大数据将来自网络浏览模式，社交媒体，行业预测和现有客户记录的信息结合起来，预测趋势，定位客户并满足需求。随着移动设备数量的大幅增长，实体店必须跟上不断变化的零售环境。有鉴于此，大量实体零售商现在转向Wi-Fi分析等高级工具，以深入了解客户行为，并提供更加无缝和个性化的购物体验。

这种转变主要归功于数字，社交媒体，移动和基于位置的技术的进步。今天的消费者正在众多渠道购物，零售商正在争先恐后地想方设法采用单一，完美的方法，随时随地与客户进行互动。以下示例说明了大数据与零售业未来之间的联系。

收集更好的情报。有了正确的Wi-Fi分析工具，实体店可以收集有关客户行为的数据，并帮助回答以下问题：你商店外面有多少流量？有多少消费者进入您的商店？有多少消费者在商店的窗户旁停下来？这些新消费者还是回头客？这些数字与上周相比如何？

除此之外，这些解决方案还可以帮助收集和解释与员工绩效相关的店内指标。对于大数据，可以回答以下问题：商店中哪些区域吸引了最多的购物者？您将购物者吸引到商店的方法效果如何？客户经常访问您的商店多长时间？您的员工为客户提供的服务效率如何？您的结账队列管理效率如何？购物者智能分析可帮助零售商更好地了解他们的客户，并提供满足（甚至超过）他们需求的购物体验。

与商店访客联系。发表在哈佛商业评论博客上的研究表明，个性化可以使营销投资回报率提高五到八倍，并使销售额增加10％或更多。对于那些已经转向使用大数据分析工具来了解和服务器预约客户的零售商而言，这并不令人感到意外，他们会根据所收集的数据在手机上为他们提供个性化优惠。

大数据也被用来抵消陈列室的影响，这种行为是购物者在上网前查看商品中的商品然后发现它更便宜的行为。许多零售商已经开始提供成熟的移动网站以及智能手机应用程序，因此客户可以使用QR码轻松比较价格。总的来说，线下零售商正在使用大数据分析来获得稳固的立足点，特别是在当今竞争激烈的市场中，在线零售商开始占据更多的市场份额。毫无疑问，大数据将零售业务推向一个全新的水平，明智的零售商不应该停止利用零售业。

但这不是全部。商业智能（BI）的整合也在零售业中获得了动力，全球各公司都在意识到这一工具的重要性。正如Oracle零售业高级副总裁兼总经理Mike Webster所说，“这些规则正在被重写。关键在于零售商如何为客户提供无缝渠道的无缝体验。“

2018年新零售行业呈现两大趋势：一、零售市场格局风云变幻，传统零售纷纷战队，两超多强的企业新竞争格局逐渐形成;二、各种模式创新的零售新物种不断涌现，为中国零售产业的发展创新贡献新的活力。

看2018中国新零售百强榜单，企业经营现状和未来战略布局呈现

据《2018中国新零售百强》榜单，从财务数据、零售基础、数字化、渠道建设及模式创新等五大维度对中国零售企业进行了评估排名，榜单可以呈现出当前零售企业经营现状和未来战略布局的种种变化。排名第一二位的为两大综合电商，分别为阿里巴巴和京东，其他综合电商排名也较为靠前。

百强企业商业百货、连锁超市众多，综合电商由巨头企业垄断

中国新零售企业100强中，商业百货、连锁超市两大业态所占比例最高，分别为25%和14%;家居连锁、购物中心、体育用品、便利店、服饰连锁和综合电商等业态百强企业占比较低，分别为7%、6%、6%、5%、5%和5%;除此之外，餐饮连锁、消费电子占比不足5%。

中国新零售企业100强中商业百货、连锁超市两大业态合计占比高达39%，综合电商数量仅占市场的5%，是由于中国商业百货、连锁超市等传统零售企业众多，综合电商市场主要由阿里巴巴、京东等巨头垄断的市场格局现状决定的。

各零售业态零售纷纷站队综合电商，两超多强的企业新竞争格局逐渐形成

各零售业态零售纷纷站队位居《2018中国新零售百强》榜单第一二名的综合电商两巨头阿里与京东所在阵营，市场形成了以阿里系与腾讯系为首的两超多强格局，依托资本、流量与技术支持，布局新零售生态。

