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網路交易的出現，讓消費者可以更方便比較不同供應商的商品資訊與價格，進而選擇最優惠的項目進貨，這種高透明度的買賣模式，讓沒有其他加值優勢的通路，陷入削價競爭的惡性循環中，迫使流通產業必須爭取更多客戶、卻同時維持相同的銷售費用，才能維持一定的利潤。但企業在面對不斷變化的消費需求和市場趨勢時，卻得花費更多的應變成本，例如業務可能要增加聯繫客情的頻率、內勤必須不斷更新庫存或訂單報表，來提供最即時的戰況分析等，本期電子報將以「久未交易客戶」為題，應用BI自動預警功能，即時凸顯應注意卻未注意的缺失，降低管理費用與時間的消耗，讓人力與開支全花在刀口上。
品項複雜且客戶眾多的流通業，其實很難察覺哪些客戶正在慢慢流失、哪些常態訂單下單週期正拉長，叫業務隨時緊盯名單起伏，又會擠壓到其他重要的銷售行程，讓管理階層左右為難。許多企業希望利用BI分析客戶回購週期、規劃主動預警機制，但客戶的購買頻率可能因為各種產線需求、採購計畫或是庫存現況而有不同，因此，評估「久未交易客戶通知」，應該依照怎樣的標準來設定警訊？規範公式呢？
上圖以月預交日定義(12/1、8/1與7/1)訂單出貨日，取得客戶A最近三筆訂單內容，將三筆訂單兩個間隔日期平均後，得到77天的週期概數，(12/1~8/1:122天 + 8/1~7/1:31天)/2=77天。
此時若加入更前一次或後一次的訂單區隔，就能得到回購頻率的變化趨勢：
如圖，預交日6/1與8/1訂單平均間隔31天，(8/1~7/1:31天+7/1~6/1:30天)/2=31天，所以得知購買頻率是下降的(31→77)，可能要同時關注客戶購買的金額以及品項，進一步分析訂單是否已流失。
取得了趨勢，企業可以自行設定各種異常回報，例如當下次訂單超過該客戶例行週期時，則由系統自動發送警訊通知業務，或是讓每筆訂單都能連結到消費歷程，觀察回購逾期的狀況是否趨向惡化，預測哪些客戶可能流失，並及時採取挽留措施： 
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