2020-2021年中国零售科技产业研究报告
2020-2021中国市场营销技术(MarTech)市场现状及案例分析报告
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中国MarTech行业市场综述——定义与分类
MarTech为市场营销与技术的结合体，属于智慧营销概念，主要通过大数据、自然语言 处理等技术帮助企业构建消费者画像、寻找消费者触及渠道等
MarTech定义
MarTech分类
MarTech是“Marketing+Technology”的缩写，即“市场营销+技术”，是一种智慧营销 根据服务内容，MarTech可分为：（1）数据管理：包括SCRM、CDP、DMP营销数据
《2020年度中国泛电商“独角兽”数据报告》发布
■秦知东2021年3月3日，库网经社电子商务研究中心发布了《2020年度中国泛电商“独角兽”数据报告》。
本报告基于电数宝（）电商大数据库编制而成。
网经社将“泛电商”定义为以互联网为依托的所有实物、服务和虚拟商品的在线交易行为和业态，主要包括以大宗商品和工业品为主的产业电商、以消费品为主的零售电商、以在线外卖、在线旅游、在线教育、在线租房、在线医疗和交通出行等为代表的生活服务电商及跨境电商、物流科技等服务商。
“独角兽”指代那些具有发展速度快、稀少、是投资者追求的目标等属性的创业公司。
标准是创业十年左右，公司估值超过10亿美元。
一定程度上代表了创业与投资方向、行业热点乃至未来趋势，其中以电子商务、移动互联网、科技类为主流。
《报告》显示，2020年我国泛电商“独角兽”有117家，总估值达3828.82亿美元；2019年我国泛电商“独角兽”有115家，总估值为3529.37亿美元。
2020年新晋泛电商“独角兽”中，产业电商有京东工业品、震坤行、百布、彩食鲜和能链集团；生活服务电商有Keep、火花思维、翼鸥教育、美术宝、高思教育和酷家乐；零售电商有行云集团。
此外，贝壳找房、京东健康、优客工场、蛋壳公寓、一起作业和达达集团因上市退出“独角兽”，学霸君、万达电商和易果生鲜因经营不善退出“独角兽”行列。
《报告》显示，2020年泛电商“独角兽”估值TOP10依次为滴滴出行、阿里本地生活、菜鸟网络、猿辅导、京东物流、满帮集团、作业帮、车好多、货拉拉和微医。
《报告》显示，泛电商“独角兽”成立时间主要集中在2010年~2015年，共86家，占比达73.5%。
其中2014年成立数最多达23家。
领域分布上，产业电商13家“独角兽”总估值达275.64亿美元；零售电商30家“独角兽”总估值达546.15亿美元；生活服务电商54家“独角兽”总估值达2158.18亿美元；物流科技20家“独角兽”总估值达848.85亿美元。
省份分布上，北京50家，上海22家，浙江、广东13家，江2020意义4：激发行业创新吸引品牌商家关注庄帅表示，返利网上市会激发行业的创新，比如在内容、社交关系上创新方面的拓展。
2020-2021年数字技术的发展趋势：新技术、新业态、新模式、新作为
数字技术的发展趋势新技术、新业态、新模式、新作为背景观大势、谋发展——百年未有之大变局n 世界经济数字化转型是大势所趋n 坚定不移建设网络强国、数字中国，推动互联网、大数据、人工智能同各产业深度融合，培育新技术、新产品、新业态、新模式（十九届五中全会）n 数据治理是激活数据要素价值的关键着力点n 政府数据治理应当发挥表率作用，培育数据要素市场，政府必须先试先行n中国是数据大国，凭借先进数字技术、巨大人口数量，庞大的制造业基础，人口红利正在转变为数据红利网络强国建设扎实推进一、新技术：数字技术崛起二、新业态新模式：内含与实践三、新作为：相关建议1新技术：解析数据第二次机器革命n技术指数性迭代更新n数字化n组合集成创新非竞争性零边际成本网络叠加效应n数字技术带来巨大红利n赢者通吃造成收入分化n乐观面对-便利、机会n积极应对-于变局中开新局n重构生产关系数据化智能化源起文明之初：结绳记事文字诞生：文以载道信息时代：数据建模“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，逐步延伸到科学和商业领域。
1997年，高性能计算企业SGI首席科学家约翰·马西指出数据快速增长将成为计算发展的重要趋势，数据将出现难理解、难获取、难处理、难组织等四个方面的问题，并用“大数据”来描述这个趋势，从而引发了计算领域对大数据的思考。
产业视角：数字产业化水平不断提升数据产业是指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。
产业视角：大数据产业生态地图随着大数据产业步入全面融合应用阶段，大数据产业生态体系日益丰富和完善。
当前，我国大数据在互联网、金融、电信等领域的应用占比超过70%；工业、政府和健康医疗领域的相关应用成为行业热点，规模增长迅速。
电信交通运输医疗健康城市规划工业制造农业生产进行用户画像，实现精准营销、行业定制的数据分析报告咨询反映出行者出行需求特征、交通供给情况和供需匹配程度应用于健康监测、疾病预防、临床决策、医药研发抓取、分析、挖掘内部及各类数据，掌握目标地区用户特征推动“众包设计”、个性化定制等新模式的发展应用于农产品生产、销售、追溯等全环节2新业态新模式：内涵与实践基本概念新业态、新模式是根植数字经济发展土壤，以数字技术创新应用为牵引，以数据要素价值转化为核心，以多元化、多样化、个性化为方向，经产业要素重构融合衍生而形成的商业新形态、业务新环节、产业新组织、价值新链条，是关系数字经济高质量发展的活力因子，具有强大的成长潜力。
中国近三年数据分析报告(3篇)