位居《2018中国新零售百强》榜单第三名的苏宁，则通过多样化的新业态、新技术尝试，涉足无人零售、便利店等热点领域，丰富零售版图;位居第四的小米新零售生态自成体系，依靠八大新零售战略，构建了生态化的商品、服务体系。

各种模式创新零售新物种涌现，中国零售产业发展活力无限

据2018年5月品途集团智库发布的《2018中国零售新物种五十强》榜单，从运营数据、资本引力、数字影响与模式创新四大维度对中国零售初创企业进行评估，评选出2018中国零售新物种五十强。各种模式创新零售新物种涌现，可分为十一类，分别为科技体验类、社区便利类、生活家居类、体验式超市类、时尚生活类、文化创意类、零售电商类、优选百货类、新式饮品连锁类、休闲体验类、无人零售类。

以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国新零售行业商业模式创新与投资机会深度研究报告》。

　　2017年，新零售异军突起，占据市场龙头，行业巨头均持重金布局，开展了社交营销、无人超市等各种零售模式。可以说，2017年开始，新零售正式来临。提到新零售，常常提到的关键词有全渠道营销、人工智能、大数据技术等。其中，基于大数据的个性化精准营销即零售数据分析，也是零售业未来发展的必然方向，零售业大数据分析工具等智能商业服务越来越盛行。

　　全渠道营销将是公司营销变革的必然方向，基于大数据的个性化精准营销成为趋势。全渠道营销模式是多种多样的，涉及到线上线下渠道以及内部数据与外部数据的交叉与融合，覆盖企业的信息展示、商品体验、订单、支付、物流配送、售后等不同环节。在每个环节充分的数据化之上，以大数据和人工智能技术为核心，可以深度洞察用户需求、建立精准用户画像，为不同客户提供不同的产品和服务，实现个性化和精准化营销。

　　随着越来越多的商业场景被数据化，零售业大数据分析工具等智能商业服务就越来越盛行。零售业大数据分析工具可以对商品、会员、门店、仓库、供应商等全面立体的零售百货超市数据分析可视化。在信息化及数据化的基础上，为上下游不同环节提供智能分析及决策辅助。

　　未来，企业将不再只是简单的展示商品信息给消费者，而是能够与消费者进行实时互动。这种互动不仅紧跟时代不断发展的技术，更是融入了消费者多样化的生活方式。可以说新零售更懂用户。这种“懂得”不是空穴来风，而是有数据依据的。国内BI厂商专业提供商业智能服务，引入一款零售业大数据分析BI工具，标准零售BI方案+专业数据分析指导，海量数据下实时响应，一步实现零售百货超市数据分析可视化、移动化。动态智能分析，满足零售用户多变的数据分析需求！

国际比较：我国标超/大卖场业态增速大幅放缓

标超/大卖场增速放缓，便利店仍维持较快增长

根据欧睿咨询数据统计，2012~2017 年我国标准超市零售额 CAGR 为 2.31%，大卖场零

售额年均复合增速为 1.39%。截止 2017 年底，标超/大卖场业态零售额分别占整个零售业态的 17.1%、5.2%，现代流通渠道以标准超市为主导，目前标超/大卖场业态增速大幅放缓。

得益于电子商务迅速发展，2012~2017 年网络零售额 CAGR45.7%，2017 年底网络零售额占整个零售业态比 23.8%，超过标准超市成为第一大业态。

从便利店业态看，2017 年我国便利店零售额 125 亿美元，2012~2017 年 CAGR 为 9.72%，仍然维持较快增长。

标准超市占食品用品实体店零售份额主导地位，且稳步上升，大卖场份额则呈下滑趋势。从食品用品（含饮料）角度看，根据欧睿数据，2017 年底我国超市渠道占食品用品实体店渠道零售额66.8%，其中标准超市/大卖场份额分别为 48.9%、14.9%，标准超市占据主导地位且稳步上升，大卖场份额从 2015 年开始呈下滑趋势，便利店则从 2015 年的 1.3% 提升至 1.9%。传统渠道零售额占比 33.2%，尽管市场份额逐年下滑，但仍扮演重要角色。

国际比较：

从美国、日本的数据看，互联网络零售也是增速最快的零售渠道。2012~2017 年美国、日本网络零售 CAGR 分别为 13.43%、10.91%。美国零售业态中，标超、网络零售、大卖场市场份额位居前三，分别为 19.6%、13.8%、11.8%。日本零售业态中，标超、便利店、网络零售市场份额位居前三，分别为 18.6%、11.2%、9.9%。大卖场、便利店分别在美国、日本零售渠道中占据重要位置。

