零售业商业智能（BI）发展现状分析
中国产业研究报告网讯：
瞬息万变的市场环境、琢磨不透的客户需求以及海量的业务数据决定了零售业是商业智能应用的热点行业之一。近年来，商业智能在零售业的确得到了长足的发展，越来越多的零售企业开始或已经实施商业智能项目，成功的项目案例也有不少。以下几点因素积极推动了商业智能应用在零售业的发展。
（1）不断增长的需求。随着业务的高速增长，零售企业积累了大量的业务数据，管理人员面对看似无序的海量数据，迫切需要发掘其中的市场规律和发展趋势，包括基层管理人员在内的零售企业管理团队在日常经营业务中必须及时有效地做出正确的决定或决策，这些都引发了零售业对于商业智能应用的迫切需求。
（2）对商业智能理解的加深。跟随着商业智能理论与实践双重发展的脚步，零售业界对于商业智能的理解和认识不断深入，更多的零售企业开始能够根据自己的业务实际提出商业智能方面的应用需求，这对于成功开展商业智能项目，提升项目的投资回报率有着重要的实践意义。
（3）以顾客需求为导向的业务流程再造。为了提升企业竞争力和盈利水平，越来越多的零售企业开展了以顾客需求为导向的业务流程再造，力求打造良好的客户服务质量和不易复制的核心竞争力。一方面，更好地理解客户需求，及时地应对市场变化都有待商业智能应用的支持。另一方面，业务流程的再造有助于零售企业更好地采集相关业务数据和统计关键绩效指标。
（4）新信息技术的应用。信息技术的快速变革从技术层面大力推进了商业智能的实践和应用，例如无线射频技术（RFID）在零售业的逐步应用有效改善了零售数据采集的时效性，同时也极大提高了数据的粒度和准确性，这对于改善商业智能应用的数据质量意义重大。
目前商业智能在零售业的应用主要集中在日常经营分析、顾客关系管理、企业绩效管理、零售管理业务优化等方面。
日常经营分析包括与零售企业日常经营业务密切相关的销售分析、商品分析、财务分析和门店分析等。
（1）销售分析针对销售毛利、毛利率、进销比、周转率等关键销售量度展开多维度分析，如业务单元、品牌、商品分类或时间等，对于这些分析维度还可以上下钻取以及维度间的嵌套，可以实现多角度多层次的理解销售状况，同时对于销售量度进行时间序列分析也尤为重要，如同比、环比、定比分析等。
（2）商品分析基于商品基础资料与销售数据展开商品排行、贡献率、销售交叉率、商品生命周期、帕累托分析等，例如通过帕累托分析（Pareto Analysis），动态识别出重点商品集并指导相应的品类管理和空间陈列计划。又甚至可以引入外部数据，如竞争对手的价格信息，针对同类商品进行价格带分析，构造具有差异化竞争优势的价格点及价格带分布。
（3）财务分析是基于财务数据展开费用支出、应收应付、现金流量、资产负债表分析等，通过以上分析可以及时了解企业的成本支出、营业收入、现金获取等状况，并进而有效控制和降低成本，保证企业财务状况的健康良好。同时还可以采用经典的财务分析方法，如杜邦分析（DuPont Analysis）帮助管理层明确企业的资产管理效率和权益资本收益率。
（4）门店分析基于销售终端采集的业务数据展开毛利、坪效、时段销售、费用占比等主题分析。门店经营绩效直接关系着整个连锁零售企业的稳步扩张与盈利能力，根据多主题的门店分析可以有效帮助零售企业实时掌握终端经营状况，及时调整门店的管理策略和销售策略。
顾客关系管理在以客户需求为导向的零售业有着举足轻重的地位，能否理解客户需求的变化，识别重点客户并制定合理的客户服务内容，直接关系着顾客对企业及品牌的忠诚度以及零售企业的客户保持力。商业智能的应用借助数据挖掘技术中的关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等有效改善零售企业的顾客关系管理。
（1）购物篮分析（Market Basket Analysis）基于顾客的购物清单寻找出相关性商品用以指导商品交叉陈列和组合促销，可以有效提升销售终端的整体毛利率和销售收入。
（2）客户四象限分析根据顾客的购买频次、消费总额两项指标将客户进行分类并采取相应的服务方式和营销策略，同时可以帮助企业识别高价值客户和潜在价值客户。
（3）顾客流失分析随着零售企业逐渐认识到顾客流失率的降低对于销售利润的正向激励而备受关注，具体包括流失顾客特征分析，顾客流失原因分析等，帮助零售企业及时采取相应补偿和预防措施。
内容选自产业研究报告网发布的《2012-2016年中国商业智能(BI)市场评估与投资趋势研究报告》
