Video: Data Mining: How You're Revealing More Than You Think 2024
Misschien heb je gewinkeld in een van de pakhuisclubs, winkelketens die alleen winkelen voor leden aanbieden in grote, no-nonsense winkels. Magazijnclubs hebben kale betonnen vloeren, eenvoudige functionele rekken en beperkte keuzes van producten en verpakkingsgrootten. Hun kassa's bieden geen tassen, laat staan baggers, om uw aankopen in te pakken.
Magazijnclubs onderscheiden zich van typische detailhandelaren door hun deuren alleen te openen voor kopers die bereid zijn om jaarlijkse lidmaatschapskosten te betalen. Waarom deze toetredingsdrempel creëren? Sommigen wijzen erop dat het lidmaatschap een band creëert tussen de klant en de winkel, een motivatie om terug te keren en de waarde te maximaliseren die voor de contributie wordt teruggegeven. En dan heb je de gegevens.
Omdat magazijnclub-shoppers lidmaatschapskaarten moeten tonen om een aankoop te doen, weten deze winkeliers precies wie wat koopt. Ze kunnen elke transactie in detail volgen. Ze kennen de identiteit van de shopper, omdat potentiële leden een identiteitsbewijs moeten leveren. Ze weten wat de shopper koopt. Ze kennen het tijdstip en de locatie van elke aankoop. Ze kennen de prijzen die de shopper heeft betaald en of er speciale promoties bij betrokken waren.
Dus, pakhuisclubs hebben meer accurate en volledige informatie over hun klanten dan andere fysieke winkels. Ze kunnen zelfs betere informatie hebben dan hun online concurrenten.
Dankzij rijke bronnen van consumentenwinkelgegevens, evenals identiteits- en demografische gegevens, kunnen opslagruimten in het warenhuis hun gegevens ontginnen en uitzonderlijk hoogwaardige informatie bieden ter ondersteuning van de besluitvorming. Mijnbouwklantengegevens kunnen
-
Kenmerken van shoppers met een hoge bestedingsgraad: Hoe vaak en wanneer ze winkelen, welke producten ze kopen en andere demografische gegevens.
-
Productaffiniteiten: Groepen producten die vaak tegelijk worden gekocht.
-
Relaties tussen verschillende aanbiedingen: Komen mensen die binnenkomen voor gas rond om boodschappen te doen? Besteden ze meer of minder dan anderen? Kopen ze soortgelijke of verschillende producten? Hoe zit het met degenen die gas, bril of medicijnen kopen? Welke transactie komt eerst, en zegt dat iets over volgende aankooppatronen?
-
Geografische gegevens: Waar wonen de shoppers? Hoe ver reizen ze om te winkelen? Hoe verschillen productvoorkeuren en gedragspatronen van regio tot regio?
Goede gegevensverzameling en datamining bieden magazijnen met accurate en gedetailleerde informatie over shoppergedrag, waarmee ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen over welke producten in elke winkel te bieden zijn, welke prijzen moeten worden berekend en andere zaken.
Ze kunnen ook klantgegevens combineren met andere bedrijfsgegevens om meer te leren over productiviteit, procesverbetering en productkwaliteit. (Voordelen gaan verder dan datamining wanneer de gegevens worden gebruikt om klanten te informeren over terugroepacties van producten, of om retouren en andere klantenserviceaangelegenheden te vereenvoudigen Bepaalde gegevens, zoals verzamelde gegevens over demografische gegevens van kopers die gekoppeld zijn aan specifieke productcategorieën, kunnen zelfs worden verkocht om een extra inkomstenstroom te creëren.)
Wat betekent dit financieel voor een magazijnclub? De Costco-warenhuisketen heeft nu meer dan 70 miljoen leden en rapporteerde inkomsten van meer dan $ 100 miljard voor het fiscale jaar 2013.
Niemand beweert dat datamining de enige reden daarvoor is (Costco benadrukt publiekelijk het belang van goed personeel, behandelt werknemers goed en traint en promoot van binnenuit), maar dankzij datamining kan Costco voortbouwen op die fundamenten op basis van gedetailleerde informatie over klantgedrag en voorkeuren, op lokaal en zelfs individueel niveau.
