大数据时代下新零售产业分析与研究
新零售趋势研究研究新零售对各个行业的影响和趋势
新零售趋势研究研究新零售对各个行业的影响和趋势新零售趋势研究随着科技的迅速发展和消费行为的改变，新零售已经成为了当今商业界的热门话题。
新零售是指通过互联网、移动支付、大数据分析等现代科技手段将线上线下相结合，提供更便捷、高效、个性化的零售体验。
本文将对新零售在各个行业中对市场格局和发展趋势产生的影响进行研究。
一、新零售对传统零售行业的影响1. 零售商店传统零售商店面临着新兴电商平台的竞争，越来越多的消费者选择线上购物。
为了应对这一挑战，零售商店逐渐将线上线下进行整合，提供网上订购、线下自提、线下购物、线上支付等多种购物方式。
通过引入虚拟现实、智能导购等技术手段，提升消费者购物体验，增强竞争优势。
2. 餐饮业新零售对餐饮业同样产生了深远影响。
许多餐厅提供外卖服务，并与外卖平台合作，通过线上订购、线下配送的方式满足消费者的需求。
此外，一些餐厅利用移动支付和智能点餐系统，提高了服务效率和消费者满意度。
同时，通过大数据分析，餐饮业也能更好地洞察消费者的口味喜好，提供更加个性化的菜单。
3. 服装行业对于传统的实体服装门店而言，线上线下渠道的整合已经成为了提升竞争力的重要方式。
消费者可以在网上选择心仪的服装款式和尺码，然后在线下试穿和购买。
此外，一些拥有线上平台的服装品牌能够通过大数据分析消费者的购买行为和喜好，进行精准营销和个性化推荐。
二、新零售行业的趋势1. 移动支付移动支付作为新零售的关键技术之一，正在逐渐取代传统的现金支付和刷卡支付方式。
消费者可以通过移动支付应用完成购物支付，无需携带实体钱包和银行卡。
移动支付的便捷性和安全性吸引了越来越多的消费者使用，同时也推动了新零售的快速发展。
2. 大数据分析大数据分析技术能够帮助企业深入了解消费者的需求和购买行为，为企业提供精准的市场推广和个性化的产品推荐。
通过分析海量的用户数据，企业能够洞察市场趋势，优化供应链管理，提升运营效率，实现更好的商业价值。
3. 虚拟现实和增强现实虚拟现实和增强现实技术的应用为新零售带来了全新的体验方式。
新零售行业研究分析
新零售⾏业研究分析新零售⾏业研究分析1新零售的概念新零售是在传统零售基础上构建⼀套以消费者思维为战略原点，以产品为核⼼，以信息化为管理⼿段，以现代仓储物流系统为⽀撑，极其充满张⼒的商业模式，最终体现的是效率的提⾼。
新零售体现的是商流、物流、信息流、资⾦流、服务流、数据流的⾼效统⼀。
我们认为近⼏年成功的“新零售”公司以产品品质为导向，砍掉不必要的中间环节，给消费者做出的极致性价⽐产品，并且打造“场景化”消费体验，丰富品牌内涵，是新零售的代表。
新零售主要解决了⽤户以下痛点：很难买到真正好的产品，且性价⽐低。
旧的零售渠道，⽆论是超市、百货，还是天猫、京东，都以零售企业本⾝的盈利为导向，哪些品牌愿意给更⾼的⼊场费、更⾼的扣点、做更多的⼴告、与更多的促销，哪些品牌就更容易进⼊这些渠道。
这些零售渠道并不是以产品品质为导向，所以消费者很难购买到真正好的产品，并且由于⾼额的渠道费⽤，这些零售店销售的产品加价倍率都较⾼，不但质不优，价也不廉。
⽽新零售公司通过产品设计、研发的颠覆，再找到最优秀的⽣产企业，砍掉中间所有的流通和营销环节，以极低的加价倍率销售给消费者，真正做到了质优价廉。
很难挑选出合适的产品。
以天猫为例，消费者购买产品时往往是搜索关键字，但会显⽰出海量商品，⼤部分⼈会选择按销量排名，但是现在天猫商家刷单已是公开的秘密，消费者很难挑选到真正好的产品，在传统线下零售渠道，也存在此问题。
新零售公司采⽤爆款单品策略，相当于已经帮消费者做了⼀次选择，避免了消费者的“选择恐惧症”。
试错成本⾼。
以空⽓净化器为例，前⼏年空⽓净化器的价格往往在3000以上，对于很多消费者来说，试⽤成本⽐较⾼，往往不买。
⽽⼩⽶空⽓净化器699元，⼤幅降低试错门槛，使⼩⽶空⽓净化器在短短2年时间成为国内销量第⼀。
很多品类没有设计特⾊，对现有品牌厌烦。
以插线板为例，⾏业已经发展较为成熟，产品⼀成不变。
新零售公司擅长产品创新，例如⼩⽶插线板⼀推出，以⼩薄简约的风格、3个USB接⼝满⾜⼿机充电需求，快速成为爆款。
数字化转型对零售业的影响研究报告
数字化转型对零售业的影响研究报告1.引言随着技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数字化转型已成为零售业不可忽视的重要趋势之一。
数字化转型不仅改变了零售业的商业模式与运营方式，同时也给消费者带来了全新的购物体验。
本文旨在深入探讨数字化转型对零售业的影响，并分析其对零售商和消费者的重要意义。
2.数字化转型的定义与趋势数字化转型是指利用信息技术和大数据分析手段，对传统零售业进行全面升级和优化，以提高企业的经营效率和市场竞争力。
数字化转型包括但不限于在线销售渠道、电子支付、智能物流、人工智能客服等多项技术的运用。
随着消费者对个性化、便利性以及购物体验的追求，数字化转型已成为零售业的必然趋势。
近年来，许多零售企业纷纷加速数字化转型步伐，以满足市场需求并保持竞争力。
3.数字化转型对零售商的影响3.1 提升运营效率数字化转型可通过优化供应链和物流系统，提升零售商的运营效率。
通过实时数据分析和智能预测，零售商能够更好地掌握销售情况、库存流动及市场需求，使得商品进货和配送更加科学、精准。
3.2 拓宽销售渠道数字化转型使得零售商可以通过在线平台开展全新的销售渠道，如电子商务网站、移动应用等。
这种转变不仅能够吸引更多的消费者，还可以减少线下店铺的租金和人员开支，从而降低经营成本。
3.3 提供个性化服务数字化转型使得零售商能够通过大数据分析，更好地了解消费者的偏好和需求，进而提供个性化的产品和服务。
通过个性化推荐和定制化设计，零售商能够增强与消费者的互动性，增加顾客黏性和复购率。
4.数字化转型对消费者的影响4.1 购物体验的升级数字化转型为消费者提供了更加便利、高效的购物体验。
在线购物平台和移动应用不仅为消费者提供了24小时不间断的购物服务，还能够通过智能算法推荐商品，减少了搜索和选择的时间成本。
4.2 个性化需求的满足数字化转型使得消费者能够享受到更多个性化的产品和服务。
通过数据分析和智能技术，消费者不再需要通过大规模的市场调研来获取心仪的商品，零售商的个性化推荐能够准确满足消费者的需求，提升消费者的购买满意度。
大数据分析在零售行业的价值和应用
大数据分析在零售行业的价值和应用在当今信息化的时代，大数据分析不仅在科学研究、金融领域等方面发挥重要作用，也在零售行业中扮演着举足轻重的角色。
本文将探讨大数据分析在零售行业中的价值和应用，并说明其对零售行业发展的影响。
一、大数据分析的概念和特点大数据分析是指利用先进的计算机算法和技术，对大规模的、多样性的、复杂性的数据进行收集、存储、处理和分析的过程。
