【正文】 （ 2） 市 場(chǎng) 營(yíng)銷 在零售行業(yè)市 場(chǎng) 營(yíng)銷工 作 中，無(wú)論是產(chǎn) 品 、渠道 、 價(jià)格還是顧客 ， 可以說(shuō) 每 一項(xiàng)工作都與 大 數(shù)據(jù) 的采集和分析息息相關(guān) ， 而以下兩個(gè)方面又是零 售 行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷工作中的 重 中之重。 中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)年度綜合報(bào)告 2020 2020 年 8 月 歡迎登陸 Anslysys 易觀： Email： Tel： 4006515715 20 零售大數(shù)據(jù)應(yīng)用方 向 ： （ 1） 市 場(chǎng) 定位 企業(yè)想進(jìn)入或 開 拓某一 區(qū) 域零售行業(yè)市 場(chǎng) ，首先 要 進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估 和 可行性 分 析，只有通過(guò) 項(xiàng) 目評(píng) 估和 可 行 性 分 析 才 能 最 終 決定 是 否 適 合 進(jìn) 入 或 者 開 拓這 塊 市 場(chǎng) 。 Analysys 易 觀 圖 33 線上零售大數(shù)據(jù) 產(chǎn) 業(yè)鏈 在線上零售業(yè) 中 ，在線 電 子商務(wù)平臺(tái)會(huì) 整 合交易 信 息和購(gòu)物信息 形 成自身 的 電商大數(shù) 據(jù) ， 從 而進(jìn) 行用戶營(yíng)銷信息的深度 挖 掘，包括消費(fèi)金融信息 、 消費(fèi)者信用信息、消費(fèi) 者 精準(zhǔn)畫像、電商贏利模式 創(chuàng)新等。 而 數(shù)據(jù)源的不斷豐富、模型 精確 性 的 不 斷 提 高 ， 正 是 線下 零 售 業(yè) 大 數(shù) 據(jù) 提 供 商 的兩 大 發(fā) 展 方 向 。 中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)年度綜合報(bào)告 2020 2020 年 8 月 歡迎登陸 Anslysys 易觀： Email： Tel： 4006515715 19 伴 互聯(lián)網(wǎng)廠商 零售 線下零售大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈 外部合作伙伴 大數(shù)據(jù)方案提供商 線下零售企業(yè) 移動(dòng)智能設(shè)備 提供商 外 電信運(yùn)營(yíng) 商 部 合 外設(shè)與互動(dòng)設(shè) 備提供商 作 研究機(jī)構(gòu) 伙 ………… 大數(shù) 企業(yè) 外 部 據(jù)方 數(shù)據(jù) 案提 供商 線下 線下企業(yè)內(nèi) 部數(shù) 據(jù) 零售 企業(yè) 零售企業(yè)大數(shù) 據(jù)方案 169。 六 大 行業(yè) 累 計(jì) 占 比 %。 Analysys 易觀 圖 31 2020 年中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)行業(yè)營(yíng)收結(jié)構(gòu) 2020 年 中 國(guó) 大 數(shù) 據(jù) 市 場(chǎng)行 業(yè)投 資 結(jié) 構(gòu)中 ， 金融 、 通 信 、 零售 為 前 三 大 行業(yè) ， 投 資 占 比分 別 為 %、 %和 %。大數(shù)據(jù)交易 機(jī) 構(gòu) 通 過(guò)聯(lián)盟的方式提供一個(gè) 大 數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，其中將 包 括一部分專業(yè)的大數(shù)據(jù)分 析公司，企業(yè)可以通過(guò) 平 臺(tái)購(gòu)買外部數(shù)據(jù)，同時(shí) 可 以在大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)來(lái) 購(gòu) 買數(shù)據(jù)分析服務(wù)，節(jié)省了 企業(yè)數(shù)據(jù)分析的人力成 本 與基礎(chǔ)設(shè)施成本，也可 以 通過(guò)第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)來(lái) 搭 建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí) 提供 運(yùn)維等服務(wù)，大數(shù) 據(jù) 交易平臺(tái)提供了一個(gè)資 源 整合的渠道，通過(guò)購(gòu)買 產(chǎn) 品與應(yīng)用的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì) 于數(shù) 據(jù) 資 源 的 應(yīng) 用。 