集中度分析：消费升级+科技变革，集中度将加速提升

对标海外，我国超市行业集中度低下

我国超市行业集中度低下。根据凯度咨询数据，2017 年我国前五大超市市占率总和为27.6%，其中高鑫零售、华润、沃尔玛、家乐福市占率分别为 8.6%、7%、5.3%、3.6%、3.1%，名列前五。从细分业态看，高鑫零售在大卖场业态中市占率第一，占比 14.9%， 其次是沃尔玛（10.6%）、永辉（7.3%）、家乐福（4.7%）。对比美国，根据欧睿咨询数据，沃尔玛占大卖场市场份额的 84.9%，前五大大卖场市占率 99.1%，我国超市行业集中度相对较低。

行业冰火两重天，消费升级+科技变革强者将恒强

目前行业冰火两重天，一方面众多企业大量关店甚至破产倒闭、寻求转让，另一方面是优质龙头加速成长，行业迎来新一轮开店浪潮。

从近几年行业经营状况看，在电商的冲击下，实体超市企业大量关店（其中外资超市品牌闭店较大，2017 年沃尔玛新开门店 27 家，但关店数达 24 家；家乐福新开门店仅 3 家，但关店数达 6家），昔日的超市行业佼佼者新一佳破产，家乐福寻求出让中国区业务（2018年 1 月 24 日，永辉发布公告（临-2018-7），公司与腾讯就家乐福的或有投资达成股权投资意向书）。

另一方面，超市龙头永辉超市通过强大生鲜经营能力构建了强大竞争壁垒，收入、利润快速增长，门店加速扩张，优质超市企业则开始了新一轮开店潮（永辉净新开门店数 15/16/17 年分别62/105/119 家，18 年预计净新开门店 150 家；步步高净新开门店数 15/16/17 年分别为 9/39/50 家，预计 18/19/20 年新开门店 90/120/145 家）。此外，互联网巨头阿里、腾讯等纷纷进入实体零售领域，合纵连横，行业冰火两重天。

以步步高为例，公司对门店进行升级，推出第三代门店，推出了鲜食演义（第三代卖场主要 IP 之一，主打海鲜品类）。相比传统卖场，鲜食演义：

1）以平民价引入了海鲜、牛排高档产品；2）借力新零售，启用一体称、扫码购、美团、云猴等电商模式服务线下零售；3）全新的场景营造，给人愉悦的购物体验；4）会员或者注册用户的消费为大数据做核心数据分析，逐步实现精准推送。

从目前经营情况看看，公司 2017 年才开始推出第三代卖场，但对比二代卖场坪效提升 20%， 毛利率提升 4%。对于鲜食演义，以完全可比门店——王府井店为例，引入鲜食演义后 2018 年 1-2 月销售额增长 18%，客单价提升 17%，客流提升 20%，成效显著。

永辉有望成为行业龙头，目前处于沃尔玛成长的第二阶段

从财务指标看经营效率，2016 年永辉人效首次超越高鑫零售

高鑫零售门店及利润体量仍大幅高于永辉，但永辉超市增长迅猛

门店比较：从门店数量上看，截止 2016 年底高鑫零售门店数量 487 家，永辉超市门店数量 446 家，高鑫零售门店数多于永辉超市。高鑫零售单店面积远高于永辉超市，高鑫零售门店总面积达 1203.2 万平方米，永辉超市门店总面积 427.67 万平方米，高鑫零售门店面积是永辉的 3 倍。

从开店步伐看，2016 年永辉超市新开门店数目为 105 家，对应新增门店总面积为 62.43万平米。高鑫零售新开门店 38 家，对应新增门店总面积为 90.72 万平米，永辉超市新开门店数高于高鑫零售。

收入比较：2016 年高鑫零售收入 1004.41 亿元，永辉超市总收入为 492.32 亿元，永辉超市收入规模仅为高鑫零售的 49%。但是 2012-2016 年永辉超市收入年均复合增速 31%， 高鑫零售收入年均复合增速 5.32%，永辉超市收入增速快于高鑫零售。

毛利率比较：2016 年高鑫零售综合毛利23.88%，永辉超市综合毛利率 20.19%，高鑫零售毛利率一直高于永辉超市且不断提升。从主营业务毛利率（剔除租金收入）角度看，2016 年高鑫零售主营业务毛利率为 21.3%，比永辉超市高出 4.7 个百分点。

