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　　（一）实现零售业客类管理以达到客群精准定位

　　客类管理是将企业的顾客进行分类，把大群体拆分为小群体，在每个群体中的顾客特征是相似的。应用数据挖掘的分类分析和聚类分析可以实现这一管理过程，对顾客的销售数据进行传统的市场细分和顾客超细分，根据菲利普·科特勒的相关理论，以盈利能力为标准为顾客打分，将较多的注意力分配给较有价值的顾客，由此形成根据顾客盈利能力细分的顾客金字塔，如图1所示，即铂金、黄金、钢铁、重铅四层顾客群。铂金层盈利能力强，一般占顾客总数的20%，却为企业创造80%的价值；黄金层为企业提供一定价值的同时也在不同企业间选择消费，比铂金层顾客忠诚度低；钢铁层占全部顾客数量的比重较大，顾客盈利能力较差，关注商品价格折扣并耗费企业大量营销资源；重铅层不能带给企业盈利，甚至产生负毛利，一般多是问题顾客，是企业要放弃的顾客群。由此可以针对不同顾客群制定更有效的营销策略。

　　通过应用数据挖掘进行客类管理以后，针对不同客群进行精确营销管理。把偶尔光顾的顾客转变为经常光顾的顾客，把非会员顾客转变为会员顾客，使精确营销成为“盈利中心”元素。在顾客金字塔中，可以按顾客盈利能力高低划分层级，发现零售商需求的是铂金层顾客，通过精确营销保持黄金层顾客，改善钢铁层顾客关注，提高钢铁层顾客购买方式，适当放弃重铅层顾客，是提高本土零售经营业绩的有效方式。因此，顾客分类成为企业实现高销售和盈利的战略方式之一。在争夺客源的过程中，商品同质性导致商品价格营销不再是顾客唯一的关注点，只有对顾客进行客类管理基础上的精确营销才能提高顾客贡献度。顾客群体之间的差别让企业必须重新划分其拥有的顾客，基于企业价值和顾客盈利性标准进行顾客分类，按顾客的消费额、企业实现利润额、消费频次、企业广告成本付出等进行分析，从而达到本土零售业客群精准定位。

　　（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