零售业是与大数据分析的关系最紧密的一个行业，也是大数据分析的应用比较广泛的行业之一，通过大数据分析对数据进行有效的整理和分析，更好的为零售行业的企业进行经营决策，为企业创造更多的价值，是大数据分析在零售业使用的目的。
第一、细分客户群体
零售业是是一个由供应链组成的系统，之间涉及到从采购在销售的各个环节，对于企业的客户群体进行一个细分，才能瞄准特定的群体进行差异性的营销计划，大数据分析可以帮助零售业的企业更好的对客户群体进行细分，对每一个客户群体采用不同的营销策略，现有的大数据分析的技术已经可以对消费者的信息以及实时的行为进行细分，大大降低了成本，提高了效率。
第二、进行产品模拟测试
新研发的产品或者新包装的产品投入市场，进行实境的模拟，根据已经建立的数据模型进行测试，基于大数据分析技术成果上的实境模拟，可以很快的发掘出消费者新的需求，提高产品的投入回报率，例如现在的很多汽车的功能越来越智能化，手机的功能越来越智能化，这些都得益于数据的收集以及大数据分析的技术。对于零售行业来说，社交网络、论坛上产生的大量的数据，利用大数据技术进行挖掘，在某些情况下通过模拟实境来判断哪一种情况下产品投入效率最高。
第三、提高投资回报率
大数据分析的结果在零售业内进行分享，提高整个企业的信息分享效率，在技术部门，大数据可以通过云计算等或者共享数据库，使得大数据的分析结果在互联网技术或者数据分析技术比较弱的部门进行分享，提高企业运营的效率，提高各项经营的投资回报率。
第四、客户关系管理
大数据分析的技术不仅仅要对客户群体进行区分，了解客户的购买行为、预测客户的购买行为，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，在传统的客户关系管理上，会购买相关的客户关系管理软件，在大数据技术的基础上，也可以同时实现客户关系管理。
