Project P-82

Titel

Data mining technieken ter verbetering van marketing mix beslissingen in de kleinhandel.

Abstract

De introductie van barcode scanner systemen in de kleinhandel, en supermarkten in het bijzonder, heeft sinds de begin jaren tachtig geleid tot een explosie aan beschikbare gegevens omtrent het koopgedrag van de klant. De historiek van de aankopen, gekoppeld aan de socio-demografische en lifestyle klantenkaartinformatie leveren inderdaad een rijke bron aan gegevens voor het bestuderen van het winkelgedrag. De analyse van deze gegevens, met het oog op de identificatie van klantensegmenten en de analyse van interessante productassociaties (complementariteit, substitutie, e.d) is daarom onderwerp van onderzoek voor zowel marketeers als informatici. In dit doctoraat wordt nagegaan in hoeverre de analyse van boodschappentassen in data mining kan bijdragen tot betere marketing beslissingen omtrent product prijszetting, promotie, schapruimte-indeling enzovoort. De techniek van associatieregels staat hierin centraal. Er wordt daarom onderzocht in welke mate deze techniek in staat is deze marketingbeslissingen te verbeteren, en hoe deze techniek eventueel kan worden aangepast/aangevuld om hieraan nog beter tegemoet te komen. Concreet worden de volgende topics behandeld: het meten van interdependenties tussen producten, de impact hiervan op het assortimentsbeleid en segmentatie van consumenten op basis van hun koopgedrag. Dit alles gebeurt in samenwerking met en op data van een filiaal van een Belgische supermarkt.

Periode

01 oktober 1999 - 30 september 2003