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零售行业POS数据的数据挖掘 2008年3月28日 目录 背景介绍 方案设想 小组构成 背景介绍 现代零售业近5年来保持两位数的高速增长，一举超过传统零售渠道的市场份额 以大卖场、大型连锁超市为代表的现代零售形态成为主力，其特点是面积大、品种多 POS设备在现代零售渠道非常普及，可以方便的获得零售数据 背景介绍 方案设想 小组构成 立题依据 POS记录了每笔交易的金额，但是海量的数据使我们难以从中归纳出有用的市场销售信息 如何通过POS数据发现产品的销售特性及消费者购买的相关性来推测销售趋势 背景介绍 方案设想 小组构成 方案设想 以零售商的POS数据为基础，通过数据挖掘的方法，如：Classification, Clustering归纳不同品类在零售渠道所表现出的销售特征，消费者购买行为及相关性； POS数据 数据挖掘 销售特征 背景介绍 方案设想 小组构成 方案设想 – 流程 数据整理 数据挖掘 论文撰写 模型建立 编写程序 结果回顾 背景介绍 方案设想 小组构成 背景 现代零售市场竞争激烈,为了抢占消费者各个零售商会进行价格站来吸引消费者的购买. 价格促销固然会增加销售量的增长,但增加的销量是否能弥补降价带来的损失,从整体上使销售额增长? 是否可以少量提升价格,在不影响销售量的情况下促进整体销售额的增长 关键概念 价格弹性: 每提升1%的价格,所造成的销售量的变化 如果价格弹性+-1,则可以认为价格的提升对销量的影响不大,反之亦然 相关价格弹性 品牌A的价格变化对于品牌B的销量所造成的影响 关键概念 通过对价格弹性的研究,分析 了解品牌的促销效果 了解竞争品牌促销对自身的影响 合理制定品牌价格 促销竞争策略 关键概念 价格弹性: 衡量自身价格改变所带来的销量变化 相关价格弹性: 衡量相关产品的价格变化对销量的影响 价格弹性 “对自身价格变化的弹性超过50%” 价格点 高敏感 中等 轻微敏感 Price 价格 价格 增加销量 增加销售额 = 缩小与竞争对手 的价格差距 保护销量 “对竟品价格变化的弹性超过50%” 价格差距 高敏感 中等 轻微敏感 关键概念 方法 通过对以有数据的分析(价格,价格弹性,销售额,销售量) 区分正常销售及促销 分析每个品牌的价格弹性 分析每个品牌的相关价格弹性 制定具体品牌的价格策略