行业背景

零售行业进入线上线下整合的新零售阶段,以消费者体验为中心、全价值链数据驱动、数字化管理是零售行业的必然发展趋势,企业急需借助大数据技术解决如下三方面突出问题

数据整合难度高
数据整合难度高
需要围绕消费者体验提升驱动数据获取需求,整合零售全价值链的多源异构数据并转化成数据洞察
数据分析成本高
数据分析成本高
数据体量大,数据粒度不一,数据分析过程中开发成本、维护成本极高,需要借助平台工具提升数据分析效率、挖掘数据背后业务含义,支撑科学决策
数据价值转化难
数据价值转化难
数据应用必须以带来业务价值为目标,通过数据分析发现运营问题,并通过最优规划降低运营成本,利用消费者数据提升营销效果,有效管理产品及门店以提升客户黏性

我们解决的重大问题

零售分析可以提高收入和效率

通过优化客户旅程来创造无摩擦,无缝的在线和离线客户体验,从而增加全渠道收入
提高多渠道流程的效率和自动化,以提高产品速度,降低库存成本并优化需求预测
破解最后一公里并向客户传递承诺,在保持领先于客户需求的同时创造竞争优势
应对商店足迹减少和来自线上、线下市场竞争对手的双重威胁
为什么用 Tiger BI

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可拓展的方案
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可靠的交付
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稳健强大的业务中心
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