iR--2020年中国零售科技行业研究报告
iR--2020年中国企业级SaaS行业研究报告
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
2016-2019年中国GDP与企业IT支出占全球比重
20% 15%
14.8%
15.1%
15.8%
16.4%
10% 5%
3.4%
4.2%
4.8%
5.5%
2016&2018年电信基础设施指数
0.828 0.717 0.756 0.765 0.744
0.841
0.474 0.367
0.303 0.322
中国企业级SaaS行业研究报告
2020年 摘要
中国企业级SaaS发展基础要素仍落后于美国：2019年中国GDP占全球的比例达到16.4%，但企 业IT支出占比仅为5.5%，虽相比于2018年的4.8%已有显著提升，但整体而言，中国企业信息化 水平相对经济发展仍较为落后。信息化水平作为企业级SaaS市场发展的重要基础要素，仍需云 计算、大数据等新一代信息技术的有力推动。
SaaS行业发展的基础要素
互联网在B端企业的渗透率、 软件普及率、基建的进程
基础环境
对云端模式的使用习惯与信任 度、SaaS产品的服务能力
驱动力
“企业上云”、企业信息安全、 用户隐私保护等相关政策
政策保障
01
企业信息化程度
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.11 iResearch Inc
57.1%
48.1%
43.6%
2020年中国AI+零售行业发展研究报告
3
AI+零售行业概述
1
AI+零售应用场景与价值分析
中国AI+零售行业发展研究报告
2020年
序言
受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据 、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗 透到价值链多个环节。其中，机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术， 机器学习主要应用于数据分析与建模，以实现数据智能和产业链优化；计算机视觉技术则 应用于对消费者及商品的识别与分析，目前相关应用已实现落地。
——艾瑞咨询研究院
2
开篇摘要
➢ 概念界定：通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI 技术对零售业的整体升级改造。
➢ 发展特点：AI+零售技术服务可帮助零售企业及品牌商促进降本增效、提升消费者购物体验、塑造新 兴业态等。2019年AI+零售市场规模达到6.5亿元。未来有待需求方数字化基础设施水平的提升、算 法准确度及稳定性提升、落地效果打磨、方案成本优化等，预计2022年市场规模将达到26.7亿元。
商品识别分析
消费者识别分析
智能化运营
无人零售
智能客服 5
零售业技术应用驱动因素(1)
险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型
从2014-2019六年走势来看，我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、网上零售额以高于社零增速的速度增长、网上零售
2020年连锁零售行业分析报告
2020年连锁零售行业
分析报告
2020年3月
目录
一、行业监管体制与主要法规政策 (4)
1、行业主管部门与监管体制 (4)
2、行业主要法律法规和政策 (4)
二、行业发展概览 (7)
三、行业竞争格局 (8)
1、市场集中度偏低 (8)
2、行业企业注重区域发展 (9)
四、进入行业的主要障碍 (9)
1、资金和人才储备 (9)
2、企业规模 (10)
3、商品的供应渠道 (10)
4、品牌知名度 (11)
五、利润水平变动趋势 (11)
六、行业技术水平、经营模式及行业特性 (12)
1、行业技术水平和技术特点 (12)
2、行业经营模式 (13)
（1）经销模式 (13)
（2）联销模式 (13)
（3）租赁模式 (14)
3、行业周期性、区域性和季节性 (14)
七、行业上下游的关系 (15)
一、行业监管体制与主要法规政策
1、行业主管部门与监管体制
行业受到国家宏观调控和行业自律相结合的管理。
国家发改委、商务部及各级商务管理部门负责制定行业发展规划和相应政策引导零售行业的规范发展，在零售环节，与商品质量和销售相关的工商、新闻出版、卫生等各级行政管理部门负责办理相应的许可证或备案登记。
中国商业联合会、中国连锁经营协会、中国百货商业协会等为百货零售行业的自律性组织，承担对行业成员协调、监督并保护其合法权益等职能。
2、行业主要法律法规和政策。
iR--2020年中国大宗商品产业链智慧升级研究报告
天然气对外依存度
来源：国家统计局，艾瑞研究院自主研究与绘制。
©2020.1 iResearch Inc.