第二類為數(shù)據(jù)銀行的概 念 ，企業(yè)通過(guò)多種渠道去 獲 取數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)進(jìn) 行 清洗、脫敏、數(shù)據(jù)整 合，進(jìn)而制作成數(shù)據(jù)商 品 ，數(shù)據(jù)銀行能夠根據(jù)客 戶 的需要來(lái)提供定制的數(shù) 據(jù) 商品，數(shù)據(jù)銀行作為交易 的賣方直接面對(duì)買方； 這 種發(fā)展模式的特點(diǎn)是前 期 投入比較大，需要一定 數(shù) 據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、非結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗(yàn)積 累 ，對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī) 器 學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、人臉 識(shí) 別等技術(shù)的應(yīng)用有一定的 要求，通過(guò)這種運(yùn)營(yíng)模 式 下企業(yè)能夠積累龐大的 數(shù) 據(jù)資源，對(duì)于數(shù)據(jù)的掌 握 更加精細(xì)，同時(shí)擁有數(shù)據(jù) 定價(jià) 的 權(quán) 力 。 再 例 如 Good Data 主 要 面 向 商 業(yè)用 戶和 IT 企 業(yè) 高管 ， 提 供 數(shù) 據(jù)存 儲(chǔ) 、 性 能 報(bào) 告 、 數(shù) 據(jù) 分析 等 工 具 ， 將 所 有 商業(yè) 智能 分 析 所 需 的 數(shù) 據(jù) 和任 務(wù)都 搬 到 云 上。 第四 種， BDaaS (Big data as a service)數(shù)據(jù)應(yīng) 用 即 服務(wù) 的模 式 ， 通 過(guò) 云 服 務(wù) 提 供 在線 大 數(shù) 據(jù) 技 術(shù) 或 者解 決 方 案 。 中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)年度綜合報(bào)告 2020 2020 年 8 月 歡迎登陸 Anslysys 易觀： Email： Tel： 4006515715 17 第二 種 ， 針 對(duì) 企 業(yè) 系 統(tǒng)需 求 ， 提 供 整 體 解 決 方 案 ， 例如 IBM 提 供 軟 硬 一 體 的 大數(shù) 據(jù) 解 決 方 案 ； 華 為 基 于 IT 基 礎(chǔ) 設(shè) 施 領(lǐng) 域在 存儲(chǔ) 和 計(jì) 算 的 優(yōu) 勢(shì) ， 提 供 整體 大 數(shù) 據(jù) 解 決 方 案 等 第三 種 ， IT 服 務(wù) 提 供 商 提 供大 數(shù) 據(jù) 空 間 出 租 模 式 。 模 式 四 ：數(shù) 據(jù) 技 術(shù) 服務(wù) 數(shù)據(jù) 技 術(shù) 服 務(wù) 主 要 針 對(duì) 企 業(yè)提 供 服 務(wù) 。 例 如 阿 里 金 融 為 代 表 的小 額 信 貸 公 司 ， 利 用 電 子商 務(wù) 平 臺(tái) 積 累 的交 易信 用 數(shù) 據(jù) ， 提 供 小 額 信 貸 ， 提 高 信 貸 效 率 ， 創(chuàng)生 阿里 平 臺(tái) 的 新 業(yè) 務(wù) 。 傳 統(tǒng)的 IT 服務(wù) 公司 ， 難 以 望 其 項(xiàng) 背 。 在電 視 、 紙 媒 衰 落 的 大 背 景下 ， 網(wǎng) 絡(luò) 媒 體 的 崛 起 將 是技 術(shù) 更 替 的 必 然 結(jié) 果， 大數(shù) 據(jù) 能 夠 幫 助 企 業(yè) 實(shí) 現(xiàn) 精準(zhǔn) 營(yíng) 銷 ， 提 升 市 場(chǎng) 競(jìng) 爭(zhēng) 力。 其主 要 涉 及 到 兩 種 類 型： 第一 種 ， 數(shù) 據(jù) 提 升 企 業(yè) 價(jià) 值鏈 。 模 式 三 ：數(shù) 據(jù) 增 值 服務(wù) 數(shù)據(jù) 增 值 服 務(wù) 主 要 是 指 基 于數(shù) 據(jù) 分 析 的 基 礎(chǔ) 之 上 ， 定位 在 某 一 具 體 行 業(yè) ， 通 過(guò)大 量 數(shù) 據(jù) 支 持 ，對(duì) 數(shù)據(jù) 進(jìn) 行 挖 掘 分 析 后 預(yù) 測(cè) 相關(guān) 主 體 的 行 為 ， 以 開 展 業(yè)務(wù) 。 