近年來，新零售概念持續火熱，眾多互聯網巨頭裹挾著資本和技術不斷地攻城略地，在零售行業引起巨大波動。與之相對的，是傳統零售企業的焦慮在不斷放大。

市場：人口紅利和線上紅利消退， “保存量”和“贏增量”二者皆難

從市場的層面上看，傳統零售增長放緩甚至負增長的現象開始頻繁出現。自2012年下半年開始，實體零售諸如連鎖超市、便利店和百貨店就陸續出現關店的現象；此后，網購市場也再難維系持續性的高速增長。2016年，國內網絡零售市場增速首次低于30%，遠遠落后于其黃金時期的59.4%。由于網購過于依賴用戶流量的獲取與轉化，一旦線上流量紅利消耗殆盡后，其與實體零售的獲客成本差將大幅縮減。而由于人口紅利消退，店租、人力等多項成本費用飆升，眾多實體零售企業更是難以為繼。

運營：整體運營的復雜度提升，人才梯隊青黃不接

從運營的層面上看，傳統零售過于依賴線下單一渠道，無法有效積累用戶數據，用戶畫像處于一種模糊不清甚至無知的狀態。加之消費升級趨勢下，千禧一代的消費偏好及行為特點難以琢磨，單一的供貨將無法滿足消費者多元化的需求，因此要求零售企業必須邁入全渠道的精細化運營的陣列。雖然很多企業已經明確的給自身定了未來三年或者五年的目標，但目前全渠道模式還沒有走通，核心在于成本結構和盈利模型沒有建立起來。同時人才缺口始終存在，密集擴張時候人才跟不上擴張速度，一旦人員離職，經驗又會隨著人才流失而大量損失。

長遠來說，傳統零售轉型已是勢在必行。而這場新的商業趨勢的來臨對于零售業來說是挑戰還是機遇，就要見仁見智了。目前各方都在依據自己的理解來重構“人、貨、場”，企業必須學會借助智能BI工具來應用于數據化運營的過程中，用數據賦能其中的各個環節。但市面上的BI產品各有不同，如何挑選適合零售業態的BI產品，也是一個值得深思的問題。

要想回答這個問題，首先我們得先理清傳統零售存在哪些數字化轉型需求。

• 提升溝通及管理效率：零售的戰爭歸根究底是效率的競爭，傳統零售不是敗給新零售，而是敗給了效率低下。零售業要想轉型，首先就必須要提升溝通和管理效率，以應對快速變化的市場需求。

• 固化經驗到系統：貫穿交易各環節產生的海量數據，以往通常交由有經驗的運營人員進行分析和定位問題，這樣做的缺點是過于依賴主觀意識且人員培養成本巨大。以數據驅動來為決策和運營提供信息支持，將專業的經驗固化到系統，能大大釋放人力資源空間，轉而投向更溫暖的服務。

• 監控運營狀態，防范風險：零售運營狀態牽一發而動全身，合理運用AI預測等功能，將進一步提升整體的數據監控運營體系，以便更好地防范風險并進行及時調整應對。

• 增加快速反應能力：面對快速的市場需求變化，企業經營過程中需要能夠快速反應，及時應對，同時利用結果及時評估應對措施的效果，形成全鏈條的快反能力。

針對前面提到的零售企業在轉型過程中遇到的痛點以及自身必須解決的數字化需求，觀遠數據基于對行業的思考、以及結合眾多CIO的共識，從BI選型的角度面向未來，為零售企業給出了以下幾點建議：

1）極度敏捷：從IT到DT的時代，零售行業數據分析和決策升級的挑戰全面提升，BI系統要做到極度敏捷，并且能夠快速響應（億級數據秒級響應），這也是現在所有數據平臺應該具有的基礎能力。觀遠數據整個系統服務集群、部署、配置可在幾個小時之內完成，并且支持云端（SaaS部署）和私有化部署，總擁有成本（TCO）低于市場同類產品，以超高的性價比幫助企業靈活應對業務的快速變化。

2）終端要求低：BI要為零售企業賦能，也就是說我們要給用戶超低的學習門檻。觀遠智能BI一個小時就能輕松上手，并且可以選擇切換大中小屏和進行業務場景的變更，讓BI不再只面向管理層，也為基層管理人員賦能，為基層員工減負。同時讓每一個終端能做到使用數據分析平臺的用戶，不需要安裝任何的東西，只要通過瀏覽器、微信、釘釘、小程序就可以直接接收到數據分析的結果，大大加強了協作辦公效率。

3）以用戶為中心：傳統BI項目，經常是以開發一堆堆最后沒人看的報表來含恨而終，所以，新一代智能BI必須以用戶為中心，以解決商業問題為目標，來設計每一個分析場景。觀遠智能BI以數據產品經理的角度來深度理解用戶需求，以設計數據產品的理念來開發看板，并且將運營和推廣的思路融合其中，讓數據分析真正地深入業務當中。

4）兼容性強，輕量級：零售企業往往面臨系統繁多，歷史久，技術雜（來自不同供應商不同時期的產品及實施）等歷史遺留問題，觀遠智能BI平臺以“輕、靈、快、易”的顯著特點，一直致力于提供最佳的用戶體驗。平臺可對接多數據源，內外數據全量接入，支持現在便利店線上線下的深入融合；可視化的ETL快速完成數據清洗與整理，同時數據秒級響應讓決策快人一步。

5) 海量數據處理能力：BI平臺不僅要有完成最基礎數據分析的能力，還要有空間合成在未來的智能應用。觀遠數據面向未來AI應用，打造了底層海量特征的處理能力。支持豐富的預測分析、機器學習等算法，并有銷售預測、需求預測、智能診斷、智能訂貨等深度AI應用場景。

綜上所述，未來零售的競爭將會是在精細化運營和智能化管理等方向。所以企業如何采用輕靈便易的方式讓系統用活，則會是從零售企業角度來說，真正讓數據產生價值的關鍵要素，也是零售選擇BI的價值所在。

基于對零售業態的深刻理解，觀遠智能BI深耕零售行業，以先進的產品技術和專業的服務水準贏得了國內外眾多知名零售企業（諸如聯合利華、百威英博、來伊份、上蔬永輝等）的信賴。想要了解產品詳情及零售行業案例，請登錄觀遠數據官網。