建设大宗商品国际交易平台：
2018年中国主要大宗商品储量占全球比例
7ห้องสมุดไป่ตู้%
1.5%
11.8%
3.1%
13.2%
60%
50%
40% 30%
98.5%
88.2%
96.9%
86.8%
20%
10%
0% 1990
1995
2000
2005
2010
2015
石油
钢铁
天然气
煤炭
来源：国际能源署，世界钢铁协会，艾瑞研究院自主研究与绘制。
2020
©2020.1 iResearch Inc.
影响直接。
大宗商品产业链突出的痛点分析： • 大宗商品企业面临信息来源分散、价格的不可预见、融资困难等内生及外生多方面的挑战。 • 期货、期权等衍生品的引入帮助大宗商品交易应对外部价格波动，大宗商品衍生品服务在我
国正快速普及。 • 如今，大宗商品企业存在着对各类风险管理工具认知低、实践操作缺乏指导的问题，企业服
轮胎、服装、塑料制品
黑色金属 有色金属
铁矿石
铜精矿、铝土矿、铅矿、锌 矿、金矿、银矿
生铁、粗铜、螺纹钢、热卷、冷 轧等
铜合金、铜线、铝合金、铝板、 锌饼、金银制品等
建材、汽车、家电、电 子通讯
农副产品
玉米、稻谷、小麦、大豆、 棉花、猪、牛、羊
来源：中国证券业协会，Wind，艾瑞研究院自主研究与绘制。 ©2020.1 iResearch Inc.
大豆油、棕榈油、大豆粉、面粉、 豆粕等
2020年零售行业研究报告
2020年零售行业研究报告一、行业概况（一）行业概述零售是指商品经营者或生产者把商品卖给个人消费者或社会团体消费者的交易活动。
根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），零售业指百货商店、超级市场（以下简称“超市”）、专门零售商店、品牌专卖店、售货摊等主要面向最终消费者的销售活动，以互联网、邮政、电话、售货机等方式的销售活动，还包括在同一地点，后面加工生产，前面销售的店铺；零售业按销售渠道分为有店铺零售和无店铺零售，其中有店铺零售可分为综合零售和专门零售两类。
综合零售主要包括百货、超市和其他综合零售（例如便利店、购物中心等），专门零售则可根据所售商品种类的不同而进一步划分。
根据2017年的《零售业态分类》标准，从店铺形式来看，零售业态从总体上可以分为有店铺零售业态和无店铺零售业态两类，有店铺零售业态经营发展历史长、规模大、企业参与者繁多，无店铺特别是网上商店兴起较晚但发展迅速。
考虑到专门零售企业的主体信用状况与其所售商品的供需市场联系紧密，特定商品销售存在不同的行业特征，因此下文主要研究综合零售行业，具体以超市和百货业态大类为代表进行分析。
（二）行业现状零售上接生产、下连消费，是国民经济的重要先导产业之一，直接影响和带动经济总量的增长与产业结构优化，关系人民群众生活品质的高低。
零售业也是中国近年来改革中变化最快、市场化程度最高、竞争最为激烈的行业之一，由于其点多面广、零星分散、渠道多、门槛低等特点，因而具有广泛吸纳就业的基础性作用，并可以满足消费者多层次、多元化的消费需要，改善生活体验。
近年来消费对稳定经济增长的作用日益增强，2018年消费支出对经济增长的贡献率为76.2%，同比增加17.4个百分点，消费支出对中国经济增长的贡献不断加大。
同时，宏观经济快速增长也是推动零售业发展的重要影响因素，但由于刚性需求的存在，零售行业对经济周期的敏感性相对较小，具备较强的抵御宏观经济波动风险的能力。
深度｜新零售行业研究报告 新零售行业研究报告(完整版)
深度｜新零售行业研究报告新零售行业研究报告(完整版)一、新零售时代开启，Retail Tech颠覆商业形态现阶段，“新零售”已成为零售业界公认的必然趋势。
6月，阿里巴巴与百联集团达成战略合作，百联集团成为阿里的第一个新零售战略合作伙伴，再将“新零售”概念推向风口浪尖。
马云对“新零售”的解释只用了四个关键词，均与新技术相关：“线上线下的深度结合、现代物流、大数据、云计算。
”我们认为，零售行业向新零售的变革核心原因是：云计算和物联网等技术提供廉价可用的硬件基础，大数据和人工智能等技术提供可靠高效的软件基础，共同颠覆零售行业的商业形态。
将传统零售的所有环节如供应链、营销等与线上平台一同构建数据闭环，以消费者体验为核心，重构线上、线下的“人、货、场”三要素，真正发挥“线上+线下+数据”的整体优势，为零售商打造了更全面的竞争力。
实际上，由云计算、大数据、物联网、人工智能、VR等新一代信息技术组成的“Retail Tech”概念已在海外逐步兴起。