第二 種 ， 提 供 信 息 租 售 平 臺(tái)， 租 售 數(shù) 據(jù) 信 息 或 是 搭 建數(shù) 據(jù) 分 享 和 交 易 平 臺(tái) ， 可以 將 數(shù) 據(jù) 信 息 作為 資產(chǎn) 直 接 進(jìn) 行 銷 售 。 這類 模式 直 接 而 經(jīng) 典 的 詮 釋 了 “數(shù)據(jù) 就 是 資 產(chǎn) ”的 概 念。 以 四 維圖 新 、 廣 聯(lián) 達(dá) 為 代 表的 公司 ， 通 過(guò) 出 售 廣 泛 收 集 、精 心 過(guò) 濾 、 時(shí) 效 性 強(qiáng) 的 數(shù)據(jù) ， 成 為 各 自 行 業(yè) 的 翹 楚。 面向 企 業(yè) 或 者 公 共 政 府 部 門， 提 供 數(shù) 據(jù) 分 析 結(jié) 果 的 服務(wù)。 租 售 信 息 業(yè) 務(wù) 同 樣包 括 面 向 個(gè) 人 以 及 面 向 企業(yè) 兩 種 方 式： 中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)年度綜合報(bào)告 2020 2020 年 8 月 歡迎登陸 Anslysys 易觀： Email： Tel： 4006515715 16 面向 個(gè) 人 ， 提 供 基 于 數(shù) 據(jù) 分析 結(jié) 果 的 服 務(wù) 。 例如 Twitter 把它 的 數(shù) 據(jù)都 通過(guò) 兩 個(gè) 獨(dú) 立 的 公 司 授 權(quán) 給別 人 使 用； VISA 和 MasterCard 收 集 和 分析 來(lái)自 210 個(gè) 國(guó)家的 15 億 信 用卡 用 戶的 650 億 條 交 易 記錄 ， 用 來(lái) 預(yù) 測(cè) 商 業(yè) 發(fā) 展和 客戶 的 消 費(fèi) 趨 勢(shì) 。 模 式 二 ：租 售 信 息 業(yè)務(wù) 租售 信 息 業(yè) 務(wù) 模 式 涉 及 到 大數(shù) 據(jù) 產(chǎn) 業(yè) 鏈 的 數(shù) 據(jù) 整 理 與分 析 環(huán) 節(jié) 。目 前 已有 多 個(gè) 公司推出相應(yīng)服務(wù)，如 阿 里巴巴、騰訊云、金山 云 、百度云等。 具 體而言，主要分為個(gè)人 數(shù) 據(jù)存儲(chǔ)和企業(yè)信息存儲(chǔ) 兩 大類。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)租用模式只提 供 數(shù) 據(jù) “原材 料 ”。 同時(shí)，圍繞如何應(yīng)用、 挖 掘以及消費(fèi)數(shù)據(jù)，已經(jīng) 催 生出新興的商業(yè)模式； 2020，各地紛紛建立大數(shù)據(jù) 交易所 ， 建立企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 體 系 并 “賣 數(shù) 據(jù) ”開始成為 不 少企業(yè)的直接盈利手段 ， 這充分凸顯 了 數(shù) 據(jù)的戰(zhàn)略資產(chǎn)特性；對(duì) 數(shù) 據(jù)的洞察力進(jìn)一步體現(xiàn) 到 公司的戰(zhàn)略和行動(dòng)，形 成 正反饋，有助于企業(yè)積累 競(jìng)爭(zhēng) 優(yōu) 勢(shì) ， 使 得 行 業(yè) 龍 頭 強(qiáng)者 恒 強(qiáng)。 從 2020 年 17 月的 融 資 情 況 來(lái) 看 ， 中 國(guó) 的大 數(shù) 據(jù) 創(chuàng) 業(yè) 企 業(yè) 發(fā)展 很 不平衡，相較于美國(guó)已 經(jīng) 有成熟的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈 ， 國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè) 在硬技 術(shù) 方面比較欠缺，更多的是 大數(shù) 據(jù) 的 行 業(yè) 應(yīng) 用。 越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)使用 者 已經(jīng)無(wú)需了解大數(shù)據(jù)底層 部署 技 術(shù) 而 直 接 使 用 。另一方面，在企業(yè)內(nèi) 部 ，已經(jīng)出現(xiàn)了各種工具來(lái) 幫助橫跨多個(gè)核心職能 的 企業(yè)用戶。 在應(yīng)用層面，隨著一些 核 心基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)得到 解 決，大數(shù)據(jù)應(yīng)用層正在 快 速構(gòu)建。因而可以預(yù)見， 數(shù) 據(jù)科學(xué)家的部分工作將 會(huì) 越來(lái)越自動(dòng)化，從而可以 極大 提 高 生 產(chǎn) 力 。