其特点主要体现在以下几个方面：1.数据量大：大数据分析需要处理海量的数据，这些数据包括交易记录、客户信息、产品信息等。
2.数据来源多样：数据来源多样化，包括传感器、社交媒体、移动设备等多个渠道。
3.数据类型多样：数据类型涵盖结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频等。
4.处理速度快：大数据分析需要实时处理数据，以快速获取和分析信息。
5.价值发现高：通过对大数据进行深度挖掘和分析，可以找到隐藏在数据中的有价值信息。
二、大数据分析在零售行业的价值大数据分析在零售行业中具有丰富的价值，主要体现在以下几个方面：1.市场营销决策：通过对大数据的分析，零售企业可以了解到顾客的购买习惯、偏好和行为特征，从而精准定位目标客户，制定有效的市场营销策略。
2.库存管理优化：通过大数据分析，零售企业可以实时掌握商品的销售情况和库存量，预测未来的需求趋势，提前进行补货和调度，减少库存和仓储成本。
3.价格策略优化：通过对大数据的分析，零售企业可以了解到竞争对手的产品定价情况和市场需求变化，从而制定合理的价格策略，提高销售收益。
4.顾客体验提升：通过大数据分析，零售企业可以实时了解顾客的反馈意见和购物体验，优化产品和服务，提升顾客的满意度和忠诚度。
5.风险预测和管理：大数据分析可以帮助零售企业发现异常交易、欺诈行为等风险因素，提前采取相应的预防和管理措施，降低经营风险。
三、大数据分析在零售行业的应用大数据分析已经在零售行业得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：1.用户画像分析：通过对用户的个人信息、购买记录、社交媒体行为等数据进行分析，建立用户画像，精准推送相关产品和服务，提高用户体验和购买转化率。
大数据技术在新零售中的应用
大数据技术在新零售中的应用随着数字化时代的到来，零售行业也进入了新时代。
新零售是指融合了线上和线下多种渠道及各种数据技术的全渠道零售模式，是以数据为驱动的零售新模式。
其中，大数据技术的应用是新零售发展的重要支撑。
本文将重点阐述大数据技术在新零售中的应用。
一、大数据在新零售业务中的应用1. 用人工智能技术进行商品推荐在新零售的业务中，更加个性化的商品推荐已经成为了非常重要的一个环节。
在此过程中，使用大数据分析技术以及人工智能算法的帮助，在互联网和线下门店同步展示的情况下，将消费者的购买路径、兴趣偏好和历史购买数据等信息整合起来，并对这些信息进行分析和建模，从而进行精准的商品定位和个性化的商品推荐。
通过这种方式，企业在满足消费者需求的同时，也可以获得更加良好的商业效益。
2. 通过数据分析和挖掘实现供应链升级在新零售业务中，供应链的改进和优化一直是一个非常重要的议题。
通过应用大数据技术分析供应链中的数据，可以实现供应链升级，优化供应链的布局和合理的调整，发送正确的材料至可靠手段的位置，防止一些错误，节约资源，以及提高库存周转率。
3. 联动多渠道让新零售更加完善数据分析与大数据技术的辅助，可以让企业更好地把握不同渠道的顾客数据，获得更加灵活的渠道选择。
例如通过这些技术，可以对线下商店的活动当中进行会员消费推荐，根据用户的偏好和消费历史等因素，在线上进行推广，以取得更好的销售成果。
二、大数据技术对于新零售的发展的影响1. 更快的数据响应速度在新兴零售领域，快速响应数据越来越重要。
通过大数据技术的应用，企业可以更加快速得获取到市场数据，并通过数据分析得到趋势变化，从而更快地进行区域布局和产品调整等变动。
2. 提高了新零售的效率在数字化时代的背景下，数据技术对于企业的效率起到了非常重要的作用。
通过对数据的收集和分析，企业可以更好地识别市场需求的变化，进而能够更加精准地进行商品定位和推广。
这样可以使企业的效率得到提升，同时也能够降低成本和风险。
互联网时代下新零售模式研究以瑞幸咖啡为例
互联网时代下新零售模式研究以瑞幸咖啡为例一、本文概述随着互联网的飞速发展和普及，人们的消费行为和购物习惯正在发生深刻的变化。
在这种背景下，新零售模式应运而生，成为了推动商业变革的重要力量。
新零售模式通过互联网、大数据等技术的应用，实现了线上线下的深度融合，为消费者提供了更加便捷、个性化的购物体验。
本文旨在深入研究互联网时代下的新零售模式，并以瑞幸咖啡为例进行具体分析。
瑞幸咖啡作为中国新兴的咖啡连锁品牌，凭借其独特的商业模式和创新策略，在短时间内实现了快速扩张和市场份额的快速增长。
本文将分析瑞幸咖啡在新零售模式下的运营策略、技术创新、市场布局等方面的特点和优势，探讨其成功的内在逻辑和启示意义。
通过对瑞幸咖啡案例的研究，本文希望能够为其他企业在新零售模式的探索和实践中提供一些有益的借鉴和参考。
也希望通过对新零售模式的深入剖析，能够为相关领域的学术研究和实践应用提供一些新的思路和方向。
二、新零售模式理论框架新零售模式，作为一种在互联网时代背景下诞生的新型商业模式，是对传统零售模式的深度改造和升级。
其核心在于利用互联网技术和大数据分析，实现线上线下融合，提升消费者体验，优化供应链效率，从而创造出更高的商业价值。
新零售模式的理论框架主要包括以下几个方面：消费者体验为中心：新零售模式强调以消费者为中心，通过技术手段不断提升消费者的购物体验。
这包括提供便捷的购物方式、个性化的商品推荐、舒适的购物环境等。
在瑞幸咖啡的例子中，其通过APP下单、自助取餐、积分兑换等方式，提升了消费者的便利性和互动性。
线上线下融合：新零售模式打破了传统零售线上线下相互独立的局面，实现了二者的深度融合。
线上平台可以提供无限的商品展示空间，线下实体店则能提供真实的商品触感和购物体验。
瑞幸咖啡通过线下门店和线上APP的结合，既满足了消费者的即时消费需求，又通过线上平台积累了大量的用户数据。
数据分析驱动：新零售模式依赖于大数据分析和人工智能技术，通过对消费者行为、市场趋势等数据的挖掘和分析，实现精准营销和优化决策。
阿里研究院新零售研究报告
阿里研究院新零售研究报告在当今数字化飞速发展的时代，零售行业正经历着前所未有的变革。
阿里研究院对新零售这一热门话题展开了深入研究，旨在揭示其背后的趋势、挑战与机遇。
新零售的概念并非凭空产生，而是随着消费需求的升级和技术的进步应运而生。
传统零售模式在满足消费者日益个性化、多元化需求方面逐渐显得力不从心，而新零售则以消费者体验为核心，借助大数据、人工智能等先进技术，实现线上线下的深度融合。
从消费者角度来看，他们对于购物的期望不再仅仅是购买商品，更注重购物过程中的便捷性、个性化服务以及情感体验。
例如，通过线上平台可以随时随地浏览商品、比较价格和查看评价；而线下门店则提供了亲身感受商品品质、享受即时服务的机会。
