- 2016-2021年零售业大数据发展前景与投资策略研究咨询报告
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报告编号：1439353
出版日期：2016年6月
报告页码：300页
图表数量：150个
寄送方式：Email发送 或 特快专递
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电子邮件：report@chinairn.com
2012年中国大数据产业市场规模仅为4.5亿元，2015年中国大数据市场规模就达到115.9亿元，增速达38%。大数据在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用，同时大数据也开始在我国各大行业之中开始大规模应用，与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。
互联网时代的到来，改变了整个消费市场，消费者的消费习惯也呈现出个性化、多样化的趋势，零售商也开始学习互联网思维，以消费者的需求为中心。就是在这样的背景下，大数据“火起来”了。要了解消费者的需求，就需要从消费者的习惯、兴趣、消费能力等行为中发现商机，大数据就是对这些行为的捕捉，大数据搜集的信息正是构成消费者图像描绘的要素。然而，无论是专业的大数据分析企业，还是零售商，它们对大数据的理解只停留在最浅显的技术表面，而对于大数据与零售业务的结合而是一知半解。
2015年，背靠腾讯的大众点评和百盛集团达成合作，用点评的2亿用户资源为线下商家导流；另外，阿里巴巴集团也启动了银泰商业的转型，阿里将利用其强大的消费者数据库，让实体商业从“坐商”转变为“行商”。传统零售企业与互联网企业联手，真正的意图都是要搭乘大数据快车。
大数据在零售业的发展已经乘上快车道，未来将会加速增长，前景光明。
本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家工信部、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报刊杂志以及专业研究机构公布和提供的大量资料，对我国零售业大数据行业及各子行业的发展状况、上下游行业发展状况、市场供需形势、新产品与技术等进行了分析，并重点分析了我国零售业大数据行业发展状况和特点，以及中国零售业大数据行业将面临的挑战、企业的发展策略等。报告还对全球零售业大数据行业发展态势作了详细分析，并对零售业大数据行业进行了趋向研判，是零售业大数据生产、经营企业，科研、投资机构等单位准确了解目前零售业大数据行业发展动态，把握企业定位和发展方向不可多得的精品。
第一部分 产业结构分析
第一章 大数据的定义及作用
第一节 大数据的定义和特征
一、大数据的定义
1、从宏观世界角度
2、从信息产业角度
3、从社会经济角度
二、大数据的的特征
三、大数据的结构分析
第二节 大数据的研究的重要性
一、捍卫国家网络主权
二、核心产业信息化的推动力
三、可以诞生战略新兴产业
四、让科学研究方法论得到重新审视
第二章 大数据的发展现状
第一节 大数据发展概况
一、全球研究现状
二、国内研究现状
第二节 中国大数据的发展规模
一、2013-2016年第一季度中国网民规模分析
二、2013-2016年第一季度中国网络大数据的数据总量分析
三、2013-2016年第一季度中国大数据市场规模分析
第三节 我国大数据发展前景预测
一、2016-2021年中国网民规模预测
二、2016-2021年中国网络大数据的数据总量预测
三、2016-2021年中国大数据市场规模预测
第四节 我国大数据面临的问题分析
一、复杂性
二、不确定性
三、涌现性
第三章 大数据的收集、存储和运用
第一节 网络空间感知与数据表示
一、网络大数据的感知与获取
二、网络大数据的质量评估与采样
三、网络大数据的清洗与提炼
四、网络大数据的融合表示
第二节 网络大数据存储与管理体系
一、分布式数据存储
二、数据高效索引
三、数据世系管理
第三节 网络大数据挖掘和社会计算
一、基于内容信息的数据挖掘
二、基于结构信息的社会计算
第四节 网络数据平台系统与应用
一、网络大数据平台引擎建设
二、网络大数据下的高端数据分析
三、网络大数据的应用
第四章 国内零售业发展现状
第一节 中国零售业行业现状分析
一、中国零售业发展概述
二、中国零售业发展现状分析
三、2013-2016年第一季度中国零售业市场规模分析
四、2013-2016年第一季度中国零售业销售收入分析
五、2013-2016年第一季度中国零售业利润总额分析
第二节 中国零售业行业发展前景分析
一、中国零售业行业发展前景展望
二、中国零售业行业发展发展趋势分析
第三节 中国零售业行业面对的问题分析
