रिटेल 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 का तेजी से विस्तार जारी है, विशेष रूप से इंटरनेट, या ई-कॉमर्स पर व्यापार की बढ़ती आसानी, पहुंच और लोकप्रियता के कारण।
आज, कई स्टोर में ऐसी वेबसाइटें भी हैं जहां उपयोगकर्ता ऑनलाइन खरीदारी कर सकते हैं। Amazon.com (www.amazon.com) सहित कुछ व्यवसाय, बिना किसी ईंट-और-मोर्टार (यानी, भौतिक) स्टोर क्षेत्रों के पूरी तरह से ऑनलाइन मौजूद हैं। खुदरा डेटा डेटा माइनिंग के लिए एक समृद्ध स्रोत का समर्थन करता है।
खुदरा डेटा माइनिंग उपयोगकर्ता के खरीदारी व्यवहार की पहचान करने, उपयोगकर्ता खरीदारी पैटर्न और रुझानों को खोजने, उपयोगकर्ता सेवा की गुणवत्ता बढ़ाने, बेहतर उपयोगकर्ता प्रतिधारण और संतुष्टि प्राप्त करने, माल की खपत अनुपात बढ़ाने, अधिक प्रभावी माल परिवहन और वितरण डिजाइन करने में मदद कर सकता है। नीतियों, और व्यापार की लागत में कमी।
रिटेल उद्योग में डेटा माइनिंग के कुछ उदाहरण इस प्रकार हैं -
डेटा माइनिंग के लाभों के आधार पर डेटा वेयरहाउस का डिज़ाइन और निर्माण - क्योंकि खुदरा डेटा एक व्यापक स्पेक्ट्रम (जैसे बिक्री, ग्राहक, कर्मचारी, माल परिवहन, खपत और सेवाओं) को कवर करता है, इस बाजार के लिए डेटा वेयरहाउस डिजाइन करने के कई तरीके हो सकते हैं।
विवरण के स्तर में शामिल करने के लिए भी काफी भिन्न हो सकते हैं। प्रारंभिक डेटा माइनिंग अभ्यास के परिणामों का उपयोग डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर के डिजाइन और विकास के मार्गदर्शन के लिए किया जा सकता है। इसमें यह तय करना शामिल है कि प्रभावी डेटा माइनिंग को सुविधाजनक बनाने के लिए कौन से आयाम और स्तर शामिल करने हैं और कौन से पूर्व-प्रसंस्करण को लागू करना है।
बिक्री, ग्राहकों, उत्पादों, समय और क्षेत्र का बहुआयामी विश्लेषण - खुदरा बाजार को ग्राहकों की आवश्यकताओं, उत्पाद की बिक्री, प्रवृत्तियों और फैशन, और वस्तुओं की गुणवत्ता, लागत, लाभ और सेवा के संबंध में समय पर डेटा की आवश्यकता होती है। गतिशील बहुआयामी विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल प्रदान करना आवश्यक है, जैसे डेटा विश्लेषण की आवश्यकता के अनुसार परिष्कृत डेटा क्यूब का निर्माण।
बिक्री अभियानों की प्रभावशीलता का विश्लेषण - खुदरा बाजार उत्पादों को बढ़ावा देने और उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए विज्ञापनों, कूपन और कई प्रकार के छूट और बोनस का उपयोग करके बिक्री अभियान चलाता है। बिक्री अभियानों की दक्षता का सावधानीपूर्वक विश्लेषण कंपनी के मुनाफे में सुधार का समर्थन कर सकता है।
बहुआयामी विश्लेषण का उपयोग इन लक्ष्यों के लिए बिक्री की संख्या और बिक्री अवधि के दौरान बिक्री आइटम सहित कई लेन-देन की तुलना करके किया जा सकता है, जिसमें बिक्री अभियान से पहले या बाद में समान आइटम शामिल हैं।
इसके अलावा, एसोसिएशन विश्लेषण यह खुलासा कर सकता है कि कौन से आइटम बिक्री पर आइटम के साथ खरीदे जाने की संभावना है, विशेष रूप से अभियान से पहले या बाद में बिक्री की तुलना में।