例如日本一年一度的零售技术展“RETAILTECH JAPAN”是专门展出分销和零售企业使用的信息设备和系统的展览，展示可提高目前分销行业供应链和营销技术水平的最新IT系统。
展出内容包括POS机、支付系统、总店系统、物流、移动营销、全渠道零售、数字标牌、大数据、物联网和云技术等。
1.线上零售增速放缓，线下冲击仍未消除全球零售市场全球零售市场增速将放缓。
全球零售总额在2021年达到22.5万亿美元，比2021年增长5.6%。
据eMarketer预测，到2021年，全球零售总额将达到28万亿美元，但在接下来的几年中，每年的增长速度回放缓，平均增长率为5.6%。
亚太区仍是全球最大的零售市场，增速领跑全球。
2021年，亚太区的零售总额达到了85730亿美元，占2021年全球零售总额的38.1%，增速为8.3%，领跑全球。
线上零售额占比仍有上升空间，对线下零售的冲击仍未消除，但全球电商零售总额的年增速正逐渐放缓。
2020年零售金融行业分析报告
2020年零售金融行业分析报告2020年1月目录一、银行理财长期仍是零售金融王者，保险吸引力显著提升 (6)1、银行理财：资管新规框架下竞争力被削弱 (6)2、保险成为唯一合法“刚兑”：长期储蓄型产品吸引力逐步提升 (11)3、金融监管及利率趋势共振，居民资产配置向保险及权益倾斜 (14)4、中国零售金融长期还看银行！客户渠道及信用优势难以超越 (16)二、中国零售金融市场并不均衡，看好高端及基层市场空间 (19)1、存款Vs保费：地区差异显著恰恰构成零售金融未来增长空间 (19)2、寿险基层及高端市场有望接力增长，总体配置比例仍然较低 (22)3、从市场分层寻找机遇：布局“两端”的金融机构已在兑现增长 (24)三、看好零售金融变局下银行&保险发展机遇 (26)1、工商银行 (26)2、建设银行 (27)3、招商银行 (28)4、平安银行 (28)5、中国平安 (29)6、友邦保险 (29)四、主要风险 (30)1、宏观经济压力冲击居民收入及理财投资 (30)2、财富管理机构投资收益率持续承压，或负债成本上行 (31)3、互联网巨头切分传统金融机构市场份额 (31)近年来，金融公司前赴后继转型零售，中国的零售金融市场确实具备高成长空间，但我们也观察到资管新规体系对居民理财思维的深远影响，进而影响各金融子行业（银行/保险/基金等）的经营。
本报告从银行理财与保险的对比视角，展望中国零售金融的变局与分层。
银行理财收益率跌破4%，资管新规削弱理财产品竞争优势，边际利好储蓄型保险销售。
1）2017年至2019年6月，银行理财22万亿规模停止增长，但考虑其中同业理财从6.7万亿大幅压降至1万亿，实际上零售理财仍持续增长，并非卖不动！但我们推断本轮增长主要由现金管理类产品驱动（收益率超过3%），然而监管前期发布的新规超预期严格，预计后续该产品收益率将下行趋近于货基（2019年平均领先100BP），4~5万亿规模也将收缩。
2020年社会零售行业市场分析报告
2020年社会零售行业市场分析报告2020年8月目录一、社零的分拆................................................................................................................................................................1、按消费类型方式拆分.............................................................................................................................................2、对限额以上商品零售的拆分..................................................................................................................................3、不同类别商品零售同比走势与社零同比相关性分析 (11)3、对分析结果的说明.................................................................................................................................................