อุตสาหกรรมค้าปลีกเป็นพื้นที่ประยุกต์ใช้หลักสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากรวบรวมบันทึกจำนวนมากเกี่ยวกับการขาย, ประวัติการช้อปปิ้งของผู้ใช้, การขนส่งสินค้า, การบริโภค, และบริการ ปริมาณข้อมูลที่รวบรวมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเนื่องจากความสะดวก การเข้าถึง และความนิยมของธุรกิจที่ดำเนินการบนอินเทอร์เน็ต (e-commerce) เพิ่มขึ้น
วันนี้ หลายร้านค้ามีเว็บไซต์ที่ผู้ใช้สามารถซื้อสินค้าออนไลน์ บางธุรกิจ เช่น Amazon.com มีอยู่เพียงออนไลน์โดยไม่มีร้านค้าจริง (brick-and-mortar) ข้อมูลค้าปลีกให้แหล่งที่มาอุดมสมบูรณ์สำหรับการทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลค้าปลีกสามารถช่วยระบุพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้, ค้นหารูปแบบและแนวโน้มการช้อปปิ้ง, เพิ่มคุณภาพบริการลูกค้า, บรรลุการรักษาลูกค้าและความพึงพอใจที่ดีขึ้น, เพิ่มอัตราส่วนการบริโภคสินค้า, ออกโครงสร้างนโยบายการขนส่งและการจัดส่งสินค้าที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น, และลดต้นทุนธุรกิจ
ตัวอย่างการทำเหมืองข้อมูลในอุตสาหกรรมค้าปลีกมีดังนี้:
การออกแบบและการสร้างคลังข้อมูลจากประโยชน์ของการทำเหมืองข้อมูล (Design and construction of data warehouses based on the benefits of data mining) — เนื่องจากข้อมูลค้าปลีกครอบคลุมขอบเขตกว้าง (เช่น การขาย, ลูกค้า, พนักงาน, การขนส่งสินค้า, การบริโภค, และบริการ) อาจมีหลายวิธีในการออกแบบคลังข้อมูลสำหรับตลาดนี้ ระดับรายละเอียดที่จะรวมเข้าไปก็แตกต่างกันมาก ผลลัพธ์จากการทำเหมืองข้อมูลเบื้องต้นสามารถใช้ช่วยนำทางการออกแบบและการพัฒนาสถาปัตยกรรมคลังข้อมูล รวมถึงการตัดสินใจว่าจะรวมมิติและระดับไหน และการประมวลผลล่วงหน้า (pre-processing) อะไรที่จะดำเนินการเพื่ออำนวยความสะดวกให้การทำเหมืองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์หลายมิติของการขาย, ลูกค้า, สินค้า, เวลา, และภูมิภาค (Multidimensional analysis of sales, customers, products, time, and region) — ตลาดค้าปลีกต้องการข้อมูลทันท่วงทีเกี่ยวกับความต้องการลูกค้า, การขายสินค้า, แนวโน้ม, แฟชั่น, และคุณภาพ, ต้นทุน, กำไร, และบริการของสินค้า จำเป็นต้องให้การวิเคราะห์หลายมิติและเครื่องมือการแสดงภาพแบบไดนามิก เช่น การสร้างลูกบาศก์ข้อมูล (data cubes) ที่ซับซ้อนตามความต้องการของการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ความมีประสิทธิภาพของแคมเปญขาย (Analysis of the effectiveness of sales campaigns) — ตลาดค้าปลีกดำเนินแคมเปญขายโดยใช้โฆษณา, คูปอง, และส่วนลดและโบนัสหลายประเภทเพื่อส่งเสริมสินค้าและดึงดูดผู้ใช้ การวิเคราะห์ความมีประสิทธิภาพของแคมเปญขายอย่างละเอียดสามารถช่วยเพิ่มกำไรบริษัท การวิเคราะห์หลายมิติสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้โดยการเปรียบเทียบจำนวนการขายและธุรกรรมที่รวมสินค้าขายในช่วงแคมเปญ เทียบกับก่อนหรือหลังแคมเปญ
อีกทั้ง การวิเคราะห์ความเชื่อมโยง (association analysis) สามารถเปิดเผยว่าสินค้าไหนมีแนวโน้มจะถูกซื้อร่วมกับสินค้าที่ลดราคา โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับการขายก่อนหรือหลังแคมเปญ
