
大数据助力中国零售业变革突围
近年来,互联网技术改变着各行各业,零售行业自然难逃厄运。随着电子商务不断发展,消费者的购物习惯悄然生变。在中国,零售商、制造商、个体户等均可在淘宝网、京东商城这类三方平台开展电子商务业务,因此,消费者也有了更多选择和主动性,这给传统零售产业带来巨大的冲击。
“不仅是电子商务给零售业带来巨大冲击,还有不断上涨的租赁成本,人力成本,据我了解,今年零售业的运营成本上涨了近80%。另外一个重要的因素就是客流量变少了。”针对零售业遇到的困难,本网记者采访了意大利德利捷自动数据采集公司大中华区总经理章大胜,他从多方面向记者分析了影响零售业的重要因素。
作为零售行业的一分子,德利捷与零售业一样在思考着生存空间的大事,承担着行业发展的重责。
就零售业的未来,章大胜向记者分享了独到的见解:“零售业市场的需求非常复杂,传统的零售靠规模取胜已经过时了,发展电商是不可逆转的趋势,这里并不是传统零售与电子商务相对抗,而是两者应该向互动,零售业今后方向须得靠革命,也意味着零售业将会走向融合,并且是各领域各环节生态的合作。”
“同行的竞争带来的是革新,跨界竞争所带来的往往是革命,市场本身不是一块无限大蛋糕,零售业和电子商务的博弈始终是在社会消费品总额的框架内,同时受制于宏观经济走势的影响零售业和电子商务的博弈是新旧模式的竞争,但随着双方各自线上线下的融合,两种模式的差异化将越来越不清晰。两种模式的最终走向不是有模式本身决定,而是由社交模式的变化所决定。”接着,章大胜就重塑零售业的新格局给出了自己的观点。
专注服务贴近客户
从章大胜总经理分析影响零售业的原因来看,零售业要解决目前发展困局就得从降低成本、留住用户入手。
“零售业转型要从不同角度出发,最需要变革的还是观念。”章大胜这样表示到。
章大胜还说到:“降低成本可以通过提高工作效率、提高技术等手段实现,但回流客户就得重新定位消费者,了解客户需求,从用户心理出发,做到人性化。比如德利捷一直关注二维码一样,不仅要求产品质量,而且更多的是要求同事走到客户面前,让他们产品给他们带来真实满意的体验感受。”
“当然,关注服务是我们的优势,结合中国实际出发,设计具有中国元素的产品,根据用户的多变性提供更多的需求。而这些都不足以解决问题,重要的还是整个行业联合起来,合作分工,既有关注的服务,又有战略上的联盟,零售业良性的发展会促使整个行业上下游都走上正轨。”章大胜接着向记者这样介绍到。
大数据:为零售业发展注入新血液
“零售商为什么会选择参加一些行业会议?”章大胜向记者发出这样的疑问。
章大胜自问自答到:“行业会议给零售商们提供了一个平台,让他们有效避免同质化竞争,但不能完全。在此,我想说能为零售业带来活力的新事物:大数据。”
大数据是继云计算、物联网之后IT产业面临又一次颠覆性的技术变革。有分析称,大数据时代来临,行业变革才刚刚开始,未来前景广阔。
为此,章大胜指出:“基于大数据的业务模型将主导零售业后十年的格局,大数据对零售业破局具有重要作用,能够帮助零售商们筛选信息、迎接挑战,并且利用技术为客户提供解决方案。”
同时,章大胜再次表示:“消费者的需求呈个性化发展,零售商应该学会收集、储存和分析大量的数据,并发挥出这些数据的价值。”
“目前,通过软硬件集成设计的产品,德利捷能够提供大数据的获取、组织、分析、决策四个步骤的所有能力,帮助零售商事先捕捉顾客的关注点和需求。并且给出可执行的解决方案,帮助零售商回流客户。”章大胜向记者说到。
随着大数据应用、技术革新及商业模式创新,中国零售业也将迎来巨大的转变,不断破解发展难题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29