由于大多數零售店的利潤率微乎其微,因此獲取正確類型的零售商業智能(BI)數據對于生存至關重要。商業零售智能是從銷售點(POS)促銷、實時POS計算機和登記處收集信息,以及對客戶需求的簡單響應。大多數零售企業收集所有這些數...
由于大多數零售店的利潤率微乎其微,因此獲取正確類型的零售商業智能(BI)數據對于生存至關重要。商業零售智能是從銷售點(POS)促銷、實時POS計算機和登記處收集信息,以及對客戶需求的簡單響應。大多數零售企業收集所有這些數據沒有問題。問題是大多數企業沒有專業知識來理解這些數據。除非這些信息能夠被分析,然后用于增加銷售額和提高效率,否則這些信息是無用的

一些現代銷售點系統與可用于跟蹤、分析和報告銷售的軟件相連接。零售商業智能首先要有適當的系統來收集適當數量和類型的數據。收集這些數據并將其傳遞給組織內正確的人也是至關重要的。一旦零售商業智能數據被交付,商業智能專家很快就開始對其進行審查和解釋。有效的零售商業智能提供的信息可用于改變單個零售店的業績、廣告、營銷,甚至供應商交付的產品一些零售企業堅持80/20的數據分析規則,即企業將80%的時間用于收集和組織數據,20%的時間用于實際分析數據例如,一家零售企業過去需要五天的時間來收集、分析、合并和解釋零售商業智能數據。這意味著至少需要五天的時間來響應數據并進行必要的更改。在當今快節奏、實時計算機連接的零售環境中,五天也可能是五年。這家公司改變了它處理BI數據的方式,它把過程合并成一個軟件程序,現在只需幾個小時就可以處理所有數據。最成功的零售企業知道很多關于開發系統來幫助他們獲得更多的客戶,銷售更多的產品,并賺更多的錢。大多數現代零售商店都知道一個特定的商店在一天中的任何時候的表現如何,該商店在某個地區的業績是在提高還是缺乏,什么類型的客戶正在訪問該商店,他們住在哪里,以及他們可能會花多少錢。這是很多有價值的信息,但如果沒有零售情報專家將其轉化為實用信息,這些信息就不值一提。即時響應對于零售BI的有效性至關重要。那些擁有集成的、基于web的實時BI軟件系統的零售商以及能夠迅速分析并立即作出反應的專家可能是最成功的。