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JDA(R) Channel Clustering の主な特長 : > 消費者の購買行動に基づいて店舗をクラスタ化 > クラスタ化の結果を調整および改善可能 > 人口調査のデータ属性を相関させ、クラスタをより分かりやすく特徴付け >新商品の取扱い開始に伴う改善を支援するなど、個々のニーズに応じたカスタマイズが可能 > クラスタ固有のマーケティング戦略を策定可能 JDA Channel Clustering は、これまでの非効率な店舗クラスタリングに代わる科学的な手法を提供します。インテリジェントで予測的かつ記述的なデータ マイニング アルゴリズムを備えており、品揃えを最適化するための動的な機能を提供します。 これまで大部分の店舗クラスタリング手法では、人口統計や地理的な要因に基づいて店舗がグループ化されていました。JDA Channel Clustering では、店舗ごとの詳細な販売データ、原因となった要素など、さまざまな店舗/品目属性情報を使用して、商品、適正価格、ブランドなど、店舗レベルでの顧客の需要パターンを識別します。単一の販売人口統計をすべての店舗に適用するのではなく、店舗ごとの顧客の需要パターンを部門別やカテゴリ別に算出できます。これらの機能を活用することで、品揃えを店舗レベルで最適化し、各地域の顧客の好みに適合した戦略的・戦術的なプランを策定することが可能になります。