บทบาทของเหมืองข้อมูลในอุตสาหกรรมค้าปลีกคืออะไร?

อุตสาหกรรมค้าปลีกเป็นแอปพลิเคชันหลักสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เพราะมันรวบรวมบันทึกจำนวนมากเกี่ยวกับการขาย ประวัติการซื้อของผู้ใช้ การขนส่งสินค้า การบริโภค และการบริการ ปริมาณข้อมูลที่เก็บรวบรวมยังคงขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากความสะดวกที่เพิ่มขึ้น การเข้าถึงได้ง่าย และความนิยมของธุรกิจที่ดำเนินการบนอินเทอร์เน็ตหรืออีคอมเมิร์ซ

วันนี้ ร้านค้าหลายแห่งยังมีเว็บไซต์ที่ผู้ใช้สามารถสร้างการซื้อทางออนไลน์ได้ ธุรกิจบางประเภท รวมถึง Amazon.com (www.amazon.com) มีอยู่ทางออนไลน์เท่านั้น โดยไม่มีพื้นที่ร้านค้าใดๆ (เช่น หน้าร้านจริง) ข้อมูลการขายปลีกสนับสนุนแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์สำหรับการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลการค้าปลีกสามารถช่วยระบุพฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ ค้นหารูปแบบและแนวโน้มการซื้อของของผู้ใช้ ปรับปรุงคุณภาพของบริการผู้ใช้ รักษาผู้ใช้และความพึงพอใจได้ดีขึ้น เพิ่มอัตราส่วนการบริโภคสินค้า ออกแบบการขนส่งและการกระจายสินค้าที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น นโยบายและลดต้นทุนของธุรกิจ

ตัวอย่างการทำเหมืองข้อมูลในอุตสาหกรรมค้าปลีกมีดังต่อไปนี้ −

การออกแบบและสร้างคลังข้อมูลตามประโยชน์ของการขุดข้อมูล − เนื่องจากข้อมูลการขายปลีกครอบคลุมช่วงกว้าง (เช่น การขาย ลูกค้า พนักงาน การขนส่งสินค้า การบริโภค และบริการ) จึงมีหลายวิธีในการออกแบบคลังข้อมูลสำหรับตลาดนี้

ระดับของรายละเอียดที่จะมีอาจแตกต่างกันอย่างมาก ผลของแบบฝึกหัดการทำเหมืองข้อมูลเบื้องต้นสามารถนำมาใช้เพื่อสนับสนุนการออกแบบและพัฒนาสถาปัตยกรรมคลังข้อมูลได้ สิ่งนี้ประกอบด้วยการตัดสินใจว่าจะมีมิติและระดับใด และการประมวลผลล่วงหน้าใดที่จะดำเนินการเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำเหมืองข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์การขาย ลูกค้า ผลิตภัณฑ์ เวลา และภูมิภาคแบบหลายมิติ − ตลาดค้าปลีกต้องการข้อมูลในเวลาที่เหมาะสมเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า การขายสินค้า แนวโน้ม และแฟชั่น และคุณภาพ ต้นทุน กำไร และการบริการของสินค้าโภคภัณฑ์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องจัดเตรียมเครื่องมือวิเคราะห์และการแสดงภาพหลายมิติแบบไดนามิก เช่น การสร้างคิวบ์ข้อมูลที่ซับซ้อนตามความต้องการของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการขาย − ตลาดค้าปลีกดำเนินการแคมเปญการขายโดยใช้โฆษณา คูปอง ส่วนลดและโบนัสหลายประเภทเพื่อโปรโมตผลิตภัณฑ์และดึงดูดผู้ใช้ การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการขายอย่างรอบคอบสามารถช่วยปรับปรุงผลกำไรของบริษัทได้

การวิเคราะห์หลายมิติสามารถใช้สำหรับเป้าหมายเหล่านี้โดยการเปรียบเทียบจำนวนการขายและธุรกรรมหลายรายการ รวมถึงรายการขายระหว่างช่วงเวลาการขายกับรายการเดียวกันก่อนหรือหลังแคมเปญการขาย

นอกจากนี้ การวิเคราะห์การเชื่อมโยงสามารถเปิดเผยว่ารายการใดมีแนวโน้มที่จะซื้อร่วมกับสินค้าลดราคา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับการขายก่อนหรือหลังแคมเปญ