发布时间：2023-10-12 15:41:02
绪论：一篇引人入胜的零售业的商业模式，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
我国零售商业模式内涵与结构
本文通过典型案例研究的方法，围绕商业模式的文献回顾，提出研究商业模式的理论框架。张艳（2013）通过对中国零售业纵向历史演进和零售业态横向发展的对比，提出零售商业模式是在特定的市场环境下，零售企业以经营模式和盈利模式为核心要素，创造性开发了经营管理中的某一边际要素或多个边际要素，形成独具一格的竞争优势，产生明显的市场辨识度和影响力，并获得持续稳定的价值回报，认为商业模式核心要素由“自营和套利”、“联营和销售分成”以及“租赁和租金”构成，核心要素的任一组或三组的组合都可以称为基本层的零售商业模式，即任何零售企业的开端均来自基本层的商业模式。基本层的商业模式可以无条件被模仿；边际要素则由超出一般零售企业经营的商品、价格、服务、技术应用、商誉、企业文化等有形要素和无形要素构成，核心要素加上一个或若干个边际要素则形成高级零售商业模式（见图1）。高级层次的零售商业模式难以在短时间内被模仿，因此是零售企业追求的方向。
通过对零售商业模式的核心要素与边际要素的分析，本文提出如下研究框架（如表1所示），拟对苏宁云商不同阶段的商业模式进行纵向研究与分析。
苏宁商业模式纵向演进研究
（一）第一阶段（1990-1999年）：苏宁空调
1990年苏宁家电成立，专营空调。经过三年努力，拥有300多人的空调安装队伍和4000多家批发客户，形成覆盖中国大部分地区的分销网络，1996年批发零售销售额达到15亿元，初具规模。商业模式构成如表2所示。
商品。经营单一品类单一品牌春兰空调。1993年扩为多种品牌空调，依然是单一品类。价格。采取低价策略与南京市国有商场竞争。通过淡季打款给供应商，承担经营风险获得更低进价在旺季销售。销售规模的扩大，使得供应商愿意减少自己的利润配合苏宁给消费者降价，补贴消费者。服务。拥有300人专业安装队伍，上门服务、免费安装、即买即装即用，而当时的国有商场并不能提供上述服务。渠道控制。与厂商建立高级合作关系，达成资本融合的战略联盟，实现双方资源的集约和有效降低成本。开设覆盖全国范围的批发门市约4000家。
苏宁空调阶段成功关键词：商品（空调）、价格（低价）、服务（免费送货与安装）。这一阶段，苏宁空调的经营方式和盈利方式为自营套利。竞争对手是区域内的南京国有商场。国有商场的空调经营方式没有创新，不能提供快速上门安装服务。
（二）第二阶段（1999-2009年）：苏宁电器
1999年12月，苏宁砍掉年销售额达几十亿的批发业务，在南京新街口开办当时中国单店营业面积最大的综合电器店，并全面导入连锁概念，从单品空调的批发零售转型为综合家电连锁大卖场，在全国范围内推进全资、合资和特许经营三种连锁经营业态，建立集终端零售、物流配送和售后服务为一体的电器连锁服务体系。商业模式构成如表3所示。
商品。砍掉空调批发业务，转向开设综合电器连锁店。价格。大规模连锁店形成低成本采购的议价优势，在更多品类中形成双边市场，获得更大的价格优势来补贴消费者。服务。以顾客为中心拓展新服务范围。如：分期付款、消费信贷、与交通银行开通联名信用卡、与银联开辟自动缴费终端、与中国移动开通业务体验厅等各种举措。渠道控制。从一线市场到四线市场建立覆盖全国的实体连锁店，开店1700多家，开店速度更快、效率更高。2001年平均40天开一家店，2002年20天开一家店，2003年7天开一家店，2004年5天开一家店，2005年2.2天开一家店，开店的最高记录是1天开店83家（含重新开店）。与此同时，苏宁开始启动国际化进程，2009年6月收购日本LAOX公司27.76%股权，成为LAOX公司最大股东；2009年12月收购香港镭射电器。信息技术。确定信息技术系统是企业的核心竞争力的战略。把大量的资金和精力投入到后台建设信息系统的升级。2000年苏宁国产ERP上线；2006年与IBM、SAP合作，投入8000万，历时9个月，实现了全新的SAP/ERP系统的上线， 2010年仅买纸这一项，每年节约1个亿。物流建设。坚持自主发展物流，进行人才培养和物流基地的建设。
