Use of data mining to analyze consumer basket

Abstract

Στο δυναμικό τοπίο του σύγχρονου Μάρκετινγκ, η τεχνική Association, Classification, and Clustering (ACB) έχει αναδειχθεί ως ένα ισχυρό εργαλείο για την εξαγωγή πρακτικών πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτή η εργασία διερευνά τη σημασία της ανάλυσης δεδομένων, εστιάζοντας συγκεκριμένα στην τεχνική ACB, στην αναμόρφωση των στρατηγικών Μάρκετινγκ. Η μελέτη χρησιμοποιεί ποικίλες βιβλιογραφικές πηγές για τη διερεύνηση μοτίβων συσχέτισης, ακρίβειας ταξινόμησης και τμηματοποίησης πελατών, παρέχοντας διαφοροποιημένες προοπτικές σχετικά με τις επιπτώσεις τους στο Μάρκετινγκ. Η μελέτη αποκάλυψε ότι η εφαρμογή της τεχνικής Association Classification and Clustering (ACB) ενισχύει σημαντικά την αποτελεσματικότητα της στρατηγικής αγοράς και την ικανοποίηση των πελατών στους τομείς του λιανικού και του ηλεκτρονικού εμπορίου. Αναλύοντας δεδομένα συναλλαγών, οι τεχνικές ACB διευκόλυναν τον εντοπισμό ισχυρών προτύπων και συσχετισμών μεταξύ των προϊόντων, επιτρέποντας στοχευμένες προσπάθειες Mάρκετινγκ και εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών. Η στατιστική ανάλυση υπογράμμισε την αποτελεσματικότητα της τεχνικής στη βελτίωση των μοντέλων πρόβλεψης για τη συμπεριφορά των πελατών, βελτιστοποιώντας έτσι τη διαχείριση αποθεμάτων και τις στρατηγικές προώθησης. Με την εμβάθυνση στο πλαίσιο της τεχνικής ACB, αυτή η έρευνα στοχεύει να συνεισφέρει νέες γνώσεις στην υπάρχουσα βιβλιογραφία, ενώ προσφέρει πρακτικές συνέπειες για τους επαγγελματίες του Μάρκετινγκ στη βελτιστοποίηση των στρατηγικών τους.