新零售通过将线上线下的优势相结合，为消费者打造了全渠道的购物环境，无论是在家中还是在实体店，都能获得一致且优质的购物体验。
技术的驱动是新零售发展的关键因素。
大数据分析使商家能够更精准地了解消费者的喜好和需求，从而实现精准营销和个性化推荐。
例如，根据消费者的浏览历史和购买记录，为其推荐符合其兴趣的商品。
人工智能在客服、库存管理等方面也发挥着重要作用，提高了运营效率和服务质量。
在供应链方面，新零售推动了供应链的数字化和智能化改造。
通过实时数据共享，企业能够更准确地预测市场需求，优化库存管理，减少库存积压和缺货现象的发生。
同时，物流配送的效率也得到了显著提升，实现了快速、准确的送货上门服务。
然而，新零售的发展并非一帆风顺，也面临着一些挑战。
首先，线上线下的融合并非简单的相加，涉及到业务流程的重构、组织架构的调整以及利益分配的问题，需要企业具备强大的整合能力和变革管理能力。
其次，数据安全和隐私保护成为了重要的关注点。
随着大量消费者数据的收集和分析，如何确保数据的合法使用和保护消费者隐私成为了亟待解决的问题。
此外，传统零售企业在向新零售转型过程中，可能面临技术人才短缺、资金投入不足等困难。
为了应对这些挑战，企业需要制定清晰的战略规划，加强内部的协同合作，加大对技术研发和人才培养的投入。
大数据在零售行业的应用与优化策略研究报告
大数据在零售行业的应用与优化策略研究报告在当今数字化的时代，大数据已成为零售行业中不可或缺的一部分。
它为零售商提供了深入了解消费者行为、优化运营流程以及提升竞争力的有力工具。
本报告将详细探讨大数据在零售行业的应用，并提出相应的优化策略。
一、大数据在零售行业的应用1、精准营销通过收集和分析消费者的购买历史、浏览行为、兴趣爱好等数据，零售商能够实现精准营销。
例如，根据消费者的购买偏好向其推送个性化的产品推荐和促销活动，提高营销活动的针对性和转化率。
此外，利用大数据还可以对不同客户群体进行细分，制定差异化的营销策略，满足不同客户的需求。
2、库存管理大数据能够帮助零售商更准确地预测市场需求，从而优化库存管理。
通过分析历史销售数据、季节因素、市场趋势等，零售商可以合理安排采购计划，避免库存积压或缺货的情况发生。
实时的库存监控系统还能让企业及时了解库存水平，及时调整库存策略，提高资金周转率。
3、商品定价利用大数据分析竞争对手的价格、消费者对价格的敏感度以及成本等因素，零售商可以制定更合理的商品定价策略。
动态定价模型能够根据市场变化和消费者需求实时调整价格，实现利润最大化。
同时，合理的定价策略还能提高商品的竞争力，吸引更多消费者购买。
4、店铺选址与布局大数据可以为零售商在店铺选址和布局方面提供决策支持。
通过分析人口密度、消费水平、竞争对手分布等数据，选择最有利的店铺位置。
在店铺内部布局方面，根据消费者的行走路线和购物习惯，合理安排商品陈列，提高顾客的购物体验和购买欲望。
5、供应链优化大数据能够改善零售企业的供应链管理。
从供应商的选择、采购订单的下达、物流运输到库存管理，大数据的应用可以实现整个供应链的可视化和优化。
通过实时监控供应链中的数据，企业可以及时发现问题并采取措施解决，提高供应链的效率和可靠性。
二、大数据在零售行业应用中面临的挑战1、数据质量和准确性数据的质量和准确性是大数据应用的关键。
然而，在实际操作中，数据可能存在缺失、错误或不一致的情况。
浅谈新零售模式的现状特点及发展趋势
浅谈新零售模式的现状特点及发展趋势一、概述随着科技的飞速发展和消费者需求的不断升级，新零售模式在全球范围内崭露头角，成为当下商业领域的重要议题。
以互联网技术为基础，深度融合线上线下商业要素，旨在创造更为高效、便捷、个性化的购物体验。
新零售模式的现状特点及发展趋势表现为数字化、智能化、场景化及社区化等多元化趋势的融合。
本文将围绕新零售模式的现状特点进行概述，并探讨其未来发展趋势。
通过深入分析新零售模式的演变和现状，展望其未来的发展前景，以期为企业和消费者提供有价值的参考。
1. 介绍新零售模式的背景随着互联网科技的迅速发展和普及，消费者购物习惯发生了深刻变革。
在这样的时代背景下，新零售模式应运而生，并逐渐崭露头角。
新零售模式的出现，代表着传统零售业与现代科技深度融合的一个新阶段。
它不仅仅是销售渠道的革新，更是对整个零售产业链条的深度重塑。
新零售模式的背景离不开电子商务的繁荣和移动互联网的普及。
随着消费者对于购物体验的需求日益提升，传统的零售模式已经难以满足消费者的多元化需求。
与此大数据、云计算、人工智能等先进技术的快速发展，为零售行业提供了巨大的创新空间。
在这样的时代背景下，新零售模式应运而生，旨在通过线上线下融合，提供更加便捷、个性化的消费体验。
新零售模式的出现，也是零售行业竞争激烈化的产物。
随着市场竞争的加剧，传统零售业面临着巨大的压力。
为了寻求突破，传统零售商开始寻求与电子商务、物流业等行业的深度融合，新零售模式便是在这样的背景下诞生。
旨在通过整合线上线下资源，优化供应链，提高运营效率，以满足消费者日益增长的需求。
新零售模式的出现和发展，是科技进步、消费者需求变革和市场竞争激烈化的共同结果。
它代表着零售业发展的新方向，也是未来零售行业发展的重要趋势。
2. 阐述新零售模式的重要性新零售模式的重要性在当今的商业环境中日益凸显。
随着消费者需求的不断升级和市场竞争的加剧，新零售模式成为了推动商业转型的关键力量。
大数据技术在新零售行业中的应用
大数据技术在新零售行业中的应用随着互联网的发展，新零售行业迅猛崛起。
新零售最明显的特征便是数字化和数据化，致力于用科技改革传统零售业的模式，提高消费者购物体验，激发消费活力。
而其中最为重要的便是大数据技术的应用。
一、大数据技术在新零售行业中的作用1、优化商品管理新零售时代，企业和商家面对更广泛和复杂的消费者需求和竞争环境，必须利用大数据技术更准确地掌握市场动态和消费者需求，促进商品销售，提高供应链效率。
具体来说，商家可以通过大数据分析，了解商品的热销和滞销程度，且可以随时进行商品库存分析及成本控制，从而更好地拓展渠道、提升产品新品开发和投放的效率。
2、打造个性化营销大数据技术可以为新零售行业提供更多细致和个性化的服务。
通过对消费者数据的分析，可以了解消费者的兴趣、行为等基本情况，进而为消费者量身定制符合他们需求的产品推荐和服务。
而随着人工智能技术的发展，商家还可以通过大数据系统进行更智慧的宣传，包括根据不同客户的饮食偏好、购买预算、购物习惯等信息进行个性化商品推荐，提高客户满意度。
3、优化服务与体验在新零售行业，无论是线上还是线下，企业和商家都面临着消费者更高的服务期望，提高服务体验成为了必要的手段。
通过采集和分析大数据，商家可以更加精准地了解消费者购物习惯和偏好等方面特征，进而提高其购物体验。
