零售業是一個競爭激烈的行業。而擁有最快決策技術的企業不僅可以為客戶提供更好的服務，也能為他們本身帶來好處。

在當今的零售市場中，充滿著殘酷的競爭，微薄的利潤，以及消息靈通的顧客所，而在這種環境中生存的零售商將是能夠將卓越運營與世界一流客戶參與相結合的公司。而對于數據管理的掌握是必須的措施。

GPU數據庫同時采用數千個GPU核心處理器，以便在卓越運營和客戶體驗中改善零售業務，打破當今CPU綁定系統的瓶頸。

（1）卓越運營

短缺和中斷都會損失收入，因此將銷售點數據與庫存和供應鏈信息整合在一起是零售必須的措施。GPU數據庫能夠以每次秒響應率支持跨數十億行數據的分析查詢，從而使零售商能夠隨時掌握其業務的最新情況。在各地具有多個分支機構的公司可以在商店、區域和產品線上創建銷售可視化，將庫存轉移到需求最大的地區。

GPU數據庫的預測分析使零售商能夠將實時交易數據與歷史趨勢相結合，以預測未來的采購行為。這些見解降低了產品短缺的風險，允許促銷與庫存預測同步，甚至可以即時調整價格。

預測分析改進了供應鏈。GPU數據庫可以通過歷史數據進行調整，以預測季節性和基于事件的需求變化。這些預測可以反復通過供應鏈來實時調整訂單，以滿足預期的需求。

（2）改善客戶之旅

目前具有的產品就是桌子的賭注。零售商面臨更大的挑戰是如何提供令人難忘和愉快的客戶體驗。

這需要從創建豐富的客戶資料開始。通過結合人口統計和購買歷史，零售商可以將客戶分類為“桶”，如討價還價的客戶，愛好者和追求潮流者。這些配置文件中的每一個可以覆蓋營銷活動，以交付與買家行為精確匹配的優惠。

GPU數據庫具有并行處理能力和計算能力來組合，關聯以及分析來自多個來源的數據，包括銷售點系統，社交媒體流，天氣預報，新聞故事，甚至可穿戴設備。知道一種服裝風格是趨勢，或者一個著名的電視人士最近推薦了一個鞋類品牌，使零售商能夠立即通知其供應鏈，準備好發送電子郵件，并通知其廣告代理商創建一個促銷電臺。

電子零售商可以從GPU數據庫中獲得更大的價值。推薦引擎是零售商提高購物籃總價值最有價值的工具之一，占亞馬遜零售銷售額的35％。

這些引擎需要高速數據庫查詢，查看購物車的內容，并將其與其他客戶所做的購買相關聯。建議需要分開交付，對于標準的數據庫管理系統來說，這是一個太快的過程。通過利用GPU并行處理，零售商可以掃描數百萬次以前的交易，以提供結果和加載網頁所需的時間。

如今，網上購物車放棄率在60％到80％之間，為此電子零售商每年損失大量客戶機會。預測性分析可以確定客戶的行為，預示著一個廢棄的交易和折扣或一個激勵，返回查看即時跟進郵件提供了一個彈出窗口的代碼。