论文大数据背景下零售企业商业价值实现路径是关于商业价值方面的论文题目、论文提纲、创建成功的商业价值论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
内容摘 要：大数据技术在改变消费结构和创造消费需求上发挥着关键性作用,是零售企业转型升级的必然趋势,是提升市场竞争水平的核心要素.大数据分析为零售业的商品消费提供了多属性功能筛选和个性化需求写作,在商品优化和供应链完善上发挥着十分显著的作用,大数据运营和构建大数据平台是零售企业进行应用实践的主要方向.基于大数据在零售企业的精准营销、全方位洞察客户、商品优化和供应链管理等方面的巨大作用,零售企业的商业价值实现路径从为消费者提供商品使用和服务价值的传统商业模式,逐渐向企业的智慧运营、智慧供应链优化及商品管理、消费者的智慧购物体验转型.
关键词：大数据 零售企业 价值实现 智能化
引言
随着大数据中云计算、物联网等信息技术的兴起和应用,零售企业传统的商业模式和商业价值都受到了巨大冲击,主要体现在零售企业的组织运营模式优化和消费者消费偏好变革等方面（张晞,2016）.从线下传统零售企业的商业价值实现路径来看,为消费者提供商品使用和服务价值的传统商业模式在大数据助力下,不断向企业的智慧运营、智慧供应链优化及商品管理、消费者的智慧购物体验转型.大数据背景下的零售企业对市场消费信息的反馈和消费结构的变化进行动态化的数据管理,从销售商品的价格、质量、消费者购物途径及商品功能组合等多个环节进行适时调整,促进零售企业更高效的实现商业价值.大数据主要通过以下因素影响零售企业的商业价值实现.
大数据改变消费结构.零售企业的商业价值体现在市场消费者的商品和服务消费上,大数据的运用改变了人们的消费模式和消费习惯,顾客购物体验及购物心理等成为商品销售中的重要影响因素（傅志华,2015）.从消费者的消费习惯来看,零售行业种类繁多的商品,为市场上的消费者带来了购物选择和商品信息获取渠道的困难,商品种类在大数据分析基础上可以进行高效、科学的汇总,并根据商品的使用功能、价格及顾客满意度等属性向消费市场进行关键信息的传递,消费者的购买决策更多受到消费习惯和消费偏好的数据影响,零售企业传统“填鸭式”的销售策略将难以适应数据化结构的消费市场（惠琳,2014）.随着“互联网+”和零售企业的结合发展,消费者的购买消费渠道越来越多,因此对购物渠道和支付途径的快捷便利等要求越来越高,在零售企业电子商务模式下,更容易实现消费者对商品和服务的多属性功能筛选和个性化需求写作,提高了消费者的购物体验感.同时,零售企业通过对消费者购买商品关联性功能的大数据分析,可以引导市场冲动式的消费行为.零售企业在销售环节通过对商品功能的互补性搭配,进行各类线上线下的促销活动,都建立在对消费者购物行为的大数据分析基础上,消费者在信息不对称情况下,容易产生某个节点上的冲动和集中式消费行为,例如电商的“双十一”、“双十二”等大型促销活动.
大数据创造消费需求.一方面,零售企业可以通过大数据分析进行消费市场的细分和消费者的深层次挖掘.大数据背景下,零售企业在互联网技术助力下能够快速建立起消费数据库,对消费群体进行商品价格偏好、功能偏好及购物体验偏好等多维度的细化,并针对不同消费偏好的顾客进行有针对性的商品信息推送和营销,创造新的市场消费需求.例如,天猫、京东及亚马逊等电商都会对有消费行为的数据进行记录和比对,在微分化的数据分析上为消费者呈现偏好性较强的商品,并对消费明显的群体行为和消费反馈向其他消费者推荐,在顾客的从众消费心理中引导新的购物行为,创造新的市场商業价值（王克富,2015）.另一方面,大数据“了解”消费者的个性化和实时需求.零售企业通过对消费行为中的交易数据（购买频率、周期等）和交互数据（反馈评价）进行大数据分析,构建的充实性消费形象可以更加准确的反应顾客对商品的价值需求,提高顾客的购物体验.在目前消费移动终端普及度越来越高的现状下,通过大数据技术定位消费者的地理位置来及时获取消费者的消费信息,并进行附近同质产品商家的推送,能够创造新的消费需求.
零售企业应用大数据的现状
零售企业对大数据技术的探索和应用需要结合云计算、物联网和社交化等多个技术要素,对消费者购物体验、企业运营和供应链管理等层面进行系统科学的规划,提升企业转型升级中的核心竞争水平.鉴于我国官方对零售企业在大数据应用上的统计调查较少,本文参考中国ECR委员会和IBM商业价值研究院对零售企业的大数据应用调研结果,分析大数据实现零售企业商业价值的现状.
目前我国零售企业对大数据的开发和应用总体上处于起步阶段,更多零售企业对大数据的探索仅仅停留在概念层面,只有少部分在电子商务业务发展上进行了大数据实践（陈晓、孙韬,2015）.从零售企业对大数据分析的组织状态来看,已经在企业内部构建了完善的数据部门并进行范围规模化运营的属于零售行业中的领先地位,占比为13%；其他已经在大数据应用上进行组织实践,体现在运用大数据处理明确的业务挑战,占20%,其组织实践的特征是企业内部的大数据技术开发及应用,通过若干个部门共同完成,例如IT部门进行研发,然后运营部门试点,最后转化成销售部门的营销策略.除此之外,67%的零售企业在大数据应用实践上刚刚起步,如图1所示,已经组织开展大数据应用的试点占比为13%,正在发展大数据分析战略的企业占21%,正在进行大数据概念探讨的企业占17%,从未考虑过大数据分析的企业占16%.
通过对正在使用大数据应对明确的业务挑战组织类型,和在组织范围内应用大数据组织类型的零售企业进行分析发现,精准营销、全方位顾客洞察、商品优化和供应链完善是大数据应用的主要业务.有47%的零售企业在大数据分析基础上解决商品的营销问题,制定精准营销方案,其中分类营销和决策支持是大数据应用最广泛的业务.在分类营销方面,大数据科学细分了市场的消费层次,对目标顾客和消费群体进行归类,并筛选有用的消费者信息进行精准营销,同时从冲动消费、从众消费、个性化消费和实时性消费等角度充分挖掘深层次的市场需求；在决策支持方面,大数据为不同类别的零售商品销售预期和周期进行科学计算,促进决策者制定符合市场消费规律的生产周期,并根据业务数据的反馈对既定营销策略进行效果模拟,从而制定最优的精准营销方案.有41%的零售企业借助大数据技术来全方位洞察顾客,通过统计消费者消费行为中的交易信息和交互信息,分析消费者的消费偏好和消费习惯,并针对不同层次的消费者进行线上线下的对口商品匹配,深层次挖掘市场中的潜在消费者.有24%的零售企业在运营生产中采用了大数据技术,其中包括对商品生产状态的监控和分析、商品的质量筛选、商品销售的订单预测等方面.有18%的零售企业在大数据协助下完善了商品的供应链,对整个零售环节的仓储、配送和下单等节点进行数据信息化管理,并借助大数据调研和云计算来确定仓储配送中心的选址问题.
总结:本文是一篇关于商业价值论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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