例如，虚拟试衣镜、AR等等新兴技术的引入，可以帮助客户更快地找到适合自己的衣服、化妆品等，提高购买成功率和购买体验。
4、提高供应链效率在新零售业务中，供应链的风险和复杂性大大增加，相应的，也需要通过新型技术手段提升供应链的效率和运营性能。
通过运用大数据技术，企业和商家可以进行精细的供应链管理。
对于进销存等重要运营环节，通过实时数据提醒及时平衡库存、避免滞销常见问题。
二、中小企业如何应用大数据技术在大数据时代，中小企业都可以通过良好的大数据应用来获得业务增加的机会。
中小企业如何应用大数据技术来优化业务。
1、确定数据分析的目标中小企业需要有较明确的数据分析目标，以数据驱动业务决策。
零售行业的大数据分析与应用
零售行业的大数据分析与应用随着现代科技的快速发展，我们所处的社会也变得越来越数字化、信息化。
而零售行业作为商业领域中最为直接的与消费者交互的一环，更是深刻地感受到了数码化时代的浪潮。
无论是线上还是线下，都涌现出了大量的商业运营平台，而如何在这样的环境下，利用好大数据的分析和应用，成为了零售商所需要解决的一个重要问题。
什么是大数据？大数据，顾名思义，就是数据量巨大。
而伴随着信息时代的到来，数据量的规模在不断增长，将普通用户产生的数据、移动社交网络产生的数据、物联网产生的数据等等融为一体，形成了海量的、复杂的数据集群，即我们所说的大数据。
为什么要进行大数据分析？数据不是目的，而是手段。
大数据分析技术的应用目的在于对非常复杂的、海量数据集合进行关系的抽取、提炼，从而提高决策的准确性、分析的深度，以达到更加高效、快速的决策和运营目标。
如果我们只依靠人工的判断和分析，那么这种可能性会变得十分低下。
而大数据分析则可以帮助大家从海量数据中提炼出一些有效的信息，而这些信息往往是以前我们没想到过、无法想象出的。
零售行业大数据分析的背景随着电商的兴起，线上和线下的消费习惯也开始发生了巨大的变化，而线上消费模式更是在隐藏着大量潜在信息。
因此，如何把握顾客的购物习惯、需求以及倾向性，成为了零售商今后必须直面和应对的挑战。
而零售行业本身又是一个涉及到整合和管理数据的行业。
如何快速了解并处理大量数据，从而洞察消费者需求并制定相应的营销策略，以及对商品的生产和供应链管理等方面都起到了至关重要的作用。
零售行业大数据分析的应用从商品库存、卖场布局到可持续发展，大数据分析在零售行业中的应用十分广泛，具体如下：1. 优化商品管理和绩效管理, 提升销售额零售商在商品上面的投入有很多精力。
如果你的投入只是停留在分析单个产品，而不考虑其他变量，那么你是很可能会错过实际的机遇的。
利用大数据分析，我们可以全面提升商品管理的水平，从而增加盈利。
大数据技术在新零售时代中的应用和运用
大数据技术在新零售时代中的应用和运用随着科技的不断发展，大数据技术已经逐渐成为了当下各行各业的热门话题。
在这些行业中，新零售无疑是其中最具代表性的一个。
新零售以其强大的数据技术为支撑，正在引领着整个零售业的变革。
今天，我们就来探讨一下大数据技术在新零售时代中的应用和运用。
一、大数据技术在新零售中的意义在单纯对比传统零售和新零售时，大数据技术的作用就显得尤为重要了。
传统零售所拥有的信息来自于过去的历史数据，而新零售则是以实时数据为基础，几乎是立刻就可以把商品的数据信息进行分析和营销。
这样，商户可以拥有一个更为精准的数据系统，从而能够洞悉用户行为的基础，更好地为用户提供服务，以及优化营销策略。
为什么新零售需要大数据技术？因为新零售的商家拥有了与顾客个人的对话机会，而大数据技术正是可以从对话的数据中获得信息，并使用这些信息来实时定位和响应客户的需求。
二、新零售中大数据应用的框架新零售中大数据应用的框架由以下三部分构成：1. 数据采集数据采集是新零售驱动的第一步，也是最核心的部分之一。
准确的数据采集是精确的分析和运营的关键所在。
商家可以通过多种方式获取顾客数据，例如通过购买记录、咨询记录、收藏记录、足迹记录，等等。
这些数据将被统计分析后保存，以便进行后续的订单管理和实现个性化推荐。
2. 数据处理数据处理是通过更新算法或人工智能等技术，从采集的数据中提取有价值的信息。
通过对数据的整理和分析，商家可以了解顾客的需求和行为习惯，从而更好地为顾客提供推荐产品和服务。
3. 数据营销数据营销通过使用数据推荐，展示出一系列的商品信息、优惠价格等，在顾客的购买行为中刺激他们进行一定程度的消费。
而这些数据分析的结果可以运用在广告投放上面，从而与各种广告受众联系起来。
广告投放是直接接触商品和服务受众，同时可以被定向到特定区域和目标人群。
三、大数据技术在新零售中的落地实现在以上的框架下，我们可以来举几个生动的例子：1. 车险公司的数据创新车险公司采用数据分析，可以更好地了解市场需求和消费者需求，帮助车主进行定价和做出正确的选择。
“新零售”的现状及发展前景分析
“新零售”的现状及发展前景分析新零售是随着时代变迁和科技进步而出现的一种零售模式，它通过结合传统零售与互联网、大数据、人工智能等新技术，重新定义和改进了零售业的商业模式。
新零售的出现不仅带来了消费者体验的革新，也给零售行业带来了巨大的影响。
本文将对新零售的现状及发展前景进行分析。
一、新零售的现状1.多方合作，打造全场景消费体验随着互联网和移动支付的普及，消费者的购物方式发生了巨大变化。
新零售以消费者为中心，强调多方合作，打造全场景消费体验。
通过线上线下融合，在实体店和线上商城之间建立无缝连接，为消费者提供更加便利的购物体验。
新零售以大数据分析消费者行为和偏好，通过个性化推荐和定制化服务，满足消费者多样化的需求。
2.网红经济驱动，引领流量变现风向新零售时代，网红经济成为驱动消费的一大力量。
通过与网红合作，品牌可以获得更广泛的曝光和更高的粉丝忠诚度，从而吸引更多消费者。
与此消费者也更加愿意相信网红的推荐和体验，从而带动产品的销售额。
网红和消费者、品牌之间的互动不仅刺激了新产品的推出与销售，也促进了线上线下的全方位融合。
3.物流技术突破，提升配送效率新零售时代，物流技术的突破也成为了零售行业发展的助推器。
无人机、自动化仓储等高科技手段的应用，极大提升了配送效率。
消费者下单可立即完成包装发货，快速送达，极大提高了消费者的购物体验。
物流技术也为零售企业节省了大量人力和物力成本，提升了企业的竞争力。
二、新零售的发展前景1.消费者体验将持续升级随着科技的发展和消费者需求的不断变化，新零售的发展前景非常广阔。
未来，消费者体验将持续升级，通过虚拟现实、增强现实等技术手段，消费者可以更加直观地体验商品，为消费者提供更加便捷、便利、个性化的购物体验，是新零售发展的趋势。
2.智能化、定制化服务将大行其道在新零售时代，智能化和定制化服务将大行其道。
