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。
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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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[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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