随着中国人口红利的逐步至顶，实体零售业经过十年的变迁，已经从20%以上的野蛮式增长，降到现在的10%以内增长，增长的萎缩是从事零售业的商家必须面对的问题。当人口红利不再能延续企业的爆发增长时，决定企业命运的将是企业的企业管理、企业文化、企业的成本优化以及以客户为导向的营销模式，实体零售企业均需找准自身的发展方向，并不断在行业内的新境况下摸索突破。

2014年传统零售业主要面临以下几点问题

2014年传统零售业主要面临以下四点问题，如图１-１所示。

图1-1传统零售业面临的问题

1．消费人群特征变化

据商务部商贸服务司副司长王选庆称， “80后、90后将成为高价值的顾客群，产生新的消费价值观和新的消费方式。这部分新兴消费群体，将改变零售市场现有的消费结构。” 到2015年，80后、90后、银发族这部分人的占比将超过40%。

2．同业恶性竞争

在零售领域，商业形式与商业产品的差异性越来越小，因此催生了很多价格战等恶性竞争情况，同时由于之前的零售业极速扩张，同业情况的增长超越了消费的增长。

3．电商发展迅速

上半年我国电子商务交易额约为5.66万亿元，同比增长30.1%，而全国社会消费品零售总额增长的速度却处于放缓的态势，电商的迅速发展无疑在很大程度上抢占了线下销售的份额。

4．信息化水平较弱

在中颢润服务过的零售业客户中，信息化水平普遍较弱，同时在对一些大企业甚至上市公司做数据分析服务时也发现，即便规模较大的企业引进了完备的信息化系统，但使用的深度，使用的频次，以及使用的全面性均处于较低水平。

零售业如何突围困境

1．经营模式的转变

抛开B2C、O2O等形式上的模式，最终不管什么类型的渠道与发展模式，其核心均为客户驱动的经营模式。

2．加强客户解读

电商之所以发展迅速，主要由于其浏览式的方便，加以电商企业对信息化的使用深度，使其不断提升消费者的解读能力，因而可以不断挖掘其需求，提升客户体验。目前虽然电商发展迅速，但主要消费市场仍在线下，线下零售企业若能灵活运用互联网思维，并不断提升对于客户解读的技术，势必将优势发挥到极致，以弥补其不足。

运用大数据分析技术落地战略规划

随着互联网的成熟，大数据作为新兴的概念也在飞速发展，然而若达到大数据价值落地，并非引进一些大数据分析系统或者商业智能就可以解决存在的问题，大数据的分析应该嫁接在商业战略的基础之上，然后在大数据分析的平台之上运行精细化的管控数学模型才能正确得出分析结果，进而发挥大数据的最大价值。

无论是国外的梅西百货、沃尔玛、塔吉特，还是国内的朝阳大悦城、万达，均在大数据分析的建设上有很大的突破，因此，数据分析的价值显而易见，但如何才能建设好大数据平台，中颢润凭借多年的分析经验认为主要有以下几点需要注意和完善。

1．大数据的数据架构

零售业在建立以客户为中心的经营模式下，中颢润认为应设计如下的数据架构，如图1-2所示。

图1-2数据架构图

2．梳理大数据分析工作流程

当我们建立了完备的大数据体系后，在执行数据分析时就要建立工作流程，如图1-3所示。

图1-3工作流程图

当我们建立了完备的大数据分析体系后，接下来需要进行严格的数据采集，数据处理与数据分析和挖掘过程，必然能为我们的运营提供较之前仅靠人为经验的决策更为理性和科学。

总结语

以上是中颢润项目数据分析事务所在零售企业多年的数据分析服务工作中发现的企业的一些不足，以及在大数据分析改善运营的一些底层框架设计的思路，相信若建设好完备的大数据分析体系，我们也将产生出大量的沃尔玛“啤酒+尿布”，塔吉特提前感知“未婚怀孕高中生”的故事。