全国100家零售企业市场份额大数据

全国100家零售企业市场份额大数据
全国100家零售企业市场份额大数据

全国100家零售企业市场份额大数据

作者: 商业地产云智库来源: 199IT

2015年全国百家重点大型零售企业零售额首次出现负增长

2015年全年全国百家重点大型零售企业零售额同比下降0.1%,增速相比上年回落了0.5个百分点,也是自2012年以来增速连续第四年下降,并且零售额首次出现了负增长。

2011-2014年,全国百家重点大型零售企业零售额增速分别为22.6%、10.8%、8.9%和0.4%,呈现出持续下降的趋势。▼

一、40家奥莱2015年总营业额超过400亿元,市场占有率超70%

2015年,全国年业绩超过4亿元的奥特莱斯项目达到40家(含港台地区3家),较2014年增加了16家,这40家奥莱单店的2015年总营业额超过400亿元,而全国200余家奥莱2015年总营业额不足700亿元(含港台地区奥莱业绩70余亿元,占10%以上),总体来看,门店数占比不足20%而市场占有率超过70%,强者垄断效应异常突出。▼

其中,排名前17位、年业绩超过8亿元的奥莱项目2015年总营业额超过350亿元,虽然这17家奥莱项目仅占全国各类奥莱总数的比率不足10%,但市场占有率却超过50%,奥莱业两极分化的态势异常明显,如上海浦东佛罗伦萨小镇奥莱开业时间仅11个月,但2015年营业额却快速攀升至第17名,堪称“2015奥莱新星”。

1、新店老店秀实力,百联称王

如表单数据所示,中国三大奥莱——香港东荟城名店仓、北京燕莎奥特莱斯、上海百联奥特莱斯,均已成长为世界级奥莱单店,年业绩均上升到了40亿元以

上。而新兴奥莱代表——天津佛罗伦萨小镇年业绩也首次超过30亿元。

其他如成都时代奥特莱斯、重庆砂之船西部奥莱、北京赛特奥莱、沈阳兴隆大奥莱、高雄义大世界5大奥莱年业绩首次超过20亿元门槛,使2015年营业额超过20亿元的奥莱项目达9家。

另有宁波杉井、杭州百联、北京房山首创、武汉百联、长沙友阿、无锡百联、南京仙林金鹰奥莱城、上海浦东佛罗伦萨小镇八大奥莱项目的2015年营业额位于8-16亿元之间。以及13家2015年营业额在4.5-8亿元之间的奥莱项目。

2、奥莱店王背景扫描,比实力更拼颜值

在2015年业绩排名前17的奥莱店王(多家并列)中,年业绩均超过8亿元,这些奥莱在建筑形态、发展商背景、选址、开业时间、分期扩建、奥莱类型等方面与其他项目有何差异?▼

3、初步形成龙头企业垄断局面

纵观2015年奥莱店王榜单,已经初步形成龙头百货企业(如百联、燕莎、王府井)、专业奥莱(如佛罗伦萨小镇、砂之船、首创)寡头垄断局面。▼

4、奥莱店王引进品牌中餐、奢侈品受追捧

2015年业绩在8亿元以上的TOP17奥莱店王中,引进餐饮品牌最多的6大奥莱分别是:台湾高雄义大世界、北京房山首创奥特莱斯、南京仙林金鹰奥莱城、上海青浦徐泾百联奥特莱斯、香港东荟城名店仓、成都时代奥特莱斯。▼

而在TOP17-40绩优奥莱中,引进餐饮品牌则更多,其中深圳8号仓有46

家餐厅、上海米格天地有31家餐厅、宜兰兰城新月广场有30家餐厅。

引进主力店、次主力最多的6大奥莱分别是:台湾高雄义大世界、香港东荟城名店仓、沈阳兴隆大奥莱、宁波杉井奥莱、南京仙林金鹰奥莱城、长沙友阿奥特莱斯。▼

奢侈品大牌最为集中的奥莱(主要依据各大奢侈品官网店铺数据统计,不含集合店形式)项目是天津佛罗伦萨小镇,与紧随其后的苏州奕欧来、上海佛罗伦萨小镇、重庆砂之船西部奥特莱斯、成都时代奥特莱斯构成国内奥莱奢侈品的第一军团。

