大資料改變零售業 電商加緊佈局產業發展

2013年國社會消費品零售總額的增長速度喂13%，雖然保持了增長的態勢，但整體增長速度趨於放緩。 而相對於整個網上零售來看的 話，增長50%，雖然相較于過去幾年，網上零售速度已經放緩了，但是還是高於整體的社會消費品零售的增長速度。 另一組資料，我們可以看到2014年上個季 度的時候，網上零售占社會零售總額的超過10%創歷史新高，在這樣一個大的背景下，傳統實體的零售是受到很大的衝擊。

零售業大資料應用應運而生

首先從產業發展的需求來看，大資料可以説明零售企業來洞察消費需求，零售企業在面臨市場的變化，消費需求變化這樣一個大的背景下，需 要根據消費者需求的變化來調整我的戰略。 而這個時候就需要大資料技術來做支撐，在充分瞭解消費者需求的前提下，企業要重新定義自己的價值，這個時候也需要 大資料來做支撐。 第三個我們看到目前線上線下趨同這樣一個趨勢已經非常明顯了，線上企業通過電商平臺或者移動平臺來發展線上的業務，線上電商企業來開展線 下的業務，全管道零售這種模式離不開大資料的支撐。 從產業創新模式來看，一個是C2B，會把原來以賣方為主的模式轉移到以買方為主，而由使用者的購買來驅動 企業的生產，在這個過程中需要三個支撐體系。 一個是需要非常個人化的行銷，第二個需要非常柔性化的生產，第三個需要社會化的供應鏈。 而這三個支撐體系對大 資料的要求和大資料的處理提出了更高的要求，這都離不開大資料的一個支撐。

第二個是一個O2O的例子，線上線下融合發展這是未來一個趨勢，而在O2O過程中不可避免會產生大量的資料，怎麼利用這些資料更精確 的為消費者提供服務，讓消費者快速的精准的找到自己想要的商品， 以及如何説明消費者購買到品質有保證的商品，這些背後都需要有大資料支撐。 這是整個零售業 大資料發展的一個契機。

具體來看，目前越來越多的企業已經把大資料上升到戰略資產這樣一個位置，從中國大資料超市整體規模來看，今年我們預計整體增長的速度 應該會超過30%，預計到2016年，整個市場規模會突破100億人民幣這樣一個規模。 從整個零售企業資料的應用來看，應用率還不到5%，零售業大資料蘊 藏潛力是無限的。 中國零售大資料目前整體還屬於市場啟動的一個前期，零售大資料是從2011年在中國開始出現的，馬上就受到市場很大的關注。 這裡我們可以 看到像阿裡巴巴在2011年底的時候推出了淘寶指數，説明買家賣家協力廠商使用者群體分析自己的產品走向，或者搜索的一些熱點，或者一些銷售資料的趨勢等等。 這個是在2011年底的時候出現的，而中國大資料目前我們判斷是屬於市場的啟動前期。 為什麼?雖然說已經有很多應用出現，但是主要是在企業內部，進行企業 內部資源優化配置這樣一個過程當中，或者說資本市場雖然很關注，但是以大資料為核心競爭力來進行上市的企業還沒有出現，所以我們判斷未來三到五年，中國零 售業大資料發展情況還是會從探索期慢慢步入到快速發展這樣一個階段，但是時間還需要三到五年。

接下來我們看一下整個零售業大資料的類型，按照企業的界限，我們可以把零售業大資料分成內部資料和外部資料這兩種類型。 而從線上企業 和線下企業看，在企業發展資訊化的初期，其實這個資料的量級，應該是從兆B到TB的級別，類型主要包括交易資料，比如運營資料，比如供應鏈的資料，比如用 戶的資料，這是零售企業資料主要的類型。 而進入大資料時代以後，零售企業資料的類型從企業的內部擴展到企業的外部，而這個量級也從TB發展到ZB這樣一個 量級。 資料的類型也從剛才提到的一些使用者資料、運營資料、交易資料，目前已經發展到了外部一些交互的資料，直到我們的大資料，是這樣一個走向。 而現在我們 來看線上企業和線下企業，從這邊這個圖可以看到，比如像店鋪或者管道這樣一些資料，是具有線下這些屬性的，是屬於線下範疇。 而像流量、轉化率等等這些，是 線上零售所特有的資料屬性。 這是整個零售業大資料的類型。

中國零售業大資料發展趨勢

第一點是交叉串聯，中國零售企業線上線下協同發展或者融合發展是未來一個趨勢。 怎麼樣利用大資料來實現線上線下企業交叉串聯分析，這是大資料未來需要研究的一個方向。

第二個是價值衍生，可以理解成怎麼樣實現大資料充分的應用，有兩個方向，一個是線上企業，線上企業的方向是把自己整個平臺發展成一個 資料產品，比如阿裡巴巴首先他自己是一個平臺，同時他具有自己的技術研發，衍生出來成為一個資料產品， 這個產品既包括平臺資料產品，也包括後來跨界的金融 相關的一些產品。 線下企業的做法，如果有多年積累的這些傳統的零售企業，做法是我可以開放我的資料資源，比如國美就開放他們的供應鏈資料，通過與戰略合作 夥伴的資料共用，讓資料價值發揮到最大。

第三個是決策使能，可以理解成利用大資料，説明更好的做決策。 通過資料分析，我們可以得出決策的一個結果，通常來講，大資料分析出來 的決策結果會出乎我們的意料。 但是這塊資料分析的結果是不以決策者還是領導為轉移的，通過資料分析得出這些結論之後，我們再服務于定性商業質感的一些分 析，綜合作出我們的決策。
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