零售业该怎么利用大数据分析提高竞争力？

深入分析挖掘大数据后，根据分析结果进行订单式采购、销售，以市场需求为导向合理调整商品销售结构。订单式采购可防止商品销售周期过长、商品积压导致库存成本压力上升；而订单式销售则可提升商品销售效率，使零售企业快速回笼资金。当然这仅仅是针对性采购和销售比较笼统的做法。如果零售企业要提高竞争力，就得实行企业级的智能零售数据可视化分析。

首先，建立专业化的智能零售数据可视化分析平台

出于成本、风险管控方面的考虑，建议使用奥威BI工具现成的零售标准解决方案。该方案是基于大量零售BI项目的经验累积，以及零售业通用分析需求而量身打造的专业智能零售数据可视化分析解决方案；预设包括供应商、销售等板块在内的智能零售数据可视化分析模型，支持零售企业做必要的个性化设计，针对业务来源系统修改部分ETL脚本即可轻松搭建企业自用的智能零售数据可视化分析平台。

其次，综合运用智能分析功能、数据可视化图表，快速按需分析

比如说在零售数据分析报表中运用智能分析功能，让报表浏览者能够通过智能分析功能秒速下钻分析，比如双击某门店后，即可钻取到该门店所有的销售数据分析，甚至具体明细。

又比如说，当你要分析用户从点击电商零售页面到下单购买过程的有效转化率，那么可以用漏斗图，分阶段分析有效转化率。

每张做好的BI智能零售数据可视化分析报表都支持用户做自主分析。浏览者可在任意终端秒开报表，并通过点击修改汇总、行维度等，由此灵活切换到不同维度做数据分析。

在BI零售数据分析的整个过程中，都能实现秒响应、秒分析、秒呈现，且复杂的运算分析挖掘等操作都将由BI系统智能执行，使得人人都能通过BI智能零售数据分析快速获得和自身工作相关的数据信息，并更快地解决问题。