零售系统客户细分中的数据挖掘决策支持是指利用数据挖掘技术对零售系统中的客户数据进行分析和挖掘，以支持零售企业在客户细分、市场营销、产品推荐等方面的决策。随着信息技术的发展和数据量的不断增加，数据挖掘在零售行业中的应用越来越广泛，成为零售企业提升竞争力和服务质量的重要手段。 数据挖掘可以帮助零售企业对客户进行细分。通过对客户的消费行为、购买偏好、地理位置等数据进行分析，可以将客户分成不同的细分群体，从而更好地了解客户的需求和行为特征。这有助于零售企业针对不同的客户群体制定个性化的营销策略，提高市场营销的精准度和效果。 数据挖掘可以为零售企业提供产品推荐和定价决策支持。通过对客户的购买历史、浏览记录等数据进行分析，可以为客户提供个性化的产品推荐，提高产品的销售量和客户满意度。同时，数据挖掘还可以帮助零售企业对产品进行定价策略的优化，根据客户的购买能力和偏好等因素进行定价，提高产品的市场竞争力。 此外，数据挖掘还可以为零售企业提供库存管理和供应链优化的决策支持。通过对销售数据、库存数据等进行分析，可以预测产品的需求量和销售趋势，帮助零售企业合理安排库存，减少库存积压和滞销现象。同时，数据挖掘还可以帮助零售企业优化供应链管理，提高供应链的效率和灵活性，降低成本，提高服务质量。 可以看出，数据挖掘在零售系统客户细分中的应用为零售企业提供了重要的决策支持，帮助企业更好地了解客户需求，优化产品推荐和定价策略，提高市场营销的精准度和效果，优化库存管理和供应链管理，提升企业的竞争力和服务质量。随着数据挖掘技术的不断发展和完善，相信数据挖掘在零售行业中的应用将会越来越广泛，为零售企业带来更多的商业价值。