5、2016年新增奥莱店王预计将超过7家

2015年业绩超过6亿元的前22强奥莱中,设有影院、超市、电器或运动专业店、儿童乐园、美食广场多种业态的大型奥莱综合体无论数量还是占比均较2013和2014年大为提升,达到13家,占比高达60%,其中宁波杉井、北京斯普瑞斯均在2015年通过2期扩建工程由传统奥莱升级为综合性的奥莱综合体。且其中的北京赛特、北京首创等奥莱项目都已启动2期扩建,未来都将升级为奥莱综合体。

二、2015年超市企业营收和利润下滑仍无法遏制

1、2015年大型超市企业销售业绩普遍下滑

情况,营收和利润下滑仍然无法遏制。▼

全国来看,高鑫零售集团继续巩固其市场领先地位,市场份额从6.8%攀升至7.5%。东部和西部的强劲表现为拉动高鑫零售集团整体增长的主要推动力,市场份额分别达到15.2%和6.1%。在南区和西区也稳健增长,分别至4.3%和1.9%。▼

永辉市场份额同比整体增长0.4%,达到2.3%。通过门店扩张,永辉的顾客群不断扩大,渗透率有明显提升。在西区和北区尤为明显,市场份额分别达到4.2%和2.3%。▼

步步高在南区的市场份额稍缩减,同期下降0.5%。受其影响,步步高在全国范围内的市场份额下降到2.8%。但该集团在西区依然获得增长,市场份额达1.4%, 同期对比增长0.2%。对广西南城超市的收购进一步推动步步高在西区扩张的潜力。▼

2015数据同期对比显示,快速消费品市场整体在西区增长快于其他区域。而区域零售商近期的并购与投资活动也折射出西区的潜在机会。▼

根据国内重点百货企业销售额度增速的数据来看,自2012年百货销售额第一次下跌后,从2012年的10%一直降到2015年的3%。▼

如下表所示,2015年根据统计的30家百货中,从销售业绩来看,70%百货业绩下滑。2015年大部分百货业绩普遍下滑,少数百货虽然销售额较2014年上涨,但增长幅度不大,如西安开元商城、大庆新玛特、北京汉光百货等销售业绩比上年增长0.4-0.8%。

从地域分布来看,销售业绩在全国前列的基本在一二线城市,上述30家百货中,分布在一二线城市的百货占比83.3%,其中仅北京就占到了6家百货。▼

利用大数据玩转新零售

利用大数据玩转新零售良品铺子实践之路

“流量红利期已过,新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向,日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。” 关于零售未来的发展趋势,概念名词之争如火如荼。从良品铺子作为实践者的感知来说,无论是“新零售”“无界零售”还是“智慧零售”,都代表着第五次零售革命(前四次分别为百货、超市、连锁经营和线上电商)的大势所趋。对于零售企业而言,我们需要思考的不是概念和方向的正确与否,而是面对未来你要做什么样的变革,才能实现零售效率的提高,从而可以在潮头搏击。 对于为什么需要零售创新?其实国家层面已经给予了答案:党的十九大报告指出:“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”中央财经领导小组办公室主任刘鹤也在2018冬季达沃斯论坛上指出,“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,就是从总量扩张向结构优化转变,就是从‘有没有’向‘好不好’转变”。这意味着消费升级的需求,用新零售的语言描绘就是:一是回归“人”为核心,读懂和满足消费者更高需求;二是由量到质的转化保持效率提高。 以电商业务为例,2013年左右,电商平台还处在流量红利期,只要把握好流量的来源,销售增长速度就很快。2012年,良品铺子线上电商刚起步,当年营收是1200万元,而在2017年已实现五年近300倍高速增长,接近于良品铺子线下门店花了十年才实现的年销售规模,这是传统零售方式不可能达到的增速。2012年良品铺子全力以赴决定投入线上电商发展时,