对于永辉而言，其生鲜占比较高，生鲜属于薄利多销品，毛利率低。但生鲜“集客”效应带动了食品用品等高毛利产品的增长，公司毛利率逐步提升，2016 年公司综合毛利率首次突破 20%。

对比海外超市龙头，2016 年高鑫零售综合毛利率高于家乐福，但比沃尔玛低 1.75 个百分点，永辉超市则仍比家乐福低 2.63 个百分点。我们认为高鑫零售、永辉毛利率仍具备一定提升空间。

净利润比较：2017 年永辉超市净利润 18 亿元，高鑫零售为 27.9 亿元，2017 年之前高鑫零售净利率高于永辉超市，2017 年永辉净利率 3.1%，高鑫零售净利率 2.7%，永辉已经实现反超。

合伙人制度+供应链管理优化升级，永辉超市经营效率后来居上

早在 2012 年，永辉便率先在福建试点门店合伙人制度，2015 年正式发布合伙人制度，2016年中全面试行。合伙人制度实行的是“复盘+赛马”机制。具体来说，复盘机制是按月度组织合伙人复盘，制定不同序列的赛马方案，践行“高标准、高激励、高淘汰”的机制，实 现独立核算、自主经营、自主管理、自主决策，而赛马机制是将员工拆分为 6+1---七人一组，选一人为组长，并进行赛马制，这样依次到柜组、部门、 门店、区域，再到大区平台。以门店为考核单位，从运营到后勤全员参与。

通过不断优化流程、完善激励机制，永辉经营效率不断提升，2016 年永辉超市人效达到70 万元/人，高鑫零售人效为 68 万元/人，永辉超市人效首次超越高鑫零售。

从坪效角度看，2016 年永辉超市坪效 1.15 万元/平米，高鑫零售仅 0.83 万元/平米，2011 年至今永辉超市坪效一直高于高鑫零售，且两者距离不断拉大。由于外租面积占比的不同，两者坪效可能缺乏可比性，我们从每平米综合毛利角度出发，发现永辉也高于高鑫零售，说明永辉单位面积门店创收、创利均相对更优。

从工资收入比角度看， 2016 年永辉超市工资收入比（员工总工资薪酬/营业收入）7.61%，高鑫零售高达 9.23%，永辉超市工资收入比相对于高鑫零售而言，低 1.62 个百分点。原因一方面是永辉超市人均工资低于高鑫零售，另一方面，近年永辉超市人效的快速提升， 拉大了两者工资收入比的距离。

总结

从目前收入、利润体量看，永辉超市与高鑫零售仍有较大差距，但永辉收入、利润增速高于高鑫零售，发展势头迅速。通过推行合伙人制度，完善激励机制，及供应链管理能力的不断优化，永辉超市人效已经超越高鑫零售，经营效率后来居上。

参照沃尔玛的成长轨迹，我们认为以生鲜优势构建强大壁垒的永辉正在快速迭代升级、加速扩张，同时通过合伙人制度完善激励机制，费用率有望持续降低，我们认为目前正处于沃尔玛成长第二阶段。

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作者：玩偶

来源：微信公众号 电商物语

声明：本文是以宜人智库发布的《2018年新零售行业发展趋势研究报告》（后文皆简称报告） 为参考资料进行的个人关于新零售的思考和观点的探讨。如有侵权请联系本人删除，且未经允许禁止转载商用。

2016年10月，马云在云栖大会上提出“未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售。”由此，整个零售行业掀起了关于零售变革的探讨，而整个2017年围绕新零售的声音也是此起彼伏，因而业界一致把2017年称为新零售元年。那么各行各业经过一年的布局，规划，探讨，交流等，对于新零售的存在以及发展有着怎样的期待和担忧呢。我们跟着报告提供的调查一起看看吧。

一、传统零售与新零售

1、 传统零售：玩偶认为通过生产——销售——购买这一生产决定消费的零售模式进行的以商家为中心的产业链就是传统零售。便利店，购物中心，超市等零售业态都属于传统零售。这种业态的零售模式，消费者与商家之间，没有更多的双向沟通，仅仅是地理位置的便利或者目标客户人群形成的购买力，无法扩大为更广范围的，更全面的零售规模和获取到更巨大的销售利润。