通过大数据分析消费者行为和偏好，结合人工智能和机器学习等技术手段，给消费者提供个性化的产品推荐和购物指导，从而提高消费者满意度和忠诚度。
大数据分析在新零售中的应用
大数据分析在新零售中的应用随着互联网技术的不断发展，新零售已经迅速走进了我们的生活中，成为了划时代的商业模式。
而在新零售背景下，大数据分析的应用也变得越来越重要。
本文将探讨大数据在新零售中的应用，分析大数据对于新零售的推动作用和优势。
一、大数据在新零售中的应用在新零售中，大数据可以被广泛应用在各个环节，包括市场调研、产品开发、用户行为分析、推荐算法、营销策略等等。
其中，用户行为分析是大数据在新零售中的一个重要应用方向。
用户行为分析，顾名思义，就是对用户在新零售平台上的行为进行数据统计、分析和挖掘，从而挖掘出用户的需求和偏好。
通过对用户数据的提取和分析，新零售企业能够更好地把握客户的需求，调整产品设计、优化营销策略和提高用户体验。
二、大数据对新零售的推动作用1. 提高精准营销效果从传统的广告投放到基于用户数据的精准营销，大数据已经成为了新零售发展的重要推手。
通过对用户数据进行收集、分析和挖掘，企业可以更准确地预测用户需求，洞察客户行为，提供更精准的营销策略。
2. 优化产品设计对于新零售企业而言，产品设计是打通整个产业链的重要一环。
而通过大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求，调整和完善产品设计，进而提升产品质量与竞争力。
3. 实现供应链的优化新零售的最大优势之一就是打击了传统的供应链模式，构建了更高效的商业链，而大数据技术恰好可以让企业实现供应链的优化。
通过数据挖掘和分析，企业可以准确评估产品的需求量，从而降低库存风险，提高供应链效率。
4. 增强客户粘性新零售的市场竞争愈加激烈，因此增强客户粘性成为了企业的一大优化方向。
而在实现客户粘性方面，大数据分析再次大显身手。
根据客户行为分析结果，企业能够根据客户喜好和购买历史，提供个性化、定制化服务，增强客户的忠诚度，从而进一步巩固品牌地位。
三、大数据在新零售中的优势1. 信息准确新零售平台提供的活跃用户数据不仅更加准确，而且还更有指导意义，能够更好地为商家指导营销策略。
超市新零售模式的创新与发展研究
超市新零售模式的创新与发展研究随着科技的不断进步，超市新零售模式正迎来创新与发展的时代。
新零售模式通过结合线上线下渠道，改变了传统超市的销售方式和购物体验。
本文将探讨超市新零售模式的创新点和发展趋势。
一、超市新零售模式的创新1. 数据驱动的精准营销超市通过大数据分析顾客的购物习惯和需求，进行个性化推荐和定制化服务。
例如，通过购物记录和消费行为，超市可以向顾客提供个性化的优惠券，提高购买率和用户黏性。
2. 无人货架与智能支付超市引入无人货架和智能支付系统，实现线上下单、线下自取的便利体验。
消费者可以通过扫描二维码或手机付款，在无人货架上取货，并且无需排队付款，提高了购物效率和便捷性。
3. O2O模式的融合超市在实体门店提供商品的同时，也建立了在线购物平台，实现线上线下的整合。
消费者可以通过线上平台预约商品、支付和取货，同时享受线下店铺的服务和售后保障。
二、超市新零售模式的发展趋势1. 人工智能技术的应用超市将人工智能技术应用于商品管理和售后服务。
例如，通过人脸识别技术，超市可以分析顾客的消费行为，为其提供更精准的商品推荐。
另外，超市也可以利用机器学习算法，预测商品需求和库存管理，提高供应链的效率。
2. 无人化的智能仓储和物流随着物流技术的发展，超市可以建立智能仓储系统和无人机配送网络。
通过自动化的仓储系统和无人机的配送，超市可以提高商品的库存管理和配送效率，降低人工成本和运营成本。
3. 个性化定制服务的拓展超市可以通过引入3D打印技术和个性化定制平台，为顾客提供独特的商品和定制化服务。
例如，超市可以利用3D打印技术，为顾客提供个性化的家居用品和饰品，满足消费者的个性化需求。
结语超市新零售模式的创新与发展为消费者提供了更便捷、个性化的购物体验。
通过数据驱动的精准营销、无人货架与智能支付以及O2O模式的融合，超市不断满足消费者的需求，并且提高了营销效率和服务质量。
随着人工智能技术、无人化物流和个性化定制服务的不断推进，超市新零售模式将迎来更广阔的发展前景。
大数据与人工智能在零售行业中的应用研究
大数据与人工智能在零售行业中的应用研究随着科技的不断进步与创新，大数据与人工智能已经成为当今时代的热门话题。
这两个领域的蓬勃发展，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
而在零售行业中，大数据与人工智能的应用更加引人瞩目，对于改进商业模式、提升销售效率和优化用户体验起到了重要作用。
一、大数据在零售行业中的应用大数据在零售行业中的应用，主要表现在以下几个方面：1. 消费趋势分析与预测通过大数据技术，零售企业可以从庞大的数据中，挖掘出消费者的购买喜好、消费习惯以及潜在需求。
通过对消费趋势的深入分析，零售企业能够更加精确地预测市场需求，优化商品搭配和库存管理，从而提高商品销售和运营效率。
2. 客户个性化推荐借助大数据技术，零售企业可以对海量客户数据进行整合和分析，建立客户画像，并基于个性化需求进行产品推荐。
通过精准推荐，不仅可以提高销售转化率，还能够提升客户的满意度和忠诚度。
3. 营销策略优化通过对消费者行为和反馈数据进行挖掘，零售企业可以更好地了解市场需求和趋势，进而调整和优化营销策略。
例如，根据用户的购买记录和喜好，推送定制化的促销活动和优惠券，以吸引更多的消费者进行购买。
4. 库存管理与供应链优化大数据技术可以帮助零售企业进行实时库存管理和供应链优化。
在销售出现波动、需求峰值或突发事件时，系统能够迅速调整采购计划和库存策略，确保货物的及时供应和满足消费者需求。
二、人工智能在零售行业中的应用人工智能在零售行业中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 智能客服系统通过人工智能技术，零售企业可以搭建智能客服系统，实现对话式人机交互。
该系统可以为消费者提供24小时全天候的在线咨询和售后服务，提高消费者的满意度和购买体验。
2. 人脸识别技术人脸识别技术在零售行业中有着广泛的应用。
零售企业可以利用人脸识别技术，对顾客进行身份识别和验证，提供个性化的购物体验和服务。
同时，也可以通过人脸识别技术实现安全防范，减少盗窃和欺诈行为。
“新零售”的研究现状及趋势
“新零售”的研究现状及趋势“新零售”的研究现状及趋势引言在信息技术的快速发展和消费者需求不断变化的背景下，零售业也迎来了新的变革。
传统的零售方式逐渐无法满足消费者的个性化需求，于是“新零售”概念应运而生。
本文旨在对“新零售”的研究现状和趋势进行探讨，以期了解其最新发展动态，为零售企业在面对未来变化时提供参考。