苏宁电器阶段成功关键词：商品（电器专营）、价格（低价）、服务（支付方式创新）、信息技术的应用、渠道控制方面的全国连锁和国际化战略，物流基础建设和人才培养。经营方式和盈利方式以自营套利为主，联合经营为辅。
（三）第三阶段（2009年-） ：苏宁云商
2009年苏宁易购线上业务启动，2012年苏宁提出“去电器化”，提出“店商+电商+服务零售商”的云商模式，商业模式结构如表4所示。
商品。实施“去电器化”全品类经营战略，商品经营范围延伸至百货、图书、母婴、虚拟产品等。目前苏宁线上线下拥有1.5亿会员，1700多家实体店，双线平台整体SKU数量已经超过400万。苏宁与瑞典著名快时尚品牌Lindex合作，成为Lindex在中国大陆地区的总。计划到2015年引进10万商家，自营+第三方商户商品总数将超过1000万（SKU），满足一站式消费需求。消费者既可以通过苏宁PC端、移动端、智能电视端等实现自由便捷的购物，还可以去苏宁门店进行体验、服务，O2O融合零售，推进门店互联网化。
价格。继续保持低价的竞争优势，线上线下价格统一。
服务。为消费者提供全面、快速、专业的服务。通过大数据、云计算预测消费者的消费行为，店面采用热度分析系统、客流计数系统、摘机系统，记录客流店内分布、客流总数、消费者体验产品次数等数据，更准确的分析消费者购物行为，制定精准销售策略，挖掘每个消费者的个性需求，构建完整的网络经营理念。率先引进“电子价签”，优化价格管理；门店覆盖WIFI，为消费者体验店内电视、电脑、手机等智能终端提供网络硬件条件。未来苏宁将在全国推进建设200家3C服务中心和1000家终端服务点，双方共享服务资源，为消费者提供新机上门、软件上门服务以及延保和远程服务等，同时双方也会在苏宁门店共建服务中心，为消费者营造最优的服务体验。苏宁易购的支付工具易付宝除了线上的支付功能之外，还将会被用作线下支付。用户进入苏宁线下店之后，通过电子手段自由选择商品，购物车信息会直接到前台结算，此时用户可以选择现金支付，也可以选择易付宝支付。支付成功之后，苏宁的自动化设备会完成自动拣选和包装。
信息技术。2009年年底，苏宁易购正式上线；2013年苏宁云台启动，不仅永久免除年费、技术服务费和日用、百货、服装、鞋帽、图书等重点招商品类的佣金，还将免费为商户提供基本类目规划、基础店铺装修、基础流量导入、基础数据分析、服务器和带宽支持、即时通讯、信誉担保、品牌背书、易付宝第三方支付、网银支付、快捷支付等支付工具以及手机支付、门店支付、货到付款等支付方式。
渠道控制。全渠道拓展，包括实体店、苏宁易购网店、电视购物、定制等渠道、门店互联网化、O2O模式等，实现全渠道无缝衔接。
物流配送。2010年启动“物流云”规划，全国已建成16个大型物流基地、12个全国配送中心、58个区域配送中心、200个城市配送中心、5000个物流配送点，形成主销城市半日送达的高效物流网络。针对电子商务销售单独规划的自动化仓库也在南京及广州落成投入运营。获得北京、上海、天津、南京、苏州、无锡、武汉、呼和浩特等22个省市地区的物流快递牌照，快递队伍近6000人规模。
企业文化。所有的转型最后都要固化成团队的文化。因为只有文化上的转型才是真正意义上的精神传承，成为融入到员工血液里的基因，成为自发的、自觉的内在驱动力。企业处于不同的时代，会形成时代文化的印记；企业运用不同的技术工具，会形成不同思维文化的定势。
结论与启示
