過去的十年是零售業者不斷創新、不斷嘗試、同時可能也不斷跌倒的十年。瞬息萬變的市場環境、琢磨不透的客戶需求以及業務資料決定了零售業是商業智慧應用的熱點行業之一。愈來愈多的零售企業開始或已經實施商業智慧專案，成功的項目案例也有不少。以下幾點因素推動了商業智慧應用在零售業的發展。

 

　　隨著業務的高速增長，零售業累積了大量的業務資料，業務人員無法利用這些資料從其中提取有用的資源和價值，企業的領導者也不能根據資料來獲取決策，因此需要推動商業智慧來挖掘資料。

 

　　零售業開始對商業智慧提出自己的需求，來解決他們企業內部出現的問題以及對市場導向的洞悉。

 

　　以顧客需求為方向的業務流程再造。為了提升企業競爭力和盈利水準，打造良好的客戶服務品質。

 

商業智慧對零售業分析

 

　　商品類分析的主要資料來自銷售資料和商品基礎資料，主要的分析資料有：商品的類別結構、品牌結構、價格結構、產地結構等，從對這些資料的分析中產生重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標，通過對這些指標的分析來指導企業調整商品結構，加強商品的競爭能力和合理配置。

 

　　顧客分析：顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析，如購物高峰分析、假日經濟對企業的影響分析等等分析思路。

 

　　供應商分析：通過對供應商在選定的時間段內的各項指標 （訂貨量、訂貨額、進貨量、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、銷售量、等）進行分析，為供應商的引進、儲備及淘汰 (或淘汰其部分品種)及供應商庫存商品的處理提供依據。

 

　　通過對公司銷售人員指標和採購員指標（銷售額、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金佔用、資金周轉等） 的分析，主要分析銷售人員的人均銷售情況、開單銷售、個人的銷售業績情況、採購員分管商品的進貨情況、引進的商品銷售情況如何等等。

 

　　AI對零售業的分析遠不止以上所述，至少還有資金運轉分析、庫存分析和結算分析、庫存分析、門店分析、採購優化。因此通過簡單的資料關係定義，就能實現豐富的視覺化效果。通過常規計算和挖掘計算的定義，可以幫助您快速、輕鬆地掌握資料中的含義，發現並預測資料趨勢和相關性。同時透過流動應用程式普及，可以隨時隨地掌握最新資訊。

 

　　這些分析在實際經營中確實有著重要的利用價值，誰能對自己的經營作出正確的分析，誰就能及時修正自己的經營方針和政策，將線上與線下的整合，全面整合「新零售」的概念，是非常重要的里程碑，誰就將贏得未來。

 

 

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