推销
在商店和 SKU 层面改善本地化商品搭配计划。
根据基于位置/SKU 的更全面尺码资料，减少缺货情况以及商品减价需要。
利用属性分析为未来制定更准确计划。
供应链
降低库存水平和供应链成本，提供更优顾客服务。
确保产品适销对路。
了解一体化商务需求、服务水平和订单履行成本。
优化利润，增加收入。
销售
根据多种因素确定最佳价格。
通过需求建模和预测，优化促销价格和广告配置。
在合适时机降低商品价格，以最大程度提高利润和销售率。
运营
创造业务价值，并提高业务各方面效率。
加快报告周期，以便更加及时地制定决策。
创造分析文化。
增强顾客满意度。
检测可疑的网络活动。
根据数据分析制定针对性决策
借助 SAS* 实时分析解决方案，零售商可轻松、快速地解读海量数据，以制定出更具前瞻性、更明智的业务决策。首先，他们需整合各种数据源，包括社交网络大数据源，以全面了解顾客、商品、营销计划和运营。借助真实数据源，SAS* 分析可支持零售商了解当前业务动态以及该业务动态的成因，同时就如何充分利用推销、促销活动、供应链和商店运营等资源为零售商提供深刻洞察。
物联网、边缘分析、事件流处理和实时决策制定等新兴技术可为零售商提供各种新功能，帮助他们通过新途径联系顾客。这些技术可帮助零售商轻松为顾客提供相关内容，让他们尽享更加令人满意的购物体验，无论店内还是网上，或者无论他们身在何方。
通过将所有这些顾客和交易数据以及社交网络信息纳入其商品和规划分析中，零售商便可得到更好定位，使产品适销对路，且价格合理。
英特尔技术基础
投资高级分析所需的工具可帮助快速获得投资回报，这与对大数据的投资类似。但高级分析使用的算法不同于大数据使用的算法，因为它们常常需要处理内存中的较大数据集。此外，高级分析可将注意力从大量低成本计算节点转向高性能节点。这需要强大的服务器、超快的板载内存和高速固态盘存储，所有这些通过最高性能的网络连接。通过各种最佳的解决方案组件— CPU、内存、存储和网络，以及可帮助零售顾客需求的端到端安全性，英特尔在努力推动数据驱动型零售业务的增长。
（原创 道长 英特尔商用频道）