从苏宁的空调连锁经营、电器连锁经营至苏宁云商“店商+电商+零售服务商”商业模式的形成，历时23年。随着我国经济社会的迅猛发展，新技术特别是信息技术在全社会的广泛应用，苏宁的零售商业模式也完成了从基本模式到高级模式的演进。零售商业模式的升级从现象上看，是零售商业企业独立完成的，但从本质上看，体现了社会整体的进步及行业间的互相作用。
在苏宁商业模式的不同发展阶段，人力、资本和技术发挥不同的推动作用。第一阶段，人力发挥了主要作用；第二阶段，资本和信息技术发挥主要作用；第三段，信息技术发挥主要作用。
在苏宁商业模式的不同发展阶段，套利、租金和销售分成的基本盈利模式并未随着商业模式的演进而出现本质变化。套利、租金和销售分成是零售业利润源，也是零售商业模式的核心构成。
从传统的大众化营销向一对一营销转变，从关心成本向关心核心顾客价值转变，从提供标准化服务向定制化服务转变。
零售商业模式从基本型到高级型的演进并没有鲜明的边界或拐点。零售商业模式向更高层次的演进，并不意味着企业市场风险的降低。零售商业模式的市场风险与该行业的垄断竞争的市场结构相关。
双边市场的形成并不局限于大规模销售平台，即一方面拥有大规模消费者，另一方面拥有大规模供应商，单一品类商品也能实现双边市场效应。规模经济与双边市场的形成是相互作用的结果，两者缺一不可，由此带来的消费者剩余最大化，是零售企业开展价格战的前提。
未来互联网零售业的商业模式，盈利模式将以基本零售商业模式为核心，形成产品定制、包销服务、物流供应链服务、商品和消费者数据化服务、品牌和促销的社会化推广服务，以及资金增值管理服务的一系列多维度高附加值的商业服务。
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.01.084
1 维信息时代的发展
互联网的改革，造就了微信息即快速信息传播的同时，也造就了信息的碎片化。具有数量巨大、结构复杂、由类型众多的数据构成数据集合等特点的大数据，在国家相关政策的帮扶下，得到了蓬勃发展，为微信、微博、微活动、微支付、微服务、微创新等以“微”著称的生活服务方式逐渐融入人们的生活当中提供了强有力的技术支撑。而基于六度分隔理论（通过六次传递，可以让人与任何预期的对象建立联系）建立起的“人人传播”模式，也使人们的生活开始变得细微。
“数据”一词通过在麦肯锡公司的研究报告――《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》中得到了较为有效的诠释，也因此开始获得各行各业的重视。而微信息时代背景下，海量的数据不仅已经渗透到每一个职能领域，也逐渐成为了非常重要的生产因素。人们通过对数据的交换、整合、分析，不仅可以解释各种现象背后的原因，也可以预测事物的发展趋势。
而2012年以后，“大数据”逐渐取代了“云计算”成为业界最为热门的词汇。大数据囊括的颠覆性数据量，通过改变人类对数据的处理方法、理念和能力，影响着社会各界的方方面面，这无疑给社会以及人们的生活带来了巨大的冲击与改变。而有效推动大数据应用开发和发展大数据服务产业，将是推动全国信息技术产业和经济社会跨越式发展的重要基础。而从更深远的意义进行分析，大数据产业对推动工业结构调整、加快新型工业化、促进城镇化进程具有十分重要的战略意义和现实意义。
未来十年，将是一个在微信息快熟传播、由大数据引领的智慧科技时代，机遇与挑战并存。就以贵州为例，三大电信运营商南方数据中心落户贵安新区，其贵州公司不仅已经具备较为成熟的大数据和云计算的技术和运营能力，且此举将为贵阳周边特点区域快速集聚20万～30万机架，百万台服务器，数据存储规模可达EB以上；而第四代移动通信网络（简称4G网络）的商用也切实为大数据和云计算的实现提供了重要的网络基础保障；中关村贵阳科技园的建立为贵阳市发展新一代信息技术产业提供了强大的重要的支撑，以及贵阳市全力打造高科技、低成本、绿色节能的大数据产业基地，积极实现数据采集、分析挖掘、应用服务的产业链发展，都为贵州大数据产业能够进一步蓬勃发展提供了良好契机。