许多同类零售企业还在观望或研讨该不该做业务转型变革,而今天,差距已经明显拉开,就算今天你花十亿,也无法再造良品铺子电商的奇迹。 时至今日,“当上帝为你关上门,必然打开新的一扇窗”,流量红利期已过,新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向,日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。 从人群来看,在本轮消费升级中,80、90后数字新生代是主体,对比传统世代,这个群体有更强的消费信心、更开阔的视野和更成熟的消费理念;从机会品类来看,未来十年消费升级的机会将集中出现在食品、服装、文化娱乐等能够提升幸福感的领域。而我们如何应用零售创新的思维和工具呢?我受公司委托,给中欧新零售新锐成长营的同学们分享良品铺子走过的路,也许可以给大家一些启发。 12年来,良品铺子专注的四件事 创立12年来,良品铺子一直在做四件事情。 1. 消费者洞察 兵马未动,粮草先行。早在良品铺子创立之初,消费者洞察就是赋予我们决胜力量的一座“粮仓”,直至今日从未更改。

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据,而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告,对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。 在零售业中,连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的,也就是说,对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录,而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断,企业策略决策的依据。 对某一个行为的分析需要某一群数据组合,对另一个行为的分析又需要另一群数据组合,每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据,我们要对所有的数据进行分类。通常,我们把一些能直接反映商业行为表象的数据,如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据,如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据,更重要的是要分析间接数据,因为间接数据是改变直接数据质量的基础。 直接数据的分析

对直接数据进行分析,在现阶段的零售业已经非常普遍了,从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1.销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录(见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势,分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故,根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量,调整店面陈列,做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表(见表2)

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向:如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;

列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。 搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些? 大数据是目前最火热的名词之一,从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主:一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商;另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天,大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢? 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告,作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM,过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据,另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世,但同时也推出过一系列大数据产品,其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃,包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 (1)营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据,结合地区行业的发展状况,通过对营业额的每天定期跟进,每周总结比较,以此来调整促销及推广活动。 (2)为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据,设立店铺经营目标及员工销售目标,将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人,让员工的目标更加清晰; 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制,激励员工冲上更高的销售额; 每天监控营业额指标完成进程情况,当目标任务未能达成时,应立即推出预备方案,如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 (3)比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力,从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额,如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析,可以了解: (1)各分类货品销售情况及所占比例是否合理,为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据,从而作出更完善的货品调整,使货品组合更符合店铺实际消费情况。 (2)了解该店或该区的消费取向,即时作出补货丶调货的措施,并针对性调整陈列,从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类,则应考虑在店内加强促销,消化库存。 (3)比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例,得出本店的销售特性,对慢流品类应考虑多加展示,同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款(每周/月/季),了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线,适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售,带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款(每周/月/季),了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点,并加强对导购的产品培训,提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置,避免在店铺的角落,并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策(有选择性实施),如卖出一件滞销款,奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货,或者是促销的准备。 五、连带率(销售件数/销售单数)

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言,只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动(增长或下滑)的根本原因,营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在,解决问题、发现新的生意机会点才成为可能!那么实际的销售过程中,我们如何才能有效做好数据分析,寻找到真正的“动因”呢?接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例:某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一:分析是那个品类的数据发生了变动? 在做销售数据分析的时候,第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例,面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况,我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类,每个品类各自的下滑占比是多少,在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑,从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现,8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑,其中水果糖下滑了60万,占比60%,巧克力下滑了40万,占比40%,进一步分析得出,水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑,巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二:分析是哪个区域发生了变动? 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里?是整体销售区域都出现了下滑,还是局部区域市场出现了下滑?回到案例,南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后,我们得出结论,南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城,其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场,而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三:分析是哪个渠道发生了变动? 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里?换句话说,是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动?每个渠道数据变动的比例各是多少?按此维度分析后,我们进一步得出结论,南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道,一个是城区的喜铺渠道,另一个是六合县城的批发市场渠道,其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道,128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后,我们就可以确定销售数据变动的基本情况,从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据!回到案例,面对8月份销售额下滑100万的现状,经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑,其中散装巧克力下滑了40万,占比40%,128g 水果糖下滑了60万,占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下:

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/bd6793853.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者:方申国谢楠 来源:《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富,价值堪比石油。 进入21世纪以来,随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,数据体量迎来了爆炸式的增长,大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC(互联网数据中心)预测,2020年的数据增长量将是2010年的44倍,达到35ZB。世界经济论坛报告称,“大数据为新财富,价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展,大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源,在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前,大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局,不断加大扶持力度,全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测,全球大数据市场规模 年增长率达40%,在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志;2015年发布“大数据研究和发展计划”,深入推动大数据技术研发,同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力,共享大数据提供的机遇。目前,美国大数据产业增长率已超过71%,大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入,2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目,投资兴办大数据研究中心,通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入,并预测到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr,以便于公民自由查询和下载公共数据;2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等,通过为大数据设立原始扶持资金,推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目,为大数据应用建立良好的生态环境,并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据,将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一,积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展,零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展,科学、通信和未来规划部与国家信息社会局(NIA)共建大数据中心,大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示, 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%,位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有

大数据与现代物流新零售模式分析

大数据与现代物流新零售模式分析 摘要:随着现代互联网技术、大数据和云计算的广泛应用,“互联网+零售”的新零售模式不断得到发展和扩展,成为了零售业的主流发展方向。物流配送环节是零售业发展的重中之重,是联系供应方、零售商和消费者之间的纽带。本文在分析零售业主要发展模式的基础上,探索零售业在大数据与物流相融合的发展阶段所具有的主要特点,梳理了依托互联网发展的新零售模式,并提出了升级路径。 关键词:大数据;现代物流;新零售模式;深度融合 零售业的主要发展模式 (一)传统单店零售模式。我国早期零售模式的发展是通过实体店在数量和规模上的扩张来完成的,传统模式更强调区位对于门店的重要性,零售商通过门店的方式和消费者建立紧密的联系,因此好的位置对于店铺未来的发展非常重要。这种模式的零售商先通过广告宣传等形式扩大自身的知名度和影响力,吸引更多的消费者进入门店,然后通过门店、商场和导购等直面顾客,完成从介绍、试用到最后出售的过程。传统零售模式具有一些独有的特点:一是体验感强。这种模式一般都在门店或者是商场中摆放真实的产品以供消费者体验试用,可以让消费者感受到真实的产品和服务。尤其是对使用方法较为复杂的产品或者对产品要求较高的消费者而言,真实的产品更易于让人接受,更易于让消费者全面地了解产品。二是提供面对面的服务。由于消费者接触的是真实的物品,获得的是面对面讲解,所以传统零售商提供的服务是其他形式的零售方式无法取代的,消费者和导购之间的交流和情感也在交谈过程中不断加深。但是随着网络的普及,传统零售模式不断受到冲击,店面租金居高不下和人工成本持续走高,都使得传统零售业发展面临困境。图1反应的是我国近年来社会消费品的零售总额。从图1可以看出,我国社会消费品零售总额在2013年之后增长趋势放缓,增长比例逐年下滑,电商平台对于传统零售模式的冲击已经显而易见了。(二)零售企业的连锁化和集团化过程。随着零售企业规模的不断扩大,越来越多的零售企业选择在不同地方建立实体店,在这样的背景下,零售业连锁化和集团化逐渐发展起来。这里的连锁化是一种基于统一规划和经营管理模式下的零售业发展形势。具体而言,连锁化零售企业围绕一个核心企业进行发展,在这个企业的管理下,多个地

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险; 2)分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况; 3)分析企业的获利能力; 4)分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景; 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效(坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜)、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等; 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路; 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据; 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢?实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