雖然深度學(xué)習(xí)背后 的 算法幾十年前就已誕生 ， 但直到最近才能夠在足 夠 便宜、足夠快速地應(yīng)用到 大規(guī) 模 數(shù) 據(jù) 之 后 發(fā) 揮 它 的 最大 潛 能 。 Analysys 易觀 圖 23 2020 年大數(shù)據(jù)各 層 技術(shù)演進(jìn)方向 得益 于 可 觀 的 開 源 活 動(dòng) 規(guī) 模，基 礎(chǔ) 設(shè) 施 領(lǐng) 域 的 創(chuàng) 新 非常 富 有 活 力 ， 例如 Spark 受 到 了從 IBM 到 Cloudera 的 各 式 玩 家 的擁 護(hù) ， 它 解 決 了 一 些 導(dǎo)致 Hadoop 采 用 放 緩 的 關(guān) 鍵 問(wèn)題 ： 例 如 更 容 易 編 程 ， 并 且 跟機(jī) 器 學(xué) 習(xí) 能 夠 很 好 地 搭 配。 數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師 開源社區(qū)帶動(dòng) Spark、 Hive 等創(chuàng)新活躍， 企 業(yè)希望 在開源社區(qū)的變革之后 做 最小 代 價(jià)的 升 級(jí)。 應(yīng)用層 垂直行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景不斷 細(xì) 化， 企 業(yè)與 個(gè) 人用 戶 畫 像技術(shù)優(yōu)化，使用者開 始 無(wú)需 關(guān) 注底 層 大數(shù) 據(jù) 部 署技術(shù)。 ? 大數(shù) 據(jù) 產(chǎn) 業(yè) 集 群 逐 漸 形 成 ， 即 針 對(duì) 企 業(yè) 而 言 ， 以 云 端大 數(shù) 據(jù) 集 聚 為 前 提 條 件 ， 以 行 業(yè) 云 服 務(wù) 為 平臺(tái) ， 共 享 企 業(yè) 間 核 心 競(jìng) 爭(zhēng)力。 ? 來(lái)自 于 線 上 大 數(shù) 據(jù) 市 場(chǎng) （ 互聯(lián) 網(wǎng) 用 戶 數(shù) 據(jù) 市 場(chǎng) ， 以 及以 互 聯(lián) 網(wǎng) 金 融 為 主 的 線 上金 融 市 場(chǎng) ） 的 成 熟度 逐 漸 提 高 ， 以 金 融 和 零售 為 核 心 的 線 上 大 數(shù) 據(jù) 應(yīng)用 走 向 成 熟 ， 市 場(chǎng) 體 量 進(jìn)一 步 擴(kuò) 大 。 總體 規(guī) 模 20202018 年 中國(guó) 大 數(shù)據(jù) 市 場(chǎng)規(guī) 模 預(yù)測(cè) 營(yíng)收規(guī)模（億元 人民幣） 環(huán)比增長(zhǎng)率 300 250 200 150 100 % % % % % % % % 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0 0% 2020 2020 2020 2020 2020 2020F 2017F 2018F 169。 一 方 面業(yè) 務(wù)需 求 的 變 化 將 推動(dòng) 細(xì)分領(lǐng)域出現(xiàn)豐富的商 業(yè) 模式，并使得新產(chǎn)品和 服 務(wù)具有穩(wěn)定的剛性需求 ， 另一方面隨著產(chǎn)業(yè)鏈的完 善，專注于細(xì)分行業(yè)及 細(xì) 分應(yīng)用領(lǐng)域廠商競(jìng)爭(zhēng)逐 漸 穩(wěn)固。 而 進(jìn) 入 2020 年 后 ， 企 業(yè) 深 度利 用數(shù) 據(jù) 價(jià) 值 的 意 識(shí) 迅 速 提 高 ， 數(shù) 據(jù) 資 產(chǎn) 管 理 成 為熱 門概 念 ， 企 業(yè) 開 始 愿 意 通 過(guò)數(shù) 據(jù) 交 易 進(jìn) 行 變 現(xiàn) ， 各 種與 大 數(shù) 據(jù) 有 關(guān) 的 政 策 及 法律 法 規(guī) 不 斷 完 善。 高速發(fā)展期 到了 2020 年 以后 ， 由 于 企 業(yè)信 息 化 及 互 聯(lián) 網(wǎng) 應(yīng) 用 的 日益 完善 ， 對(duì) 消 費(fèi) 者 及企 業(yè)內(nèi) 外 部 所 積 累 的數(shù) 中國(guó)大數(shù) 據(jù) 市場(chǎng)年度綜合報(bào)告 2020 2020 年 8 月 歡迎登陸 Anslysys 易觀： Email： Tel： 4006515715 12 50 據(jù)日益豐富，大數(shù)據(jù)的 概 念迅速為各類人群所接 受 。 市場(chǎng)啟動(dòng)期 2020 年 金 融 危 機(jī)后 ， 國(guó) 內(nèi) 企業(yè) 為 了 盡 快 從 業(yè) 務(wù) 低 迷 的狀 態(tài) 中 恢 復(fù)