中国市场环境的变化塑造了零售和消费品行业的数字化转型。近十年来，电子商务、新零售和疫情的影响迅速加深。对企业的生存和成长至关重要的是将现实与数字商品、服务和体验无缝融合。大数据技术已成为企业精细经营的基础，帮助零售和消费品企业提高收入，创新零售场景，重塑消费者体验。

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本报告研究了中国零售和消费品行业面临的挑战和应用大数据分析技术的主要优势，总结了大数据应用的历史发展、探索过程和应用效果，并介绍了相关技术供应商相关建议。

研究对象主要是传统/在线零售商，包括经销商和快速消费品（FMCG）生产者品牌和自有品牌（PB: Private Brand）商业。例如：超市便利店、电子商务、食品饮料品牌、家庭护理品牌等。

该报告研究了中国市场不同类型企业使用大数据分析的最佳实践。根据企业成立时间和主要类别，将7个典型案例纳入四个象限：

○ 船长BI便利蜂是零售领域的初创企业，成立约5年。其中，便利蜂是数字优先探索者的代表，自主研发和使用；船长BI为亚马逊电商卖家服务。

○ 良品店和幸福蛋糕是相对传统的零售企业，成立约15年，经过数据中心探索，注重业务灵活性，更加务实。

○ 与传统相比，还有两个消费品品牌案例：自然家居和新和。它们成立约30年，分别代表耐用消费品和快速消费品，展示国内旧产品的新尝试

○ 像船长一样运荔枝BI同样，也是服务于行业终端企业的大数据技术供应商，近年来在传统快速消费品集团下孵化。

IDC中国大数据和人工智能研究团队表示：在疫情防控规范化下，零售和消费品行业面临的生存挑战有目共睹。大数据分析技术正成为帮助企业控制成本、改善消费者体验、扭转经营困难的重要工具之一。经过电子商务、新零售等变化，初创企业和传统企业都对大数据技术在业务中的价值寄予厚望。在充分梳理业务的基础上，企业需要协调技术落地与组织和业务调整。”