数据挖掘在连锁药店的应用研究

来源:用户上传      作者: 谢青 吴幼萍 邵蓉

　　摘要：根据数据挖掘的定义，结合连锁药店经营的实际情况，以掌握销售整体情况，降低库存成本，药品的陈列，促销活动的有效性分析，市场和趋势分析，客户细分等六个方面，探讨了数据挖掘在连锁药店的应用。
　　关键词：数据挖掘；连锁药店
　　中图分类号：F27　文献标识码：A　文章编号：1672-3198(2011)04-0252-01
　　
　　1、前　言
　　
　　数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
　　
　　2、数据的来源
　　
　　2.1连锁药店的信息系统
　　目前大部分连锁药店己经基本安装了先进的前台POS系统和后台MIS系统，但POS系统仅仅还是用来代替手工结算的工具，在增加付账速度，精确定价和库存控制方面起到很大的作用。随着交易的不断进行，POS系统和MIS系统记录了大量的顾客交易数据。
　　2.2连锁药店的会员卡
　　连锁药店在经营中，使用会员卡业务是帮助商家积累顾客信息的最优手段，一方面可以获得顾客的基本信息，与顾客保持长期的联系，在特殊日子，如节假日或顾客生日送上温馨祝福，提升顾客的满意度；另一方面，可以通过顾客的交易信息，如购买额、购买频度，分析顾客对于企业的价值及办理各类会员卡的顾客特征，帮助企业有的放矢的向新顾客推销会员卡。连锁药店的规模化经营，同样有助于持有会员卡的顾客的信息积累。
　　
　　3、数据挖掘的应用
　　
　　3.1掌握销售整体情况
　　通过分类信息，按照药品种类、销售数量、药店地点、价格和日期等，连锁药店总部可以了解每天的运营和财务情况，对销售额的增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额，掌握销售的整体情况。连锁药店门店在销售药品时，随时检查药品结构是否合理十分重要，如每类药品的经营比例是否大体相当。调整药品结构时，需考虑季节变化导致的需求变化、同行竞争对手的药品结构调整等因素。
　　3.2降低库存成本
　　通过数据挖掘，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各类药品各种品牌进行增减，确保正确的库存。数据挖掘还可以将库存信息和药品销售预测信息，通过电子数据交换直接提供给药品供应商，药品供应商可以及时定期补充库存，因此连锁药店可减少自身运营成本。
　　3.3药品的陈列
　　连锁药店通过分析药品的销售数据，可以发现，购买某一种药品的顾客，可能同时购买了其它类药品。这类信息可以形成购买推荐，或者将相关联的药品，进行合理的陈列，以帮助顾客选择药品，刺激顾客的购买欲望从而达到销售额的增加，并且可以达到节省顾客购买时间的目的。
　　3.4促销活动的有效性分析
　　连锁药店经常通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式进行促销活动，以达到促销药品，吸引顾客的目的。但是只有充分了解顾客，才可以准确定位促销活动，提高顾客的响应率，降低促销活动的成本。利用数据挖掘可以分析出应该在什么时间、什么地点、以何种方式和对什么样的顾客进行促销活动，能够有效的达到促销目的。同时，为了避免企业资源的不必要浪费，数据挖掘也可以使用过去有关促销的数据，提供给药品生产企业，医药商业公司以及连锁药店的投资人，以便更准确的了解医药零售市场。
　　3.5市场和趋势分析
　　利用数据挖掘和统计模型对连锁药店的历史销售数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯及其它战略性信息。利用数据库通过检索近年来某类或者某种药品的销售数据，进行数据挖掘，了解此类或者此种药品的月销售量甚至年销售量，总结季节性或者年度变化等其它的规律性，适时的调整进货比例。
　　3.6客户细分
　　客户细分就是将消费群体划分成若干个小的细分群体，以使商家可以以不同的方式区别对待不同细分群体中的顾客，但这并不意味着服务与质量上的差别。根据著名的经济学佩尔图定律，在企业的营运中，百分之二十的客户往往能创造百分之八十的营业额。如何区分开“20”与“80”客户?只有通过数据挖掘才能帮助连锁从众多的顾客中分类寻找出那些属于20％的客户。连锁药店通过办理会员卡的方式，建立了顾客会员制度，以便跟踪顾客的消费行为。通过对会员顾客的信息进行数据挖掘，按照每一个顾客的购买药品的记录为单位，分析顾客的忠诚度和购买趋势；按照每一个顾客的购买药品的时间为单位，分析顾客的消费趋势和忠诚度的变化。由于忠诚度高的顾客的信息要多于忠诚度低的顾客，这些以前购买行为的信息可能就正包含着这类顾客决定他们下一次的购买行为的关键信息。此时，数据挖掘的作用就体现在帮助连锁药店寻找那些影响购买行为的信息和因素。按照佩尔图定律，连锁药店可以对忠诚度高的顾客进行交叉销售，即指向老顾客销售新的产品或服务的过程。交叉销售是建立在买卖双方互利原则的基础之上，顾客因此得到更多更好符合他们需求的服务，连锁药店也因销售增长而获益。
　　
　　参考文献：
　　[1]汪毅，朱顺泉，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究[J]，软科学，2003，17(2)：46-48

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