零售行业数据分析怎么做才能真正有助于提升销售额，提高利润率？有人会说不是要通过分析数据发现不同时间段什么产品的销售额、销售利润高，提高这些产品的上架率？这个通过简表或柱形图之类的就能搞定。

 

然而，并不是。在销售情况中，有些产品销售额高，利润率却比销售额地的产品低；还有些产品利润率高，但销售额却很一般；又有些产品在夏季为销售旺季，但今年销售旺季却提前了许多。

零售行业的产品销售受制于价格、类别、天气、同类产品竞争、目标群体收入水平等多种因素影响，即便是同一种产品在不同时候、不同情况下也可能产生完全不一样的销售效果。这就要求零售行业更多维度、更深入地分析挖掘产品销售波动背后的深层原因，更具体地刻画目标群体，乃至于门店、供应商、会员、商品、销售等多主题分析挖掘。

零售行业需要一个能真正分析挖掘数据背后逻辑关联，呈现销售实况的数据分析方案，而不是简简单单的几个简表、柱形图。

零售行业标准解决方案：真正适合零售行业的数据分析方案

奥威BI独有的零售行业标准解决方案，是在奥威软件充分掌握零售行业实际数据分析需求共性以及BI实施经验的，能更大化满足零售行业数据分析需求的标准解决方案。

该方案打破了企业数据孤岛现象，不仅能快速对接不同数据源，对零售行业各个方面的数据进行统一整合分析，有助于在钻取分析导致某个产品销售利润波动的具体原因，挖掘门店利润波动的根本因素等。

此外，运用该方案，零售行业企业可快速建立标准数据中心、分析模型与行业分析报表，让企业BI部署不再从零开始，即便是新手也能快速上手开发。

都是文不如表，表不如图，零售行业数据分析不仅要分析挖掘深入，更要展现直观，让管理者迅速掌握数据背后的复杂关系、规律，从而制定针对性的、高灵活度的销售策略。

奥威BI+标准解决方案：读懂数据也就这么简单

在OurwayBI制作的零售行业数据分析报表中，即便是在浏览状态下，用户也能根据分析需求任意修改字段与维度组合，从而实现随时切换不同角度观察数据，更深入理解数据关联、挖掘数据规律。

不仅如此，通过联动、钻取、筛选、预警等智能数据分析功能，即便是在同一张报表中，用户也能秒速突出或挖掘某一组数据在不同分析主题下的表现、深层原因（明细）等，而不需要接二连三打开不同报表，增加阅读难度。