本文摘要：服装零售—品类销售分析 基于业务展开灵活、智能的零售数据可视化分析各级治理层都能更快、更直观地获取对提升业务、解决问题有至关重要作用的数据信息好比说精准掌握消费喜好精准找到消费者的消费区间、关注点并适时推出切合消费者需求与期待的商品从而提升零售额。 在同一张零售数据分析报表上不管是要层层钻取剖析数据还是联动多个图表围绕同一组数据展开分析又或者是一键修改字段与维度组合、一键挪用特定数据运算分析模型都需要依托强大有灵活的智能数据分析体系。

服装零售—品类销售分析

基于业务展开灵活、智能的零售数据可视化分析各级治理层都能更快、更直观地获取对提升业务、解决问题有至关重要作用的数据信息好比说精准掌握消费喜好精准找到消费者的消费区间、关注点并适时推出切合消费者需求与期待的商品从而提升零售额。

在同一张零售数据分析报表上不管是要层层钻取剖析数据还是联动多个图表围绕同一组数据展开分析又或者是一键修改字段与维度组合、一键挪用特定数据运算分析模型都需要依托强大有灵活的智能数据分析体系。

1、基于业务的专业零售数据分析解决方案

不管是线上还是线下数据总能真实反映消费喜好关键在于企业能不能使用好数据又快又精准地分析挖掘出消费者画像。以线上零售为例用户的网页点击、停留时间都反映着用户对商品的兴趣度但却未必每家企业都能敏锐察觉并展开数据分析。其中的原因有可能是因为分析思维局限也有可能是由于技术水平限制。

不需要从零开始也不需要反重复复测试修改更碰巧妙避开零售数据分析模型构建中的雷点低成本构建高匹配度的零售数据分析平台这就是奥威BI零售行业解决方案的优势所在。

要构建起这样一个快、灵活自主的基于业务的零售数据分析模式背后少不了两大支持：

线下零售—门店追踪指标分析

一般的BI智能数据可视化分析软件都市将大量常用的运算分析打包成一键落地的智能分析功效如平均值、今年累计、行累积占比等。在此基础上BI软件厂商还联合实际分析需要先后上线多种一键生效的智能分析功效如智能钻取又叫任意钻取可在任意报表间穿透钻取突破分析模型限制更能快速、直观找到问题原因。又如行列盘算模型解决智能财政运算难题再庞大的财政运算也能轻松完成……

基于零售行业业务特色预设包罗销售分析、供应商分析平分析模型在内的专业零售数据分析解决方案基本满足零售数据分析共性需求用户仅需凭据数据泉源业务系统修改部门ETL剧本以及凭据实际需求做须要个性化设计即可形成一个适用于自身的零售数据分析平台。

2、智能灵活的数据分析功效体系

零售数据分析解决方案的部门报表效果：

电商零售—访客画像

在越来越注重挖掘数据潜力的数字经济时代早已突破技术限制可实现基于业务灵活分析数据的效果。例如在同一张零售数据分析报表上分管差别业务的治理层都能基于自身视角、业务需要去分析自己感兴趣的内容挖掘对提高业务水平有用的数据信息。

这就是一种基于业务的灵活分析模式。

注：本文所有零售数据分析报表都由奥威BI软件提供。

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