一、当下中国零售业行业面对的问题分析
二、中国零售业行业发展策略分析
三、中国零售业行业发展机遇分析
第二部分 产业现状分析
第五章 零售业迈入大数据时代
第一节 零售业企业迈入大数据时代
第二节 大数据给零售业带来的机遇分析
第三节 大数据给零售业带来的挑战分析
第四节 大数据零售业规模分析
一、2013-2016年第一季度中国零售业大数据市场规模分析
二、2013-2016年第一季度中国零售业大数据销售收入分析
三、2013-2016年第一季度中国零售业大数据投资规模分析
第六章 大数据+零售业的应用
第一节 大数据在零售业开发中的应用分析
第二节 大数据在零售业营销中的应用分析
第三节 大数据在我国零售业企业应用中的挑战
一、来自大数据的问题和应对
二、零售业企业自身的困境和应对
第四节 典型大数据零售业应用案例分析
一、塔吉特百货Target
二、ZARA服饰
第七章 零售业大数据的结合形势分析
第一节 零售业大数据的结合形式分析
一、将零售策略与“大数据”技术进行结合
二、零售企业对“大数据”应保持正确态度
第二节 零售业与大数据结合的优势分析
第三节 零售业大数据存在的问题分析
第四节 零售业大数据的主要应用领域
一、对顾客群体细分
二、模拟实境
三、提高投入回报率
四、数据存储空间出租
五、管理客户关系
六、个性化精准推荐
七、数据搜索
第五节 零售业大数据的发展建议
第三部分 产业竞争风险
第八章 主要企业分析
第一节 应用大数据的零售业企业分析
一、银泰商业
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
二、百盛集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
三、沃尔玛百货公司
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
四、永辉超市
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
五、高鑫零售集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
六、华润万家集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
第二节 零售业企业大数据合作伙伴分析
一、阿里巴巴
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
二、深圳市腾讯计算机系统有限公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
三、百度公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
四、北京小米科技有限责任公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
五、移动集团
一、企业简介
二、发展大数据的优势分析
六、电信集团
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
七、联通集团
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
第九章 零售业大数据前景预测
第一节 零售业大数据发展前景分析
第二节 零售业大数据发展规模预测
一、2016-2021年零售业大数据市场规模预测
二、2016-2021年中国零售业大数据销售收入预测
三、2016-2021年中国零售业大数据投资规模预测
第三节 零售业大数据的投资价值分析
第四部分 投资风险与建议
第十章 投资风险与建议
第一节 投资风险分析
一、政策风险分析
二、技术风险分析
三、市场竞争风险分析
四、宏观经济波动风险分析
五、其他风险分析
第二节 行业发展策略分析
第十一章 行业结论及建议
第一节 行业结论
第二节 细分行业结论
第三节 投资建议
一、投资策略建议
二、投资方向建议
三、投资方式建议
图表目录
图表：2013-2016年第一季度中国网民规模
图表：2013-2016年第一季度中国网络大数据的数据总量
图表：2013-2016年第一季度中国大数据市场规模
图表：2013-2016年第一季度中国零售业市场规模分析
图表：2013-2016年第一季度中国零售业大数据市场规模分析
图表：2013-2016年第一季度中国零售业大数据销售收入分析
图表：2013-2016年第一季度中国零售业大数据投资规模分析
图表：2016-2021年零售业大数据市场规模预测
图表：2016-2021年中国零售业大数据销售收入预测
图表：2016-2021年中国零售业大数据投资规模预测