上中国网络零售市场数据分析

2017年(上)中国网络零售市场数据分析

中国电子商务研究中心发布了《2017年(上)中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告,2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元,同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是,天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下,市场份额接近2013年年底水平,逼近50%的红线。 数据来源:中国电子商务中心中商产业研究院整理 据报告显示,2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元,较2016上半年的4.8亿元,同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元,将同比增长8%。

数据来源:中国电子商务中心中商产业研究院整理 去年始,阿里就一直在积极布局线下新零售领域,加速物流体系建设,从盒马鲜生到天猫小店,动作不断,与此同时天猫线上份额却开始下降。 据数据显示,2017上半年中国B2C网络零售市场(包括开放平台式与自营销售式,不含品牌电商),天猫排名第一,占50.2%份额,但较2016年上半年下降了3%;京东名列第二,占据24.5%份额,同比上升了0.3%;唯品会位于第三,占6.5%份额,同比上升了2.7%;苏宁易购排名第四,占5.4%的市场份额,同比上升了2.1%;国美在线位列第五,占4.1%的份额,同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。

数据来源:中国电子商务中心中商产业研究院整理 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构,研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石,我们通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容,整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等,对行业重点企

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 (一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模(亿元)增速 数据来源:易观国际数据,2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业(以百度、阿里、腾讯为代表)、传统IT 厂商(以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表)、大数据企业(以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表)共同组成的市场供给关系,但各环节发展水平不均衡,在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务,面向海量数据的存储和计算服务较多,而前端环节数据采集和预处理,后端环节数据挖掘分析和可视化,及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 (二)技术创新基础初具,应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来,工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展,利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署,针对互联网和大数据发展的迫切需求,安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题,对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局,不仅加强物理存储设备与处理能力的建设,也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来,大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现,很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下,大数据的技术壁垒越来越低,使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题,而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求,企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 (三)投融资活动初步兴起,行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间,我国大数据领域融资并

便利店新零售大数据分析平台方案

便利店新零售大数据分析平台方案

目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)

4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)

大数据对零售行业有哪些作用

大数据对零售行业有哪些作用 随着时代的发展,尤其是互联网产业的快速增长,大数据分析也越来越被各行业所需求,尤其是对于零售商来说,大数据更是为发展提供了一个新的动力,那么下面就让中原第一城批发商城来为我们分析一下,大数据对零售行业有哪些作用。 深入挖掘顾客需求 以往零售业经营分析以每日生成的交易明细为基础来进行数据分析,有些公司在这方面会做的比较深入,会结合各种因素来考量,做调整,但这种分析往往在速度上会大打折扣,尤其是在信息高速变更的时代,而且这种分析往往基于内部已发生的数据,与用户的真实需求有所偏离。如今,无论是实体销售还是网络销售都做到了信息化,有条件去跟踪用户的消费行为。比如,美国塔吉特超市通过顾客数据分析部建立的“怀孕预测指数”模型,能够在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。该公司这样做的目的是:在其他公司对母婴开展个性化营销之前,领先一步。通过提前了顾客情况,抢占先机,在不同的怀孕周期提供针对性的保健品和日用品,尽早对客户实施个性化营销。 重建客户关系 我国传统零售业依旧走无差异的营销模式,把所有消费者都当做自己的顾客。可是,某商超在对用户分析时发现,忠实用户占50%,贡献度为90%,剩下的50%客户,贡献度却只占到10%。对于客户,如果依旧是广撒网而同等对待的话,忠实客户的流失将比付出的成本大很多,所以,客户”差异化“对待,势在必行。比如,可以利用顾客会员卡与门店的POS 系统相连接,开发出计算机自动促销系统。该系统能够利用计算机系统,向会员顾客提供个性化服务,投其所好来增加顾客忠诚度。 完善品类管理 通过大数据分析能获悉顾客需求,但最终实际过渡到零售底层的仍是商品和服务。很多零售企业在品类管理实施中往往是门店按采购部规划布置,但又要保证新的商品引进和旧的商品淘汰。数月下来,静态的规划和动态的调整难以有机结合,实际陈列状况和规划的大相径庭。曾今有一家零售企业在实施品类管理过程中将南货由生鲜部划归干货部管理,但调整的结果是销售额反而下降了。商品归属变化以后,商品的卖场布局也发生了变化,商品也从生鲜区位移到了干货,结果南于消费者不适应,反而减少了销售额。

