浅谈数据挖掘技术在零售业中的应用

摘要：该文介绍了数据挖掘技术在零售业中的应用背景和数据挖掘的相关知识，分析探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用，并举例说明数据挖掘在零售业中的应用。

关键词：数据挖掘背景；数据挖掘技术；零售；数据挖掘案例

中图分类号：TP311.138文献标识码：A

1 零售业应用数据挖掘技术的背景

当前，全球零售业发展势头迅猛。在信息流通先于商品流通的时代，零售企业必须依靠企业的全面信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时，也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识，那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是，近几年来数据挖掘技术在零售业得到了广泛的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析，可以帮助零售企业进行科学的决策。

2 数据挖掘技术

2.1 数据挖掘定义

数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用价值的知识和信息过程。从商业角度看，数据挖掘是新型的商业分析处理技术[1]。它是从大型数据库中发现并提取隐藏在其中信息的一种新技术，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。

2.2 数据挖掘分类

数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，包括统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为：关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；根据挖掘方法可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法包括：回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等；机器学习方法包括： 基于范例学习、归纳学习方法、遗传算法等；神经网络方法包括：前向神经网络、自组织神经网络等；数据库方法主要是多维数据分析[2]。

3 数据挖掘技术在零售业中的应用

3.1 货篮分析：关联分析的一个典型应用是购物篮分析。设商场销售的所有商品为一个集合，每个商品为一个取布尔值的变量，描述相应商品是否被一个顾客购买，那么每个顾客的购物货篮就可以用布尔向量来表示。分析布尔向量，由关联规则得出商品在一起被购买的信息。其意义为顾客在购买某些商品的时候有多大倾向会购买另外一些商品。例如：{黄油，牛奶}→{面包}(30％，2％)，表明购买黄油和牛奶的顾客还将购买面包，30％和2％分别是该规则的置信度和支持度，2％表示分析的全部事务中有2％同时购买了黄油、牛奶和面包，30％表示购买黄油和牛奶的顾客中有30％的顾客也购买了面包。货篮分析有助于确定商店货架的布局、商品定价和促销。

3.2 客户细分：客户细分是指将一个大的消费群体划分为若干小的细分群体，同属于一个细分群的客户具有相似的消费特征。通过对顾客分类可以提供个性化的服务。例如，购买化妆品的客户分为青年、中年和老年，分析发现购买进口化妆品的顾客中青年占50%，中年占30%，老年占20%。针对不同的客户群，可以实施不同的营销和服务方式，提供有针对性的产品和服务来提高客户的满意度[3]。

3.3 促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。

3.4 顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和更新，以便留住老客户，吸引新客户[4]。

3.5 市场和趋势分析：零售企业在决定开展哪一项营销活动时，通过从销售数据记录中挖掘关联信息，能够很容易地对不同的营销项目进行比较和分析，这样就能把资金投在最有价值的地方。例如有些顾客对某一品牌的香水情有独钟，那么他们很可能购买同一品牌的化妆品。这些信息可用于形成一定的购买推荐。通过向顾客邮寄商品目录、信函等举措，帮助顾客选择商品，既能节省大量的市场开拓费用，同时也有利于增加销售额[5]。

4 数据挖掘技术在零售业中的应用案例

某集团是一家大型商业零售企业。已实现了企业管理信息化，引入了客户关系管理系统。该系统可以向集团的采购、市场和服务部门提供全面的实时资料，并强化信息挖掘分析功能，随时从资料库中取出所需资料，配合资料分析方法，分析出客户消费行为模式和习惯，提供具有个性化和贴心的服务。

该系统的消费者分析主要体现在：客户保留度、客户价值度、客户满意度、客户忠诚度和客户群体分析等功能。在建立数据仓库的基础上，选取合适的模型对消费者的保留度、群体分类等进行分析和预测。

在消费者管理分析中，采用关联规则分析方法，将相似消费者分类，研究客户的消费行为，分析客户个人特征（年龄、性别、职业、月收入、教育程度等），客户消费行为（支付方式、消费次数、累计消费金额、持卡类型、贵宾卡积分、时间段、业种、消费频率等）和客户态度，分辨出不同的零售业消费群体在消费习惯和消费倾向上的不同特征。

例如该系统对贵宾卡客户某一时间段的消费行为进行分析后发现：

4.1 客户选择特约商户消费的规律

710个贵宾卡客户在商场的52个商户中有交易记录，分析发现客户的消费习惯是有规律的，在80天的分析期内有28天贵宾卡客户在A商户消费后又有80%可能去B商户消费，有25天贵宾卡客户在A商户消费后又有73%可能会去B商户和C商户消费。

4.2 贵宾卡客户特征

4.2.1 银卡客户在年龄上较金卡客户年轻，持卡年限短，但用卡频率高，多为信用卡支付，刷卡消费态度积极；

4.2.2 不同地区的贵宾卡客户在人口特征、用卡行为和支付方式上存在差异，市场成熟度越高，客户的平均教育程度和收入水平越高，持卡年限越长，消费比重更大。

4.3 消费者对商品的偏好（以液晶电视为例）

4.3.1 消费者普遍对国内液晶电视的认知度较低，国外品牌的认知度高于国内品牌；

4.3.2 34%的消费者以节省空间为主要动机，其次才是画质；

4.3.3 实际购买液晶电视的消费者中超过90%购买了黑色或银色产品；

4.3.4 连锁店和量贩店是消费者购买产品的主要渠道，6%的消费者通过网络购物，成为第二购买渠道。

通过以上分析，可以为企业采取有针对性的营销策略提供决策信息。

该系统应用后，成效显著。供应商由三千家调整为两千多家，引进新商品近四百个，新品种提升到一千多种。采购和管理成本明显降低。企业信誉度也大大提升。

参考文献

[1]朱玉全.数据挖掘技术.南京:东南大学出版社,2006.

[2]刘芳,王璐鑫. 数据挖掘技术及其在零售业中应用的初步研究. 福建电脑,2009, (8):56-57.

[3]宣军英. 数据挖掘及其在零售业中的应用. 嘉兴学院学报,2007,7(4):76-79.

[4]胡锦美. 数据挖掘在零售业中的应用. 闽江学院学报,2003,10(5):45-47.

[5]李志亮, 罗芳. 数据挖掘在零售业中的应用.宁德师专学报(自然科学版),2008,8(3):242-244.

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