放眼全国，在微信息时代盛行的今天，各大传统零售商及新兴电商都开始利用互联网改革及数据分析使自己的市场份额得到了进一步的扩充。阿里将旗下例如扫码比价工具――淘火眼、淘宝的本地生活服务应用如淘点点、支付宝等APP等生活服务应用都接入到来往平台，并在此之前，斥巨资入股新浪微博及高德地图；而巴萨罗那通信展上，中国移动宣布通过“融合通信”构建移动互联网时代用户新业务入口，无须下载APP即可通过数据流量发送文字、图案片、信息等内容。另外，百度围绕百度地图展开了O2O布局，通过地图导航，将用户目的地周边设计的各类生活消费或服务项目附加上期，并将目的地附近的各种打折信息和促销信息推送给消费者；360也在新版“360安全卫士”中附加了“安全支付”，整合了各大银行的移动支付系统；另外，1号店与当当网宣布联盟，双方相互入驻对方开放平台，并将官方旗舰店投入运营，以及2014年3月，银泰集团与阿里巴巴“联姻”、苏宁易购与PPTV开创“OVO”――互动视频购物等事件的发生，无不表明了微信息时代的到来，使企业的商业模式、居民的日常生活及消费行为都发生了巨大改变。
2 电商对传统零售企业的冲击
事实上，电子商务的发展，虽然其本身仍存在着物流体系薄弱、支付体系存在安全隐患等劣势，但电商能让商家有机会直接跳过烦琐的中间环节，而其唯一的渠道成本――物流公司的人力成本，在大多数情况下又会转嫁到消费者身上，这就使得以拥有“一批商”、“二批商”和“省”元素为主进行运营的传统商业体系遭遇了发展中的“滑铁卢”。
除此之外，电商虽然在打破空间局限，让沟通成本降低方面有着卓越表现，但造成品牌与消费者之间产生距离感和隔阂感，重销售、轻服务，产品趋于同质化等逐渐显现的问题，亦给电商的发展带来不容小觑的负面影响力。
但应该正视的是，电子商务的积极发展，线上平台的多端应用对以百货市场和购物中心为主的传统零售企业产生了不小的打击甚至使其面临颓势。据相关调查研究表明，现如今被电子商务运营模式冲击最为惨烈的行业除了以生产绝对标准化产品为主的图书及3C产品（轻度关注产品，其品质的标准化程度较高，消费者在选择购买时顾虑较小）外，百货市场和购物中心因其高成本低产出，投入产出难以平衡以及因交通拥堵、停车困难、选购、结账等候时间过长而造成的购物不便等问题亦受到了来自线上运营方式的强烈冲击，这不仅对社会经济结构的调整产生了巨大的影响，而由此映射出当今传统零售企业的反馈也值得深思。
面对电商的价格优势和高度的便捷性，传统零售业大多尽可能地通过模式转变、降低运作成本并降低零售价格，向店铺小型化及低价化发展以获得更多的发展机会。据商务部相关数据显示，我国零售业2014年第二季度销售规模增速放缓，百货店、专业店销售额增长压力持续增大。同期便利店销售额增速12.7%，营业面积增速7.8%，毛利率上升1.2%，领跑各业态。而小型零售业态在全球范围内备受追捧，沃尔玛2014年上半年增加了130～170家小型门店，并不断地拓展便利服务。这样一来，很多大卖场可能会被迫退出或转型，而百货公司和购物中心所受的冲击可想而知。已公布2013年度业绩的10家百货商场，2家营业总额较2012年出现下滑，实现增长的8家企业中，只有3家增幅达到了10%左右，4家企业的净利润下降，其中新华都下滑幅度最大，同比下降244.45%。
