零售行业零售业的发展趋势

新零售企业有哪些？

新零售企业有很多，比如：盒马鲜生、松鼠拼拼等…… 新零售，即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段并运用心理学知识，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。

新零售通过线上线下的不断融合，可以将线上流量转到线下店铺，增加用户活跃度，给线下店铺提供新的发展动力，消费者也将得到更加专业的服务、更加优质的产品，企业需要借助互联网时代的传播能力、数据力量、社交化等商业特征营造出一个全新的零售业态。

总之，新零售给整个零售行业都会带来一次革命性的改变。

中国的零售业市场现状

中国零售业市场的发展现状：

（一） 与国际通行的标准业态差距明显 我国的零售业态参差不齐。

20世纪90年代以前,中国零售市场长期保持着百货商店一统天下的单一格局,其市场份额达60%以上。

对外开放以来,随着消费者需求的变化和零售市场竞争的加剧,大型综合超市、超级市场、便利店、专业店、专卖店、家居中心、仓储商场等新型零售业态得到快速发展,成为中国零售业规模扩大的主要动力。

在过去的10年里,中国零售业走完了国外零售业150年的商业历程,西方发达国家历经8次零售革命形成的20余种业态几乎全部在中国出现,但是各种新型业态同时出现,没有时间阶段性,且部分业态具有明显的不足,与国际上通行的标准业态相比有较大的差距。

（二）整体规模偏小,各项成本较高 目前,国内企业的规模扩张更多的是一种外延式扩张,更看重的是网点资源的抢占,规模效益没有充分体现,只在一定程度上提高了综合毛利率,但各类经营费用居高不下,导致净利润率远远低于家乐福、沃尔玛等国际巨头。

过高的运营成本归因于两个方面，外部是因为我国物流费用偏高；内部因素则缘于销售成本和管理成本偏高。

（三）管理水平与国际零售业的差距较大 1、我国商业企业的管理还主要依靠传统管理方式和方法。

零售企业的从业人员的素质较低,普遍不能适应企业的发展,而且缺乏高级管理人才,从而导致企业缺乏原始创新。

2、在营销方面,主要还是依靠购物折价,礼物赠送等促销方式。

而不是以树立品牌、服务、信誉以及企业整体形象等系统的营销战略为主导。

缺乏市场细分,在商品组合、服务标准、价格、促销和店面布置等方面,采用标准化管理不足。

3、缺乏高科技的支持,主要是信息化程度低。

企业管理没有运用现代化的电子信息技术。

国外的商业企业以管理信息系统、电子数据处理系统、决策支持系统为核心,形成了以网络为辅助的自动化管理,这与传统的零售业运作方式截然不同。

4、我国零售业企业由于定位不明确,导致对目标顾客的需求状况难以准确把握,也难以确认真正的行业竞争对手,因此难以占领巨大的市场份额,从而难以形成具有自己企业特色的竞争优势。

（四）外商的挑战 在中国零售业发展的过程中，面临着外商的严重挑战。

这些外资零售企业以其超前的经营理念，极大的规模，价廉物美的商品，规范周到的服务，特殊的营销手段，向中国零售业发起了强大的冲击。

大家是怎么看待现在的新零售行业的？

新零售是由2016年阿里巴巴的创始人马云先生在杭州云栖大会上提出的新的零售模式，它是结合了线上和线下，进行新的模式改进。

倡导线上商家往线下下沉，线下商家往线上走，形成优劣势的互补。

目前新零售线上主要用线上商城、小程序、app等这些工具来实现线上+线下的互通，实现转型。

如果你是零售店家，利用线上的商城以满足展示，选购，筛选，扫货购物等需求与浏览购买、结算、收藏、分享、物流查询、门店自提、线上客服等在线服务，成为方便满足客户在线上发起到结算一系列流程，之后便可以使用进销存系统对新的出入库商品进行扫描，日常仓库的入库、出库，到门店的入库、销售的整体流程通过小程序的方式转换为线上操作，实现了仓库扫码出/入库，门店下单进货，门店扫码销售，将繁琐的流程便捷化。

省去了之前繁琐盘点核实库存，补货盘货的大量时间，同时可以根据云客系统将客户录入、客户标签化管理、订单跟踪、绩效管理整合到云端，在互联网大数据的精确计算分析下，给店主和企业主们提供了清晰的数据体现，方便店主在经营的同时更好的进货，铺货，销售高峰期，减少不必要的货物积存，为企业的发展减轻了压力，也可以了解一下龙屹科技的新零售解决方案。

目前这种线上线下新零售的方式已经被无数的商家企业证明了成功，帮助越来越多的传统企业实现了转型，让越来越多的中小企业享受到互联网带来的商业红利期。

如果有更多需求，可以提问哦。

零售业一般经营项目指的是什么

前置经营项目就是指过去的“主营项目”，你的企业主要经营什么你就填写什么；一般经营项目是指与主营项目相关联的经营项目，譬如：你是商业类经营水产品的，那你的一般项目可以兼营冷冻食品、水产半成品、相关成品包装或其他东东！希望对你有帮助

零售业的发展趋势

来源：知乎 数据观 实体零售行业发展五大趋势 趋势一：全源数据整合 零售行业门店多、客户多、Sku多，经常面临的问题是，销售数据在一个系统中，客户数据在一个系统中，商品信息在一个系统中，各个系统之间彼此不相关联，很难从数据中发现隐藏的问题或商机，更不可能做到像Zara那样，根据每个门店的信息反馈，将存货周转率提至业内最优，比其它品牌高3～4倍。

