本次研究对象以传统/在线零售商为主，也包括经销商、快速消费品（FMCG）的生产者品牌商和自有品牌（Private Brand，PB）商，在后文中将统称为“零售行业”或“零售企业”。例如：商超连锁便利店、电商、食品与饮料品牌商、家庭与个人护理品牌商等。
这些企业的服务对象是包括个人和机构团体在内的终端消费者，以面向消费者的零售为核心业务，也可能涉及消费品的生产制造、批发、物流供应链、送货安装服务等环节。
这些企业的范围不包括上游的工业品及原材料制造商/供应商、下游的餐饮门店，以及核心业务横跨除生产、零售之外多个行业的企业。
背景变化
中国零售及快消品行业在近十年受到电子商务、新零售及疫情的影响，市场环境的变化塑造了行业的数字化转型。现实与数字化的商品、服务、体验的无缝融合对企业的生存和增长至关重要，其中所采用的大数据技术已成为精细化运营的基础。
关键挑战
零售企业在转型过程中的关键挑战主要包括业务价值、改造成本、组织战略与人才。
发展驱动力
零售行业大数据分析应用优势有：大数据应用场景整体趋于成熟，企业可用数据规模增大，业务对数据依赖程度提升，数据向价值转化难度降低。
行业大数据应用现状
大数据与分析方面支出快速增加，在智能应用方面更关注生产率、运营效率和处理速度。
行业实践
成立5年左右的企业对大数据技术的采用热情远高于行业平均水平，将技术与组织、业务模式结合打造竞争力；
成立15年左右的企业经历了“数据中台”建设热潮，在亲身实践后深刻体会到采用新技术要跟上业务变动；
成立30年左右的企业正在谨慎尝试的过程中，不仅难以找到细分领域对应的同行实践或成熟方案，而且企业内部接受程度较低，在业务压力之下启动小规模探索单点应用场景。
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