另外，我国经济正在转型，扩大内需、能否快速激活消费需求对拉动我国未来经济增长十分关键。处在转型期的中国消费者的消费心理主要表现为以下几个方面：①消费者开始注重社会评价，且具有明显的从众心理。在购买物品时，消费者不仅会考虑自己的需求，亦会充分考虑他人的评价和感受，而在心理模糊的情境中，例如选择就餐饭馆时，消费者会自觉或不自觉地采取与他人一致的购买行为，选择就餐人数较多的饭馆进行就餐。②消费者对自我感受的消费比消费本身更重要。在多数背景下，我国商品购买者的“炫耀性消费”、“人情性消费”等消费心理较为普遍，而商家若在商品销售活动中只重视产品的质量，不重视消费者对服务的要求，无法让消费者有良好的消费体验，则其进一步的营销活动将无法开展。③传统与现代消费观念的冲突。中国经济的转型发展，各种新的变化不断冲击消费者的传统价值观。中国传统文化对勤俭节约的崇尚与现如今对各种消费的鼓励、刺激观念的冲突，以及贫富差距的加大都使得消费者的购买心理开始失去平衡，也造成了盲目消费、消费满意度降低的现象，在逆反广告效应的同时，也加大了企业的营销成本。
长久以来，较大部分的传统零售企业都将其商业模式改革的侧重点集中于单一着重发展电商本身某一环节，或单一侧重于整体零售行业向电商方向发展。在那些传统零售企业的运营方法上，我们不难看到，大多企业的决策者依然只将电子商务作为一个新的销售渠道，缺少持续投入的同时，也依然利用传统的管理方式管理电商。缺少互联网思维和独立有效的电商治理结构，是大多数企业电商发展战略的硬伤。而现如今同时熟悉线上和线下业务，包括运营、市场营销、物流仓储、客户服务的电子商务人才又较为贫乏，企业对此的不重视，加之不支持电商发展的供应链运作，也都使得传统零售企业在应对电商挑战面前困难重重。
再者，传统零售企业在单渠道营销向多渠道营销转变的过程中，跨渠道商品价格无法保持同步。这不仅会使消费者无法保持一致性体验，也会使线上产品拖累线下运营，或线下产品拖累线上运营。除此之外，在“微”世界与人们生活息息相关的今天，众多实体店不懂得利用微信息传播工具为消费者提供符合其门户特征、体现其企业文化的消费感知，无法获得消费者对企业本身的认可，也无法与之进行有效互动，也就使得其不能获得更多潜在消费者信息、扩大商家的消费圈和扩展更多的市场份额。这对于面临采取有效措施激发百货市场和购物中心的进一步发展，以适应现下微信息时代背景下“电商”与“店商”的融合是十分不利的。另外，在“缺货断码”的情况下，国内绝大多数百货没有实现基本的单品管理，连基本的库存实时调查都无法保证，后续的交付也就很难完成。而百货市场的区域性特征较为明显，究于传统零售商家们对大数据的认识和了解还不够全面，因此造成商家无法利用数据分析进行实时跟踪各渠道订单活动，并在门店完成虚拟渠道订单退货的工序，为消费者带来实时体验的同时，也不能较为精确的分析一个在线上线下都有消费记录的会员的消费行为特征，并为其准确推荐更多符合其喜好的产品以增加产品销售额。等等诸如此类的商业模式改革举措，在面对电商的强烈冲击时，不仅对于扭转颓势，无法获得明显的积极效果，更可能因为运营成本开支的增加，减少百货市场和购物中心的利润，造成入不敷出的现象。
3 苏宁及万达电商模式的启示
电商和店商的转型和融合之举，对于传统零售企业商业模式的改革，至关重要。通过对苏宁电商模式进行分析，我们可以看到，苏宁借助其强大的线下购物平台网络和服务网点，使得消费者在“苏宁易购”购买商品后，可在当地的苏宁售后服务网点获得鉴定、维修和退换货等服务，实现了售后服务的本土化。而其覆盖到地县级市场的线下网络更是其他电商购物平台所无法比拟的。但这一点，相信在阿里巴巴实现“千县万村计划”，即通过在3年至5年内投资100亿元，建立1000个先机运营中心和10万个村级服务站以构建“淘宝村”实现物流链深度建设后，将得到改变。因此，传统零售企业在从“店”到“电”的转型过程中，能否利用好线下网点，打造好服务品牌，让电商更接地气，以及建立适应企业自身发展的物流链，对“电店融合”之路的前进事关重要。
除此之外，移动购物模式的开发，不仅能让消费者在试用、体验的同时直接在网上下单，亦会提高商品的营销速度，带来更多的潜在消费人群。而需要体验后购买的商品往往属于非标注产品或高档商品，具有更高的毛利率。这对于传统零售业来说，意味着能更好地发挥其自身在服务与体验差异化上的优势。