大家看，上图便是关于各种传统零售业态的一些关于选址、目标客户、商品品类等方面的对比。从图中不难看出，无论何种业态都是在特定条件和特定范围内进行的零售服务，当覆盖范围内的客户都已拥有之后，再难进行新的市场开拓。

如图，是报告中关于传统零售产业链的介绍图。我们可以看到，消费者无法享受更多的高质量，个性化服务，这就造成了消费者即买即走，无法创造附加价值的状况。在如今服务与个性化突显的时代，这样的模式自然会有所不能被消费者青睐。

总结：传统零售场景固定，消费人群单一，效率低下，市场规模较小。因而工作人员的思维相对固化，接受新事物和处理个性化需求的能力也有限。当然，传统零售并非全然不是。优势与劣势其实是相对来说的，我们在此不作讨论。

2、新零售：玩偶认为，新零售是在移动互联技术和新兴消费群体的出现与带动下，产生并发展起来的以大数据、云计算、虚拟现实等新技术为支撑，打通线上线下，整合全渠道，优化物流运输的以消费者为核心的新型零售业态。并不仅仅是因为流量红利的结束，也不只是一个概念的变化，模式的创新，而是多种因素结合推动的必然结果。

首先，新零售的诞生至少有三大推力，传统线上零售逼近天花板，新技术提供现实支撑，新消费群体壮大等。

从左边的图表中我们可以看到，中国两大电商巨头的获客成本不断增加，这说明电子商务的互联网人口红利已经基本耗尽或者说基本拿下，没有更多的流量让电商平台去收割，要知道虽然天猫和京东是电商头部但还是有其他电商平台的，苏宁，国美的强势入场，唯品会，拼多多的崛起等都在分割红利。

从右边的图标我们可以看到，线上市场的规模不断扩大但增长率却已是下降趋势，而且早在2012年便开始急转直下。因此可以确定，线上零售的天花板，已经触碰到了，转型发展已经是迫在眉睫的事情。

技术是推动社会发展的动力，是社会生产力。移动互联网与智能终端的普及，让网络购物有了实现的基础，大数据，人工智能的出现为支付提供了更多的支付场景和方式。如今大火的无人零售就是新零售之于传统零售的一种变革，从单纯的无人收银、无人货架，到人脸识别、RFID（射频识别）、重量感应、图像识别等各种高科技加持的无人便利店，各种“无人”的业态呈现出爆发态势。这就是新技术为新零售提供的现实基础。

如今80后，90后已经成长起来，逐渐成为消费的主力军。与以往的消费群体不同的是，他们更加在意的不是品牌不，而是服务态度，他们更注重享受式的消费体验。对于品质和多元化有着更多的想法和要求。这就为新零售的出现提供了市场需求和客户群体。

二、新零售的蓬勃之势

1、新零售的产业链与模式：新零售在产业链架构和模式创新上进行了更多方面的延伸和变革。

根据报告提供的新零售价值链流程图显示，由消费者决定生产的产业链是新零售的产品研发，生产的基础。这就真正实现了以消费者为中心的经营理念。通过消费者——零售商——品牌商——生产与研发的的顺序结构，组成了数据化，个性化，定制化的生产链。同时，对于供应链也做出了变革，真正做到没有中间商赚差价，减少中间层级结构，增加多级仓库在提供高效和廉价服务的同时节省开支。

2、市场主导模式：目前，新零售市场以腾讯系的去中心化和阿里系的中心化为主要发展模式。

上图是新零售市场，阿里与腾讯的市场占有和入股状况。

中心化的控制型模式：

以上两图是对阿里新零售模式的研究报告

去中心化的共享模式

以上两图是对腾讯新零售模式的研究报告

关于这两种模式报告已经给出了比较清晰的介绍，此处就不再探讨。

三、新零售的现实应用

1、进化的商超：超级物种

物种代表着持续进化，展望着未来的创新生命力。” 超级物种是由永辉超市推出的采用“高端超市 生鲜餐饮 O2O”的混合零售业态，代表了传统超市的革新，被认为是零售业的革新尝试。永辉超市是中国大陆首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业之一，被国家七部委誉为中国“农改超”推广的典范，被百姓誉为“民生超市、百姓永辉”。永辉已发展成为以零售业为龙头，以现代物流为支撑，以现代农业和食品工业为两翼，以实业开发为基础的大型集团企业。

