소매 업계의 데이터 마이닝 방법
첫째, 멤버십 시스템은 기업이 더 많은 회원 데이터를 수집하는 데 도움이 되며, 이는 데이터 마이닝에 더 도움이 되고 고객 충성도 육성에도 도움이 됩니다. .
멤버십 시스템 시행 시, 멤버십 카드 ID, 고객 연락처, 이메일 주소 등 두 가지 핵심 정보 수집에 특별한 주의가 필요합니다. 이 두 가지 핵심 정보는 정보 수집 및 향후 정확성에 중요하기 때문입니다. 마케팅에 매우 도움이 됩니다. 위챗, 웨이보 등 소셜미디어의 인기에 따라 유통업체가 관련 활동을 통해 고객이 회사의 위챗, 웨이보에 관심을 갖도록 할 수 있다면 고객 충성도를 키우는 데에도 큰 도움이 될 것입니다.
멤버십은 기업에 충성고객을 많이 확보하고, 장기적으로 안정적인 시장을 구축하며, 기업의 경쟁력을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 멤버십 제도를 통해 기존 고객의 안정화와 신규 고객 발굴을 동시에 효과적으로 할 수 있습니다. 소매업체는 회원에게 우대 가격을 제공하기 때문에 신규 고객에게 매우 매력적입니다. 동시에 대부분의 회원 카드를 빌릴 수 있어 신규 고객에게 기회를 제공하고 회원이 될 가능성이 크게 높아집니다.
멤버십 마케팅은 기업과 고객 간의 양방향 소통을 촉진할 수 있습니다. 고객은 회원가입 후 정기적으로 가맹점으로부터 새로운 상품에 대한 정보를 받아볼 수 있고, 상품정보와 가맹점 동향을 파악하여 타겟에 맞게 상품을 구매할 수 있습니다. 또한, 기업은 소비자 수요의 변화와 제품, 서비스 등에 대한 소비자의 의견을 지속적으로 파악할 수 있으며, 이는 기업의 마케팅 모델을 개선할 수 있는 기반을 제공합니다.
둘째, 소매업체를 위한 데이터 마이닝 프로젝트를 수행할 때 다음 테이블의 핵심 정보 제공에 중점을 둘 필요가 있습니다.
판매 테이블: 카드번호, 매장 ID, 판매일자, 상품명, 상품가격, 판매수량, 판매금액, 할인정보 등을 확인할 수 있습니다.
제품 테이블: 제품 ID, 제품명, 권장 소매가, 실제 판매 가격, 1차 카테고리, 2차 카테고리, 3차 카테고리, 4차 카테고리, 브랜드 및 기타 정보.
고객 테이블 : 카드번호, 카드발급매장ID, 도시, 전화번호, 이메일, 법인 또는 개인식별정보, 법인명, 업종, 주소 등
소매점 테이블: 매장 ID, 매장 이름, 도시, 매장 수준 등
그 중에서도 매출 테이블, 상품 테이블, 고객 테이블이 더 중요하다. 데이터 분석과 데이터마이닝팀에게 있어서 상품 테이블을 정리하는 것은 좋은 프로젝트의 핵심이고 많은 소비를 해야 한다. 시간의.
셋째, 소매업체와 데이터 마이닝의 목적을 명확히 하는 것은 분석팀과 소매업체 사이에 더 큰 신뢰를 얻을 수 있고, 프로젝트의 원활한 발전에 도움이 됩니다.
성숙한 분석팀은 고객의 상업적 가치에서 시작하여 고객의 고민을 파악하고 이에 상응하는 구현 분석 작업을 조금씩 수행하는 등 소매업체의 비즈니스 출발점에 더 많은 관심을 기울입니다.
고객이 데이터를 통해 답변하기를 원하는 가장 일반적인 질문은 다음과 같습니다.
활성 고객이 더 많은 제품을 구매하고 가치를 극대화하도록 유도하는 방법은 무엇입니까?
침묵의 고객을 깨우고 적극적인 고객으로 만들려면 어떻게 해야 할까요?
나의 주요 고객 그룹은 어떤 고객인가요? 그 특징은 무엇입니까?
어떤 핵심 고객을 잃었나요? 손실이 발생한 이유는 무엇입니까? 이후 단계에서 보존 조치를 수행하는 방법은 무엇입니까?