另外，值得注意的是，大数据发展带来的营销变革之一是公关的力量被充分释放，传统媒体的壁垒被突破。与线下建成品牌相比，充分利用客户体验行程的口碑进行“病毒营销”对企业的发展至关重要。而苏宁的举措很好的证明了这一说法。但仍要清楚地看到，线下品牌可利用大面积广告灌输自身定位的方式来吸引消费者，对于线上营销并不合适。
通过分析万达集团的电商模式，我们可以看到其最大的优势就是利用丰富的线下资源，依靠线下业务支持其电商的发展，并充分利用电商无法提供的服务性业态，给予客户优质的服务和感受，在提升企业自身吸引力的同时，对消费者进行企业自身文化和理念的渗透。例如合理规划增加餐饮、影院、KTV等服务型场所的比例，提供多种便利和优惠发展优质会员增加企业忠诚度。并在服务形式上增强客户感知和满意度，充分利用数据库的优势进而推动发送有针对性的信息和服务。这些举措无疑会使消费者对企业认知产生强烈共鸣。
传统零售企业作为实体企业，能提供电商无法即时获取的使用体验。因此从万达集团的电商模式我们可以看到，品牌商可以借助线上平台的传播、促销、推广向线下引流，进而扩大实体商业和品牌的影响力和吸引力。例如餐饮影响在购物中心中所起的作用，就是最好的证明。
4 建 议
大数据在微信息时代是一笔重要的资产。IT技术能让中央市场迅速交换、分析、综合各地基层消费者的信息，也能直接与这些地区的消费者展开沟通，并使中间商的作用显得越来越重要。而未来，在电商与店商的战争中，快递终将逐渐消灭渠道、网银支付消灭终端、社交化媒体消灭传统媒体、搜索引擎化消灭广告。而线上营销，特别是电商尤其是移动电商将会成为“不眠商城”，这不仅使得企业的物流成本减少，也会使商品的交付速度得到大大提高。而加之社会化媒体、即时媒体的出现，信息的传递与互动也会变得毫无障碍，完全自由。例如在微信息时代，消费者趋于透明化。淘宝的交易及浏览数据就可以显示消费者地域、性别、购物时间段及购买特征就是个很好的说明。而每个消费者的网上消费记录、银行信用和消费足迹都有迹可循，消费者及其消费行为的数据化，亦给企业与顾客建立关系提供了技术保障。
因此，通过以上背景介绍及相关分析，特对传统零售企业商业模式改革提出以下建议：
（1）着重培养同时具备线上线下知识的电商人才，将企业发展“电店融合”的理念融会到企业文化中，将为顾客带去良好购物体验放在企业发展战略首位，提升服务质量，在大数据背景环境下利用现代技术数据分析方法展开服务营销；
（2）企业的商业模式在“店”与“电”的融合过程中，应注意防止线上商品拖累线下商品，利用好线下网点，打造好服务品牌，使企业的电子商务更接地气。并保证企业线上线下商品价格的一致性体验。无论企业是否在线上开放部分特供商品进行销售以打造企业品牌，都应尽量避免同货不同价的情况；
（3）利用互联网的高速发展及微信息环境下的技术支持，使消费者可以通过下载企业APP客户端查询“断码缺货”商品时候及何地有库存，并通过快递方式完成购物的同时，也能实时跟踪各渠道的订单，并使顾客能够在实体门店完成虚拟渠道（即线上）订单的退货，方便顾客，提升企业服务形象；
（4）更快更稳定的4G网络启用，可以使企业在百货大楼、购物中心、超市等地开放免费公共WIFI，利用信息传导技术及数据处理分析技术，分析消费者的购物喜好及消费行为，增加销量较好的商品，减少低回报产品的投入；
（5）消费者到门店购物，可根据消费需求（缺货、异地收获、不愿自己拎回家等原因）扫商店二维码在线下单，并将此营销手段与导购绑定，计入其业务考核，可成为店员业务激励措施，实现将线上与线下销售的融合。
参考文献：
[1]贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014―2020）[Z].贵州省人民政府办公厅，2014.
