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  来源：IBM商业价值研究院 原标题：数据为王的时代 智慧零售的大数据趋势

  数据为王的时代，如何利用大数据分析提升公司生产经营效率？IBM商业价值研究院发布《大数据助力中国零售业转型》报告为大家解读。

  零售行业随着数据采集与存储技术的进步也逐步形成了零售业大数据。通过对这些数据进行挖掘分析，能够给零售企业带来巨大的商业价值以及服务创新，诸如能够更好地了解和洞察消费者，从而实现化营销，或者变革供应链模式，实现货品精细化管理等。

  2015年，IBM商业价值研究院联合ECR中国，针对中国零售行业大数据应用的现状进行了调研。数据为王的时代，如何利用大数据分析提高公司制作经营效率？IBM商业价值研究院发布《大数据助力中国零售业转型》报告为大家解读。

  中国的零售行业，特别是线下传统零售行业，大数据分析还处于刚刚起步的阶段。多数企业正在进行大数据的探索并进行有关试点项目。仅有少数的零售公司开始利用大数据应对明确的业务挑战。从组织架构来看，零售企业大数据分析更多地分散在各个业务部门中，只有不到1/3的企业有独立的部门负责整体的大数据分析。在已经开展大数据分析的零售企业中，分析大多分布在在营销、顾客洞察、商品优化和供应链完善几个方面。

  现阶段，零售企业表示需要利用大数据提升客户洞察，开展营销和实现商品优化。将企业要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目作对比发现，提升客户洞察是零售企业要进一步利用大数据提升的领域。在调查中，74%的企业表示需要利用大数据帮助解决的业务问题是准确理解客户行为和消费习惯，做全面的顾客洞察。42%的企业表示需要在营销方面运用大数据，基于需求预测及顾客特点进行有明确的目的性的营销，提高成交率和客单价。37%的企业表示需要运用大数据帮助解决商品优化问题，找出、滞销款商品，提高率，降低过期损耗，同时优化商品组合与陈列。

  完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、数据分析和依据数据洞察采取行动三个阶段。零售企业对大数据分析整体表现的自我评价结果一般。

  在“获取和整合数据”阶段，只有36%的企业评价良好。在“数据分析”和“依据洞察采取行动”阶段，评价良好的比例分别只有32%和24％。可见，企业对自身的大数据分析和利用满意度不高。即使在数据分析意识较强的企业中，对数据的利用也仍集中于初级阶段。

  企业希望在分析手段方面更加深化和多样化，如使用预测性、规定性和认知性分析方法。

  个层面是支持大数据运营，零售公司能够通过对价值链上多方数据的分析挖掘，提高供应链、物流等方面的运营效率，并利用大数据分析的结果支持领导层决策。

  第二个层面是形成大数据产品，即形成独立的大数据产品，采用免费、出售或合作方式提供给内外部客户。

  第三个层面是构建大数据平台，即部分向平台型企业转型的零售商将利用大数据搭建企业生态平台，为平台上的客户服务，促进共同的繁荣。

  我们认为大数据主要是通过以下三个方面帮助零售企业提升自我，创造价值。包括：

  具体来说，零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个维度：1、在智慧的客户体验领域的的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及营销；

  2、在智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化；3、在智慧的运营领域的财务管理、劳动力管理和防损/防偷盗管理。零售企业已经充分意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义，他们要从这三个方面规划战略和实施步骤，将大数据分析作为向未来转变发展方式与经济转型的核心驱动力。

  根据华为的计划，除了长安汽车外，新公司将对现有战略合作伙伴车企及有战略价值的车企等投资者逐步开放股权，成为股权多元化的公司。

  《大数据产品评估规范》(T/SDBDA 53—2024)团体标准自2024年1月17日实施。

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