零售业是反映一个国家和地区经济运行状况的晴雨表，是检验国民经济发展是否和谐、社会经济结构是否合理的重要标准。2015年全国商品零售总额为26.9亿元，到2020年约为39.2亿元。五年复合增长率为7.82%。其中，网络零售额占比从2015年的10.8%提升至2020年的24.9%。
4、 传统零售的未来趋势:新零售证券日报5月13日报道，阿里巴巴集团公布了截至2021年3月31日的季度及2021财年业绩。在本财年，阿里巴巴的生态系统已为全球超过10亿活跃消费者提供服务，商品交易额(GMV)为8.119万亿元人民币(1.239万亿美元)。如今电商兴起，销售火爆。众所周知，线上销售具有线下销售不具备的优势，可以打破时间和空间限制，降低店面租金和人力成本，控制库存损耗。就渠道而言，在实体渠道集中化的过程中，也存在诸多问题和挑战，主要体现在:管理层级多、流程长、运营效率低，难以控制各种问题和风险，成本压力日益凸显(黄英2018)。
5、浅析 零售业大数据构成要素Analysis 零售业大数据的要素马云说，人类社会已经从IT(信息技术)时代进入DT(数据技术)时代，《大数据时代》这本书的大卖也说明了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据在自己行业的变化。作为一个精益零售研究者，我也会分析零售业的大数据组成部分。一、大数据的对象包括企业内部信息和外部信息。外部信息主要指市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构变化、政策制度变化、新产品新技术创新等。内部信息主要指POS机信息、商品销售趋势、客户信息、竞争对手信息、公司政策和指令、店铺所在楼盘的相关信息、销售和利润分析、店铺周边商圈分析等。
6、以服饰 零售业务为例,规划零售中心 数据分析体系现阶段公司的数据分析系统是以数据报表集合的形式呈现的，系统设计纯粹是从数据呈现的思维出发，很难从报表中直观的发现业务问题。各级管理者为了做出决策，需要更多的手工表格，最终的决策无法回流到系统中，决策难以量化和跟踪。零售中心是零售企业的第一线，是零售决策的中心。为了实现数据驱动决策的愿景，笔者计划通过设计a 数据分析和服务于零售中心的决策协同系统，为企业数据决策赋能，帮助数据分析更好地与商业战略结合。
在设计之前，我们可以先看看基于现有数据决策平台的数据决策是什么样的。需要满足哪些核心需求？公司采购的零和商品系统建立在处理商品管理业务的基础上，构建了各工作节点的业务控制模型。虽然是完全为商品服务的体系，但商品的最终质量还是体现在零售端，所有的商品策略也是基于零售结果。
7、大 数据分析 零售业谋变新路径big数据分析:数据显示，截至2013年底，中国电子商务市场交易规模达到10.2万亿，同比增长29.9%。在电子商务如火如荼的时候，传统 零售业受到挤压，线上线下遭遇完全不同:客流减少，业绩不佳，甚至门店实体被迫关闭零售业经营陷入困境。
一些不愿意成为“试衣间”的零售商勇敢试水O2O，打通线上线下渠道。虽然来自更多渠道的数据重塑了商业模式，但它也让零售商看到了其商业价值。数据中丰富的客户洞察也推动了“以客户为中心”的业务转型。大数据时代，急需突破的零售商如何在探索中抢占先机？SAS公司根据国外零售商的最佳实践给出了以下建议:以客户为中心的数据驱动营销管理，从多种渠道成功转型。在技术的帮助下，零售商可以通过社交媒体、移动应用程序、位置服务和电子邮件等更多渠道与消费者沟通。
8、 零售业 数据分析的商品分析商品分析的主要数据来源于商品的销售数据和基础数据，从而产生一个以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据包括商品品类结构、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、商品替代率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节性商品等等各种指标。通过对这些指标的分析，可以指导企业商品结构的调整，增强我们所经营商品的竞争力和合理配置。
