2015年，IBM商业价值研究院牵头ECR中国，针对中国零售行业大数据应用于的现状展开了调研。数据为王的时代，如何利用大数据分析提升企业生产经营效率？IBM商业价值研究院公布《大数据助力中国零售业转型》报告为大家理解。 中国的零售行业，尤其是线下传统零售行业，大数据分析还正处于刚跟上的阶段。
多数企业正在展开大数据的探寻并展开涉及试点项目。仅有少数领先的零售企业开始利用大数据应付具体的业务挑战。
从的组织结构来看，零售企业大数据分析更好地集中在各个业务部门中，只有将近1/3的企业有独立国家的部门负责管理整体的大数据分析。在早已积极开展大数据分析的零售企业中，分析主要集中于在精准营销、顾客洞察、商品优化和供应链完备几个方面。 现阶段，零售企业回应最必须利用大数据提高客户洞察，积极开展精准营销和构建商品优化。
将企业最必须利用大数据提高的业务与早已实行的大数据项目展开对比找到，提高客户洞察是零售企业最必须更进一步利用大数据提高的领域。在调查中，74%的企业回应最必须利用大数据协助解决问题的业务问题是精确解读客户不道德和消费习惯，展开全面的顾客洞察。42%的企业回应必须在精准营销方面运用大数据，基于需求预测及顾客特点展开有针对性的营销，提升成交率和客单价。
37%的企业回应必须运用大数据协助解决问题商品优化问题，找到最畅销、供不应求款商品，提升销售一空亲率，减少过期损耗，同时优化商品人组与陈列。 原始的大数据生命周期还包括数据提供和统合、数据分析和根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展现出的自我评价结果一般。 在提供和统合数据阶段，只有36%的企业评价较好。
在数据分析和依据洞察采取行动阶段，评价较好的比例分别只有32%和24％。可见，企业对自身的大数据分析和利用满意度不低。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。
企业期望在分析手段方面更为深化和多样化，如用于预测性、规定性和理解性分析方法。 零售企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展设想可以分成三个层面： 第一个层面是反对大数据运营，零售企业可以通过对价值链上多方数据的分析挖出，提升供应链、物流等方面的运营效率，并利用大数据分析的结果反对领导层决策。
第二个层面是构成大数据产品，即构成独立国家的大数据产品，使用免费、出售或合作方式获取给内外部客户。 第三个层面是建构大数据平台，即部分向平台型企业转型的零售商将利用大数据搭起企业生态平台，为平台上的企业服务，增进联合的兴旺。 我们指出大数据主要通过以下三个方面协助零售企业提高自我，建构价值。还包括： 1.打造出智慧的购物体验 2.建构智慧的商品管理和供应链网络 3.以及构建智慧的运营 具体来说，零售企业大数据分析应用于可以概括为如下几个方面：1、在智慧的客户体验领域的全方位的顾客洞察、提高客户服务、基于方位的营销和服务、以及精准营销； 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/以防偷窃管理。
零售企业早已充份意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义，他们必须从这三个方面规划战略和实行步骤，将大数据分析作为向未来转型升级的核心驱动力。
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