一、新零售概述1.1 定义与特点新零售是指传统零售和电子商务的结合，将线上线下融为一体，通过运用先进的信息技术和数据分析手段，提供个性化、场景化的购物体验。
它打破了传统零售仅提供商品，电子商务仅提供购物平台的模式，注重个性化、便捷化的消费体验，涉及到商品供应链、销售渠道和消费者关系的全过程。
1.2 新零售的发展背景新零售的兴起是多方面原因的结果，包括技术改变、消费者行为习惯的改变等。
移动设备、云计算、大数据、物联网等技术的发展为新零售提供了技术基础；消费者的需求不再局限于购买商品，更加追求个性化、场景化的体验，这也促使了零售业的变革。
二、新零售的研究现状2.1 新零售的影响因素研究新零售的研究首先需要了解其影响因素，以便更好地分析其发展趋势。
已有研究分析了技术、经济、文化等因素对新零售的影响，以及消费者需求和行为对其的驱动作用。
2.2 新零售的营销策略研究在新零售时代，营销策略的变革尤为重要。
已有的研究表明，新零售营销策略的主要方向包括个性化定制、社交化营销、内容营销以及跨界合作等，这些策略的实施可以有效提高企业的竞争力。
三、新零售的趋势3.1 无人店铺的发展随着自动售货机和无人超市的兴起，无人店铺将成为新零售的一种重要形式。
它利用物联网、人工智能等技术，通过无人售货和自动结算等方式提供便捷的购物体验。
3.2 虚实结合的购物体验虚拟现实、增强现实等技术的应用使得消费者可以在线上获得线下购物的感觉，将虚拟和现实相结合，提供更加丰富、沉浸式的购物体验。
3.3 数据驱动的个性化推荐通过大数据和机器学习等技术，零售企业可以深入了解消费者的需求和购物习惯，从而实现个性化推荐和定制化服务，提供更好的购物体验。
新零售业发展现状及问题研究
新零售业的发展现状及问题研究内容摘要零售业一直是我国最重要的行业之一，随着人们生活水平的不断提高和经济科技的不断发展，人们越发重视购物体验，电子商务和线下实体店零售等方式逐渐难以满足消费者的需求，导致消费者对电子商务平台及线下实体店期望值越来越低。
在此背景下通过对新零售的发展现状问题以及未来趋势的研究来提高人民越发重视的购物体验具有重大的现实意义。
随着新零售概念的提出至今，新零售业一直不断发展，有机遇也有挑战，但是也存在着不少的问题，互联网技术以及人工智能等技术的不足，不能真正实现“线上与线下”的结合，运营成本过高等问题，本文通过运用文献研究法和案例分析法结合新零售行业的发展的现状及新零售行业的发展中所面临的困难，对新零售行业在发展中所面临的问题进行总结与分析之后得出有现实意义的解决策略，通过改正新零售发展中的缺点实现新零售行业的良性发展。
关键词：零售业；新零售；线上线下结合；策略；Research on the Development Status and Problems of NewRetail IndustryAbstractRetail business has always been one of the most important industries in China, with the continuous improvement of people's living standard and the development of economy, people more and more attention to the shopping experience, e-commerce and offline store board of consumer demand and expectations are playing an increasingly important more and more low, under the background of the problems and the actuality of the development of new retail and the future trend of research to improve people's more attention to the shopping experience is of great practical significance. With the new retail concept put forward up to now, the new retail industry has been developing continuously, the opportunities and challenges, but also there are a lot of problems, the lack of Internet technology and artificial intelligence technology, can't really realize the combination of "online and offline" operating costs too high, in this paper, by using the literature research and case analysis method combined with the status quo of the development of new retail industry, put forward new problems existing in the development of the retail industry, analyzes the new problems in the development of the retail industry has realistic significance to solving strategy is put forward, by mend in the development of new retail new retail industry's healthy development.Key words: retail;The new retail; Combination of online and offline; Strategy目录内容摘要 (I)Abstract (I)一、绪论 (1)（一）研究背景与意义 (1)（二）国内外文献综述 (1)1.国内文献综述 (1)2.国外文献综述 (2)（三）研究方法 (2)二、零售业相关理论 (2)（一）新零售的概念总结 (2)（二）传统零售概念总结 (3)（三）网络零售概念总结 (3)（四）新零售、网络零售、传统零售三者区别 (4)1.经营模式的区别 (4)2.销售价格的不同 (4)3.消费体验上的区别 (4)4.