参考上百份案例后，我们锤炼出一份标准零售数据分析模型

在我们遇到的零售行业客户中，有线下零售的也有线上零售的，虽然相互的推广经营途径不一样，但在做零售数据分析过程中却总给人熟悉感。在参考上百份零售行业数据分析项目后，我们发现了其中的共同点，并以该共同点为基础锤炼一个灵活适用于不同情况的零售数据分析模型——奥威BI零售数据分析模型。（点这里查看零售数据分析模型详情）

标准零售数据分析模型：解决零售数据分析共性需求

该零售数据分析模型涵盖零售数据分析所需的各大板块，如门店、仓库、销售等，并在不同板块下分别展开详细数据分析，如销售分析中我们就针对销售结构、趋势、竞争、连带等预设零售数据分析模型和BI可视化报表模板。零售数据分析用户只需将数据导入BI软件，系统就能根据该零售数据分析模型和BI可视化报表展开智能分析。

市场分析驾驶舱

电商—购买行为分析

当然就如开头提到过的，零售行业中有专注线上的，有专营线上的，也有线上线下一起经营的，彼此间的数据分析需求或多或少地有不同，怎么让不同的零售数据分析企业都能得到一个满足自身分析需求的零售数据可视化分析平台？

在该零售数据分析模型基础上，做个性化修改

奥威BI零售数据分析模型是基于零售数据分析的共同点锤炼出来的，因此天然具备极强的适用范围，不管是门店遍布大江南北、国内国外的，还是线上线下一起搞得风生水起的，又或者是专注于线上的，都可以将这份零售数据分析模型作为基础，针对业务数据来源修改部分ETL脚本以及添加符合零售企业需求的个性化内容。就如线上零售数据分析（电商）需就网页访问和留存、订单成交等部分构建模型展开分析，而线下零售数据分析则需针对门店、会员等展开分析。

零售数据分析模型到底该怎么构建，说到底还是由零售企业的分析需求决定，但从零开始梳理需求、构建分析模型未免太耗费时间、精力，成本、效果不可控。以零售行业数据分析共同点为基础锤炼而成的奥威BI零售数据分析，却能够解决零售数据分析共同需求，并支持零售企业制定个性化设置，加快零售数据分析平台构建速度、减少成本投入的同时更能避免陷入零售数据分析模型构建BUG。