第1篇摘要：本报告基于对中国近三年（2019-2021年）的经济、社会、科技等领域的数据分析，旨在全面展现中国在这段时间内的发展态势和趋势。
报告将从宏观经济、科技创新、产业发展、社会民生等多个维度进行分析，为政策制定者和企业决策提供数据支持。
一、宏观经济1. 经济增长2019-2021年，中国经济总体保持稳定增长，GDP增长率分别为6.1%、2.3%和8.4%。
尽管受到新冠疫情的影响，但中国经济展现出强大的韧性和恢复力。
2. 产业结构调整产业结构持续优化，第三产业增加值占比逐年提高，2019年达到53.9%，2021年达到54.5%。
服务业成为经济增长的主要驱动力。
3. 对外贸易对外贸易稳定增长，2019年进出口总额为31.54万亿元，同比增长3.4%。
2020年，尽管受到疫情影响，进出口总额仍达到31.16万亿元，同比增长1.9%。
2021年，进出口总额达到32.16万亿元，同比增长21.4%。
二、科技创新1. 研发投入中国研发投入持续增长，2019年研发投入为2.19万亿元，同比增长10.3%。
2020年，研发投入达到2.44万亿元，同比增长10.3%。
2021年，研发投入达到2.79万亿元，同比增长15.5%。
2. 高新技术产业发展高新技术产业快速发展，2021年高新技术产业增加值达到7.49万亿元，同比增长10.9%。
其中，电子信息制造业、生物医药产业、新材料产业等增长迅速。
3. 重大科技成果在人工智能、5G通信、新能源等领域取得了一系列重大科技成果。
例如，我国自主研发的“天问一号”探测器成功着陆火星，成为世界上第二个实现火星着陆的国家。
三、产业发展1. 互联网产业互联网产业保持高速增长，2021年互联网和相关服务业务收入达到1.35万亿元，同比增长20.9%。
电商、在线教育、远程办公等成为新的增长点。
2. 新能源汽车产业新能源汽车产业快速发展，2021年新能源汽车销量达到352万辆，同比增长157.5%。
2020年中国AI 零售行业发展研究报告-2020.06
49.7%
2014-2019年中国社会商品零售总额及网上零售额
10.3%
30.1% 12.9%
26.2% 15.5%
32.2% 19.6%
23.9% 23.6%
25.8% 16.5%
12.0% 27.2
10.7% 30.1
10.4% 33.2
10.2% 36.6
9.0% 38.1
8.0% 41.2
2.8
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 渗透率逐年走高。线下销售通路市场份额占比的萎缩及增速放缓，意味着以实体零售业务为首的传统渠道商面临极大挑战。 虽然大型零售卖场、各类连锁超市等均已致力拥抱电子商务，打造线上销售渠道，但线下销售场景的消费者引流和企业降 本增效需求也亟待解决；同时，囿于互联网人口红利的逐渐消失、获客成本提高等因素影响，网上零售额增速也进入缓行 期，互联网零售企业同样面临如何维持增长、保持市场份额的压力。险中求变，零售企业积极寻求新科技手段助力业务转 型，谋求发展新动能以应对挑战。
中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期， 亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。AI技术对 零售业的革新价值不仅体现在重构消费者关系、刺激消费需求；同时加速促进零售业“人货-场”的环状结构优化；也改变了对零售商品及消费者数据的采集、分析和价值应用形式 。目前，“AI+零售”行业整体仍处于探索阶段，随着零售企业数字化基础设施水平的提 高及典型用例的出现，AI技术将为零售企业的智能化改革带来更大的想象空间，助推行业 整体价值增长。
iR--2020年中国零售科技行业研究报告
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
2020-2021中国地摊经济行业研究报告
中国坚果炒货和休闲卤制品市场规模（单位：亿元）
1200
1000 800
894 911
600
400
200
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 坚果炒货 休闲卤制品
注：2019年为预测值，仅供参考。
2018年中国坚果炒货和休闲卤制品行业集中度（单位：%）
休闲卤制品CR5
注：2019年为预测值，仅供参考。
中国休闲食品地区特色分布
1.2.1 地摊经济产业链：上游商品售卖——休闲食品
2018年，我国休闲食品中坚果炒货与休闲卤制品平分秋色，占比分别为8.68%、8.85%。2018年，我国坚果炒货行业零售收 入合计达893.5亿元，而休闲卤制品行业市场零售规模达到911亿元。从行业的竞争情况来看，两种产品的集中度都相对较低。
除食品外，摊贩小食店还会提供饮料产品。近年来，我国饮料行业呈现波动增长的局面。数据显示，2019年我国饮料产量为 17763.5万吨。而啤酒行业则呈现逐步下滑的局面， 2019年我国啤酒产量为3765.3万千升。我国饮料类零售占商品零售总额 比重呈现下滑的局面。2020年初，受疫情影响下，居民对饮料类消费有所回升，截至2020年5月，我国饮料类零售额819亿 元，占商品零售总额比重为0.64%。
2012-2019年中国休闲食品市场规模（单位：亿元，%）
12000 10000
8000 6000 4000 2000
0
5145
5976
6623
7355
8224
10297 9191
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
休闲食品市场规模（亿元）
