소매 산업은 판매, 사용자의 쇼핑 이력, 상품 운송, 소비 및 서비스에 대한 방대한 양의 기록을 수집하기 때문에 데이터 마이닝의 주요 응용 분야입니다. 특히 인터넷 또는 전자 상거래에서 수행되는 비즈니스의 용이성, 접근성 및 인기도가 높아짐에 따라 수집된 데이터의 양은 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다.
오늘날 여러 상점에는 사용자가 온라인으로 구매할 수 있는 웹사이트도 있습니다. Amazon.com(www.amazon.com)을 포함한 일부 비즈니스는 오프라인(즉, 물리적) 매장 영역 없이 온라인으로만 존재합니다. 소매 데이터는 데이터 마이닝을 위한 풍부한 소스를 지원합니다.
소매 데이터 마이닝은 사용자 구매 행동을 식별하고, 사용자 쇼핑 패턴 및 추세를 찾고, 사용자 서비스 품질을 향상하고, 사용자 유지 및 만족도를 높이고, 상품 소비율을 높이고, 보다 효과적인 상품 운송 및 유통을 설계하는 데 도움이 됩니다. 정책을 수립하고 비즈니스 비용을 절감할 수 있습니다.
소매 업계에서 데이터 마이닝의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. -
데이터 마이닝의 이점을 기반으로 한 데이터 웨어하우스 설계 및 구축 − 소매 데이터는 판매, 고객, 직원, 상품 운송, 소비 및 서비스와 같은 광범위한 스펙트럼을 다루기 때문에 이 시장을 위한 데이터 웨어하우스를 설계하는 몇 가지 방법이 있을 수 있습니다.
포함할 세부정보 수준도 상당히 다를 수 있습니다. 예비 데이터 마이닝 연습의 결과는 데이터 웨어하우스 아키텍처의 설계 및 개발 지침을 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 효과적인 데이터 마이닝을 촉진하기 위해 어떤 차원과 수준을 포함할지, 어떤 사전 처리를 구현할지 결정하는 작업이 포함됩니다.
판매, 고객, 제품, 시간 및 지역에 대한 다차원 분석 − 소매 시장은 고객 요구 사항, 제품 판매, 동향 및 패션, 품질, 비용, 이익 및 상품 서비스에 관한 적시 데이터가 필요했습니다. 데이터 분석 요구 사항에 따라 정교한 데이터 큐브 구성과 같은 동적 다차원 분석 및 시각화 도구를 제공하는 것이 필수적입니다.
판매 캠페인의 효과 분석 − 유통시장은 상품홍보 및 이용자 유치를 위해 광고, 쿠폰, 각종 할인 및 보너스 등을 활용한 영업활동을 하고 있습니다. 영업 캠페인의 효율성에 대한 세심한 분석은 회사 이익 개선에 도움이 될 수 있습니다.
판매 기간 동안의 판매 건수 및 판매 품목을 포함한 다중 거래와 판매 캠페인 전후에 동일한 품목을 포함하는 거래 건수를 비교함으로써 다차원 분석을 이러한 목표에 사용할 수 있습니다.
또한 연관 분석은 특히 캠페인 전후의 판매와 비교하여 판매 중인 품목과 함께 구매할 가능성이 있는 품목을 공개할 수 있습니다.