（一）“大数据”含义及特征
“大数据”是指大小超出了一般数据库软件收集、存储、处理和分析能力的大容量数据集（Bill Franks，2013）；其“大”不仅指数据规模大，还指通过对海量数据整合和分析发现新知识，转化为商业优势，带来大价值、大利润和大发展。“大数据”一般包括四个特征（四个V）：一是数据量大（volume），数据量级别以EB和ZB计算；二是数据类型多样（variety），除了传统结构化数据，还涵盖文本、图片、音频、视频、评论、地理位置信息等半结构化和非结构化数据；三是数据价值高、密度低（value），利用大数据技术对海量的数据进行挖掘，发现数据背后隐藏的价值；四是实时处理（velocity），“大数据”通常以数据流的形式动态、快速产生，具有很强的时效性，要求对数据进行有效和适时的处理。
（二）零售企业大数据源的内容
1.大交易数据。即零售企业内部因交易产生的数据，主要指来源于企业ERP、SCM、CRM和WEB交易系统并以SQL数据库来存储的数据，可以分为企业营销数据、企业管理数据两部分。前者是将企业产品或服务转移到顾客身上所产生的数据，有顾客数据、销售数据、价格数据、产品数据、市场竞争数据等；后者是对企业的产品、人员、设备进行管理而产生的数据，有财务数据、运营数据等。
2.大交互数据。主要是来自互联网、移动互联网中人与网站、人与人交互产生的数据，主要包括消费者在零售企业电子商务网站上进行商品搜索、浏览、比较、购买时产生的点击流数据、来自社交网络和即时通讯软件的分享推荐、交流沟通、咨询等社交数据，涵盖视频、即时通讯记录、录音、图片、帖子、点击动作等各种类型的非结构化数据。
3.感知数据。主要来源于物联网中的传感器、RFID、GPS芯片、观测设备等检测到的关于零售企业产品、设施、路线布局、柜台设置和顾客等信息的数据，包括传感数据、RFID数据、观测数据和由含有GPS芯片的各种智能终端等产生的地理位置信息数据。
“大数据”驱动的零售企业商业模式创新内容
顾客价值主张创新是“大数据”驱动的零售企业商业模式创新的核心内容。顾客价值主张是对顾客真实需求的深刻描述，是企业经营活动的起点，只有明确了企业的顾客价值主张，企业才能开展其他的活动（魏炜、朱武祥，2009）。“大数据”驱动的顾客价值主张创新，主要包括：
（一）以实现顾客个性化价值为战略目标
零售企业应以实现顾客个性化价值为战略目标，通过布局“大数据”战略，利用大数据技术整合和分析容量巨大、类型多样的数据，全面洞察顾客的需求偏好和购买行为，精准搜寻目标顾客，实时为顾客提供个性化的产品、服务和体验，保证顾客对企业活动的个性化、深度化参与，促使顾客个性化的价值主张得以实现。
（二）精确地洞悉顾客的真实需求
零售企业应利用基于大数据分析技术的平台，将顾客个性化参与融入传统价值链活动中，实时储存和整合顾客的大交易数据、大交互数据和感知数据，通过数据分析挖掘顾客真实需求信息，勾勒出一个360度顾客全景视图，获得全面、精确的顾客真实需求信息，设计精准、实时的需求响应系统，满足顾客个性化需求。
（三）精确到个体的顾客细分
零售企业应利用“大数据”获得全面精确的顾客需求和购买行为信息，借助大数据分析工具从多种不同的维度对顾客进行更精准的细分，形成每个顾客的购买需求、购买行为、购买偏好和购买决策的信息，从而实现对顾客的个性化营销。
（四）实时精准的定位
零售企业应通过大数据技术收集、整理、分析和反馈来源众多、类型多样的顾客数据，实时模型化顾客的行为，随时随地精准定位顾客潜在需求，快速精准识别顾客购买决策，主动推荐产品或服务促进交易的完成，实时满足顾客需求。
