大数据在零售行业的应用

销售额首先是追踪出来的，其次才是分析出来的。在中国，ERP系统的普及已经有10多年的历史，现在很少有企业没有使用ERP系统。通过ERP系统，零售企业可以整合全公司的数据，形成完整的数据流，并将数据集中到一个单一的数据仓库中。这样，各个职能部门可以在需要的时间和地点通过图表看板、计分板等形式获取所需数据，关键绩效指标如销售额、坪效、利润率、客单价等都可以展示出来。这些信息通常以“商业报告”的形式呈现，主要关注“过去发生了什么”和“正在发生什么”。
在数据集成和整合之后，零售业的决策者开始关注“为什么会发生”的问题。他们希望通过分析更详细的数据来理解背后的含义，以及过往行为的原因。这一阶段需要对零售业务逻辑有深入理解，通常采用简单稿搭有效的分析方法和工具来处理数据。数据分析师的角色在这个阶段变得重要，他们需要熟悉业务并能够用业务语言解释运营异常。
随着前两个阶段的基础建立，企业开始思考更长远的问题：“将来会发生什么”。预测是基于过去的事件和当前的影响因素，对未来的销售额、利润率等进行自动化和智能化的估计。在复杂的应用中，需要建立数学模型来模拟零售业务规律。
最后，燃指企业需要根据大数据分析的结果做出决策。这不仅仅是关于销售预测，还包括补货、采购、生产、物流、仓储等行为。同时，皮敬配决策模拟也是这一阶段的重要应用，通过模拟不同的决策场景，企业可以预知可能的后果，从而提高决策的准确性。