零售和消费品行业领袖利用数据来战略性地推动盈利能力。KNIME作为一种开源的数据分析平台，帮助众多零售商预测库存需求，优化SKU并降低成本。其数据科学工具集拥有一个易于初学者上手，同时又强大到足以满足有经验的用户的界面。它还使零售商能够根据对不断变化的消费者偏好的洞察快速回应客户需求。

例如，KNIME帮助全球领先的紧固件和组装材料开发、生产和销售企业Würth增加了客户参与度和在线购买。KNIME自动化了公司的个性化营销活动，推广包括轻工业和重工业工具在内的产品。KNIME还提供了图形界面，使用户能够创建工作流或数据管道，通过使用各种预先构建的工具和算法对数据进行转换和分析。

通过KNIME，Würth还通过确定最优价格和吸引人的产品折扣来提高利润率，并改进了供应商和货运物流的同步，以确保按时完整交付。该公司在与工业和汽车零部件相关的活动上具有强大的赞助存在。

KNIME还设有零售社区中心，客户可以从产品推荐到库存优化、销售预测和购物篮分析等价值链中进行搜索。

有效的数据科学可以帮助优化多地点营销，赋予零售营销人员在规模上进行个性化，帮助将数据转化为销售业绩，它使组织能够获得客户的单一完整视图，实现高精准定位，并提高广告活动的回报率，同时确保数据的安全和隐私。

KNIME的专长在于收集和分析结合营销、销售和客户数据的数据，以获得客户的单一完整视图。利用这些数据，KNIME模型客户行为，改进定位，并创建个性化的信息和体验，衡量广告活动的表现，并优化效果。

此外，作为《KNIME初学者的幸运：面向初学者的KNIME Analytics平台指南》的作者，Silipo表示：

  • 数据使品牌能够提升客户购物体验，生成新的产品推荐，指导营销活动，提供更加个性化的购物体验，并减少客户流失。
  • 有效的数据分析可以大大提升商家品牌的内部形象，减少业务中的低效率；在门店层面，让品牌避免不便，例如产品缺货和错误的产品摆放，并提供优化门店布局的洞察力，以促进销售转化。
  • 考虑到KNIME的低代码/无代码平台，不需要依赖技术编码专业知识。组织中的用户可以创建工作流程并执行数据分析任务，而无需广泛的编程知识。营销人员和产品经理可以直接处理和解释数据，使组织能够更快地应对不断变化的业务需求和市场状况。