对于有数据头脑的决策者来说，明知有大量数据可用，却难以调动，这种感觉会更加痛苦。

往往决策者需要看到某个指标来指导决策，但从提出需求到IT响应，却需要一周甚至更长时间。

到手的数据已然过期，只能用来复盘。

2017年，将有越来越多的零售行业从业人员受益于全源数据整合工具——它可以将零售商散落在本地文件、云端数据与第三方系统中的数据整合在一起，同时运用在线数据处理工具，抽取其中的关键指标，形成定制化的数据集。

从提出需求到拿到报表，将以小时甚至分钟计。

高薪聘请的数据分析师或数据科学家，将有更多的时间用来分析数据；管理者也能用第一手的数据用来进行销售布局、调整营销策略等。

趋势二：数据分析不再被专业分析师“垄断” 零售行业包罗万象，有员工上万的全球性企业，也有单兵作战的小店。

以前，要进行数据分析，要经过提取数据、清洗数据、建模等过程，必须由专业人员来进行，而且通常要部署一个专业的数据分析部门，花费不菲。

但在2017年，即使是便利店主也能深耕数据，这完全是因为交互性数据视觉工具的诞生——仅需鼠标点击、拖拽，就可以生成各种各样的图表，上手性极强，任何人都可以操作。

而且，数据视觉融合了人脑科学、管理科学与信息科学的精华，可以激发使用者的商业智能，快速驱动决策。

可以说，在这个年代，我们有能力拥抱这种本身具有高度的专业性、但却更加容易操作的数据分析工具了。

而且，这种工具由于依托于云，不需要本地部署，不需要购买硬件，所以价格相对低廉。

因为这种工具的诞生，高级分析将不再被专业分析师“垄断”，中小微型的零售企业也可以利用数据驱动管理；另外，只要愿意，企业人人都可以拥有自己的管理看板，仅抽取自己最关心的指标，用精准的数据来指导自己的工作；最后，无论是自己分析、还是与它人分享，可视化图表都要比单纯数字或文字的报表更加直观，更能促进决策。

趋势三：让企业的响应速度跟得上数据的生产速度 想跟上Zara脚步的企业很多，但至今没有出现“第二个Zara”，何解？ 很大一个原因是因为，企业的响应速度追不上数据的生产速度，而这是数据驱动运营的关键。

拿Zara与H&M的速度战来举例，两个企业看到T台走秀（获取灵感）的时间是一样的，但H&M从打版到出货需要3个月左右的时间，Zara仅需两周。

如果信息不能在第一时间被消化、利用，其时效性就无法保证，而世界千变万化，过期的信息就等于错误的信息。

如何让企业的响应速度跟得上数据的生产速度？首先，一手数据需要直达一手分析。

以前的商业智能，需要做大量的重复性工作，即使是格式相同的周报、月报，每一次需求都代表着一系列的工作；但2017年，一手数据可以直达一手分析：只要用数据处理工具制作一次数据流，并基于该数据流制作一次分析看板，以后的工作量就是点击一次鼠标、选择自动更新源数据的事儿。

其次，一手分析需要直达决策人。

企业各层级、各职能的负责人，不再基于一份复杂的报表，拆分自己最需要关注的部分，而这部分指标可能还并不精确；他们只需要拥有一个自己的管理看板，并选择实时更新即可。

最后，一手决策需要直达执行团队。

无论是生产、供货、配送、还是运营，都能第一时间拿到决策、看到支持决策的数据以信任决策、最终执行决策，完成从数据到行动的全过程。

只有数据－分析－决策－执行全部秒级响应，才能保证企业的响应速度跟得上数据的生产速度。

趋势四：移动分析加速零售行业发展 数据的分析与分享，只能在PC端实现吗？如果报告的接收人是常年需要辗转各地的CXO、是销售、是买手等不能朝九晚五对着电脑的角色，那么再好的工具，是否都无法实现“即时响应”了？当年，Zara为每个门店的经理定制了PDA，保证了信息的无障碍流通，堪称业界创举。

我们不禁想象，如果零售产业链上的每一个关键节点，从CXO、生产部门、供应商、配送中心、到门店等，都能通过移动端来共享信息，那么很多问题，都将不再是问题。

2017年，零售实体店将与大数据全面整合，这不光是说传统零售行业都要往线上商城上转移阵地，而是说，实体店也能利用数据来优化整个业务链条。

其中最关键的工具之一，就是支持移动端分析的沟通协作工具。

有了它，CXO即使人在机场，也能基于数据输出决策；运营人员即使全天在外，也可基于数据调整自己的推广渠道；销售团队更能随时随地掏出手机，基于数据展示自己产品的优势。

移动分析工具突破了时间和空间的限制，全方位助力企业管理数据化。

趋势五：机器学习带领零售业走向科技密集型产业 除此之外，机器学习、人工智能的发展也能为零售带来机遇。

H&M“回收旧衣”，除了环保，也有节省生产资源的目的。

而Zara则在生产源头就利用机器来规划每一块布料的使用，确保剪裁方式是最节省的。

现在，AI、机器学习等可能对于某些传统零售企业来说还有点遥远，但也许用不了几年，AI就会进入广大企业，替代人工完成一些日常的工作，带领零售行业从“劳动密集型”产业走向“科技密集型”产业。

届时，有用数据的增量会比今天更加可观——我们是否做好准备，迎接新智慧？