二、对不同类别商品零售数据的再分析 (17)1、汽车类...................................................................................................................................................................2、石油及制品类........................................................................................................................................................3、耐用品类...............................................................................................................................................................三、后疫情时期的商品消费预判 (2)1、疫情时期和恢复初期不同类别商品消费表现 (25)2、后续不同类别商品消费路径分析 (27)2.1、短期消费路径分析 (27)2.2、中长期消费路径分析 (28)四、市场提示 (3)这是我们有关消费研究的第二篇专题报告，在第一篇专题报告《消费事，知多少？》中，我们对社会消费品零售总额（下文均简称“社零”）已经进行了较为详细的研究。
2020年中国便利店行业发展趋势研究报告
2020年中国便利店行业发展趋势研究报
告
根据研究报告，随着信息技术的快速发展，网络渠道和移动支付已成为中国便利店行业的主流趋势。
越来越多的消费者选择通过手机应用程序购买商品，同时，便利店企业也在积极探索新的数字化营销方式，以吸引更多的消费者。
此外，便利店企业还在加强线上和线下渠道的协同，通过线上促销活动来引导消费者到线下门店消费。
这些举措将进一步提升便利店行业的销售额和盈利能力。
5、疫情对中国便利店行业的影响
疫情对中国便利店行业的影响是双重的。
一方面，由于疫情期间消费者出行受限，便利店销售额出现下降。
另一方面，疫情期间，便利店作为社区服务设施的重要角色，为消费者提供了必需品和服务。
因此，便利店企业在疫情期间加强了卫生防护措施，并通过线上渠道提供更多的服务，以满足消费者的需求。
随着疫情逐渐得到控制，中国便利店行业有望逐渐恢复增长势头。
近年来，随着消费者对品质和价格的要求越来越高，便利店自有品牌的发展越来越受到关注。
然而，根据XXX公布的
调查数据显示，中国便利店自有品牌占比较低，仅为6.6%，相较于国外发达市场的20%~30%还有较大差距。
因此，中国便利店企业需要加强自有品牌的研发和推广，以提高品牌的知名度和竞争力。
2020年AI+零售行业分析报告
2020年AI+零售行业分析报告2020年6月目录一、AI+零售行业概述 (7)1、AI+零售行业概念界定 (7)2、零售业技术应用驱动因素 (8)（1）险中求变，零售企业寻求新科技手段助力业务转型 (8)（2）零售企业智能化转型以应对劳动效率降低及人才缺口 (9)3、零售业技术应用进入快速更迭时期 (10)4、AI技术在零售领域应用 (11)5、零售业增长痛点促进AI+零售发展 (12)6、中国AI+零售相关政策环境 (12)7、中国AI+零售行业热度 (13)8、AI+零售行业市场规模 (14)二、AI+零售应用场景与价值 (15)1、AI+零售应用场景概览 (15)2、AI+零售应用：精准营销 (16)（1）围绕消费者用户标签进行个性化推荐及智能广告营销 (16)（2）个性化推荐：关键点在于数据获取及打造线上线下数据闭环 (17)（3）智能广告营销：AI技术助力广告创作、广告投放、效果监测全流程 (18)3、AI+零售应用：商品识别分析 (19)（1）对业务痛点感知力和精细化运营成为价值突破点 (19)（2）陈列分析：解决零售企业对渠道终端数据的采集和标准化陈列需求 (20)4、AI+零售应用：消费者识别分析 (21)（1）传统线下零售场景缺少对消费者信息采集和分析的有效手段 (21)（2）消费者行为洞察：Re-ID等CV技术助力感知消费者线下购物场景的全流程信息 (22)5、AI+零售应用：智能化运营 (23)（1）仍待不断完善数据资源及优化算法，未来增益价值巨大 (23)（2）供应链网络效率优化：数据和算法驱动供应链网络各节点协同，提升整体效率 (24)6、AI+零售应用：智能客服 (25)（1）多因素驱动电商客服需求增加 (25)（2）应用AI技术提高电商客服服务效率、节省运营成本 (26)7、AI+零售应用：无人零售 (27)（1）AI技术支持的无人零售场景智能化水平最高，赋能环节最广 (27)（2）深耕小零售业态场景，无人便利店成为落地实践首选 (28)（3）无人零售解决方案商价值初显，市场发展进入理性期 (29)8、AI+零售行业市场价值 (30)（1）AI技术加速优化零售业“人-货-场”结构 (30)（2）AI技术推进零售数据的多维度采集与智能决策应用 (31)（3）围绕消费者流量获取、价值挖掘、体验重塑提供技术支撑 (32)三、AI+零售供需逻辑与玩家类型 (33)1、AI+零售产业链：数据价值应用成为产业各方发展方向亦是发展壁垒 (33)2、AI+零售解决方案需求方：零售企业及品牌商寻求业绩增长新机遇 (34)3、AI+零售解决方案供给方：致力于数据、算法与经验融合，加强技术赋能深度及广度 (35)4、解决方案服务商竞争要素分析 (36)四、AI+零售典型企业案例解析 (37)1、第四范式 (37)（1）重塑零售价值链，助力零售企业智能化转型 (37)（2）为零售企业提供端到端的智能零售解决方案 (38)2、云从科技 (39)（1）多维AI能力支撑流量数字化和数据中台建设 (39)（2）智慧商业解决方案助力线下零售业态的私域流量数字化建设 (39)3、码隆科技 (40)（1）深耕AI商品识别技术，提升零售企业经营质效、节约成本 (40)（2）以前沿解决方案能力及国际化生态体系建设攻关全球市场 (41)4、云拿科技 (42)（1）AI视觉无人店解决方案多环节赋能全球实体零售商 (42)（2）让购物更简单，让体验更有趣，让零售更高效 (43)五、AI+零售趋势展望 (44)1、AI+零售行业技术落地趋势 (44)2、AI+零售行业未来应用之路 (45)3、AI+零售行业玩家竞争策略 (46)受益于消费者数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗透到价值链多个环节。
2020年零售行业分析报告
2020年零售行业分析报告2020年12月目录一、行业发展概况 (3)1、行业发展现状 (3)2、行业监管与行业政策 (7)3、行业发展的周期 (9)二、行业竞争态势 (11)1、传统零售 (12)（1）超市 (12)（2）百货 (13)2、电商零售 (13)3、经营模式 (16)三、行业盈利能力情况 (17)1、行业增长与盈利能力趋势 (17)2、行业杠杆与偿债能力 (18)3、企业信用状况 (21)（1）2020年前三季度零售企业主体分布情况 (21)（2）2020年前三季度零售企业债券发行情况分析 (22)（3）企业营运资本情况 (25)四、行业展望 (26)近年中国经济进入“新常态”，行业增速放缓，叠加XGYQ冲击，2020年初，行业出现负增长，随YQ得到控制，经济恢复，行业增速有所回升，但仍处于较低增长区间。
零售自身为弱周期行业，YQ的发生导致零售细分业态周期性呈现分化，连锁超市和电商业态表现了刚需和快速应对能力的优势，而百货零售面对外部突发事件抗风险能力弱，将促使实体百货向线上的快速发展。
同时，电商零售增速放缓，在生鲜市场和消费者体验感方面存在上升空间，导致线上企业不断向线下延伸。
未来，线上线下的融合将导致行业竞争不断加剧。
一、行业发展概况1、行业发展现状零售行业增速持续下滑，行业增长乏力；受XGYQ影响，2020年前三季度零售总额同比大幅下滑，其中一季度降至低点，同比呈现两位数下降，二季度以来景气度逐步回暖，在第三季度零售总额同比由负转正，其中实体零售受挫严重，增速低于零售总额。
电商恢复速度较快且始终保持正数增长，对拉动行业增长起着重要作用；近年来零售行业集中度不断提升，主要来自电商销售额的增长，实体零售集中度仍处于较低水平，全国性企业尚未显现，实现业绩快速增长的收并购行为将会持续推进。
零售行业受宏观经济减速、海外购物消费分流、限制过度消费等因素影响，近十年增速持续下滑，2019年社会商品零售总额41.16万亿元，同比增长8.0%，维持一位数的增长速度。
iR--2020年中国快消品B2B行业研究报告
中国快消品B2B行业研究报告
2020年 摘要
行业核心变化
行业竞争壁垒 行业发展趋势
变中觅机：近两年行业呈现出三大核心变化，快消B2B平台应应主动应变，快速调整建立竞争壁垒，才能更 好地在新的机遇期提升自身的行业地位。