超级物种可以说是永辉超市主动的自我革新，利用自己的资源和经营经验在生鲜和餐饮领域进行的新尝试和新探索。精美华丽的装饰，自主和多样化的消费体验，个性化的服务，雄厚的技术基础以及完备供应链让超级物种成了新零售的成功案例，商超进化的标杆。

2、文娱的颠覆性享受：言几又

言几又是一家极富想象力和创造力，展现自我和个性的创意生活体验一体店，它有书，但它不只是书店；它有咖啡，但它不只是咖啡店；它有文创产品，但它不是只是创意市集；它有食品，但它不只是食品店；它有画，但它不只是画廊。言几又是融合了多元素的设计空间，汇聚了当下最具代表性的时尚品牌。2014年6月20日，全国第一家言几又门店——北京中关村创业大街店正式开业。

言几又用咖啡、图书、创意组成了一个在享受阅读乐趣的同时，交流创意、欣赏创意作品 以及消费体验结合在了一起，让生活方式变得更有文艺气息和时尚氛围，这是一种大胆的尝试，对文化娱乐拥抱新零售的一种大胆尝试。看起来言几又的内容很多很杂，但却很独特新奇，在追求精神品质越来越成为主流的今天，言几又给了我们很多可能。

四、新零售的发展趋势

1、消费者中心化：未来的新零售会更加注重对消费者重视，让消费者成为零售的中心，围绕消费者构建产业链，让消费者得到更多的体验和服务，同时获取更多价值及流量数据。

2、技术数据化：数据已经受到越来越多的目光聚焦，因此在新零售上，企业对数据的需求与重视都是不同以往的重要。人工智能，区块连，云计算，大数据，物联网等黑科技都会成为新零售发展的技术支撑和必要条件。

3、全渠道零售：未来的新零售会是线上线下全部打通，渠道成为竞相争抢的资源门槛的业态等。

总而言之，新零售的诞生为行业带来了场景革命，跨界和零售业态的融合虽然使新零售的边界变得模糊，但零售的本质仍未改变，无论是新消费升级、大数据赋能、人工智能技术的应用、以及场景革命，未来，最终都指向一个目标和追求：降低成本、提高效率、提升体验、服务消费者。

【本文部分文字、图片来源网络，若有侵权请联系删除。初次写作，经验及水平有限，请多多海涵，多多指教】

未来的时代是大数据的时代，互联网是基础设施，大数据是战略资源，云计算是核心竞争力。

阿里巴巴集团副总裁刘冰曾提到，“互联网+”有三个基础动力，第一个是云网电技术，第二个是数据资源，第三个是大规模的社会化协同。传统产业以云网单为代表的技术深度融合，才能让数据真正地流动起来，才能够通过数据运化和业务数据化，使数据产生新的商业价值，这样数据基本上变成了一个新的生产要素。同样对于需求方来说，别人从事的企业和单个公司是不能完全满足需求方的需要的，在这个时候让所有的社会劳动者参与进来形成大规模的社会化协同，就成为一个新的方向。云计算和大数据是一个硬币的正反两面，离开云计算谈大数据，或者离开大数据谈云计算都是毫无意义的，互联网解决的是人与人之间的连接，物联网解决的是万物互联，各种终端和APP提供的是流量入口，这三种提供了人类的基础设施。在“互联网+”环境下，这些基础设施是必不可少的。值得庆幸的是过去几年云计算、大数据技术在中国取得了突飞猛进的进步，互联网、物联网这些平台技术加速进入中国经济和人民生活的方方面面。随着各种智能终端和可穿戴设备的大规模使用，以及APP异军突起，已经初步形成了“互联网+”经济体的基础能力。

大数据在零售行业三大创新性应用

1、大数据有助于精确零售行业市场定位

企业想进入或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

2、大数据支撑零售行业收益管理

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息，这将会对制订准确的收益策略，盈得更高的收益起到推进作用。

3、大数据创新零售行业需求开发

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

大数据应用于营销主要体现在以下三方面　　

1、精确市场定位：通过商业智能分析企业销售经营数据，来对销售市场的环境有个全貌的数据了解。比如在某房地产业利用商业智能FineBI，分析一个或多个地区的人口分布，住房条件，交通情况，土地利用率等，来帮助帮助企业在后续开发中因地制宜地制定方案　　