人工智能在零售行业应用研究报告范文
人工智能在零售行业应用研究报告范文引言：随着科技的不断发展，人工智能逐渐走进我们的生活，其应用领域也越来越广泛。
本文将探讨人工智能在零售行业中的应用情况，并对其带来的影响和潜在风险进行研究。
在这个数据爆炸和消费升级的时代，人工智能的应用能够极大地提升零售行业的效率和服务质量。
1. 人工智能在零售行业的广泛应用近年来，人工智能在零售业的应用呈现出爆发式的增长态势。
首先，人工智能可以通过数据分析和预测，为零售企业提供商业智能支持。
借助深度学习算法，人工智能可以识别消费者的购物行为模式和偏好，从而为企业提供精准的市场推广策略和产品定位。
其次，人工智能可以通过图像识别和语音处理，提供更便捷的零售体验。
消费者可以通过人机对话系统进行快速的商品查询和购物指导，实现线上线下的无缝衔接。
此外，人工智能还可以通过自动化的仓储管理和物流配送，提升零售供应链的效率和可靠性。
2. 人工智能在零售行业中的优势人工智能在零售行业中具有许多优势。
首先，人工智能可以帮助零售商更好地了解消费者，提高销售量和盈利能力。
通过对海量数据的分析，人工智能可以准确预测消费者的购买需求，并根据个性化的推荐算法为其提供个性化的商品推荐，从而提高销售转化率。
其次，人工智能可以提升零售行业的运营效率。
无人零售店和智能支付系统的出现，使得零售商可以节省人力成本，提高服务效率。
此外，人工智能还可以通过数据分析和预测，提供更准确的库存管理和供应链管理，避免因过度或不足的库存而带来的损失。
3. 人工智能在零售行业中的潜在风险尽管人工智能在零售行业中具有广泛的应用前景，但也存在一些潜在风险。
首先，人工智能技术的安全性和隐私性引发了公众的担忧。
人工智能需要大量的消费者数据进行模型训练，然而这些数据的收集和使用可能引起消费者的隐私泄露和个人信息安全问题。
其次，人工智能在决策过程中可能存在偏差和错误。
尤其是在进行消费者评分和推荐时，系统可能会出现人为设置的偏好和系统的误判，从而影响消费者的选择自由和消费权益。
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典型技术 电子价签 POS机 云计算
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价值点
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实现精准营销，从而提高潜客 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
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
• 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
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
消费者画像，应用智慧导购模块，帮助导购/店员成为顾问型导购，提高服务质量。
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。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。
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。
场
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。
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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
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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
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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
中国零售科技产业研究报告 2020 202
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优化、零 售企业成本降低、效益增加所使用的新一代科学技术。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。
SMS
货
痛点：以往的商品流通属于推式运营，而电商渠道的冲击，使得零售商的销售压力较大。
商品的定价和SKU管理依赖传统运营经验，很难对市场变化做出及时响应。
解决方案：利用会员画像、客流热力分析等数据技术，提高货架管理水平，利用电子价
签、自动补货系统等工具，实现及时变价，智能补货等功能，提高门店运营智能化程度。
电子商务
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
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
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
பைடு நூலகம்
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