Data Mining Memaksimalkan Keuntungan Gudang Klub - dummies

Mungkin Anda telah berbelanja di salah satu dari gudang klub, toko rantai ritel yang menawarkan belanja anggota hanya di toko besar tanpa embel-embel. Gudang klub memiliki lantai beton kosong, rak fungsional polos, dan pilihan produk dan ukuran kemasan yang terbatas. Jalur check out mereka tidak menawarkan tas, apalagi baggers, untuk mengemasi pembelian Anda.

Klub Gudang memisahkan diri dari pengecer tipikal dengan membuka pintunya hanya untuk pembeli yang bersedia membayar iuran keanggotaan tahunan. Mengapa membuat penghalang ini masuk? Beberapa menunjukkan bahwa keanggotaan menciptakan ikatan antara pembelanja dan toko, motivasi untuk kembali dan memaksimalkan nilai yang dikembalikan untuk biaya keanggotaan. Dan kemudian, Anda punya datanya.

Karena pembeli klub gudang harus memasukkan kartu anggota untuk melakukan pembelian, pengecer ini tahu persis siapa yang membeli apa. Mereka bisa melacak setiap transaksi secara detail. Mereka tahu identitas pembelanja, karena calon member harus memberikan bukti identitas. Mereka tahu apa yang dibeli pembelanja. Mereka tahu waktu dan lokasi setiap pembelian. Mereka mengetahui harga pembelanja yang dibayarkan dan apakah ada promosi khusus yang terlibat.

Jadi, klub gudang memiliki informasi yang lebih akurat dan lengkap tentang pembelanja mereka daripada toko fisik lainnya. Sebenarnya, mereka mungkin memiliki informasi lebih baik daripada pesaing online mereka.

Sumber kekayaan konsumen yang kaya akan data belanja konsumen, serta data identitas dan demografi, memungkinkan toko gudang menambang data mereka dan memberikan informasi berkualitas tinggi untuk mendukung pengambilan keputusan. Data pembelanja dapat mengungkapkan

• Karakteristik pembelanja dengan belanja tinggi: Seberapa sering dan kapan mereka berbelanja, produk mana yang mereka beli, dan rincian demografis lainnya.

• Produk afinitas: Kelompok produk yang sering dibeli bersama.

• Hubungan antara persembahan yang berbeda: Apakah orang-orang yang datang membawa bensin untuk membeli makanan belanjaan? Apakah mereka menghabiskan lebih atau kurang dari yang lain? Apakah mereka membeli produk serupa atau berbeda? Bagaimana dengan mereka yang membeli gas, kacamata, atau obat resep? Transaksi mana yang lebih dulu, dan apakah itu mengatakan sesuatu tentang pola pembelian berikutnya?

• Rincian geografis: Tempat tinggal pembeli? Seberapa jauh mereka pergi berbelanja? Bagaimana preferensi produk dan pola perilaku bervariasi dari satu wilayah ke wilayah lainnya?

Pengumpulan data dan praktik penambangan data yang baik memberi informasi toko yang akurat dan terperinci tentang perilaku pembelanja, yang dapat mereka gunakan untuk membuat keputusan mengenai produk mana yang ditawarkan di setiap toko, harga apa yang harus dikenakan biaya, dan hal-hal lain.

Mereka juga dapat menggabungkan data pembelanja dengan data bisnis lain untuk mengetahui produktivitas, peningkatan proses, dan kualitas produk. (Manfaat melampaui data mining saat data digunakan untuk menginformasikan pelanggan tentang penarikan produk, atau untuk menyederhanakan pengembalian dan masalah layanan pelanggan lainnya. Data seperti data agregat tertentu tentang demografi pembeli terkait dengan kategori produk tertentu - bahkan dapat dijual untuk menciptakan aliran pendapatan tambahan.)

Apa artinya ini bagi sebuah klub gudang secara finansial? Rantai rantai gudang Costco sekarang memiliki lebih dari 70 juta anggota dan melaporkan pendapatan lebih dari $ 100 miliar untuk tahun fiskal 2013.

Tidak ada yang mengklaim data mining adalah satu-satunya alasan untuk itu (Costco secara terbuka menekankan pentingnya perekrutan yang baik, memperlakukan karyawan dengan baik, dan pelatihan dan promosi dari dalam), namun data mining memungkinkan Costco untuk membangun fundamental tersebut berdasarkan informasi rinci tentang perilaku dan preferensi pelanggan, di tingkat lokal dan bahkan individu.