……
넷째, 데이터를 통해 고객 세분화를 실시하여 각 그룹의 특성을 명확히 합니다.
소매 데이터의 경우 소매 업계의 두 가지 주요 고객 그룹인 기업과 개인을 심층적으로 살펴볼 필요가 있습니다. 기업고객의 특성과 개인고객의 특성에는 큰 차이가 있습니다.
회사의 주요 특징은 상대적으로 구매량이 많고 공동구매나 도매가 빈번하며 판매량과 판매량이 상대적으로 많다는 점이며 소매업체의 주요 고객층이다. 비록 수량은 적지만, 소매업체 매출의 60% 이상을 차지하고 있습니다. 기업의 행동에는 초대형 조달, 중형 조달, 일반 조달이 포함되는 경우가 많습니다. 기업 데이터 마이닝을 위해서는 기업의 업종, 구매 금액, 구매 규칙, 구매 제품 선호도, 손실 여부, 손실 원인 조사 등에 대한 심층적인 이해가 필요하며, 이는 소매업체에 도움이 될 것입니다. 이에 상응하는 마케팅 전략을 개발합니다.
개인의 경우 누가 활성 고객인지, 누가 신규 고객인지, 누가 침묵 고객인지, 고객 가치는 무엇인지, 어느 휴일이 주요 성수기인지, 선호하는 상품은 무엇인지 주목해야 한다. 등. 이는 소매업체의 판매, 재고 관리 등에 도움이 됩니다.
다섯째, 5W1H 분석 방법을 기반으로 소매 분석과 마이닝을 진행한다.
무엇: 판매는 어떻게 진행되고 있나요? 사용자는 몇 명인가요? 몇 번이나 오셨나요? 각 구매 비용은 얼마입니까? 무엇을 샀나요...
어디: 어떤 매장이 가장 잘 팔리나요? 왜? (교통, 지역 등)...
언제: 매출이 가장 좋은 달은 무엇입니까? 어느 휴일이 매출 성수기인지...
누구: 어떤 고객인가? 특징은 무엇입니까? 어떤 제품을 구매하는 것을 선호하시나요? 제품 사양은 어떻습니까...
이유: 어떤 제품을 구매해야 할까요? 왜 이렇게 많이 구매하셨나요? 계속 구매하실 건가요?
어떻게: 고객 재구매율을 높이는 방법은? 고객을 깨우는 방법? 교차판매는 어떻게 하나요? 상품 유통을 돕는 방법...
여섯째, 소매업체의 마케팅 캠페인 설계, 마케팅 캠페인 실행, 마케팅 평가 및 최적화를 지원합니다.
데이터 마이닝은 폐쇄 루프 프로세스이기 때문에 프로젝트의 성공이 마이닝 보고서 작성 및 마케팅 고객 목록 출력을 의미하지는 않습니다. 소매업체는 해당 마케팅 설계, 마케팅 활동 실행을 수행하는 데 도움을 받아야 합니다. , 마케팅 평가 및 최적화 작업. 이를 통해 데이터 마이닝의 효과적인 구현이 보장되고, 고객을 위한 실질적인 상업적 가치가 창출되며, 비즈니스 규모가 확장됩니다.
마케팅 활동 디자인에는 할인, 평가판 배포, 선물, 다중 포인트 등이 포함되는 경우가 많습니다. 다양한 마케팅 활동은 세분화된 고객 그룹을 통해 타겟 방식으로 수행될 수 있으며 다양한 그룹을 계산할 수 있습니다. 그리고 향후 데이터 마이닝 규칙의 지속적인 최적화를 촉진하기 위한 다양한 활동의 입출력 비율입니다.
일곱째, 핵심 결과를 IT 시스템에 확고히 하여 데이터 마이닝 결과의 확고화 및 구현을 실현한다.
소매업체의 경우 데이터 마이닝은 적당한 투자입니다. 핵심 결과 출력을 위해 그들은 항상 IT의 결과 규칙을 강화하고 수동 작업을 자동으로 대체하기를 희망합니다. 이때 결과를 구축해야 하는 경우가 많습니다. - 견고한 모듈 또는 시스템을 통해 데이터 마이닝이 기업에 최대한 도움을 줄 수 있습니다.