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對于沃爾瑪、華潤萬家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客戶通過會員卡進行購買，不斷積累了很多銷售數據，如何利用這些數據，從數據中挖掘金礦，很值得每個商家去思考。盡管目前零售商有不少的IT系統去支撐企業常規的分析（如銷售量、銷售額、熱銷SKU等），但實際上還是未能從數據角度深入挖掘客戶的價值，僅僅從經營分析的角度來滿足了常規分析工作。

本文從個人的角度去談一下如何使用數據挖掘幫助零售商提升生意，讓數據真正地去指導企業經營，最大限度地發揮數據提供商業決策的作用。

第一、開展會員制能夠幫助企業采集更多會員數據，更有利于開展數據挖掘的工作，同時也有利于培養客戶忠誠度。

在實施會員制的時候，必須要特別注意兩個關鍵信息的采集：會員卡ID、客戶聯系號碼或者郵箱，因為這兩個關鍵信息對信息采集及后期的精準營銷有很大的幫助作用。而微信、微博等社交媒體的橫行，若零售商能夠通過相關活動讓客戶關注企業的微信、微博，對培養客戶忠誠度也是有很大的幫助。

會員制有助于為企業培養眾多忠實的顧客，建立起一個長期穩定的市場，提高企業的競爭力。通過會員制，可以有效穩定老客戶，同時開發新顧客。因為零售商給會員提供的是優惠的價格，對新顧客吸引力很大，同時大部分會員卡是可以外借的，也給新客戶提供了機會，大大增加其成為會員的可能性。

會員制營銷能夠促進企業與顧客雙向交流。顧客成為會員后，通常能定期收到商家有關新商品的信息并了解商品信息和商家動態，有針對性地選購商品。除此之外，企業能夠及時了解消費者需求的變化，以及他們對產品、服務等方面的意見，為改進企業的營銷模式提供了依據。

第二、開展零售商的數據挖掘項目，必須要重點提供以下幾個表的關鍵信息：

• 銷售表：卡號、銷售店ID、銷售日期、產品名稱、產品價格、銷售數量、銷售金額、折扣等信息。

• 產品表：產品ID、產品名稱、建議零售價、實際銷售價、一級類別、二級類別、三級類別、四級類別、品牌等信息。

• 客戶表：卡號、發卡店ID、城市、號碼、郵箱、企業或個人標識、企業名稱、所在行業、地址等。

• 零售店表：店ID、店名、所屬城市、店等級等。

其中銷售表、產品表、客戶表比較重要，而產品表梳理對數據分析及數據挖掘團隊而言，是做好項目的關鍵，必須要耗費大量的時間。

第三、與零售商明確數據挖掘目的，能夠讓分析團隊與零售商之間獲得更大的信任，同時有利于項目的順利開展。

成熟的分析團隊，比較關注零售商的商業出發點，從客戶商業價值出發，抓住客戶關注點，一點一點地做好相應的落地分析工作。

客戶最常見想讓數據幫助其解答的幾大問題：

• 如何讓活躍的客戶購買更多的產品，最大程度地釋放其價值？

• 如何喚醒沉默客戶，讓其轉化為活躍客戶？

• 哪些客戶是我的重點客戶群？其有什么樣的特征？

• 哪些重點客戶流失了？為什么流失？后期怎樣開展挽留手段？

……

第四、通過數據開展客戶細分，明確各個群體的特征。

對于零售數據而言，必須要深入零售行業兩大客戶群：企業及個人。企業客戶的特征和個人客戶的特征有很大的區別。

企業特征主要表現：采購量比較大，經常進行團購或批發，銷售量和銷售額都比較大，為零售商的重點客戶群。盡管數量不多，但是卻貢獻了零售商的60%以上的銷售額。而企業的行為經常有：超大型采購、中型采購、一般采購。對企業數據挖掘，需要深入了解企業的所屬行業、采購額度、采購規律、采購產品偏好、是否流失、流失的原因調查等信息，有助于幫助零售商開展相應的營銷策略。

對于個人，則需要關注哪些是活躍客戶、哪些是新增客戶、哪些是沉默客戶、客戶價值是怎樣的、哪些節日是重點高峰期、偏好的產品是哪些等等，這些有助于零售商開展銷售、備貨等工作。

第五、結合5W1H分析法開展零售分析與挖掘。

• What：銷售情況怎么樣？有多少用戶？來了多少次？每次消費多少錢？買了什么東西…….

• Where：哪些門店銷售最好？為什么呢？（交通、地區等） …….

• When：哪個月份銷售得最好？哪個節日是銷售高峰期…….

• Who：是哪些客戶？有什么樣的特征？偏好買哪些產品？產品規格是怎么樣的…….

• Why：為什么買哪些產品？為什么買那么多?會不會繼續購買…….

• How：怎樣提高客戶重購？怎樣喚醒客戶？怎么進行交叉銷售？怎樣幫助鋪貨……

第六、協助零售商開展營銷活動設計、營銷活動執行、營銷評估與優化。

因為數據挖掘是一個閉環的流程，不是撰寫挖掘報告、輸出營銷客戶名單就是項目成功的，必須協助零售商開展相應的營銷設計、營銷活動執行、營銷評估及優化工作。從而確保數據挖掘有效落地，為客戶真實產生商業價值，擴大生意規模。

營銷活動設計常有：優惠打折、派發試用裝、贈送禮品、多倍積分等，可以通過不同的細分客戶群有針對性地開展不同的營銷活動，并計算不同群體及不同活動的投入產出比，便于后期不斷優化數據挖掘規則。

第七、關鍵成果固化IT系統，實現數據挖掘成果固化落地。

對于零售商而言，數據挖掘是個不大不小的投入，對于關鍵的成果輸出，總希望能夠把成果規則進行IT固化，實現自動代替手工操作，這個時候經常需要搭建一個成果固化模塊或系統，讓數據挖掘能夠最大限度幫助企業。