Возможность идентифицировать «ведра» появилась благодаря другому мно­гообещающему открытию. Аналитики увидели, что в их распоряжении име­ется новый источник данных, автоматически сгенерированный на кассах, _ контрольный счет, именуемый «кассовым бегунком». Он представляет собой обычный список, автоматически составленный сканером штрихкодов с целью исключить возможность мошенничества. Аналитики попросили программис­тов сделать так, чтобы при составлении списка отслеживались особые товары, характерные для какого либо из 80 «ведер», что позволило бы связать каж­дого владельца клубной карты с соответствующим «ведром». Связь опреде­ленных покупателей с определенными «ведрами», а также информация о том, сколько единиц товара из этих «ведер» они приобрели, позволяла нарисовать предварительную картину их покупательских предпочтений.

Анализировалось поведение каждого клиента, исходя из того, сколько единиц товара они кладут в каждое «ведро». За временную единицу был при­нят четырехнедельный цикл, всего были записаны данные за 12 недельный пе­риод, после чего предстояло упорядочить хаотическую информацию. Использованная технология называется «кластерный анализ». Это стан­дартный статистический метод, при котором образуются группы клиентов, имеющих подобные ряды переменных данных. Разложив данные по трем по­казателям, можно ассоциировать полученные три «ведра» с определенной точкой внутри куба, исходя из показателей «ведер». Если каждое из этих трех «ведер» определяет конкретный тип клиента, то можно увидеть, что покупа­тельские привычки клиентов, относящихся к одному типу, очень похожи. Мы увидим, как рядом друг с другом начинают появляться группы точек и образуют на диаграмме яркую точку. Но у Dunnhumby’было 80 «ведер», и рассматривать группы следовало в 80 мерном пространстве. Изобразить такое пространство нельзя, но математически описать сложившуюся картину можно. И, к радости Tesco, глядя на результаты обработки данных, полученных в течение 12 недель, можно было ясно увидеть образовавшиеся группы.