零售业是一个竞争激烈的行业。而拥有最快决策技术的企业不仅可以为客户提供更好的服务，也能为他们本身带来好处。

在当今的零售市场中，充满着残酷的竞争，微薄的利润，以及消息灵通的顾客所，而在这种环境中生存的零售商将是能够将卓越运营与世界一流客户参与相结合的公司。而对于数据管理的掌握是必须的措施。

GPU数据库同时采用数千个GPU核心处理器，以便在卓越运营和客户体验中改善零售业务，打破当今CPU绑定系统的瓶颈。

（1）卓越运营

短缺和中断都会损失收入，因此将销售点数据与库存和供应链信息整合在一起是零售必须的措施。GPU数据库能够以每次秒响应率支持跨数十亿行数据的分析查询，从而使零售商能够随时掌握其业务的最新情况。在各地具有多个分支机构的公司可以在商店、区域和产品线上创建销售可视化，将库存转移到需求最大的地区。

GPU数据库的预测分析使零售商能够将实时交易数据与历史趋势相结合，以预测未来的采购行为。这些见解降低了产品短缺的风险，允许促销与库存预测同步，甚至可以即时调整价格。

预测分析改进了供应链。GPU数据库可以通过历史数据进行调整，以预测季节性和基于事件的需求变化。这些预测可以反复通过供应链来实时调整订单，以满足预期的需求。

（2）改善客户之旅

目前具有的产品就是桌子的赌注。零售商面临更大的挑战是如何提供令人难忘和愉快的客户体验。

这需要从创建丰富的客户资料开始。通过结合人口统计和购买历史，零售商可以将客户分类为“桶”，如讨价还价的客户，爱好者和追求潮流者。这些配置文件中的每一个可以覆盖营销活动，以交付与买家行为精确匹配的优惠。

GPU数据库具有并行处理能力和计算能力来组合，关联以及分析来自多个来源的数据，包括销售点系统，社交媒体流，天气预报，新闻故事，甚至可穿戴设备。知道一种服装风格是趋势，或者一个著名的电视人士最近推荐了一个鞋类品牌，使零售商能够立即通知其供应链，准备好发送电子邮件，并通知其广告代理商创建一个促销电台。

电子零售商可以从GPU数据库中获得更大的价值。推荐引擎是零售商提高购物篮总价值最有价值的工具之一，占亚马逊零售销售额的35％。

这些引擎需要高速数据库查询，查看购物车的内容，并将其与其他客户所做的购买相关联。建议需要分开交付，对于标准的数据库管理系统来说，这是一个太快的过程。通过利用GPU并行处理，零售商可以扫描数百万次以前的交易，以提供结果和加载网页所需的时间。

如今，网上购物车放弃率在60％到80％之间，为此电子零售商每年损失大量客户机会。预测性分析可以确定客户的行为，预示着一个废弃的交易和折扣或一个激励，返回查看即时跟进邮件提供了一个弹出窗口的代码。