Introduzione
Un cluster è un raggruppamento di negozi secondo modelli di vendita simili, in base alle esigenze dei clienti. Questi cluster possono quindi essere utilizzati mediante l’ottimizzazione dell’assortimento per generare gamme incentrate sul cliente per cluster.
La formazione di cluster è più solida con più dati, quindi un periodo di dati di
- Dovrebbe essere utilizzato 1 anno e fornirà una buona base.
- È buona norma rivedere i cluster su base annuale; potrebbero esserci lievi cambiamenti dovuti al cambiamento dei dati demografici di un negozio nel tempo.
- Anche i periodi di cambiamento che influiscono sul commercio al dettaglio (ad esempio il cambiamento tecnologico in un settore) sarebbero un momento chiave per rivedere il clustering.
Lavorare con i cluster
L’obiettivo del modulo di clustering è quello di produrre gruppi di negozi commercialmente validi con caratteristiche distinte che il modulo di assortimento può utilizzare per creare gamme incentrate sul cliente. La Dashboard consente quindi all’utente di comprendere la differenza tra ciascun cluster e di spiegarne le caratteristiche agli stakeholder.
La produzione di cluster commercialmente validi richiede che l’utente riveda la praticità degli schemi di clustering. I cluster contenenti 1 negozio o solo pochi negozi potrebbero indicare un profilo cliente distinto che richiede una gamma su misura.
Come selezionare il miglior schema di clustering?
Tuttavia, a fronte di ciò, è necessario considerare il carico di lavoro coinvolto nella creazione di cluster specifici per il negozio;
- Gli utenti devono ricordare che anche ogni cluster aggiuntivo deve essere mantenuto con aggiornamenti della gamma durante tutta la stagione commerciale.
- Gli utenti dovrebbero anche considerare che, poiché ogni cluster può richiedere un planogramma piccolo, medio e grande, il carico di lavoro potrebbe essere triplicato.
L’utente deve valutare questi cluster per decidere se vale la pena tenerli separati o spostarli per unirsi a un cluster più grande.
Come descritto in precedenza, il primo schema di cluster nell’elenco è matematicamente ottimale.
L’utente deve valutare la forza delle opzioni dello schema di cluster, soppesando quanto si differenziano i diversi gruppi di negozi rispetto al crescente carico di lavoro richiesto man mano che vengono aggiunti ulteriori cluster.
All’interno del dashboard per uno schema di cluster, l’utente può osservare i differenziali per vedere quali attributi sono correlati positivamente con ciascun cluster particolare e anche quali attributi sono correlati negativamente con ciascun cluster. Possono essere evidenziati anche elementi geografici.
Con queste informazioni, l’utente può creare un’infografica per riassumere i cluster alle parti interessate.