“人、货、场”关系架构的不同 (4)三、新零售产生原因分析 (5)（一）传统零售业竞争力下降 (5)（二）消费需求不能满足 (5)（三）科技的创新与发展 (6)1.科技技术促进传统零售业转型“新零售模式” (6)2.科技技术促进消费者成为零售业的中心 (6)3.科技技术促进全渠道经营模式的应用 (6)四、新零售发展现状及问题分析 (6)（一）新零售企业发展现状 (7)（二）新零售行业现存问题 (7)1.科技技术发展不完善导致新零售发展受阻 (7)2.信息安全保障问题 (7)3.忽略产品质量问题 (8)4.成本控制问题 (8)五、新零售问题的解决对策及未来趋势 (8)（一）加大科技技术研发方面的投入，与新兴科技企业进行深度合作，实现双赢 (8)（二）在享受科技技术带来的红利同时重视信息安全与保障 (8)（三）线上线下深度融合，解决产品质量、成本和价格问题 (9)（四）新零售行业发展趋势分析 (9)1.全渠道经营模式的普及应用 (9)2.人工智能与新零售结合 (9)六、总结 (10)参考文献 (11)致谢 (12)一、绪论（一）研究背景与意义零售业一直是我国最重要的行业之一，自从改革开放以来，我国零售业得到了快速的发展。
大数据在零售业的运用探究
引言自从进入信息时代，整个社会就开始了飞速的发展，互联网+、大数据、云计算等新提出的热词进入了人们的生活。
大数据时代不约而至的到来，也意味着大数据技术将会不断成熟，并不断被各行各业所运用，也必然对各行各业产生深远的影响。
传统的零售业首当其冲，零售业就是将产品或者服务卖给最终消费者，这个最终消费者可能是个人，也可能是一个团体。
目前零售业的形式有：百货商店、专业商店（专门经营某一类或某一类中的某一品牌的商店）、便利店、折扣店、仓储超市等。
从另外一个角度看零售店还分为线上虚拟店铺和线下实体店铺。
细观零售店，可以发现其存在着各种各样的问题，据报道，目前部分线下零售店抵挡不了网购的冲击，纷纷关门大吉。
有部分零售店苟延残喘，勉强支撑一天是一天，当然，也有部分零售店洞察商机，迅速做出改变，完成了在这机遇与挑战并存的时代的涅槃重生。
大数据时代，零售商怎么逃脱倒闭的命运？本文就结合零售业的现状，给出了大数据在零售业运用的探究。
1.大数据相关知识的界定提起“大数据”这个词[1]，首先想大数据在零售业的运用探究文/王娟摘 要：在信息飞速增长的时代，信息背后的数据备受关注。
近年来，随着数据处理技术不断成熟，数据中隐藏的商机吸引了无数商家。
本文主要探究大数据在零售业中的运用，首先，描述零售业面临的现状及存在的问题；之后介绍数据时代数据分析的特点、大数据思维、现阶段大数据在零售业的应用情况以及大数据在零售业运用的必要性；然后，探究了大数据在零售业各个方面的运用，例如：采购管理决策、采购物流和经营管理模式；最后对大数据在零售业的运用进行展望。
关键字：大数据思维；采购；顾客细分；营销模式到它比我们平时所说的“数据”多了个“大”字，它究竟有多大？据相关企业专家介绍，它的大小超出了传统数据库软件的采集、存储、分析和管理等能力。
大数据具有海量性、多样性、即时性、价值性（或真实性）。
[2]所谓的海量性，是指其数据量级别是以EB和ZB计算，且其以飞速在不断地增长；所谓多样性，大数据的数据来源于图片、视频、网页等非结构化和结构化的数据。
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经济论坛大数据时代下新零售产业分析与研究
万㊀琛
㊀㊀摘要:新零售产业是通过加入大数据㊁人工智能等技术实现线上服务㊁线下体验和物流融合的新的零售方式ꎬ其中大数据技术是主要应用的技术手段ꎮ基于对大数据技术对零售产业产生影响的分析ꎬ结合对大数据时代下新零售产业发展前景与发展方向的预测ꎬ本文提出了提升大数据技术在新零售产业功能性的措施ꎬ让大数据技术能够更好协助新零售产业的发展ꎮ
关键词:大数据技术ꎻ新零售产业ꎻ发展前景
１ 引言
随着互联网技术的发展ꎬ当前及未来的大数据技术会获得长足发展ꎬ而大数据技术的核心理念与新零售产业的概念有很高的契合度ꎬ故而在新零售产业的发展过程中ꎬ会充分用到大数据技术引领产业发展ꎮ而要让大数据技术充分发挥指引功能ꎬ需要对大数据技术和新零售产业的发展模式及发展前景有深入了解ꎬ并采取相应措施提升行业发展效率ꎮ２ 大数据技术对零售产业产生的影响
大数据技术能够弱化不同行业间的隔阂ꎬ并将一些行业进行有机融合ꎬ而对于零售产业ꎬ需要通过大数据技术提升其与其他行业的关联程度ꎬ从而让自身获得更好发展[１]ꎮ大数据技术对零售产业的影响主要体现在以下方面:(１)提升店铺知名度ꎮ对于零售行业的店铺来说ꎬ知名度能够对其经济收益产生重要影响ꎬ由于大数据技术能够对用户相关信息进行收集ꎬ从而对用户的需求有更深入的了解ꎬ零售行业可以充分利用这一优势对用户的需求进行了解和探究ꎬ从而按照顾客要求进行行业改造ꎬ其中店铺运行以及销售流程的合理改造能够充分吸引顾客的浏览兴趣ꎬ让店铺能够通过提升知名度的方式获取更高的经济收益ꎮ(２)加强各行业间的联系ꎮ大数据技术能够将各行业进行联系ꎬ故而零售产业发展中ꎬ可以使用大数据技术加强相关产业间的融合ꎬ从而提升各类商品的销售量ꎬ加快行业的发展速度ꎮ(３)提升购物效率ꎮ大数据技术能够对顾客的需求进行一定程度上的采集ꎬ对于电子商务来说ꎬ这种信息采集的方式能够让平台推荐相似的商品ꎬ充分提升人们的购物效率ꎬ从而更好地促进零售行业的发展ꎮ
３ 大数据时代下新零售产业的发展方向与发展前景
新零售产业将线上服务㊁线下体验以及物流过程进行有机结合ꎬ为顾客提供更加优秀的购物体验ꎬ而大数据技术能够在该过程中发挥重要作用ꎬ所以大数据技术会极大影响新零售产业的发展方向与发展前景ꎬ大数据时代下新零售产业的发展方向与发展前景包括以下方面:
３ １行业联系深度化
当前的大数据技术让零售行业与其他领域进行联系主要通过网页广告投放的方式ꎬ这种联系方式效率一般ꎬ并会在很大程度上引起用户的反感ꎬ另外零售行业中也包含各种产业的商品ꎬ而由于大数据技术的不完善ꎬ在相似商品推荐时常会与顾客的需求产生很大差别ꎬ降低顾客的购物体验ꎮ由于在今后的发展中ꎬ大数据技术将会越来越成熟ꎬ降低各种错误推荐的发生几率ꎬ所以将会摒弃现有的联系模式ꎬ通过采用新的联系方式逐渐提升行业间的联系深度和联系效果ꎮ
３ ２购物过程便捷化
新零售产业涉及线上服务与线下体验ꎬ顾客通过网络寻找自己需要的商品ꎬ在实体店中对各类商品进行深入了解ꎬ这种方式能够极大提升了购物效率ꎮ大数据技术在商品搜索过程中能够进行相关商品的展示ꎬ为顾客提供更大的选择范围ꎬ并且平台能够为顾客提供线下店铺的具体位置ꎬ让顾客更好地进行线下体验ꎮ但是需要注意的是ꎬ大数据技术在今后的发展过程中需要提升技术的智能化ꎬ主要体现在顾客进行购物后停止推荐类似的商品ꎬ防止顾客产生抵触情绪ꎬ从而对产业发展造成不利影响[２]ꎮ