我国大数据产业分布

我国大数据产业分布 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区,北京、上海、广东是发展的核心地区,这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础,形成了比较完整的产业业态,且产业规模仍在不断扩大。 除此之外,以贵州、重庆为中心的大数据产业圈,虽然地处经济比较落后的西南地区,但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导,积极引进大数据相关企业及核心人才,力图占领大数据产业制高点,带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京,尤其是中关村在信息产业的领先优势,培育了一大批大数据企业,是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此,部分数据企业扩散了到天津和河北等地,形成了京津冀大数据走廊格局; 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势,发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用,在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下,珠三角地区逐渐形成

了大数据集聚发展的趋势; 长三角地区依托上海、杭州、南京,将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合,吸引了大批大数据企业,促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》,推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市,通过积极吸引国内外龙头骨干企业,实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起,贵州市率先把握大数据发展机遇,充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势,抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区;率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台;率先开展大数据地方立法,颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》;率先设立全球第一个大数据交易所;率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里,如果大家还不明白的地方,请与网站的在线老师联系,在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务: 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版:7000元电子版:7200元纸介+电子:7500元 【报告编号】R331187 报告目录: 前言 继物联网、云计算之后,大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”,即更大的容量(Volume,从TB级跃升至PB级,甚至EB级)、更高的多样性(Variety,包括结构化、半结构化和非结构化数据),以及更快的生成速度(Velocity)。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值(Value)。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联,新技术与应用的不断涌现,加速了“大数据”时代的到来。大数据,已经超越数据本身,转向数据的资产化和服务化,转向挖掘与分析数据带来新商业价值,转向以技术维护国家安全利益,并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年,大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源,

2017年全国家电行业大数据分析(完美详细版)

2017年家电网购市场展望 ●2017年,家电网购市场仍将高速发展,整体增幅预计为35%左右,总体规模有望达4000亿元。 ●2017年,中国家电网购市场(不含移动终端)的销售额占整体家电市场的比例将超过18%。 ●在国家政策支持下,在电商自身发展战略的驱使下,电商下乡步伐将进一步加快。电商渠道的下乡将给农村家电市场带来天翻地覆的变化。大好天地在农村! ●电商将继续向线下市场渗透,2017年线下为线上导流将成为普遍现象。 ●“网购节”可能遭遇“审美疲劳”,但价格战仍将继续。2017年,家电网购领域的购物节点将更加分散化。 ●2017年的家电网购市场将频繁迎来“品牌日”。 ●营销个性化、定制化、娱乐化趋势将持续。 ●2017年,阿(里)苏(宁)对京东的“追杀”将进入关键一年。 ●阿里(淘宝天猫苏宁易购等)和腾讯京东系(京东、微商等)双寡头垄断的格局不会改变。

●随着线上产品高端化趋势的加剧,线上线下同(标)价是必然趋势。 ●2017年将重掀智能家电高潮,线上会根据C2B定制优势,找到比较能落地的智能家电产品。 ●不会再有对电商持怀疑态度的企业,只可能有亲近谁疏离谁摇摆不定的立场,各家电企业对线上销售渠道的重视程度将进一步提升。 ●随着跨境电商的发展,跨境出口成为家电行业的又一个海外机会。 ●移动网购渠道的下单量还将激增,移动电商时代已经到来,最终个人网购行为将全面归属移动互联网。 ●电商对竞争力的追求将进一步回归到商业本身,即追求产品的竞争力、价格的竞争力、服务的竞争力。 2016年中国家电网购分析报告

