Data Mining maximiert die Gewinne von Warehouse Clubs - Dummies

Vielleicht haben Sie in einem der Warehouse-Clubs eingekauft, Einzelhandelsketten, die Mitglieder nur in großen Läden ohne Schnickschnack einkaufen. Lagerhallen haben bloße Betonböden, einfache funktionale Regale und eine begrenzte Auswahl an Produkten und Verpackungsgrößen. Ihre Check-Out-Bahnen bieten keine Taschen, geschweige denn Bagger, um Ihre Einkäufe einzupacken.

Lagerhausklubs unterscheiden sich von typischen Einzelhändlern dadurch, dass sie ihre Türen nur für Käufer öffnen, die bereit sind, jährliche Mitgliedsbeiträge zu zahlen. Warum diese Zugangsbarriere schaffen? Einige weisen darauf hin, dass die Mitgliedschaft eine Bindung zwischen dem Käufer und dem Laden schafft, eine Motivation, zurückzukehren und den für den Mitgliedsbeitrag erzielten Wert zu maximieren. Und dann haben Sie die Daten.

Da Lagerhaus-Shopper Mitgliedskarten zum Kauf vorlegen müssen, wissen diese Händler genau, wer was kauft. Sie können jede Transaktion bis ins Detail verfolgen. Sie kennen die Identität des Käufers, weil potenzielle Mitglieder einen Identitätsnachweis vorlegen müssen. Sie wissen, was der Käufer kauft. Sie kennen die Zeit und den Ort jedes Kaufs. Sie kennen die Preise, die der Käufer gezahlt hat und ob es sich um Sonderaktionen handelt.

Lagerhallen haben also genauere und umfassendere Informationen über ihre Kunden als andere physische Geschäfte. In der Tat haben sie möglicherweise bessere Informationen als ihre Online-Konkurrenten.

Reichhaltige Ressourcen für Einkaufsdaten von Verbrauchern sowie Identitäts- und demografische Daten ermöglichen Lagerhaltern, ihre Daten zu gewinnen und außergewöhnlich hochwertige Informationen bereitzustellen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mining Shopper-Daten können

• Merkmale von Verbrauchern mit hohem Verbrauch: Wie oft und wann sie einkaufen, welche Produkte sie kaufen und andere demografische Daten.

• Produktaffinitäten: Gruppen von Produkten, die häufig zusammen gekauft werden.

• Beziehungen zwischen verschiedenen Angeboten: Bleiben Leute, die Gas geben, um Lebensmittel einzukaufen? Verbringen sie mehr oder weniger als andere? Kaufen sie ähnliche oder unterschiedliche Produkte? Was ist mit denen, die Gas, Brillen oder verschreibungspflichtige Medikamente kaufen? Welche Transaktion steht an erster Stelle und sagt das etwas über nachfolgende Kaufmuster aus?

• Geografische Details: Wo leben die Käufer? Wie weit reisen sie zum Einkaufen? Wie unterscheiden sich Produktpräferenzen und Verhaltensmuster von Region zu Region?

Gute Datensammlungs- und Data-Mining-Praktiken liefern den Lagerhändlern genaue und detaillierte Informationen über das Verhalten der Kunden, mit deren Hilfe sie fundierte Entscheidungen darüber treffen können, welche Produkte in den einzelnen Geschäften angeboten werden, welche Preise zu berechnen sind und andere Angelegenheiten.

Sie können auch Kundendaten mit anderen Geschäftsdaten kombinieren, um mehr über Produktivität, Prozessverbesserung und Produktqualität zu erfahren. (Vorteile gehen über Data Mining hinaus, wenn die Daten verwendet werden, um Kunden über Produktrückrufe zu informieren oder um Rücksendungen und andere Kundenserviceangelegenheiten zu vereinfachen. Bestimmte Daten - z. B. aggregierte Daten über demografische Merkmale des Käufers - können sogar verkauft werden, um eine zusätzliche Einnahmequelle zu schaffen.

Was bedeutet das finanziell für einen Lagerclub? Die Costco Warehouse Club-Kette hat inzwischen mehr als 70 Millionen Mitglieder und erzielte im Geschäftsjahr 2013 einen Umsatz von über 100 Milliarden US-Dollar.

Niemand behauptet, Data Mining sei der einzige Grund dafür (Costco betont öffentlich die Wichtigkeit einer guten Einstellung, gute Behandlung der Mitarbeiter und Schulung und Förderung von innen), doch Data Mining ermöglicht es Costco, auf diesen Grundlagen aufzubauen, basierend auf detaillierten Informationen über Kundenverhalten und Präferenzen auf lokaler und sogar individueller Ebene.