中国零售商场的发展历史可以追溯到1900年，发展历史经历了从传统百货到多元化新业态的演变过程，而这一过程也伴随着中国经济和社会的巨大变革。随着互联网技术的发展，线上购物逐渐成为人们消费的主要方式之一。而线下实体店则具有面对面沟通、商品触手可及的优势。因此，未来的零售商场将更加注重线上线下的融合，以提供更好的消费体验和服务。
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数字化转型认知普遍建立
零售商场普遍保持了对数字化动态的高度关注，也认识到数字化转型的必要性。
从普遍性来看，近60%的零售商场对数字化已有深入了解，6%的零售商场愿进一步了解。
从必要性来看，有65%的零售商场认为有必要，并且需尽快开展。
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数字化转型战略普遍明确
调研发现96%的零售商场已经形成数字化转型战略，而且91%的零售商场其数字化战略与公司层面战略紧密相关；
此外，超过60%的零售商场将现阶段数字化转型的战略目标设定为实现业务增长和提升运营效率。
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系统平台成为数字化切入点
调研显示有45%的零售商场会将数字化系统平台作为数字化转型的切入点；但是对于系统平台部署可能带来的数据安全风险增加、技术复杂难以管控等问题，接近80%的零售商场表示出担忧。
赛诺贝斯✖️零售商场
它是谁？
某商业龙头企业，位列中国零售百强第31位，从集团成立之初单一的百货店发展到目前以经营生活方式为主体，包括商贸零售、餐饮、文旅娱乐、仓储物流、电子商务、地产六大版块的多元化大型商业集团。
它遇到了什么问题？
• 系统较孤立
各业务系统间比较分散孤立，会员/ ERP/停车系统等有待进一步打通。
• 信息未汇聚
多业务系统 ERP/CRM中的会员/商品/停车等信息未能有效汇聚清洗。
• 画像待丰富
用户行为和业务数据暂未建立关联关系，缺少用户标签体系，难以形成比较完整的用户画像。
• 营销需精准
在构建用户画像和客户分群能力薄弱，无法有效识别用户需求和分群特点，营销转换率有待提高。
它做了什么？
1 会员大数据平台搭建
通过覆盖全业务领域的多维数据收集，进行精细化用户分析，分发给业务中台的各种业务系统，统一、个性的运营客户。
2 迭代标签，构建用户画像，实现精准洞察
根据用户数据，对用户进行标签化处理，将用户的特征和行为整合在一起，构建出完整的用户画像，为后续的营销活动实现精准洞察。
3 建立算法模型，实现客户激活、留存及复购
基于用户现有行为数据，建立AI模型进行客户预测，根据模型结果进行组合分类，对不同类型客户进行个性化营销，进而提升客户复购。
数字化转型可以帮助零售企业快速响应市场变化和消费者需求。通过数据分析和监测，企业可以及时了解市场趋势和消费者反馈，快速调整营销策略，提升企业的灵活性和应变能力，更好地适应不断变化的市场环境。
