大数据时代下本土零售业面对的竞争格局已经发生了显著变化。外资零售企业的进驻，不仅增加了市场竞争力，也迫使本土零售业开始关注自身的营销策略和商业模式。尤其是在大数据技术飞速发展的背景下，精确营销成为了提升零售业核心竞争力的重要途径。数据挖掘作为实现精确营销的关键技术，通过分析海量数据，提取有价值的信息和知识，帮助本土零售企业精准定位市场和顾客，从而有效提升营销活动的效率和效果。
数据挖掘是当今信息社会的一个重要技术分支，它的研究对象是海量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据集，目的是通过算法和统计方法，从中发现隐藏的、未知的、但有价值的信息和知识。数据挖掘的过程包括数据的收集、存储、处理，以及最后的模式识别，最终以可视化的方式呈现。这些信息和知识能够帮助企业理解市场环境，预测顾客行为，优化决策，从而提高管理效率和市场竞争力。
关联规则挖掘、分类分析、聚类分析、估值与预测是数据挖掘中的四个主要方法。关联规则挖掘关注的是变量之间的规律性，有助于发现数据库中的隐藏模式；分类分析则依据某些特征将事物分成不同的类别，这对于顾客细分和市场划分有重要帮助；聚类分析则更注重于发现数据中的自然分组，从而帮助企业在没有预先定义的情况下进行顾客群体的划分；估值与预测则利用挖掘出来的模式对未来的未知变量进行预测和评估。
精确营销是一种以顾客信息为基础，针对不同的顾客群体制定营销目标，并进行有针对性的群组式营销的方式。其与数据挖掘的关系密不可分，数据挖掘不仅是精确营销的工具和方法，还是实现精确营销的基础。通过数据挖掘，企业能够实现更加精确的顾客定位，制定出更具有操作性的销售推广方案，提供更个性化的服务，并在这一过程中提升顾客满意度和忠诚度。
在本土零售业中，应用数据挖掘技术，企业可以实现客类管理，以达到客群精准定位。通过分类和聚类分析对销售数据进行分析，企业可以对顾客群体进行细分，根据顾客的盈利能力将顾客分为不同层级，形成金字塔结构，从而将注意力和资源更多地分配给高价值顾客。这样的策略有助于企业更有效地使用营销预算，提升营销活动的回报率。
结合数据挖掘技术和精确营销理念，本土零售企业可以采取以下策略提升核心竞争力：利用数据挖掘建立顾客资料库，分析顾客行为和偏好；通过分析得出的模式和趋势调整产品和服务，以满足不同顾客群体的需求；然后，建立有效的营销渠道和方法，通过电子媒介、电话访问、邮寄、互联网等方式将合适的信息传递给目标顾客；不断监测和评估营销活动的效果，及时调整策略，确保营销资源的有效使用和最大化产出。
在大数据时代背景下，本土零售业通过精确营销和数据挖掘技术的结合，能够实现更加精细化的市场定位和顾客管理，提升整体的运营效率和市场竞争力。同时，企业还需要不断地学习和实践新的数据分析技术，以适应不断变化的市场需求和竞争环境，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
