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

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 表中运用智能分析功能，让 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 表都支持用户做自主分析。浏览者可在任意终端秒开 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。