2、创新挖掘客户需求:客户消费是盈利之根本，营销过程中要不断挖掘新用户，老用户要二次开发。我们可以通过商业智能数据分析，从客户的年龄，地域，收入水平，教育情况，消费方式，喜好等维度进行分析，将客户归类，潜在性地定位了用户需求，提高了销售的成功率。　　

3、优化产品与服务：前两种都是用于外部环境，通过数据分析，我们还可以分析出企业产品与服务所存在的问题，尤其是在互联网IT领域，这类数据的利用尤为明显。如优化网站结构，产品推送更新等等。

又一城网络科技有限公司，是一家以IT和大数据技术驱动零售业发展的高科技型企业。作为国内领先的全渠道零售服务商，致力于为商家、企业和区域提供一体化的零售服务。

凭借积极探索零售变化与商业变革，历经十多年的服务积累与经验沉淀，又一城根据零售商不同的行业和经营特点，输出多元化的零售服务，提供与之匹配的PMS全渠道零售技术，打通PC端、移动端、门店端的零售经营数据，为企业搭建数字化零售平台，实现线上线下深度融合。

本着服务零售的初心与责任，又一城率先践行，成功落地新零售样板工程，以此研究并输出品类管理、咨询培训、内容营销、门店工程等系列零售运营服务。同时，还构建了零售共享体系，提供商品、渠道、会员、第三方服务等商业资源共享，真正帮助零售商提升运营管理效率、降低供应链管理成本，共建高效的新零售模式，引领品牌变革。

2018年上半年零售行业主要呈现三大趋势:（1）线上线下融合加速落地。就表现形式而言，主要由基于消费体验重构的融合、供应链效率提升与渠道下沉以及消费场景延伸是线上线下融合的三类形式。（2）社交电商异军突起。模式上主要分为现有流量入口的商业价值挖掘和平台化运营两大类。（3）泛零售品类不断扩展。横向扩充与纵向延伸同步推进。此外，从消费端趋势来看，以代际变迁与消费升级为核心的基本趋势将长期持续存在。

零售终端的竞争，说到底是运营力的竞争。而作为终端经营管理者，通俗来说就是需要经营者正确的处理和使用各种信息。那么，信息从何而来?信息是建立在数据的基础上来的，在日常经营的过程中，每天都在产生大量的经营数据，可见，这是多么庞大的数据体系!

而终端管理者往往难以优化信息，分析﹑挖掘数据价值，而运营魔方就可以帮助企业解决终端的这些问题，并且为企业优化终端管理提出可行性高的商业建议，使企业经营决策建立在数据分析的基础上，更科学。下面，我们来看一家零售行业的数据分析案例，看它是如何通过数据分析，来进行企业的管理。

经营概况

收支总览

经营总览

门店分析

品牌分析

订单量趋势分析

销售日报—交易排名

销售日报—分类排名分析

总结信息化时代，企业想要在竞争中取胜，想要赢在终端，就需要优化终端管理，运营魔方能够整合企业数据，分析零售数据，提高数据的利用率，成功的实现从零散杂乱的数据到关键信息的提炼，为零售企业做出科学决策提供可靠地数据支持。

大数据在2017年是感到幸福的！在一个以消费者为中心的世界里，一种能够整体获取并利用客户数据来塑造产品、找出解决办法并改善购买体验的能力显得至关重要。消费者大数据分析的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。研究告诉我们，能够利用客户行为洞察力的那些公司，在销售增长上要比同伴高出85%，在毛利润上要高出25%。但是，延伸遗留系统、孤立的数据库以及发散性的自动操作都会对全数据分析造成阻碍。而企业除了打破数据孤岛之外，还得花时间梳理出关键的模型，才能发挥数据的价值。

不管一家公司成立的时间是长是短，实际上每一家公司都有珍贵的客户数据资源，这些资源能够被更好、更有效地利用起来。虽然每一个战略性倡议的基础依然适用——阐明一个顽强的、凝聚力强的数字策略；保证强有力的领导班子；保证正确的资源，并且优先推出一到两个高影响力的试验项目——公司无需等到他们“完美”的系统和科技全部到位。只要有这两个基本步骤，就能够打开机会的源泉。

利用客户数据来个性化外展服务，通过整合丰富的客户档案以及严格地追踪应答率，市场营销人员就能够精确地知道，在关键区段和微小区段里，什么频道上用哪种格式的哪些内容比较有可能产生最大的影响。十年之前，还没有工具能够做到这些。而现在有了。几乎所有的公司都可以从中受益。

