零售業者面對疲軟經濟經常採用減價、折扣作為刺激買氣手法，但如何選擇正確的折價商品與折扣程度才能有效刺激銷售，則是零售業的一大難題，日本第二大休閒服飾品牌思夢樂(Shimamura)選擇利用Big Data數據分析，取代過去由人工判斷的折扣策略。
日經新聞報導，思夢樂為了因應未來擴張店面數量的策略，決定採用自動化折扣分析系統，在未來一年內，陸續於旗下的服裝品牌部署該系統。
所謂自動化折扣分析，是透過電腦軟體分析店頭產品的訂貨、進貨量，以及銷售狀況，還有其他被選擇要分析的變項後，自動找出需要透過折扣來清倉的商品，該系統還可透過數據分析，找出最合適的折扣比例，針對單店或公司整體營運狀況，以自動分析取代過去人為決定的做法，藉以快速出清庫存，同時達到利潤最大化目的。
自動訂價或價格最佳化軟體已經行之有年，但隨著Big Data的發展，相關系統採用的分析因子也跟著增加，此外，隨著電子商務的發展，也有越來越多網路商店，是採用即時的折扣分析，並動態調整商品的折扣比例，甚至搭配其他行銷方法，以強化銷售。
舉例來說，日前被美國零售業龍頭Walmart收購的線上購物業者Jet.com，便是以即時價格分析、客製化折扣與購物建議結合的演算法聞名，該公司透過消費者的購物行為，提供增購那些額外商品，便可獲得更高折扣的行銷分析建議，藉以拉抬消費者每次購買的總金額與再度造訪的意願。