以借助ROSS这种基于地理信息系统（GIS）的定量分析工具，通过获取目标商圈内人口、消费群的地理分布、消费者行为特征的数据，有效地制定销售策略。
年轻的职业女性主要在哪个区？以中老年为主的消费群主要在哪一带活动？中高档收入人群密集区域在哪里？……进入系统，王培桓可以方便地看到各类消费群在城市地图上的分布情况。根据消费群和商品的关联模型，他还可以进一步观察到不同商品类的需求分布：年轻的职业女性对高品质的生鲜食品和日常用品需求丰富、中老年消费者比较关注大包装量打折出售的家居商品和食品等，根据这些不同客户群对食品类的消费需求预测，数字地图可以为王培桓直观地显示出各区位对食品类的总需求。
在数字地图环境下，家家悦还可以模拟、配置不同的业态组合，是建一个大卖场还是建一个超市和两家便利店？分析工具能迅捷输出不同场景下的各类预计商品销售量、投资预算、门店位置及商圈范围等重要内容。
这个模型还定义了从地理环境、消费群到商品品类的映射过程：给定一个居民区的主要属性（如人口规模、小区档次、楼价等），家家悦就可以从模板库中抽取出符合企业战略的消费群类别；对每个消费群，模板库还提供了相应的商品类需求，如中老年消费群的需求主要为食品生鲜、年轻处于婚龄期的消费群需求主要为家电等。
除了一些家家悦自己能进行的操作分析，IBM中国科学院的资深顾问还可以使用分析工具，帮助家家悦自动计算出当前和未来几年各类消费群的区域分布、各商品类的消费需求，针对不同业态定制的门店评估体系实现对各门店销售和运营业绩的综合评估与诊断。通过配置相应的规则，咨询顾问还可以协助家家悦迅速定位到优质投资商圈，并通过智能算法、决策数和仿真等方法分析每个商圈内门店的合理配置以及现有门店的转型方案。
某个店某天某一时段是做正常销售还是做促销？促销时间多长为准？门店主要顾客群的男女比例、大约年龄、收入水平等是多少？这个门店周围商圈的面积多大？消费人群处于什么层面？……对于这些问题，王培桓将要获得答案。
虽然对未来充满希望，但王培桓也深知，任何一家超市都不可能把所有顾客都留住，能尽最大程度分析出顾客的需求并培养出自己的主流客户群是自己目前的主要目标。“我们希望开店分析将会更科学，对顾客的购买行为分析得更准确一点。”王培桓说。