华兴力拓创始合伙人华晓亮先生3月10日主题为“赋能新消费、新零售、新认知、新成长”的IBM华兴力拓新经济业务创新论坛举了一个关于数据驱动运营的案例，以下是他的原话：

一个真实的项目，深交所上市的某时尚女鞋品牌。这家企业有2000多家直营门店，一年的销售规模是20多亿，一年卖400多万双鞋，但是三年的时间只累积了80万的会员，这是我们进场前的客观事实。未来要做多渠道协同，需要什么样的思路？首先是对于客群的认知，企业经验性的认知跟真实的认知往往可能不一样。在我们最早的访谈中，其品牌主管认为主力消费人群是四五十岁的女性人群；我们通过对80多万会员去分析，发现事实上这是一个偏正态的分布，80后是其主力客群。既然线下有一波很年轻的人是主力人群，到底线上线下的人群是否是一拨人？这是其从高管到CEO都很关心的问题。我们将线上订单数据和线下的VIP会员及消费数据做了一个验证分析，可以看到交叉率非常低。如果这样的结论是真实的，那会让很多人如释重负，因为如果线上、线下是两拨不同的客群，那很多事情都好解决。但事实真的如此吗？我们接着去做了交叉验证，在热力图里我们可以看到，一线城市水滴是门店位置，热力代表的是线上的购物人群；我们将线上客户和线下门店的位置做完热力图后，发现其实是两者高度贴近，这意味着很多消费者之所以会到线上买，很可能是因为工作或生活的附近有该品牌的门店，大家有产品认知后才去买货，也就是说印证了“线下看货线上下单”。为了检验这个判断，我们又从SKU角度来验证，线上线下的SKU重合度是非常高的，线下有6000多个SKU, 其中有3700多款都是跟线上重合的。如果看爆款，线上线下的爆款重合度更高，这意味着机会成本有一个亿。因为鞋的线上毛利大约15%，线下毛利近一半，线上卖得多亏得更多。后面两张图给他们很大的震撼，过去没有人能够说清楚线上线下的交叉度是怎样的，但是现在能够看到是有挺大的问题，一方面是客户都有捡便宜的心理，另一方面是内部电商部门为了业绩想要多卖线下同款，管理层看到这个问题后，明确说能否做到多渠道协同？是否通过数据洞察来做多渠道协同增长？后来华兴力拓进一步对每个主要渠道，基于大数据进行洞察。举个例子来说，电商我们怎么入手？阿里全网占到了线上女鞋销售的90%，将阿里全网的市场趋势看清楚就足够了，所以我们聚焦在阿里。我们看天猫旗舰店在时尚女鞋的价格带分布，女鞋真正的爆款是300元以下，意味着主要是PU鞋。而类似像百丽和百丽的竞争对手都是真皮女鞋，不可能卖到300元以下。如果要走量，做爆款，对于这家品牌而言，是否要做PU鞋？第二点对于300元以上的鞋，不走量怎么去做?会找到一个特色人群，保持利润。结合这一块，给他一个清晰的认知，如何更好地定位线上的产品，从品类到SKU。我们做个举例，女孩都知道马丁靴很火，这个品牌的设计师认为马丁靴要遵循传统，是比较男性化气质的，而线上爆款是比较偏女性化的、经过改良的，比如说头是很多女性更喜欢的圆头。它的爆款逻辑是完全不一样的。包括我们说当年的雪地靴，因为Iphone6的的玫瑰金带火了雪地靴的粉色款等等。从SKU、品类、产品的爆款打造、定价等等，在进行综合的定位之后，这家公司线上和线下已经不再做线上和线下的同款，真正找到了线上线下的差异化思路。从去年来跟踪大数据方案落地之后11个月的销售业绩变化，销售均价提高了约5%，销量却提高了20%。比如如果对比另一家广州的真皮女鞋品牌，柯玛妮克，2015年它拿到IDG约 1亿元的投资，相较于投资之前价格下降销量反而下降更多。资本助推现在对很多企业固然很重要，但通过这个对比可以看到，如果对当前动态的市场没有清晰的认识并形成有效的经营策略，即使用资本去做叠加本质上依然没法带动业务成长。

那么，问题来了：

我们能够获得哪种类型的外部数据？想要创造出数据驱动的价值，我们需要和什么样的第三方合作？

我们需要有什么样的技能组合与能力？又能在哪里找到并发展它们？