一、BI新零售是什么

在数字化时代，新零售已经成为零售业发展的必然趋势。而BI（Business Intelligence，商业智能）在新零售领域的应用，更是为企业带来了前所未有的机遇。BI新零售，简单来说，就是利用商业智能技术，对新零售业务中的海量数据进行收集、整理、分析和可视化展示，帮助企业更好地了解市场动态、消费者需求以及自身运营状况，从而做出更明智的决策。

观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。这为BI新零售的实施提供了强大的技术支持。

二、BI新零售有哪些应用

（一）消费者行为分析

通过BI新零售系统，企业可以收集消费者在各个渠道的行为数据，如浏览记录、购买记录、搜索关键词等。观远BI的智能洞察功能，可以将这些业务分析思路转化为智能决策树，帮助企业深入了解消费者的购买偏好、购买频率以及购买周期等。

以某知名服装品牌为例，该品牌通过观远BI对消费者数据进行分析后发现，年轻女性消费者在购买服装时，更注重款式和颜色，而中年女性消费者则更关注品质和舒适度。基于这一分析结果，该品牌调整了产品设计和营销策略，针对不同年龄段的消费者推出了不同风格的服装系列，使得销售额在半年内提升了30%。

（二）库存管理优化

库存管理一直是零售业的难题，库存过多会占用大量资金，库存过少则可能导致缺货。BI新零售平台可以实时监控库存数据，通过数据分析预测未来的销售趋势，帮助企业合理调整库存水平。

观远BI的实时数据Pro功能，支持高频增量数据更新，能够让企业及时掌握库存变化情况。某家电零售商利用观远BI对库存数据进行分析，发现某些型号的家电在特定地区的销量持续增长，而库存却不足。于是，该企业及时调整了库存分配策略，将库存从销量较低的地区调配到销量较高的地区，有效避免了缺货现象，同时也减少了库存积压，库存周转率提高了25%。

（三）精准营销

BI新零售可以帮助企业实现精准营销。通过对消费者数据的分析，企业可以了解消费者的兴趣爱好、消费能力等信息，从而针对不同的消费者群体制定个性化的营销策略。

观远数据的观远Metrics（统一指标管理平台），可以统一数据口径，为精准营销提供准确的数据支持。某化妆品品牌利用观远BI对消费者数据进行分析后，将消费者分为不同的群体，如高端消费群体、中端消费群体和低端消费群体。针对不同的群体，该品牌推出了不同价格和功效的化妆品，并通过不同的渠道进行推广，使得营销效果显著提升，广告投放回报率提高了40%。

三、BI新零售如何实施

（一）数据采集与整合

实施BI新零售的步是数据采集与整合。企业需要收集来自各个渠道的数据，如线上商城、线下门店、社交媒体等。观远BI可以打通这些数据渠道，实现数据的无缝接入和整合。

以某连锁超市为例，该超市通过观远BI将线上商城和线下门店的数据进行整合，包括销售数据、库存数据、会员数据等。这样一来，企业可以全面了解消费者的购物行为，为后续的数据分析和决策提供了丰富的数据基础。

（二）数据分析与建模

在数据采集与整合完成后，企业需要对数据进行分析和建模。观远BI提供了丰富的数据分析工具和算法，如数据挖掘、机器学习等，可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。

某食品企业利用观远BI对销售数据进行分析，通过数据挖掘算法发现，某些食品的销量与天气变化存在一定的关联。于是，该企业根据天气预测数据，提前调整了这些食品的库存和营销策略，使得这些食品的销量增长了20%。

（三）数据可视化与展示

数据分析的结果需要以直观的方式展示给企业决策者和业务人员。观远BI的中国式报表Pro功能，兼容Excel操作习惯，简化了复杂报表的构建，同时还提供了行业模板与可视化插件，使得数据可视化更加简单和高效。

某电商企业利用观远BI将销售数据、用户数据等以图表的形式展示出来，包括折线图、柱状图、饼图等。这些直观的图表帮助企业决策者快速了解业务状况，及时发现问题并做出决策。

四、BI新零售系统震撼升级：数据仓库构建新零售帝国核心

数据仓库是BI新零售系统的核心组成部分。它可以将企业的各种数据进行集中存储和管理，为数据分析和决策提供可靠的数据支持。

观远数据最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management、BI Core、BI Plus和BI Copilot。其中，BI Management作为企业级平台底座，保障了安全稳定的大规模应用；BI Core聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析；BI Plus解决具体场景化问题，如实时数据分析、复杂报表生成；BI Copilot结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低了使用门槛。

以某大型零售集团为例，该集团在实施BI新零售系统时，构建了强大的数据仓库。通过数据仓库，该集团将各个子公司和门店的数据进行集中管理，实现了数据的共享和协同。同时，利用观远BI的数据分析和可视化功能，该集团对销售数据、库存数据、财务数据等进行了深入分析，为企业的战略决策提供了有力支持。在数据仓库的支持下，该集团的销售额在一年内增长了50%，市场份额也得到了显著提升。

五、数据可视化真相：3个颠覆认知的零售业数据挖掘案例

（一）案例一：通过数据挖掘发现潜在客户

某汽车销售公司利用观远BI对客户数据进行挖掘，发现某些客户虽然没有购买过汽车，但是他们经常浏览汽车相关的网站和社交媒体，并且对某些车型表现出了浓厚的兴趣。于是，该公司针对这些潜在客户制定了个性化的营销策略，通过电子邮件、短信等方式向他们推送汽车优惠信息和试驾邀请。最终，这些潜在客户中有30%成为了该公司的实际客户，为公司带来了可观的销售额。

（二）案例二：通过数据挖掘优化产品定价

某电子产品零售商利用观远BI对销售数据和市场数据进行分析，发现某些产品的价格过高，导致销量不佳。于是，该公司通过数据挖掘算法，对这些产品的价格进行了优化，使得价格更加合理。同时，该公司还针对不同的客户群体制定了不同的价格策略，如会员价、促销价等。通过这些措施，该公司的产品销量增长了40%，利润也得到了显著提升。

（三）案例三：通过数据挖掘提升客户满意度

某酒店集团利用观远BI对客户反馈数据进行分析，发现客户对酒店的服务质量和设施设备存在一些不满。于是，该集团针对这些问题进行了改进，如提高服务人员的素质、更新设施设备等。同时，该集团还利用数据挖掘算法，对客户的偏好进行了分析，为客户提供个性化的服务。通过这些措施，该集团的客户满意度提高了35%，客户忠诚度也得到了显著提升。

六、商业智能新突破！数据挖掘如何重塑零售业未来格局

数据挖掘作为商业智能的重要组成部分，正在重塑零售业的未来格局。通过数据挖掘，企业可以更好地了解市场动态、消费者需求以及自身运营状况，从而做出更明智的决策。

观远数据的AI决策树功能，可以自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。这一功能为零售业的发展提供了新的思路和方法。

未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据挖掘在零售业中的应用将会更加广泛和深入。企业需要不断提升自身的数据挖掘能力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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