观远数据：2019年连锁零售大数据分析BI策略助力盈利增长

在2019年的连锁零售行业中，大数据分析BI解决方案成为企业应对挑战的关键工具。随着人口红利的消退，经营成本增加，零售商纷纷利用大数据和人工智能技术提升管理效率，进入精细化运营阶段。消费升级促使消费者行为复杂化，市场分析和企业管理面临更高要求。数据化管理不仅是企业形成差异化竞争优势的基础，也是保障盈利的关键。 观远数据推出的连锁零售大数据分析BI解决方案正是针对这一需求设计的。它通过AI+BI的集成，整合了"人、货、场"的数据，实现了线上线下的实时同步，涵盖了商品管理、门店管理、顾客关系等多元化的数据分析指标体系。AI算法的应用，如需求预测、智能诊断和智能订货，使得数据分析更加智能，帮助企业追踪消费者行为，提高效率和决策精度。 连锁零售企业的盈利模型被重新定义，观远数据关注关键指标的精细化管理，如门店数量、均店销售额、毛利率和各项成本。通过流程优化，从战略计划到具体运营环节如商品运营、市场营销、顾客关系管理和全渠道运营，形成一个数据驱动的持续改善循环，以实现产品和服务的价值提升。 观远数据的核心赋能场景包括战略计划和门店运营。在战略计划方面，通过提供实时、动态的数据分析，帮助企业领导者做出准确的战略决策，并支持多终端应用展示，强化数据驱动的企业文化。在门店运营中，通过赋能店长，提升门店运营效率，通过数据驱动的方式优化终端销售目标达成情况的监控。 总结来说，2019年的连锁零售行业大数据分析BI解决方案是企业应对市场变革，提升运营效率，降低成本，以及增强竞争力的重要途径。观远数据通过AI和BI技术，帮助企业构建强大的数据决策支持系统，助力零售企业在竞争激烈的市场环境中立足并持续发展。