• 【变化1】近两年品牌商与快消B2B平台合作意愿由快速提升到增长明显放缓。问题：快消B2B平台经营风险加大引起 品牌商担忧，同时平台提供的小店数据与消费者数据完整性不及品牌商预期。原因：平台的倒闭潮，暴露部分平台盈 利能力不强；平台对门店渗透率较低以及门店数字化水平不高，平台的大数据建设进展整体缓慢。解决方案：其一， 平加快区域深耕，提高盈利能力；其二，提升小店数据和消费者数据的完整性。
➢ 快消B2B行业迅猛发展，快消B2B企业 大量出现，具有互联网基因涌的电商平 台、品牌商更加主动地加速与线下的零 售门店融合。随着中国经济全面进入 “新常态”，国家于2015年开始大力 推动“供给侧改革”，通过“互联网+” 激活产业上游供给方与流通市场，整体 经济结构优化创造新的经济增长点， 2015年成为行业爆发的风口期。
快消B2B平台在行业变化中夺取竞争优势的关键在于快消大数据与供应链两大壁垒的构建。
• 快消B2B平台核心竞争壁垒由品牌服务能力与供应链竞争能力构成。 • 快消大数据建设水平可以衡量对品牌商的服务能力。 • 门店获取与门店服务能力可以衡量供应链的竞争优势。
品牌商合作意愿稳步提升，区域供应链的不断完善以及基于社区门店的B2B2C加速渗透，将为行业带来新一 轮发展机遇。
品类
食品饮料类
◆ 米面粮油、肉类制品、蔬菜、 水果、调味食品、包装食品、 水饮、茶饮冲调、乳制品
烟酒类
◆ 烟酒
家居日用类
2020年智慧零售行业市场调研报告(最新)
2020年智慧零售行业市场调研报告（最新）2020年2月目录1. 智慧零售行业概况及市场分析 (6)1.1 智慧零售行业市场规模分析 (6)1.2 智慧零售行业结构分析 (6)1.3 中国智慧零售行业市场驱动因素分析 (7)1.4 智慧零售行业特征分析 (7)1.5 智慧零售行业PEST分析 (8)2. 智慧零售行业政策环境 (11)2.1 行业政策体系趋于完善 (11)2.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (11)2.3 宏观环境下智慧零售行业的定位 (12)2.4 “十三五”期间智慧零售建设取得显著业绩 (12)3. 智慧零售产业发展前景 (14)3.1 中国智慧零售行业市场规模前景预测 (14)3.2 中国智慧零售行业市场增长点 (14)3.3 智慧零售进入大面积推广应用阶段 (15)3.4 政策将会持续利好行业发展 (15)3.5 细分化产品将会最具优势 (15)3.6 智慧零售产业与互联网等产业融合发展机遇 (16)3.7 智慧零售人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17)3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18)3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19)4. 智慧零售行业竞争分析 (20)4.1 智慧零售行业国内外对比分析 (20)4.2 中国智慧零售行业品牌竞争格局分析 (22)4.3 中国智慧零售行业竞争强度分析 (22)4.4 初创公司大独角兽领衔 (23)4.5 上市公司双雄深耕多年 (24)4.6 互联网巨头综合优势明显 (25)5. 智慧零售行业存在的问题分析 (26)5.1 政策体系不健全 (26)5.2 基础工作薄弱 (26)5.3 地方认识不足，激励作用有限 (26)5.4 产业结构调整进展缓慢 (26)5.5 技术相对落后 (27)5.6 隐私安全问题 (27)5.7 与用户的互动需不断增强 (28)5.8 管理效率低 (29)5.9 盈利点单一 (29)5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (30)5.11 法律风险 (30)5.12 供给不足，产业化程度较低 (30)5.13 人才问题 (31)5.14 产品质量问题 (31)6. 智慧零售行业多元化趋势 (32)6.1 宏观机制升级 (32)6.2 服务模式多元化 (32)6.3 新的价格战将不可避免 (32)6.4 社会化特征增强 (32)6.5 信息化实施力度加大 (33)6.6 生态化建设进一步开放 (33)6.7 呈现集群化分布 (34)6.8 各信息化厂商推动"智慧零售"建设 (35)6.9 政府采购政策加码 (35)6.10 个性化定制受宠 (36)6.11 品牌不断强化 (36)6.12 智慧零售+互联网已经成为标配“风生水起” (36)6.13 一体式服务为发展趋势 (37)6.14 政策手段的奖惩力度加大 (37)7. 