作为数据分析行业里最火的分支之一，商业智能 （Business Intelligence） 早已成为了很多大企业做商业决策必不可少的基础。
商业智能 (BI) 运用一系列的技术和工具，将原始数据转化为对业务分析具有意义的信息，从而帮助商业决策。这其中也包含着许多和数据挖掘(Data Mining)以及预测性数据分析(Predictive Analytics) 相关的内容。
而随着互联网和科技的不断发展，商业智能 (BI) 在零售业 -- 这个和我们日常生活息息相关的主流行业 -- 的重要性，也日益凸显。
据统计，在2010-2015财政年度，零售收入的复合年增长率为5.0％，而世界前250零售商收入的平均规模为172亿美元。
随着零售行业整体的增长和日渐复杂的客户需求，零售商们必须从不断收集到的业务数据中挖掘出有效信息，才能够提高日常运营的熟练程度，并针对复杂的客户需求提前进行反应。
而能够随时测量和分析数据的品牌，也可以利用对数据的分析与解读，来改善品牌在市场中的地位。
由于商业智能（BI）可以帮助企业作出非常有用的商业决策，零售行业对商业智能（BI）有着很强的需求。那零售行业有哪些需求是可以靠商业智能（BI）来解决的？
1 运用商业智能（BI）改善消费者体验
为了给消费者提供更好的体验，从而帮助品牌在竞争中抢占市场，零售商和品牌通常需要利用零售数据来预测客户需求，给客户提供从始至终一致的用户体验。
对客户数据的挖掘和分析，可以让公司更明确地了解哪些购买者正在购买哪些产品，并根据客户信息定制和客户需求紧密结合的广告，从而增强客户体验和用户的粘性。
电商巨头亚马逊就通过对消费者在其网站上的活动进行分析，并针对在网站上消费者购买过的产品，进行了消费者体验优化，利用了大量信息调查和零售分析，准确了解客户需求后，在2016年第一季度，成功获得了290亿美元的收入。
品牌如果能在适当的时候了解到用户的需求，并且去教育（Educate）用户，对于提高消费者忠诚度，回购率，客户粘性，用户参与度，是有极大帮助的。然而何时何地如何教育用户，这样的商业决策，都是需要像 Business Intelligence Analyst 这样的人才来提供分析支持的。
2 运用商业智能 (BI) 进行库存优化
在零售工作的人，通常都会和仓库打交道。而这也就意味着，一部分的商业信息其实是被分隔了的，“藏在了仓库里”。
然而对于零售商来说，想要详细了解商业结果（包括消费者的购买习惯和开发技术），是需要商业决策者汇集并整合每个环节信息，同时有一个完整的动态零售报告，也能够帮助公司及时测量异常。
因此，在每天和仓库与客户之间打交道的零售业，能够随时了解到仓库存货和客户的数据，显得格外重要。也正是因为对仓库和客户之间数据的需要，零售行业对于商业智能 (Business Intelligence) 也是格外重视。
像Nordstrom,Shopbop这些时尚行业的电商巨头，都有一个庞大的BI团队支持着每日的订单和货运。
3 运用商业智能(BI)满足In-Store需求
随着亚马逊等大型网上商店的竞争加剧，零售商需要快速，以数据为导向的方式来快速做出最佳决策。
大多数零售商（应该）知道他们最畅销的产品是什么，但通常商家需要从大批商店收集数据，或在世界各地都有商品售卖时，就会变得很麻烦。
这曾是礼品卡公司KargoCard面临的问题。他们服务于20个不同的中国城市，为这些城市的便利店和零售店提供礼品卡墙。他们销售的地点数量之多，以至于几乎很难跟踪和衡量每个地方的指标来优化其销售工作。
但通过运用商业智能系统，对数据进行整合和分析后，KargoCard很快提高了企业的运营能力。
可以看到，商业智能（BI）对于零售企业来说，起着至关重要的作用，要想抢占竞争激烈的零售市场，以数据分析为导向商业智能，对企业重大的战略决策，都是有着深远的影响的。
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L导师现在Revolve Business Intelligence部门担任Business Intelligence Analyst,主要负责与Operations, International和Finance部门合作，建立良好的合作关系，深入了解客户需求，同时与Engineering以及Database Admin部门合作，确保相关数据能够正确提取，最终将分析结果deliver到各个部门，并提供可操作的建议以帮助这些部分做出Data driven Decision，拥有突出的分析和统计能力，有三年以上在商务智能，CRM，数字营销和电商运营方面的丰富经验。
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