（二）改进商品销售管理以促进交叉销售

　　本土零售业每天产生大量销售数据，应用数据挖掘对累积的销售数据进行深层次分析，可以获取各种商品的销售状况，从而合理制定各种商品的整体战略，如对各个商品品类进行管理，实施产品配置计划（ProductsAssortmentPlan，PAP），综合分析商品的直接收益能力和间接收益能力，从而为零售业货架确定最优的产品组合，以及对零售各种商品的定货、库存进行合理的控制等。

　　同时，在对商品进行销售管理的基础上，通过应用数据挖掘中的关联规则，可以对顾客的购物篮进行商品销售相关性分析，分析商品在被购买时的相关性，挖掘经常被顾客一同购买的商品之间隐含的规则，从而辅助商家进行经营决策，通过对历史销售数据进行分析，可以挖掘用户的消费模式。其效果体现在顾客一次的购买行为中和不同时间顾客多次采购活动中，前者称为交叉销售的即时效果，后者称为交叉销售的延时效果。所谓商品的交叉销售效果是指一种商品的销售在多大程度上促进了其它商品的销售。商品的收益能力既表现为商品本身的销售所带来的直接收益，也体现在该商品通过交叉销售而获得的间接收益。通过应用数据挖掘中的关联规则和聚类分析等方法，可以改进商品销售管理，促进交叉销售，从而优化本土零售商场货架布局、协助商品定价和制定营销计划等。

　　（三）优化促销商品配置以体现针对性促销

　　促销是对既有和潜在的顾客运用各种积极的营销方式，吸引顾客，进而刺激顾客的购买需要，以提高商品的销售业绩。Antony等在20世纪60年代的实验结果就表明：提高商品展示（display）水平是一种非常有效的促销手段。在本土零售业中，比较常用的促销形式是运用DM（DirectMail），即直邮邮件、广告信函或直接邮寄函件，业内人士将这种DM称为宣传册，是本土零售业一直以来广泛采用的一种对商品和店内促销进行宣传的主要形式。对于每一次促销活动，DM页面非常有限，为了充分利用这些页面的促销能力，本土零售经营者需要了解各种商品的收益能力，将收益能力高的商品配置在这些DM页面中。由于商品间存在功能互补关系，一种商品的畅销往往会提升其它商品的销售业绩。为制定科学的促销策略，本土零售商必须全面了解商品的直接收益能力和间接收益能力。为此，可以通过数据挖掘中的关联规则、遗传算法等方法，提炼出不同类别商品间的直接收益能力和间接收益能力，即交叉销售效果，进一步优化促销页面中的产品配置，确定其合理的促销商品组合。

　　另外，应用数据挖掘技术，通过聚类分析可以知道应该在什么时间、什么地点、以何种方式和对什么样的顾客进行促销活动，可以极大地提高促销活动的有效性；通过关联分析可以找出哪些商品可能随降价商品一起购买，特别是与促销商品活动前后的销售相比。同时，应用数据挖掘比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，进行多维分析，使用过去相关的促销数据来寻找未来投资中回报最大的顾客，实现针对性促销，从而增强促销的有效性，提高本土零售业的利润。

　　（四）合理配置营销资源以打造本土零售业核心竞争力

　　基于数据挖掘应用精确营销，可以合理分配市场营销资源，将有限的营销资源用在高价值的顾客上，将顾客价值不对称转变为对称价值，将高销售额的顾客群作为企业关注顾客群体，制定针对性市场营销策略，实现高销售额下的高回报，无论在商品促销还是营销奖励上都是一对一营销，达到顾客满足，保持客源的稳定，提高顾客光顾保持率、销售额和利润额，从而打造本土零售业核心竞争力。

　　大数据时代，信息技术的不断完善和增强，一方面为零售业带来了海量数据，另一方面也为零售业迅速处理数据和有效应用数据提供了可能。另外，随着市场竞争环境的日益复杂化和激烈化，本土零售业竞争压力增大，仍然凭借传统的产品策略、价格策略、分销策略及促销策略等营销组合策略差异化所形成的竞争优势已不明显。因此，在目前的市场环境下，本土零售业必须另辟蹊径，改变以往传统的粗犷式营销模式为精确营销模式，将数据挖掘技术应用于营销策略制定中，利用累积的现有海量数据，深层次挖掘有用的市场知识，合理配置企业营销资源，有针对性地开展营销活动，提高营销效率，实现智能化营销，提升顾客价值、满意度和忠诚度，从而不需在无序的价格竞争和商品竞争中疲于应战，真正打造本土零售业核心竞争力。

　　参考文献：

　　1.吕魏.精确营销[M].机械工业出版社，2008

　　2.梁循.数据挖掘算法与应用[M].北京大学出版社，2006

　　3.盛昭瀚，柳炳祥.客户流失危机分析的决策树方法[J].管理科学学报，2005（8）

　　4.丁健石，韩景丰.基于数据挖掘的精确营销研究[J].商场现代化，2007（4）

　　5.张国方，金国栋.客户细分理论及应用策略研究[J].华中科技大学学报，2003（3）

　　6.黄解军，万幼川.基于数据挖掘的电子商务策略[J].计算机应用与软件，2004（27）

　　7.马志龙，米热古丽·艾力.聚类分析在企业网络营销中的应用[J].科技信息，2010（21）

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