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中国零售行业市场发展现状及前景趋势与投资分析研究报告(2024-2030版)

    中国零售行业市场发展现状及前景趋势与投资分析研究报告(2024-2030版)
  • 报告编号:1540434
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年11月
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  • 热点行业:零售
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报告简介

零售是指直接将商品或服务销售给个人消费者或最终消费者的商业活动,是商品或服务从流通领域进入消费领域的最后环节。零售活动不仅向最终消费者出售商品,同时也提供相关服务,如送货、维修、安装等。

零售现状

近年来,零售行业经历了显著的变化和发展。随着经济社会的发展与物质生活水平的提升,消费者需求日益多样化、个性化,并更加注重购物体验。这一变化推动了零售行业的快速发展,促使行业内部进行不断的创新和转型。

零售趋势

数字化转型:零售行业正加速向数字化转型,通过大数据分析、人工智能等技术优化供应链管理、提高用户体验。

即时零售:随着消费者即时性需求的增加,即时零售成为新的发展趋势。即时零售平台通过线上线下融合,提供快速便捷的购物体验。

会员化、折扣化、自有品牌化:零售企业通过会员制、折扣策略和自有品牌化来应对市场竞争,提升盈利能力。

零售前景

未来,零售行业将继续深化数字化转型,线上线下融合将成为常态。即时零售、全渠道布局将成为重要趋势。政府对零售行业的支持力度不断加大,政策环境也将进一步促进零售行业的发展。

综上所述,零售行业在不断创新和转型中发展,数字化转型和线上线下融合将成为未来的主要趋势。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及零售行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国零售行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外零售行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了零售行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于零售产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国零售行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。 本报告也可以用于专精特新“小巨人”申请申报。

报告目录

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、2022-2024年中国网民规模分析

1、总体网民规模

2、手机网民规模

3、农村网民规模

二、2021-2023年中国网络大数据的数据总量分析

三、2022-2024年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、2024-2030年中国网络大数据的数据总量预测

二、2024-2030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

1、数据复杂性带来的挑战

2、计算复杂性带来的挑战

3、系统复杂性带来的挑战

二、不确定性

1、数据的不确定性

2、模型的不确定性

3、学习的不确定性

三、涌现性

1、模式的涌现性

2、行为的涌现性

3、智慧的涌现性

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

1、网购额超过社会消费品零售总额增额

2、实体零售业面临产能过剩

3、零售业结构调整加剧

4、网络销售导致零售业地区发展不平衡

二、中国零售业发展现状分析

三、2022-2024年中国零售业市场规模分析

四、2022-2024年中国零售业销售收入分析

五、2021-2023年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、2022-2024年中国零售业大数据市场规模分析

二、2022-2024年中国零售业大数据企业规模分析

三、2022-2024年中国零售业大数据发展分析

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

一、挖掘顾客潜在需求

二、彻底实施品类管理

三、重构会员客户关系

四、小心触摸个性需求

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

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

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

一、零售业大数据发展前景分析

二、零售业大数据发展趋势分析

三、零售业大数据发展面临的环境预测

1、十四五中国经济结构调整

2、十四五中国居民消费能力提升

3、十四五大数据发展方向

第二节 零售业大数据发展规模预测

一、2024-2030年零售业大数据市场规模预测

二、2024-2030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

1、经营风险分析

2、管理风险分析

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:国内大数据研究30个高频关键词

图表:2005-2024年中国网民规模和互联网普及率趋势

图表:2010-2024年中国手机网民规模及其占网民比例

图表:2022-2024年中国网民城乡结构

图表:2009-2024年中国互联网普及率

图表:2024年农村非网民不上网原因调查

图表:2022-2024年全球数据量规模及增长预测分析

图表:2022-2024年中国大数据产业市场规模及增长分析

图表:2024-2030年中国大数据产业市场规模预测分析

图表:概率话题模型

图表:rcfile数据存储结构示例

图表:互补聚簇索引表

图表:层次重叠社区结构示意图

图表:2021-2023年全国社会消费品零售总额

图表:2021-2023年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额

图表:2024年上海三大业态销售额和网点数同比变化

图表:2024年各业态样本店铺平均销售增幅

图表:2021-2023年中国社会零售总额同比增速趋势

图表:2022-2024年中国限额以上消费品零售额增速

图表:2022-2024年全国百家及50家重点大型零售企业零售额增速

图表:2022-2024年中国限额以上批发零售业商品零售增速

图表:2021-2023年我国社会消费品零售总额走势图

图表:2021-2023年我国社会消费品零售总额构成走势图

图表:2022-2024年中国百货季度营业收入及增速

图表:2022-2024年中国百货行业毛利润及其增速

图表:2022-2024年中国超市行业净利润及其增速

图表:大数据管理与零售业运营的改善

图表:2022-2024年中国零售业大数据产业市场规模分析

图表:2024年中国零售大数据市场实力矩阵

图表:零售大数据厂商现有资源

图表:零售大数据厂商创新能力

图表:2022-2024年银泰商业主要经营指标分析

图表:2022-2024年银泰商业营收利润分析

图表:2022-2024年银泰商业资产负债表分析

图表:2022-2024年银泰商业现金流量表分析

图表:2022-2024年百盛集团主要经营指标分析

图表:2022-2024年百盛集团营收利润表分析

图表:2022-2024年百盛集团资产负债表分析

图表:2022-2024年百盛集团现金流量表分析

图表:百盛商业集团全国门店网络分布

图表:2024年沃尔玛经营收入情况分析

图表:2022-2024年永辉超市主要经营指标分析

图表:2022-2024年永辉超市盈利能力分析

图表:2022-2024年永辉超市偿债能力分析

图表:2022-2024年永辉超市运营能力分析

图表:2022-2024年永辉超市成长能力分析

图表:2022-2024年高鑫零售主要经营指标分析

图表:2022-2024年高鑫零售营收利润表分析

图表:2022-2024年高鑫零售资产负债表分析

图表:2022-2024年高鑫零售现金流量表分析

图表:小米公司小米数据工场总体架构

图表:客户端数据接入两种模式优劣势对比

图表:小米数据工厂元数据处理图

图表:中国电信集团大数据优势资源分析

图表:电信大数据定位图

图表:中国电信大数据产品结构图

图表:中国联通大数据数据资产分析

图表:中国联通大数据数据竞争优势分析

图表:中国联通大数据业务产品结构图

图表:2024-2030年中国零售大数据行业市场规模预测

图表:2024-2030年中国零售大数据行业投资规模预测

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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