Применение инструментов Data Mining для управления розничной сетью

Принятие быстрых и эффективных управленческих решений для всех розничных сетей – серьезная задача, которая требует обширных знаний как устройства самой сети, учета внешних факторов, так и анализа данных обо всех покупках, совершаемых в рассматриваемой сети. Именно проблема принятия правильных, экономически обоснованных решений является важным критерием эффективного развития данной розничной сети. Обработка и анализ глубинных закономерностей между данными стоит особенно актуально, так как понимание зависимостей между имеющимися данными розничной сети позволит добиться существенных экономических выгод.

Розничная сеть, как правило, имеет множество магазинов, и в каждом из них создается большое количество транзакций. Очевидно, что каждая из совершенных транзакций – каждая покупка – есть ценный источник данных для дальнейшего анализа. Однако, традиционная математическая статистика, которая долгое время претендовала на роль главного инструмента анализа данных, становится неспособной решать поставленные перед ней задачи. Главная причина - это концепция усреднения по выборке, которая приводит к операциям над фиктивными величинами (средняя температура воздуха, средний возраст группы людей и т. д.). Методы математической статистики оказались полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез и для поверхностного, неглубинного анализа данных.

Здесь для розничной сети приходит на помощь технология Data Mining – интеллектуальный анализ данных, обнаружение знаний в базах данных. В ее основу положена концепция шаблонов, которые отражают глубинные зависимости между данными. Эти шаблоны представляют собой закономерности, которые свойственны подвыборкам данных, и могут быть визуализированы в понятной человеку форме. С помощью технологии Data Mining можно решать следующие задачи для управления розничной сетью:

1. анализ покупательской корзины – поиск корреляции товаров, товаров-лидеров и товаров-аутсайдеров;
2. анализ временных характеристик покупок – поиск пиковых периодов и периодов спада активности;
3. создание прогнозных моделей для более точного прогнозирования спроса и оптимизации запасов на складах.

Научный руководитель - к.т.н., доц. Ипатова Э. Р.