渠道數量、用戶數量同步增長，以及用戶畫像、市場復雜度交叉變化時，信息孤島、分析耗時、無法高效支撐業務等弊端就逐漸暴露。
Excel或報表工具無法支撐對于數據分析的要求。
Excel或報表對數據的處理能力有限，復雜度高，同時，單系統的數據分析可參考性一般。而決策層在這個階段更需要全局的數據視角和實時、可交互的多維分析能力，才能面對這些變化做出快速反應，為未來的品類延伸、爆品打造、消費者洞察以及多渠道管理提供有力保障。

商品畫像銷售追蹤：通過價格帶分析、競品價格對比分析、毛利分析等，優化價格。
商品全景庫存洞察：通過商品庫存分析、商品周轉天數分析、實時庫存分析、特殊庫存預警等，深入洞察商品庫存，優化庫存。
動銷專題：通過商品效益分析（商品指標波動分析、商品/品類/產品線業績分析、客單價、銷售增長分析），商品銷售前后排名分析（暢滯銷分析），商品周期性波動分析等，掌握商品動態，優化進貨。
連帶分析：通過價格段分析、ABC分析/屬性分析、關聯分析等，掌握商品之間的連帶關系，優化布局，提升連帶率。

提升商品核心競爭力：打造商品智能分析模塊，深化商品管理，推進商品流動性管理，啟動AI輔助決策，根據市場反饋滾動開發，提升NEIWAI內外商品應季性和爆款概率，使品牌的全渠道商品與消費者保持“溝通”，將用戶需求產品化。