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从组织结构来看，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，
分析主要集中在精准营销、顾客洞察、商品优化和供应链完善几个方面
将企业最需要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目的领域进行对比，我
们发现，提升客户洞察是零售企业最需要利用大数据进一步提升的重点领域
完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、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表现的自我评价结果一般，特别是在数据分析
和基于数据洞察采取行动方面。同时，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
零售企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展构想可以分为三个层面
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
式提供给内外部客户
对于中国的零售行业，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。企业已
经认识到大数据的重要性，多数企业正在着手进
行大数据探索以及相关项目的试点。IBM认为，
零售企业的大数据分析是与云计算、移动和社
交化紧密结合的系统工程，需要从战略层面系统
规划。零售大数据分析主要应用在智慧的购物体
验、智慧的商品管理和供应链网络，以及智慧的
运营三个领域。大数据分析是零售企业向未来转
型升级的核心竞争力
2业业业
建企业生态平台，为平台上的企业服务，促进共同的繁荣
我们认为大数据主要通过以下三个方面帮助零售企业提升自我，创造价值。包括：
1. 打造智慧的购物体验
2. 构建智慧的商品管理和供应链网络
3. 以及实现智慧的运营
具体来说，零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个方面：在智慧的客户体验领
域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及精准营销；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；以及在智慧的运营领
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，他们需要从这
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型升级的核心驱动力
大数据我们的调研结果表明，中国零售行业的大数据分析处于刚刚起步的阶段，相当一部分
企业还未开始考虑使用大数据分析，或仅仅进行概念讨论和计划。在少数已开展大
数据项目的企业中，应用范围、方式也处于早期状态，大数据的实践刚刚起步。(图1)
然而，也一部分领先的零售企业已经在利用大数据应对明确的业务挑战
中国零售业大数据
资料来源：2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈
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