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中國市場環境的變化塑造了零售和消費品行業的數字化轉型。近十年來，電子商務、新零售和疫情的影響迅速加深。對企業的生存和成長至關重要的是將現實與數字商品、服務和體驗無縫融合。大數據技術已成為企業精細經營的基礎，幫助零售和消費品企業提高收入，創新零售場景，重塑消費者體驗。

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本報告研究了中國零售和消費品行業面臨的挑戰和應用大數據分析技術的主要優勢，總結了大數據應用的歷史發展、探索過程和應用效果，并介紹了相關技術供應商相關建議。

研究對象主要是傳統/在線零售商，包括經銷商和快速消費品（FMCG）生產者品牌和自有品牌（PB: Private Brand）商業。例如：超市便利店、電子商務、食品飲料品牌、家庭護理品牌等。

該報告研究了中國市場不同類型企業使用大數據分析的最佳實踐。根據企業成立時間和主要類別，將7個典型案例納入四個象限：

○ 船長BI便利蜂是零售領域的初創企業，成立約5年。其中，便利蜂是數字優先探索者的代表，自主研發和使用；船長BI為亞馬遜電商賣家服務。

○ 良品店和幸福蛋糕是相對傳統的零售企業，成立約15年，經過數據中心探索，注重業務靈活性，更加務實。

○ 與傳統相比，還有兩個消費品品牌案例：自然家居和新和。它們成立約30年，分別代表耐用消費品和快速消費品，展示國內舊產品的新嘗試

○ 像船長一樣運荔枝BI同樣，也是服務于行業終端企業的大數據技術供應商，近年來在傳統快速消費品集團下孵化。

IDC中國大數據和人工智能研究團隊表示：在疫情防控規范化下，零售和消費品行業面臨的生存挑戰有目共睹。大數據分析技術正成為幫助企業控制成本、改善消費者體驗、扭轉經營困難的重要工具之一。經過電子商務、新零售等變化，初創企業和傳統企業都對大數據技術在業務中的價值寄予厚望。在充分梳理業務的基礎上，企業需要協調技術落地與組織和業務調整。”