खुदरा उद्योग डेटा माइनिंग के लिए एक प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र है क्योंकि यह बिक्री, उपयोगकर्ता खरीदारी इतिहास, माल परिवहन, खपत, और सेवा पर भारी मात्रा में रिकॉर्ड एकत्र करता है। एकत्र किए गए डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ती रहती है, विशेष रूप से इंटरनेट पर किए गए व्यवसाय की बढ़ती आसानी, पहुंच, और लोकप्रियता के कारण, या ई-कॉमर्स।
आज, कई स्टोर्स की वेबसाइटें भी हैं जहां उपयोगकर्ता ऑनलाइन खरीदारी कर सकते हैं। कुछ व्यवसाय, जिनमें Amazon.com (www.amazon.com) शामिल है, केवल ऑनलाइन मौजूद हैं, बिना किसी ईंट-और-मोर्टार (यानी, भौतिक) स्टोर क्षेत्रों के। खुदरा डेटा डेटा माइनिंग के लिए एक समृद्ध स्रोत प्रदान करता है।
खुदरा डेटा माइनिंग उपयोगकर्ता खरीद व्यवहार की पहचान करने, उपयोगकर्ता खरीदारी पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने, उपयोगकर्ता सेवा की गुणवत्ता बढ़ाने, बेहतर उपयोगकर्ता प्रतिधारण और संतुष्टि प्राप्त करने, माल खपत अनुपात बढ़ाने, अधिक प्रभावी माल परिवहन और वितरण नीतियों को डिजाइन करने, और व्यवसाय की लागत कम करने में मदद कर सकता है।
खुदरा उद्योग में डेटा माइनिंग के उदाहरण
डेटा माइनिंग के लाभों के आधार पर डेटा वेयरहाउस का डिजाइन और निर्माण
चूंकि खुदरा डेटा एक व्यापक स्पेक्ट्रम को कवर करता है (जैसे बिक्री, ग्राहक, कर्मचारी, माल परिवहन, खपत, और सेवाएं), इस बाजार के लिए डेटा वेयरहाउस डिजाइन करने के कई तरीके हो सकते हैं।
शामिल किए जाने वाले विवरण के स्तर भी काफी भिन्न हो सकते हैं। प्रारंभिक डेटा माइनिंग अभ्यास के परिणामों का उपयोग डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर के डिजाइन और विकास का मार्गदर्शन करने के लिए किया जा सकता है। इसमें यह तय करना शामिल है कि किन आयामों और स्तरों को शामिल करना है और प्रभावी डेटा माइनिंग की सुविधा के लिए कौन सा प्री-प्रोसेसिंग लागू करना है।
बिक्री, ग्राहकों, उत्पादों, समय, और क्षेत्र का बहुआयामी विश्लेषण
खुदरा बाजार को ग्राहक आवश्यकताओं, उत्पाद बिक्री, प्रवृत्तियों, और फैशन, और वस्तुओं की गुणवत्ता, लागत, लाभ, और सेवा के संबंध में समय पर डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा विश्लेषण की आवश्यकता के अनुसार परिष्कृत डेटा क्यूब्स के निर्माण जैसे गतिशील बहुआयामी विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स प्रदान करना आवश्यक है।
बिक्री अभियानों की प्रभावशीलता का विश्लेषण
खुदरा बाजार विज्ञापनों, कूपन, और विभिन्न प्रकार की छूट और बोनस का उपयोग करके उत्पादों को बढ़ावा देने और उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए बिक्री अभियान चलाता है। बिक्री अभियानों की दक्षता का सावधानीपूर्वक विश्लेषण कंपनी के मुनाफे को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
बहुआयामी विश्लेषण का उपयोग इन लक्ष्यों के लिए बिक्री अवधि के दौरान बिक्री की संख्या और बिक्री वस्तुओं सहित कई लेनदेन की तुलना बिक्री अभियान से पहले या बाद में उन्हीं वस्तुओं सहित करके किया जा सकता है।
इसके अलावा, एसोसिएशन विश्लेषण प्रकट कर सकता है कि कौन सी वस्तुएं बिक्री पर वस्तुओं के साथ खरीदी जाने की संभावना रखती हैं, विशेष रूप से अभियान से पहले या बाद की बिक्री की तुलना में।
