大数据环境下零售企业运营模式,本论文主要论述了运营模式论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
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【摘 要】大数据给零售企业带来的是一个机遇和挑战并存的时代,企业边界、运营模式和战略制定均发生了重大变化.如何理解大数据,并将大数据和零售企业各运营领域相结合,能够有效提高零售商的决策水平,在高度竞争的市场中占得先机.因此本文在剖析大数据基本属性的基础上,分析大数据环境下零售企业的运营模式,并提出相关发展对策,为实现智慧零售提供一定建议和依据.
【关键词】大数据 零售企业 运营模式
一、引言
借着互联网的东风,移动支付的普及,以及物流网的推广,我国零售业又迎来了一个蓬勃发展的春天.商务部数据显示2015年中国社会消费品零售总额达到30万亿元,位于世界第二；其中网络零售额达到4万亿元,增幅超过50%,位居世界第一.零售企业向互联网领域的扩展、社交媒体的介入,以及来自供应链和运营上的数据都使得企业的数据比以往变得更加复杂,信息技术的发展已经使得数据从量的积累发展到质的变化.在今天的大数据时代,零售企业不得不面对海量的数据,并开始考虑如何利用这些数据在高度激烈的市场竞争中获得一丝先机.传统的工具和流程并不能很好地分析处理大数据模式下的信息[1],许多著名IT公司如IBM、HP和Oracle等有针对性地为零售企业提供了一系列专业的大数据分析工具及解决方案,对其经营数据进行深入挖掘,帮助他们获得更敏锐的洞察力,驅动决策制定,从而提升企业竞争力.
大数据给零售企业带来的是一个机遇和挑战并存的时代.在大数据时代,零售企业的管理决策已经逐步摆脱管理经验上的判断,越来越依靠海量数据的深度分析和挖掘[2],信息成为了企业成功的决定性因素.大数据时代,各类网络、感知、商务智能等信息技术的使用,使得零售企业的边界不断变化,相关战略不断调整,经营模式不断创新.然而,目前我零售企业对大数据的理解不充分,技术、成本及信息安全上的问题均极大地限制了大数据在零售企业中的应用.因此本文在分析大数据环境特点及零售企业运用模式的基础上,为零售企业发展应用大数据,实现智能零售提出相关对策和建议.
二、大数据环境特点及企业能力
(一)大数据环境特点
学术上通常认为大数据满足三方面要求[3]：第一,数据是海量的；第二,数据不能够归类在传统数据库中；第三,数据的产生、获取和处理是迅速的.零售业数据的产生已经突破了时间地点的限制[4],数据来源不仅仅依靠传统的POS机记录销售情况,也突破了传统信息系统所覆盖的范围,移动互联网和感知物联网等技术的使用使得零售企业数据积累已经开始从量变到质变的转变,朝着大数据方向发展.和医疗、公共事业、制造业大数据一样,零售企业大数据通常展现出3V的特点：容量（Volume）、变化（Variety）和速率（Velocity）[3,5].
(二)大数据驱动的企业能力
在采用大数据之前,零售企业除了需要了解大数据特点及相关技术,同样需要认识大数据解决方案能够帮助他们获取的内部能力,包括组织敏捷性和运作优化,从而带来竞争优势和商业价值.总的来说,对于零售企业而言,大数据能够带来或增强以下四个方面的能力.第一,可追溯能力.可追溯能力指的是零售企业可以在整个产品或服务过程中追踪某一数据的来源.第二,非结构化数据分析能力.大数据依靠Hadoop和NoSQL类型等数据存储技术可以在此技术上对零售企业内外、运营配送过程、互联网中的分布式数据和非结构化数据进行实时分析,获取进一步的知识.第三,决策支持能力.大数据作为一种新型商业智能和分析技术,能够有效支持零售企业决策.第四,预测能力.大数据的预测能力体现在两方面.一方面,预测的基础是海量的数据.另一方面,预测可以基于非结构化数据.
三、零售企业大数据应用框架
麦肯锡在其大数据分析报告中指出,零售企业可以在门店行为分析、定价优化、产品陈列设计、绩效管理、员工投入、配送和物流优化、电子商务市场等多方面进行大数据应用[6],总的来说可以归纳为市场、运作、供应链、新商业模式四个方面（图1）.
(一)市场营销领域
大数据在市场领域主要应用于交叉销售、基于位置的营销、门店行为管理、客户细分、多渠道客户管理、定价优化和产品陈列设计等方面,核心在于产品定价和客户关系管理.在产品定价上,零售企业可以通过数据源辅助定价决策,包括了如何针对区域偏好和客户行为进行促销,如何根据市场需求变化和竞争对手行为对价格进行调整,甚至进行多边联合定价.在客户管理上,大数据使得企业更具洞察力.零售企业能够详细了解客户的真实需求,并进行精准的个性化服务.基于互联网等数据痕迹,零售企业能够比消费者更加了解其行为偏好,从而进行有效的市场细分,并制定市场营销决策[7].
(二)运作领域
大数据环境下,零售企业的日常经营运作上也有了很大变化.一方面是绩效管理上的透明.在大数据背景下,各个店铺的绩效、各个区域的销售额、各个员工工作任务、客户反馈均能够被迅速准确地获得.另一方面,通过对每一个员工工作状态的了解,能够合理分配工作任务,调整工作时间和参和度,从而达到在不降低服务水平的程度上减少员工成本.
(三)供应链领域
供应链领域,大数据能够帮助零售企业在库存管理、配送和物流优化和和供应商议价上有所提升.第一,在库存管理领域,零售企业能够通过销售历史,甚至是天气信息来对市场不确定性进行预测,降低供应链中需求波动.第二,在配送和物流优化方面,零售企业可以通过基于位置的各种数据,了解并优化配送路径、优化燃油使用率、管理司机行为,提高配送效率.第三,在和供应商的议价上,大数据使得零售企业能够通过对客户偏好、购买行为和交易数据等信息更加有效地和供应商谈判.
(四)新商业模式领域
电子商务是大数据时代给零售领域带来的商业模式.基于网络或移动网络的市场扩大了零售领域.家乐福、沃尔玛甚至是国内本土零售企业均积极开展电子商务活动.基于网络的市场能够使得消费者更加清楚的了解到商品的价格信息,掌握零售企业所销售的所有产品,同样还能够使得消费者通过产品的评论了解产品的相关质量和服务信息.信息的透明和庞大的信息量,极大的改变了消费者的购买行为和企业的决策模式,是零售企业节约成本,提升竞争力的新方向.
结论：大学硕士与本科运营模式毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写公司运营模式怎么写方面论文范文。
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