在所有連鎖零售企業中，受天氣變化影響最大的是便利店和超市。天氣溫度、濕度、風力以及高影響天氣變化等都會影響商品的訂貨和庫存計劃，日本有項研究發現，陰雨天氣便利店最暢銷的不是雨具，而是甜甜圈，因此在陰雨天氣到來前，便利店變會提前做好甜甜圈的備貨；不僅如此，天氣變化對門店硬件設施投入、客戶服務、配套體系等都會產生較大的影響。細微的天氣變化就可能為便利店這種小型業態帶來巨大商機。
同時，隨著人們生活方式和購物環境的變化，天氣因素對消費需求和意愿產生的影響也變得明顯。比如生活節奏的加快就讓人們經常只在需要某種商品的時候才購買，很少有人會事先做購物計劃，像天氣寒冷的時候，人們就會意識到要去買羽絨服，而不是非要到了立冬這天才買。因此，零售業需要量化天氣對銷售的影響，只有善于利用人們在不同天氣下的敏感反應，在合適的時間提供合適的商品，才能取得商業上的成功。
作為已經切入到零售行業的氣象解決方案提供商，墨跡赤必為零售業提供綜合的氣象服務解決方案，基于歷史數據開展零售氣象關聯分析，幫助新零售企業制定商品銷售策略，量化天氣對其業務的影響。
對零售商來說，歷史銷量數據蘊含巨大財富，但是卻往往忽略氣象因素。在許多的案例中可以看到，當零售商們分析歷史銷售數據，并進行新的銷售預測的時候，他們首先假定了天氣的影響在這些年份中是基本穩定的。比如有零售商通過數據做過分析，每年6月份冰淇淋和瓶裝飲料的銷售與室外氣溫緊密相關，但氣象學家卻告訴我們，氣溫等天氣條件以及受其影響的天數，在年與年之間僅有30％是基本相同的。這也就造成許多根據常規慣例、明顯的季節變化以及其他可預見因素等所制訂的銷售計劃和營銷方案失去意義，簡單地按照去年同類產品的銷量來安排今年的采購量，也并不是最科學、最有效的方法。天氣的突然變化而導致地區之間的配貨不合理等會讓零售商錯失銷售良機。
墨跡赤必正是基于精準、穩定的氣象數據，結合零售行業的歷史數據，以氣象大數據技術、AI技術輔助零售商分析預測各類商品市場需求以及用戶消費行為，通過提供銷量關聯性分析，氣象與零售產品銷量數據關聯，找出各變量相關性，幫助行業和企業找出與業務數據相關性最大的氣象要素，以及對應相關性最強的區域和氣候，量化天氣對于業務的影響。
通過這樣的“氣象數據+零售數據關聯分析系統”，一方面，可以幫助企業更好地預測商品銷量、客流量，及時進行商品結構調整并優化員工人數等，優化零售的整個生產、物流、庫存和銷售流程。另一方面通過結合歷史數據，分析消費者喜好，幫助企業制定更合適的營銷策略，進行精準營銷。比如同樣是28℃，對于北京和深圳的冰淇淋銷量來說可能會有完全不同的影響；28℃的天氣出現在7月和10月，對于零售商品的銷量意義也完全不同，因時、因地制宜的天氣對銷量影響的分析，制定合適的營銷策略，才能幫助企業實現真正的獲利。
當下，新零售正朝著更加精細化的方向發展，精準的天氣數據和行業產品就像零售行業的“指揮棒”，這考驗的是天氣服務提供商的數據能力和結合行業產品算法模型。墨跡赤必每天從國內外專業氣象機構獲取約上百GB的海量基礎氣象數據、模式數據、觀測數據，并依托墨跡天氣時景社區每日可獲得數十萬張天氣時景UGC數據，可支持全球區域性預報服務。同時依托成熟的數據中臺，通過監控機器人推送機制與行業緊密關聯，提供的零售綜合氣象服務解決方案，適用于多元化的零售場景，可以幫助企業降本增效，確保新零售高效精細化運營。
