零售行业POS数据的数据挖掘 PPT课件.ppt

文档介绍：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