３ ３物流过程短时化
当前的电商平台虽然能够简化人们的购物流程ꎬ但是物流成为了限制电商平台发展的主要因素之一ꎬ尤其是当人们的购物量大幅上升时ꎬ各物流企业会发生货物大量堆积现象ꎬ进一步降低了物流效率ꎮ而新零售产业中融入了物流ꎬ并对物流过程进行重新设计ꎬ极大提升了不同地点间的物流效率ꎬ在很大程度上降低商品积压现象ꎬ缩短物流时间以及降低了商品保管成本ꎮ另外由于新零售产业会大量建设线下体验店ꎬ顾客可以在线下体验店中进行直接交易ꎬ这种方式不需要经过物流过程ꎬ故而在新零售产业未来的发展中ꎬ物流时间会获得极大缩短ꎬ从而实现产业中各行业的共同发展ꎮ
３ ４交易数据安全化
当前大数据技术饱受诟病的一个方面为数据的安全性ꎬ这导致大数据技术成为了新零售产业发展的一个重要限制因素ꎮ而在今后的发展中ꎬ通过相关法律法规的建设以及大数据技术的自身发展ꎬ大数据技术的安全性将会获得充分提升ꎬ从而对顾客的交易数据和顾客隐私进行保护[３]ꎮ另外当前的电商平台成为顾客信息泄露的重灾区ꎬ在今后的发展中ꎬ可以通过大数据技术保证顾客各类信息的安全ꎬ降低信息泄露的发生几率ꎬ同时由于新零售产业支持线下交易ꎬ这
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ＦＩＮＡＮＣＥ＆ＥＣＯＮＯＭＹ㊀金融经济
种交易方式对顾客需要提供信息的要求很低ꎬ可以充分保证顾客交易信息的安全性和隐蔽性ꎮ
４ 提升大数据技术在新零售产业中发挥功能的措施４ １建立产业间联系平台
通过大数据技术能够实现各产业间的有机融合ꎬ同时由于新零售产业是当前以及未来零售产业的主要发展模式ꎬ所以产业联系平台的建立需要在现有基础上进行完善ꎬ完善的主要方向为提升新零售产业间各行业商品间的联系ꎬ以及线上线下店铺之间的联系ꎮ要保证产业联系平台的完善性ꎬ可以通过以下措施达成目的:(１)各类商品间的关联性ꎮ当前的大数据技术主要根据顾客搜索情况进行相似商品的推荐ꎬ这种方式已经逐渐无法满足人们的购物需求ꎬ故而在今后的发展中ꎬ需要能够根据用户的搜索情况进行周边商品的介绍和推荐ꎬ提升顾客的购物体验ꎮ另外很多商品的配套设施需要通过其它行业进行生产ꎬ今后的大数据技术需要能够对相关的配套设施进行数据记录ꎬ提升顾客的购物效率ꎮ(２)线上线下平台间的联系ꎮ新零售产业中涉及多种线下店铺的建设ꎬ需要通过大数据技术将两者进行联系ꎬ联系方式为数据共通以及导航系统的建设ꎬ充分提升购物的便捷性ꎮ
４ ２改变产业联系的表现形式
当前大数据技术下的产业联系表现形式较为固定ꎬ即通过网页广告的模式进行产品推广ꎬ这种方式不能满足产业联系的深度要求ꎬ并且过于频繁的弹窗会降低用户的上网体验ꎬ从而限制零售业的发展ꎮ故而在今后的发展过程中ꎬ需要对现有模式进行更改ꎬ例如可以通过询问的方式确定用户是否有购物需求ꎬ当用户点选了确定按钮后ꎬ系统将自动跳转到相关页面ꎬ提升大数据技术的智能程度ꎮ但是需要注意的是ꎬ该过程必须满足技术的稳定性ꎬ并能够让用户对各种权限进行设置ꎬ防止用户对大数据技术以及新零售产业产生不信任ꎮ
４ ３提升大数据技术的安全性
大数据技术的安全性是人们关注的重点ꎬ尤其是涉及资金交易的领域中ꎬ人们对安全性的要求更高ꎬ所以将大数据技术应用于新零售产业中时ꎬ需要充分提升大数据技术的安全性ꎬ可以通过以下措施达成目的:(１)完善现有法律法规ꎮ当前的法律法规未对大数据技术进行更多限制ꎬ导致不法分子利用法律漏洞非法牟利ꎬ所以在今后的发展中ꎬ需要加大对这种犯罪行为的打击力度ꎬ并对相关犯罪行为进行严格规定ꎬ充分发挥法律的限制和指导作用[４]ꎮ(２)加强防火墙建设ꎮ防火墙建设中需要技术人员对系统的安全性进行充分论证和检查ꎬ保证防火墙功能的完善性ꎬ降低网络攻击造成的各项损失幅度ꎮ(３)对网络技术人员进行监管ꎮ服务器运行以及程序开发中ꎬ技术人员可能受限于自身素质无法充分保证大数据技术的安全性ꎬ所以需要对技术人员进行监管ꎬ使其能够满足程序和网络架构的安全性要求ꎬ充分提升大数据技术的安全性ꎮ
４ ４提供相关查询功能
当前电子商务中的查询功能只涉及商品和店铺库存数量的查询ꎬ然而在人们购物过程中还需要进行其它信息的查询ꎬ当前的查询方式无法满足新零售产业的发展要求ꎬ今后的信息查询需要涵盖以下功能:(１)库存查询ꎮ由于新零售产业涉及线下实体店的建设ꎬ故而需要大数据技术能够提供线下商店的商品库存查询功能ꎬ要满足这一要求ꎬ可以将实体店库存系统的数据库与大数据网络进行连接ꎬ充分提升数据录入效率ꎬ并能够为顾客快速提供相关数据ꎮ(２)物流查询ꎮ当前的电商软件已经提供了物流查询功能ꎬ但是在信息的准确性上存在不足ꎬ故而在今后的发展中ꎬ需要能够将大数据网络系统与卫星定位导航系统进行联系ꎬ提升物流查询的准确度ꎮ(３)电子地图构建ꎮ新零售产业的发展中需要能够通过大数据技术对线下商店的位置进行定位ꎬ并将大数据网络与城市交通网络进行连接ꎬ使系统能够为顾客选择最佳出行路线ꎬ提升用户购物体验ꎮ
４ ５加强线上线下间的联系
新零售产业的主要创新点为实现线上与线下的联系ꎬ所以在今后的发展中ꎬ需要对这种联系进行强化ꎬ要达成这一目的ꎬ可以通过以下措施进行:(１)线上线下数据共通ꎮ在今后的发展中人们会在线上进行商品搜寻ꎬ在实体店中对商品质量进行检查ꎬ所以需要实现线上线下的数据共通ꎬ从而能够让顾客对商品库存等信息有详细了解ꎮ(２)提升商品涵盖范围ꎮ新零售产业由于包含线下实体店ꎬ所以在今后的发展中ꎬ可以通过这种产业模式扩大商品涵盖范围ꎬ在该过程中ꎬ大数据技术能够完成对各种实体店地理位置等信息的记录ꎬ从而提升相关信息的展示效率ꎮ(３)形成线上线下一体化的购物模式ꎮ这种购物模式的核心思想为保证商品线上线下的一致性ꎬ从而对顾客的权益进行保障ꎬ要构建这种模式ꎬ可以采用大数据系统对店铺上传商品进行记录ꎬ并对线下商品的质量进行检查ꎬ保证商品品质的一致性ꎮ
５ 结论
综上所述ꎬ大数据时代下新零售产业今后的发展ꎬ会向行业联系深度化㊁购物过程便捷化㊁物流过程短时化以及交易数据安全化方向发展ꎮ而要能够满足这些要求ꎬ需要大数据技术今后的发展中能够强化各产业间的联系㊁提升技术安全性㊁提供相关查询功能以及强化线上线下联系ꎬ从而让大数据技术更好地帮助产业发展ꎮ
(东南大学经济管理学院ꎬ江苏㊀南京㊀２１００００)
参考文献:
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[２]王海波 我国零售业态演化的研究[Ｄ] 北京交通大学ꎬ２０１６
[３]龚雪 产业融合背景下零售业演化与创新研究[Ｄ] 西南财经大学ꎬ２０１４
[４]刘志超ꎬ陈勇ꎬ姚志立 大数据时代的电子商务服务模式革新[Ｊ] 科技管理研究ꎬ２０１４ꎬ３４(０１):３１－３４
(责任编辑:汪杨)
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