[论文解读] Retail Market analysis in targeting sales based on Consumer Behaviour using Fuzzy Clustering - A Rule Based Mode

D. Bhanu, S. Pavai Madeshwari|ArXiv.org|Dec 20, 2009

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 11被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于规则的决策支持框架，通过整合模糊聚类与关联规则挖掘，分析不同人口统计群体中的消费者行为，以提升零售产品定位。通过在现有门店中建模客户-产品聚类关系，该方法可生成可迁移的规则以应用于新市场，从而通过基于经济与人口统计特征的数据驱动产品捆绑和细分策略提升销售额。

ABSTRACT

Product Bundling and offering products to customers is of critical importance in retail marketing. In general, product bundling and offering products to customers involves two main issues, namely identification of product taste according to demography and product evaluation and selection to increase sales. The former helps to identify, analyze and understand customer needs according to the demo-graphical characteristics and correspondingly transform them into a set of specifications and offerings for people. The latter, concerns with how to determine the best product strategy and offerings for the customer in helping the retail market to improve their sales. Existing research has focused only on identifying patterns for a particular dataset and for a particular setting. This work aims to develop an explicit decision support for the retailers to improve their product segmentation for different settings based on the people characteristics and thereby promoting sales by efficient knowledge discovery from the existing sales and product records. The work presents a framework, which models an association relation mapping between the customers and the clusters of products they purchase in an existing location and helps in finding rules for a new location. The methodology is based on the integration of popular data mining approaches such as clustering and association rule mining. It focuses on the discovery of rules that vary according to the economic and demographic characteristics and concentrates on marketing of products based on the population.

研究动机与目标

• 解决现有研究仅关注静态模式识别而缺乏可迁移洞察以应用于新零售环境的不足。
• 开发一种动态的基于规则的系统，支持零售商根据人口统计与经济特征对客户进行细分，并优化产品组合。
• 实现从历史销售与产品记录中高效发现知识，以提升市场定位与销售表现。
• 构建一个将客户聚类映射至产品购买模式的框架，促进新地点的规则生成。
• 整合模糊聚类与关联规则挖掘，实现自适应、上下文感知的产品捆绑策略。

提出的方法

• 应用模糊c-均值聚类将客户按其购买行为分组，隶属度程度反映其对多个聚类的亲和性。
• 分析客户聚类与现有零售门店中产品购买模式之间的关系，以识别主导的产品关联。
• 使用关联规则挖掘从聚类数据中提取可操作规则，重点关注与人口统计群体相关的高支持度、高置信度项集。
• 基于人口统计与经济特征（如收入、年龄、地理位置）生成规则，以定制产品组合。
• 通过匹配相似的人口统计特征与对应的产品聚类，实现从成熟门店向新市场的规则迁移。
• 混合模型结合模糊聚类用于客户细分，以及关联规则挖掘用于可操作洞察生成，支持零售环境中的动态决策。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过模糊聚类有效分割客户行为模式，以支持针对性的产品推荐？
• RQ2 从聚类的客户数据中可推导出哪些关联规则，以反映人口统计与经济因素对购买决策的影响？
• RQ3 如何将某一零售门店生成的规则进行适应性调整并应用于新的、相似的市场环境？
• RQ4 与传统方法相比，整合模糊聚类与关联规则挖掘在多大程度上提升了销售定位的准确性？
• RQ5 人口统计与经济特征在塑造有效产品捆绑策略中起到何种作用？

主要发现

• 该框架成功利用模糊聚类基于购买行为与人口统计属性识别出具有区分度的客户聚类。
• 生成了高置信度的关联规则，将特定客户聚类与产品组合相关联，支持精准营销。
• 通过匹配人口统计特征，该方法可实现从现有门店向新门店的规则迁移，提升市场进入效率。
• 模糊聚类与关联规则挖掘的整合提升了产品细分与销售定位的精确度。
• 该方法通过将原始销售数据转化为可操作的营销规则，支持动态、数据驱动的决策制定。
• 该系统通过可重用的、上下文感知的规则，展现出在多样化零售环境中可扩展部署的潜力。