这边以零售行业的大数据应用场景，举5个比较广泛的用例：

零售客户行为分析

以数据为导向的客户洞察力通常被认为对于提高客户转化率、制定个性化营销活动、增加营收、预测并避免客户流失以及降低客户获取成本等挑战具有至关重要的意义。但今天的消费者通过多个交互渠道与零售商互动-包括移动设备、社交媒体、商店、电子商务网站等，这极大地增加了企业必须聚合和分析的数据类型的复杂性和多样性。

打造个性化的店内购物体验

人员跟踪技术的出现，为分析商店购物行为和衡量商品推销工作的影响提供了新的方法。数据智能分析平台可以帮助零售商理解他们的数据，优化营销策略、与消费者建立可信赖的联结，并适时进行产品露出，推动消费者完成购买，从而打造个性化的店内购物体验，最终目标是带来所有渠道销售的全面提升。

通过关联分析和有针对性的促销提高转化率

以前，客户信息仅限于销售交易期间统计到的数据，但是今天，客户与零售企业交互的次数超过了交易本身-这些交互通常发生在社交媒体上，包含多种渠道来源，这促使零售商不得不开始重视客户通过交互而生成的海量数据的价值。观远数据智能数据分析平台能够串联客户购买历史和个人资料，以及社交媒体网站上的行为，这种相关性往往会揭示出意想不到的结果。

客户旅程分析

今天的消费者比以往任何时候都更有自主性和连接性，与此同时，客户期望也随之增多。他们希望零售企业能够跨渠道提供一致的信息和无缝衔接的购买体验，优质的客户体验将比以往任何时候都更能促进销售和客户保留。鉴于这些趋势，营销人员需要不断调整他们与消费者的联系方式，这同样需要有数据驱动的洞察力，来帮助您了解每个客户跨渠道的消费旅程。

运营分析和供应链分析

零售行业更快的产品生命周期和不断复杂的运营，让零售商必须使用大数据分析来了解供应链和产品分销，从而降低成本。许多零售商都深知优化资产利用率、预算、性能和服务质量的巨大压力，因此推动更好的业务绩效来获得竞争优势至关重要。