智慧零售产业销售渠道分析 (39)7.1 智慧零售产业厂家直供模式 (39)7.2 智慧零售产业多家代理模式 (39)7.3 智慧零售产业平台式渠道模形 (39)7.4 智慧零售产业独家代理模式 (40)8. 智慧零售产业投资分析 (40)8.1 中国智慧零售技术投资趋势分析 (40)8.2 大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (41)8.3 中国智慧零售行业投资风险 (41)8.4 中国智慧零售行业投资收益 (42)1.智慧零售行业概况及市场分析1.1智慧零售行业市场规模分析随着我国经济的不断发展、人们生活水平的不断提高，人们的消费观念和消费水平也有了很大的转变与提升。
人工智能零售可行性报告
人工智能零售可行性报告摘要：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展已经深刻影响了各行各业，零售领域也不例外。
本报告旨在评估人工智能在零售业中的可行性，探讨其应用前景，并提出相关建议。
一、引言随着科技的进步和信息技术的发展，人工智能已经成为现代社会的热门话题。
零售业作为服务行业的重要组成部分，也面临着许多机遇和挑战。
本节将从背景、目的和方法三个方面介绍本报告的主要内容。
二、人工智能在零售行业中的应用1. 机器学习在销售预测中的应用通过机器学习算法，零售商可以分析大量的历史销售数据，预测产品需求和市场趋势，从而优化库存管理和采购决策，提高销售效益。
2. 自动化客户服务借助人工智能技术，零售商可以开发智能客服系统，实现自动化的客户咨询和问题解答。
通过智能语音识别和自然语言处理等技术，提供个性化的服务，提升客户满意度。
3. 智能推荐系统利用人工智能技术分析用户的购买历史、兴趣和行为模式，零售商可以为每个用户提供个性化的商品推荐，提高购物体验和销售转化率。
4. 无人商店和智能支付借助人脸识别、物体识别和传感器等技术，零售商可以建立全自动的无人商店，实现无人值守的购物体验。
同时，结合智能支付技术，使支付过程更加便捷和安全。
三、人工智能零售的优势和挑战1. 优势a. 提高运营效率：自动化和智能化的技术可以减少人工成本和人为错误，提高零售业的运营效率。
b. 个性化体验：通过分析大数据和用户行为，人工智能可以实现个性化的商品推荐和服务，增强客户黏性和满意度。
c. 提高销售转化率：智能推荐和销售预测等技术可以准确预测用户需求，提高销售转化率和利润。
2. 挑战a. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及用户隐私和数据安全问题，需要加强数据管理和隐私保护措施。
b. 技术成本和复杂性：引入人工智能技术需要高昂的投资和技术支持，同时也面临着技术更新和应用复杂性等问题。
c. 普及和接受度：一些消费者可能对新技术持怀疑态度，需要零售商花费时间和资源来推广和普及人工智能产品。
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20世纪70年代 ~21世纪初
1995年，亚马逊成立 1995年，Ebay成立
2003年，淘宝成立
、、 1969年，ARPAnet网络
1975年，第一台微型计算机 1990年，Archie搜索引擎出现
1964年，日本新干线运营,高速列车出现 1971年，FedEx公司成立
移动消费
21世纪初~至今
由于零售科技所涉及的技术较多，每项技术所赋能的环节及场景也各有差异以及技 术的前期投入通常较高。因此，零售企业在进行技术升级选择的时候应（1）结合 自身的信息化和营收水平来确定自身所处的阶段以及支付能力。（2）结合自身的 产品结构，进行合适的技术选择。 此外，对于中小规模零售企业、夫妻店、社区小卖部等零售业态，建议从应用智能 POS系统作为技术升级的切入口。
• 改善线下零售场景内人效不高 等问题
AR技术 VR技术 智能机器人
• 改善消费者在线下的零售体验 • 弥补线上零售在消费者体验侧
与线下零售的差距
5 零售科技价值
零售业内“人—货—场”的痛点需要零售科技来解决
零售业的核心三元素“人—货—场”在消费者时代下，都存在痛点亟待解决。人：员工的应付职工薪酬成为了零售商占比 较高的成本，此外，店员流动性大，有经验的员工缺乏和客户对于具有针对性的建议的需求间矛盾愈发明显。货：过去的 商品管理处在推式运营的链条内，这一过程造成了大量库存的同时也削薄了零售商的现金流。场：过往的交易场所的边界 被拓宽，网络购物渠道的兴起减弱了线下场的价值，而日益高涨的租金也在影响零售商的现金流。因此，解决零售业内 “人—货—场”的痛点问题，成为了零售科技的核心价值点之一。
