传统的超级市场的营销分析和数据分析主要是基于宏观的商品销售数据分析，是“以产品为中心”的经营战略所支配和要求的；随着市场竞争的日益激烈和竞争手段同质化的加剧，仅仅依靠打折、积分、靠传统的品类分析、进销存分析、毛利分析等技术手段，由于在行业内广泛的使用和普及，已经越来越失去竞争的优势。什么是真正的“以客户（消费者）为中心”的经营理念和实践，如何实现从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，西方发达国家超级市场走过的数据挖掘应用的道路值得我们思索和借鉴……..具体来说，数据挖掘在下列领域直接助力于超市的“以客户为中心”的战略转变和经营效益的提升。

1、对超市的消费者（会员）进行准确的多维度的有营销指导意义的划分，清楚掌握主要会员群体的不同的消费模式、消费特征和对超市的利润贡献程度，按照不同的战略目标，将有限的资源集中在那些最有价值的消费者（会员）群体上面，从而提高超市的营销效率和盈利水平。

2、对于有潜力的客户，通过数据挖掘分析，发现他们的消费潜力和提升空间，采取有针对性的相应的营销措施，提升这些消费者的消费金额和对超市的利润贡献，同时还能增加消费者对超市的好感、忠诚度和粘连度。

3、对于高价值高利润的客户，如何防止他们的流失？如何在流失的前期可以采取相应的措施加以积极挽留，从而大幅度降低此类客户的流失，数据挖掘可以通过分析建模，明确圈定最有可能流失的客户人群，提前预警，帮助超市保留核心会员消费者，降低流失的风险。

4、不同的促销手段、营销方式、奖励渠道，应该有各自不同的适应人群和特定消费者，如何优化营销效率，真正作到不同消费者收到的是他们最喜欢的营销的话语和渠道以及奖励，数据挖掘的“营销响应模型”可以有效提升营销活动的响应率和赢利回报。

5、什么样的不同类商品放在一起可以明显提高销售额，如何确定捆绑销售的具体策略和种类，“购物蓝分析”可以从成千上万的商品中发现最有价值的捆绑组合。

6、某特定商品的核心消费群体是什么样的特征和消费模式，如何通过精准的特征分析，满足这群核心群体并且有的放矢的有效复制更多的这样的优质客户？“核心消费者模型”可以有效提高营销效率和客户忠诚度。

7、更多的来自超市经营实践中的所有关于会员消费者的营销分析问题……

8、在数据挖掘的超级市场应用领域，只要你有任何营销问题，我都可以通过数据挖掘为你找到解决的办法，有的是直接的数据挖掘解决方案，有的是间接的宏观数据统计分析，还有的是相关基础设施的构建和管理咨询的建议。