很難不去誇大，一個對的價位對零售業來說有多重要。平均數據顯示，價位每上升一個百分點，就可以轉化成8.7%的盈利上漲（假設購買量沒有下降的話）。然而據估計，每年企業所做的成千上萬的決策中，30%的決策都沒有將商品價格調整到最佳價位，折算起來也是不小的利潤損失。如今大量的數據能被分析幫助企業做出更好的定價決策。對於那些能從複雜數據中挖掘出信息的企業，這種數據的價值是持續而恆久的。
如Bernard Marr所說，「像Walmart這樣的大型零售商就在他們的實時營銷系統上花費了數百萬美元，實際上，沃爾瑪現在正在打造「全球最大的私密雲端」來追蹤每天產生的百萬項交易。算法能追蹤需求，庫存量和競爭對手的活動，並實時自動地對市場變化做出反饋，能在分秒之內基於信息採取行動」。
傳統定價方式
當然數據分析並不是簡單的事。許多市場工作人員僅僅根據一些簡單的因素，例如成本、標準利潤、類似產品的價格、總額折扣等等，來定價。如此一來，最終每年價位的上升都是源於總額和規模，而非任何合理的原因。許多零售商都沒辦法向顧客合理解釋升價的原因。
同時，伴隨著數字化進程，多渠道銷售帶來了爆炸式增長的顧客接觸點數目，而利用這大量的數據，不至於使企業白白損失許多利潤，則需要用分析技術為每一件產品（是的，具體到每一件產品，而非一個產品類別）訂製最優化的價格。以下正是你需要做的：
聆聽你的數據
多數零售商並非沒有數據，而是缺乏數據分析。很多企業，無論是B2C或是B2B企業，都只是管理數據，而非利用數據幫助決策。準確的數據分析可以幫助企業認識到一些經常被忽視的因素，如更廣闊的的經濟形勢、顧客的產品偏好、銷售代表的磋商——能顯示什麼驅動了不同顧客群的消費和產品的定價。
智能數據分析
人工分析上萬數據是非常昂貴且耗時的。智能數據發掘在特定商業領域的應用將比基礎數據分析更有效。對於主流商家來說，智能數據發掘最大的優勢是操作簡便，降低對數據專家的依賴的同時，數據又被很好地挖掘。智能數據發掘是高級數據分析技術與自助式數據分析的結合，甚至能根據聲音指示操作。商家可充分享受自然語言處理技術帶來的便利，同時體驗可視化圖表與不同數據源帶來的「可探索」數據組成的互動型報告。因為所有數據源都是實時同步的，所以任何來源可靠的數據分析結果都能讓你得出準確的結論，基於數據事實處理各種情境。
數據分析里的減價規律
大數據也在判斷何時應該降價上有著重大貢獻，被稱為「優化減價」。在數據分析時代之前，大多零售商會在某一條特定產品線購物季的最後降價，那時候需求已經消失了。然而，數據分析顯示從需求開始下降開始就進行更緩和漸進的降價，才能增加總利潤。美國零售商Stage實驗證實，用預測型分析判斷對一件商品需求的上升和下降，在90%的情況下都勝過傳統的「季後折扣」 （Bernard Marr）。
如果你也覺得數據分析對零售業有所幫助，請與我們預約demo時間，或者訂購我們的數據分析服務，歡迎發送郵件至info@bigdatarchitect.com，或者Whatsapp至+852 5116 3895