零售科技概述
内涵
零售数字技术
利用物联网、大数据、云计算、人工 智能等技术，整合多源数据，提供智 能化决策数据支持
零售效率技术
利用无人机、物流机器人、云仓储等技 术，提高物流效率；利用网络技术，实 现数据和指令快速传达，提高决策效率
零售体验技术
利用AR、VR等技术，优化线上消费体验； 利用交互大屏，导购机器人提供店铺位置、 实时商品信息等内容，提高线下消费体验
SMS
零售科技企业、零售企业、品牌商和消费者逐步形成互相驱动的共同体。
不断变化的消费者和零售业内部对技术赋能的音量提高，推动了零售科技产业的发展。
此外，新冠肺炎疫情对零售科技企业，特别是零售数字技术企业的发展起到了加速作
用。
零售数字技术涵盖零售数字收集、零售数字分析及应用部分，零售效率技术主要包 括提高供应链运营效率和消费者支付效率的技术，如电子标签、物流机器人、无人 机、无人车、自助结账机等。零售体验技术主要包括优化消费者购物体验的技术， 如AR、VR、导购机器人、交互屏等。
好风凭借力 中国零售科技产业研究报告
2020年 开篇摘要
科技是零售业态不断变革的动力之一。零售科技是指为了实现消费者体验代科学技术。零售科技根据所赋能的方向 差异，可分为零售数字技术、零售效率技术和零售体验技术。三者协同促进零售业 “人、货、场”的重塑。
4 零售科技内涵
零售科技涵盖零售数字技术、零售效率技术及零售体验技术
零售科技是指通过应用新一代科学技术来服务零售企业、品牌商等零售业玩家，帮助其重构效率与体验，从而实现消费者 体验优化、零售企业成本降低以及企业效益的提升。本报告主要涉及的零售科技有：物联网、大数据、云计算、人工智能、 VR/AR等技术。艾瑞研究院根据零售科技的底层技术差异和对零售环节、业务场景赋能的角度的不同，将其划分为零售数 字技术、零售效率技术及零售体验技术三类。三种技术协同服务零售业务链条和业务场景，赋能品牌商、零售商、供应商 等零售业态内玩家。
典型技术 电子价签 POS机 云计算
• 实现精准营销，从而提高潜客
价值点
转化率、复购率、客单价等指 标，提高企业盈利
• 优化商品全周期管理，降低缺
货率
来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2020.7 iResearch Inc.
无人机 自动结账 网络系统
• 提高商品流、物流、资金流在 零售各环节间的流转效率
零售三元素的痛点分析
人
痛点：职工薪酬占门店运营成本较高比重；具有导购经验和店铺运营经验的员工缺乏；消费者
时代，消费者越来越希望有针对性的推荐建议。
解决方案：通过对消费者消费行为数据、兴趣爱好、社交评论等内容的综合分析，形成精准的
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc.
2 零售科技概述
1
零售科技研究背景
2
零售科技与零售企业技术路径选择
3
典型案例
4
3 零售科技概述
科技是零售业态能够持续革新的内在驱动
零售业作为贴近消费者的产业形态，其一路的演变都受到了当时技术变革的极大推动。从轿车的量产普及和城市道路网络 的搭建完善，促使百货商场的出现到计算机进入寻常百姓家、互联网的产生发展和搜索引擎技术的应用，推动了如Amazo n、Ebay这类电商巨头的纷纷诞生。正因此，科技自始便是零售业能够持续革新的内在驱动力。作为消费者，能够在任意 时刻、任意地点满足自身的消费需求无疑是终极的消费心愿。而零售创新的核心愿景便是为了帮助消费者达成这一心愿。
2014年，淘宝改进手机淘宝体 验 2015年，拼多多成立
1985年，商用移动电话 2009年，我国颁发3G牌照
20世纪90年代，无人机广泛应用 21世纪初，云仓储技术应用
支付技术
1952年，银行信用卡发行
1998年，PayPal公司成立
2004年，支付宝公司成立
来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc.
科技是零售业革新的驱动力
零售业态
网络与通信 技术
物流运输技 术
传统零售
20世纪20年代 ~20世纪70年代 20世纪20年代综合超市出现 20世纪前期，梅西百货商店发展 1962年，城市折扣店诞生
1876年，电话被发明 1895年，成功收发无线电电报
1909年，福特T型车产量达万辆 20世纪30年代，高速公路出现