1、了解销售全局

通过分类信息，按商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等了解每天的运营和财政情况，对销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。零售商店在销售商品时，随时检查商品结构是否合理十分重要，如每类商品的经营比例是否大体相当，调整商品结构时需考虑季节变化导致的需求变化、同行竞争对手的商品结构调整等因素。

2、降低库存成本

通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品、各色货物进行增减，确保正确的库存。数据挖掘系统还可以将库存信息和商品销售预测信息，通过电子数据交换（ Electronic Data Interchange ，简称 EDI ）直接送到供应商那里，这样省去零售业中介，而且供应商负责定期补充库存，零售商可减少自身负担。

3、商品分组布局、购买推荐和商品参照分析

通过从代销记录中挖掘相关信息，可以发现购买某一种商品的顾客可能购买其他商品。这类信息可用于形成一定的购买推荐，或者保持一定的最佳商品分组布局，以帮助客户选择商品，刺激顾客的购买欲望从而达到增加销售额，节省顾客购买时间的目的。

4、促销活动的有效性分析

零售业常常通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。只有充分了解客户，才能定位促销活动，提高客户响应率，降低促销活动成本。利用数据挖掘技术可以分析出应该在什么时间、在什么地点、以何种方式和对什么样的人搞促销活动，才能真正达到促销目的，避免企业资源的不必要浪费。同时，数据挖掘也可以使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户。

5、市场和趋势分析

利用数据挖掘工具和统计模型对数据库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性信息。通过检索数据库中近年来的销售数据，做分析和数据挖掘，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析。还可确定降价商品，并对数量和运作做出决策。

6、客户细分

客户细分是指将一个人的消费群体划分为若干小的细分群体，同属一个细分群的消费者彼此相似。客户细分可以使商家以不同的方式区别对待处于不同细分群中的客户。