属性が小売業者にとって重要なのは、それによって小売業者の製品の品揃え、小売店舗の面積、顧客基盤に関するストーリーの全容を解明できるからです。シャツを例にとって説明しましょう。シャツを全部で何枚、どのような属性の組み合わせで購入する必要があるでしょうか。シャツの属性データを、販売履歴データ、販売予測データ、手持ち仕入れ予算データ、マーケティングキャンペーンのデータ、現在の市場動向のデータと組み合わせて導くことができ、バイヤーはそれを参考に、適切な仕入れ数量と組み合わせを決定することができます。小売業の属性分析を行うには、以下に対応する最新のビジュアル・アナリティクス・プラットフォームが必須です。集約したデータは、属性分析に役立ちません。サイズの製品について、販売データを合算しても無意味です。属性は、意味をなす明確な階層ドリルパスの記述ではなく、階層の最下位についての記述です。階層ではなく、分析に重点を置く必要があります。製品、店舗、顧客の属性は、それぞれ単独では価値がありません。属性が価値を持つためには、販売データ、予測データ、手持ち仕入れ予算データ、マーケティングデータ、市場動向データ、シンジケートデータと組み合わせる必要があります。この種のデータは、それぞれ異なるシステムに存在します。製品、店舗、顧客のそれぞれに数百の属性が存在する可能性があります。重要な属性を特定するには、データ内の属性間の関係性を示すビジュアル・アナリティクス・プラットフォームが必須です。ビジュアル・アナリティクス・プラットフォームは、属性分析を含むあらゆる種類の小売向け分析の目的をほぼ完全に満たします。このプラットフォームは、実際にお試しいただくことができます。ソリューションのデモをダウンロードし、ぜひご自身の目でお確かめください。このソリューションのデモでは、製品別、曜日別に、顧客の基本属性と購入パターンの関連性が示されます。分析して意思決定を向上できる無数の可能性が存在することもご理解いただけるはずです。