2016年,从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《“互联网+流通”行动计划》,政府出台多项政策促进网络零售市场快速发展。根据国家统计局公布的数据,2016年全年,我国社会消费品零售总额达到30万亿元,比上年增长10.7%,稳居世界第二。2016年全年,我国电子商务交易额达到20.8万亿元,其中网络零售额达到4万亿元,位居世界第一,增幅53%。截至2016年年底,我国网络零售交易额占社会消费品零售总额比例达13%。 在经济新常态下,消费已成为我国经济增长的首要动力,贡献率接近60%。而蓬勃发展的网络购物对消费的拉动更为显著,不仅造就了近年来网络零售额以超过50%的年均增幅增长,也成为促进线下消费增长的一个重要因素。 作为引领网络购物市场发展的一个重要板块,2016年,家电网购市场继续高速增长,为整体增长乏力的家电市场带来活力。2016年家电网购市场呈现出的产品、营销、服务的新特点,也将成为整个行业未来变化的风向标。 一、家电网购市场规模超3000亿元家电板块引领网购市场

中国大数据产业的痛点和困难

中国大数据产业的痛点和困难 大数据作为一个新兴的产业,一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网+的概念一样,大数据被神话了,被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心,生怕大数据被捧得的太高,将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始,到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰,相信10月份的乌镇互联网大会上,大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上,数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦,大数据产业前景很好,但是大数据企业却很难做大,很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小,很难实现产业优势 中国大数据企业大概有200多家,将近60%集中在北京,以小微企业为主,年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期,各家诸侯割地而立,每家占领了一块小的细分领域,很难做大,都面临着同行的激烈竞争,有的领域例如舆情监控已成为红海。 大数据企业人数大多在几十人到几百人,少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业,没有一家企业占有细分市场

10%的份额,没有一家大数据企业建立了行业标准,领导行业发展。 中国大数据产业处于极度分散状态,优秀的人才分布在不同企业,很难形成人才合力。各家企业规模小,很难在企业做深做大,很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求,中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。 大数据产业如果要形成产业优势,必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业,中国在大数据基础架构,数据产品,数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上,销售额应该在百亿以上,否则很难形成技术和人才优势,也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。 贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错,估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%(业务价值提升)。大多数的经费都用于大数据基础平台(存储和计算)、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM,Oracle,EMC,Intel,华为,联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。 中国大数据企业规模过小,领军企业缺少,行业过于分散,这些都是制约中国大数据产业发展的因素,也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛,数据价值低

【完整版】2020-2025年中国大数据应用行业市场发展战略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国大数据应用行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研:2018-2019年中国大数据应用行业市场深度调研 (13) 第一节大数据行业的定义 (13) 第二节我国大数据应用行业监管体制与发展特征 (14) 一、行业主管部门和行业监管体制 (15) (1)工业和信息化部 (15) (2)国家工商总局 (15) 二、主要法律法规 (15) 三、相关产业政策 (16) 四、主要法律法规和相关产业政策对行业的影响 (17) 五、行业经营模式及盈利模式 (17) 六、进入行业的主要壁垒 (18) (1)技术壁垒 (18) (2)资源壁垒 (18) (3)资金壁垒 (18) (4)品牌壁垒 (19) 第三节2019年中国大数据应用行业发展情况分析 (19) 一、大数据广泛的应用到各个行业各个领域 (19) 二、大数据应用主要受到政策支持、技术推动、资本助力和企业数字化转型需求推动..19 三、大数据应用市场目前仍在“野蛮成长”,整体提升空间巨大 (20) 四、大数据应用政策的相对落地助推细分行业和领域的迅速发展 (21) 五、大数据应用进入高速发展期,未来新商业模式的出现有望带动更大发展 (23) 六、大数据应用可以按照应用延展、企业级应用和行业级应用进行划分 (23) 第四节2019年中国大数据应用行业在细分领域发展情况分析 (24) 一、大数据行业级应用 (24) 二、大数据企业级应用 (25) 三、大数据工具级应用 (26) 第五节企业案例分析: (27) 一、汇医慧影:赋能医疗创新,发现医学需求,解决患者痛点 (27) 二、欧唯特:基于自身行业经验和数据分析能力,欧唯特通过为品牌 (28)

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