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Forse hai fatto acquisti in uno dei club del magazzino, catene di negozi al dettaglio che offrono shopping solo per membri in negozi grandi e senza fronzoli. I club del magazzino dispongono di pavimenti in cemento nudo, scaffalature semplici e funzionali e una scelta limitata di prodotti e confezioni. Le loro corsie di check-out non offrono borse, figuriamoci bagger, per imballare i tuoi acquisti.
I club del magazzino si distinguono dai rivenditori tradizionali aprendo le porte solo agli acquirenti che sono disposti a pagare le quote associative annuali. Perché creare questa barriera per entrare? Alcuni sottolineano che l'adesione crea un legame tra l'acquirente e il negozio, una motivazione per tornare e massimizzare il valore restituito per la quota associativa. E poi, hai i dati.
Poiché gli acquirenti dei club di magazzino devono presentare tessere associative per effettuare un acquisto, questi rivenditori sanno esattamente chi compra cosa. Possono tracciare ogni transazione con tutti i dettagli. Conoscono l'identità dell'acquirente, perché i potenziali soci devono fornire una prova di identità. Sanno cosa compra l'acquirente. Sanno l'ora e il luogo di ogni acquisto. Sanno i prezzi pagati dall'acquirente e se sono state fatte promozioni speciali.
Quindi, i club di magazzino hanno informazioni più accurate e complete sui loro acquirenti rispetto a qualsiasi altro negozio fisico. In realtà, potrebbero avere informazioni migliori rispetto ai loro concorrenti online.
Le ricche risorse dei dati di acquisto dei consumatori, così come i dati di identità e demografici, consentono ai magazzini di magazzino di estrarre i dati e fornire informazioni di eccezionale qualità per supportare il processo decisionale. I dati degli acquirenti di data mining possono rivelare
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Caratteristiche degli acquirenti con spesa elevata: Con che frequenza e quando fanno acquisti, quali prodotti acquistano e altri dettagli demografici.
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Affinità prodotto: Gruppi di prodotti acquistati frequentemente insieme.
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Rapporti tra le diverse offerte: Le persone che entrano in cerca di gas si aggirano per comprare generi alimentari? Spendono più o meno degli altri? Comprano prodotti simili o diversi? Che dire di chi acquista gas, occhiali o farmaci da prescrizione? Quale transazione viene prima, e ciò dice qualcosa sui successivi modelli di acquisto?
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Dettagli geografici: Dove vivono gli acquirenti? Quanto viaggiano per fare shopping? In che modo le preferenze e i modelli di comportamento dei prodotti variano da regione a regione?
Buone pratiche di raccolta dati e data mining forniscono ai negozi di magazzino informazioni accurate e dettagliate sul comportamento degli acquirenti, che possono utilizzare per prendere decisioni informate sui prodotti da offrire in ogni negozio, sui prezzi da addebitare e su altre questioni.
Possono anche combinare i dati dell'acquirente con altri dati aziendali per conoscere la produttività, il miglioramento dei processi e la qualità del prodotto. (I vantaggi si estendono oltre il data mining quando i dati vengono utilizzati per informare i clienti sui richiami di prodotti o per semplificare i ritorni e altri aspetti relativi all'assistenza clienti. Alcuni dati, ad esempio dati aggregati sui dati demografici degli acquirenti associati a specifiche categorie di prodotti, possono persino essere venduti per creare un flusso di entrate aggiuntivo.)
Che cosa significa questo per un club di magazzino finanziariamente? La catena di club di magazzini di Costco ha ora più di 70 milioni di membri e ha registrato un fatturato di oltre $ 100 miliardi per l'anno fiscale 2013.
Nessuno sostiene che il data mining sia l'unica ragione per cui (Costco sottolinea pubblicamente l'importanza di una buona assunzione, trattando bene i dipendenti, formando e promuovendo dall'interno), tuttavia il data mining consente a Costco di basarsi su questi fondamentali basandosi su informazioni dettagliate su comportamento e preferenze del cliente, a livello locale e persino individuale.
