零售业长期以来面临着一大挑战，即如何发现和评估错失的销售机会。虽然他们可通过收银机终端系统了解所有交易记录，但是对于其他一些信息则知之甚少，比如错过了哪些销售机会、哪些消费者曾光临门店或网站以及消费者关注过却没买的商品有哪些等。这类信息通常难以追踪，但内存计算等创新技术的出现使问题迎刃而解。此类创新技术能够收集和分析非结构化数据类型(如网络日志)，清晰地展现每位客户的动向甚至是网络商店中的足迹。这样，零售商可结合网络流量数据与现有的商务智能应用程序和销售数据获取新的洞察力。例如，零售商可对比特定商品的网站流量和销量数据。通常，他们会希望网站流量和销量之间存在这样的关系，即消费者搜索到所需商品并购买该产品。然而，如果情况正好相反，网络流量巨大而销量低迷，则表明某些环节存在问题。此时，零售商必须继续保留该商品(而在以前，零售商可能会因销量低而放弃该商品)，并确认商品的价格是否具有竞争力，商品对于顾客而言是否具有充分的价值主张，能够促使他们做出最终也是最重要的购买决定等。实体商店是否也可以利用相同的技术，更深入地了解顾客行为呢？如今，答案是肯定的。一些领先的零售商已经开始利用这些创新技术来分析店内摄像系统中的视频信息，并绘制客户在店内的移动轨迹。之后，零售商便可将这些庞大的数据流与销售

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