“大数据”驱动的零售企业商业模式创新的支撑条件
（一）创新的运营支撑条件―关键业务和流程创新
1.体验创新。零售企业需要利用大数据技术不断优化顾客的购物环境和购物内容，更加地符合顾客的购买习惯，更好地满足顾客的心理诉求和体验偏好，提高顾客体验水平。一是构建顾客体验分类模型。通过大数据技术收集和分析顾客购物过程中与企业及其产品的每一次接触行为数据，依此判断和评估顾客的购物体验状况，从中提取关键性的顾客体验指标，并对其指标进行聚类分析，归纳出顾客体验的主要类型，构建顾客体验差异分类模型，针对主要顾客进行深入的购物体验调查，依据调查结果进行业务流程设计，针对顾客交易过程中因体验不佳放弃购买的环节进行再设计，改进顾客购物流程和环境，提高顾客体验水平。二是构建顾客流失监测与预警模型。运用大数据技术，收集和分析流失顾客的行为特征和流失成因等信息，构建顾客流失监测与预警模型，提前发现流失顾客状况，及时、主动地关怀和挽留顾客，降低顾客流失率。
2.营销创新。零售企业需要构建顾客购物行为模型，主动推荐个性化服务，实行精准营销。一要借助大数据技术，整合顾客需求、行为偏好的数据，根据数据分析结果构建顾客购物行为模型。二要在实时更新顾客购物行为模型基础上，主动向顾客提供优质的体验和关怀，精确推荐符合顾客需求的个性化产品或服务，实现精准营销，满足顾客个性化需求。三要实行全渠道营销。利用尽可能多的渠道与顾客互动（李飞，2013），除实行电商化策略外，还应通过网上店铺、移动店铺发起地面活动，邀请顾客到实体店消费、参加节日主题活动等，把网络购物和实体店购物体验完美融合起来，以满足顾客购物、娱乐和社交的综合体验需求，实现全方位的营销。
3.供应链管理创新。零售企业需要利用大数据分析技术将供应链所有环节（供应商平台、交易系统、仓储管理系统、运输管理系统、数据分析系统等）整合在一个供应链平台上，统一管理、全面共享各环节数据，实现供应链管理创新，包括根据顾客购物行为模型，控制企业产品的采购和销售；推动大规模产品定制预售活动；建立一套科学的库存管理预警机制，保证库存、价格信息的实时更新等。
（二）创新的资源支撑条件―关键资源能力创新
1.大数据分析技术。主要包括：大数据收集。零售企业需要运用大数据收集工具及不同收集方法，收集各种顾客需求偏好和购物行为的数据。大数据存储、集成及预处理。零售企业需要利用云存储的数据仓库系统对大交易数据、大交互数据和感知数据进行解析、清理和重构等，对缺失值、重复数据和噪声数据、异常数据进行有效处理，并按主题进行数据组织，便于数据查询和实时访问，为零售企业提供数据共享，提高企业经营决策效益（谭磊，2013）。大数据组织。零售企业需要对进行包括数据转化、数据抽取两方面的大数据组织（徐国虎、孙凌，2012）。数据转化是对数据进行预处理后，将结构化、半结构化、非结构化数据进行过滤或映射转化为模型和索引，提炼出有意义数据；数据抽取是检测数据的相关性，以发现关联的数据所蕴含更大的价值特征，从顾客行为数据和产品销售数据的关联性中，分析不同群体顾客购买模式。大数据挖掘和应用。零售企业需要通过挖掘顾客行为、需求和消费偏好等数据，实现顾客分类模型和顾客流失模型、基于位置和时间的精准化推送、产品关联推荐、市场交叉销售、预测顾客再次购买、商场布置、货架布置、货存安排、企业舆情分析等应用安排（惠琳，2014）。
2.商业洞察能力。商业洞察能力的本质是将大数据资源转化为企业预见力和决策力。零售企业需要在本企业市场、投资、运营等部门共同协作下，利用“大数据”预测顾客潜在需求和市场机会，指导企业的业务决策，将数据精确度和决策粒度相结合，优化企业经营管理方案。
