零售业大数据分析

背景

零售行业是过去十年里规模发展最快、竞争最激烈的行业之一，而零售企业能否应用好大数据，做到零售要素的数字化、运营管理的智能化，在接下来的市场竞争中至关重要。在实际运营中，产品能否满足用户的心理需求，产品外观是否吸引人，货架摆放是否到位，价格是否有竞争力，产品知名度是否够高，广告投放是否准确等，最终都会在激烈竞争的市场中影响销量及市场份额的变化。

解决方案

大部分传统零售企业的数据应用水平停留在各环节数据的报表展示，数据应用局限在各部门内，数据并未被充分利用也未发挥决策支持的作用。而 Kyligence 可以融合各销售环节的多源异构数据，打通从产品、价格、渠道、宣传相关的营销数据资产，并将其整合到共享的数据平台中进行综合的分析，以支持产品营销的决策。以往需长时间做数据准备才能获得的分析结论，现在通过自助数据平台就能便捷地获取到。

应用案例

某连锁餐饮企业缺少统一的数仓平台，存在数据处理加工凌乱、数据来源口径不一致等问题。在此背景下，Kyligence 协助其快速搭建云上的大数据多维分析平台，对散乱的数据进行统一的管理，打破数据孤岛。Kyligence 提供的高性能、低成本、可扩展的智能数据仓库解决方案，满足用户的自助式分析需求，极大地提升了业务分析效率。

Kyligence 智能分析平台的建设帮助解决了原有应用系统之间数据不打通、主数据管理混乱、KPI 口径五花八门等问题。云原生的架构设计能够利用到云上弹性伸缩、按需申请资源等特性，帮助我们有效控制成本的同时，满足我们多种主题域分析的需求，让更多用户参与到数据分析中，通过数据分析来辅助决策。

某餐饮连锁品牌数据部经理

Kyligence 智能分析平台的建设帮助解决了原有应用系统之间数据不打通、主数据管理混乱、KPI 口径五花八门等问题。云原生的架构设计能够利用到云上弹性伸缩、按需申请资源等特性，帮助我们有效控制成本的同时，满足我们多种主题域分析的需求，让更多用户参与到数据分析中，通过数据分析来辅助决策。

某餐饮连锁品牌数据部经理

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