瞬息万变的市场环境、琢磨不透的客户需求以及海量的业务数据决定了零售业是商业智能应用的热点行业之一。近年来，商业智能在零售业的确得到了长足的发展，越来越多的零售企业开始或已经实施商业智能项目，成功的项目案例也有不少。以下几点因素积极推动了商业智能应用在零售业的发展。
（1）不断增长的需求。随着业务的高速增长，零售企业积累了大量的业务数据，管理人员面对看似无序的海量数据，迫切需要发掘其中的市场规律和发展趋势，包括基层管理人员在内的零售企业管理团队在日常经营业务中必须及时有效地做出正确的决定或决策，这些都引发了零售业对于商业智能应用的迫切需求。
（2）对商业智能理解的加深。跟随着商业智能理论与实践双重发展的脚步，零售业界对于商业智能的理解和认识不断深入，更多的零售企业开始能够根据自己的业务实际提出商业智能方面的应用需求，这对于成功开展商业智能项目，提升项目的投资回报率有着重要的实践意义。
（3）以顾客需求为导向的业务流程再造。为了提升企业竞争力和盈利水平，越来越多的零售企业开展了以顾客需求为导向的业务流程再造，力求打造良好的客户服务质量和不易复制的核心竞争力。一方面，更好地理解客户需求，及时地应对市场变化都有待商业智能应用的支持。另一方面，业务流程的再造有助于零售企业更好地采集相关业务数据和统计关键绩效指标。
（4）新信息技术的应用。信息技术的快速变革从技术层面大力推进了商业智能的实践和应用，例如无线射频技术（RFID）在零售业的逐步应用有效改善了零售数据采集的时效性，同时也极大提高了数据的粒度和准确性，这对于改善商业智能应用的数据质量意义重大。
目前商业智能在零售业的应用主要集中在日常经营分析、顾客关系管理、企业绩效管理、零售管理业务优化等方面。
日常经营分析包括与零售企业日常经营业务密切相关的销售分析、商品分析、财务分析和门店分析等。
（1）销售分析针对销售毛利、毛利率、进销比、周转率等关键销售量度展开多维度分析，如业务单元、品牌、商品分类或时间等，对于这些分析维度还可以上下钻取以及维度间的嵌套，可以实现多角度多层次的理解销售状况，同时对于销售量度进行时间序列分析也尤为重要，如同比、环比、定比分析等。
（2）商品分析基于商品基础资料与销售数据展开商品排行、贡献率、销售交叉率、商品生命周期、帕累托分析等，例如通过帕累托分析（Pareto Analysis），动态识别出重点商品集并指导相应的品类管理和空间陈列计划。又甚至可以引入外部数据，如竞争对手的价格信息，针对同类商品进行价格带分析，构造具有差异化竞争优势的价格点及价格带分布。
（3）财务分析是基于财务数据展开费用支出、应收应付、现金流量、资产负债表分析等，通过以上分析可以及时了解企业的成本支出、营业收入、现金获取等状况，并进而有效控制和降低成本，保证企业财务状况的健康良好。同时还可以采用经典的财务分析方法，如杜邦分析（DuPont Analysis）帮助管理层明确企业的资产管理效率和权益资本收益率。
（4）门店分析基于销售终端采集的业务数据展开毛利、坪效、时段销售、费用占比等主题分析。门店经营绩效直接关系着整个连锁零售企业的稳步扩张与盈利能力，根据多主题的门店分析可以有效帮助零售企业实时掌握终端经营状况，及时调整门店的管理策略和销售策略。
顾客关系管理在以客户需求为导向的零售业有着举足轻重的地位，能否理解客户需求的变化，识别重点客户并制定合理的客户服务内容，直接关系着顾客对企业及品牌的忠诚度以及零售企业的客户保持力。商业智能的应用借助数据挖掘技术中的关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等有效改善零售企业的顾客关系管理。
（1）购物篮分析（Market Basket Analysis）基于顾客的购物清单寻找出相关性商品用以指导商品交叉陈列和组合促销，可以有效提升销售终端的整体毛利率和销售收入。
（2）客户四象限分析根据顾客的购买频次、消费总额两项指标将客户进行分类并采取相应的服务方式和营销策略，同时可以帮助企业识别高价值客户和潜在价值客户。
（3）顾客流失分析随着零售企业逐渐认识到顾客流失率的降低对于销售利润的正向激励而备受关注，具体包括流失顾客特征分析，顾客流失原因分析等，帮助零售企业及时采取相应补偿和预防措施。
内容选自产业研究报告网发布的《2012-2016年中国商业智能(BI)市场评估与投资趋势研究报告》
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