零售市场

1、创新前行 中国零售市场的 成功指南 麦肯锡消费与零售咨询业务 2019年3月 麦肯锡公司版权所有 麦肯锡中国媒体中心设计 McKinsey McKinsey 2 创新前行中国零售市场的成功指南 踏入农历猪年， 各行各业的风险和不确定性再次走高。
零售额增长放缓； 地缘 政治风险依旧； 宏观经济承压等等， 这一切都让零售商们忧心忡忡。
事实上， 从 坪效来看， 在以现代渠道为主导的关键市场上， 。

2、人服场”睿变，旅游行业新蓝图渐次展开 Confidential and Protected by Copyright Laws 本产品保密并受到版权法保护 中国旅游新零售市场发展专题分析2019 2019/10/212数据驱动精益成长 分析定义与分析方法 分析内容中的资料和数据来源于对行业公 开信息的分析、对业内资深人士和相关企 业高管的深度访谈，以及易观分析师综合 以上内容作出的专业性判断和。

3、提出了一系列精心构思的问题，以了解消费者对各大零售商生鲜商品的看法，包括四家全国连锁超市、三家领先的电商、菜市场、传统专卖店，以及区域性的线下和线上零售商。
麦肯锡找出了新鲜水果、蔬菜和肉类中的KQI，并对这些KQI的关键属性作了列举。
调查量化分析了消费者对每家零售商门店的满意度，对其生鲜商品部门质量的看法，以及对19种特定生鲜商品的质量评判。
全球有越来越多的消费者正在享受着稳定的财务状况。
2017年9月，麦肯锡在全球29个国家中展开了第三次年度全球消费者信心调查 ，我们发现，受访者对自身财务状况的评价比去年更加乐观。
选择推迟购物、削减支出、对自身经济状况感到不安的消费者人数降低。
全球范围内选择消费升级、购买较高端品牌的消费者越来越多，而选择消费降级至廉价品牌的人数减少。
我们在2017年5月的一篇文章中提到，全球消费者信心呈上升趋势。
此次调查表明该趋势得到了进一步强化 。
举例而言，消费向电商渠道转型的速度比去年进一步加快，这一趋势不仅发生在中国和印度，而是遍及全球，并且已从富裕消费者扩散至各个收入层级。
此外，此次调查观察到了三个有趣的趋势，为快速消费品企业和零售商如何寻求增长提供了启示。
半数以上的消费者表示自己的消费习惯在过去半年内有所变化。
这三个趋势分别是：消费者正在不断舍弃中端品牌；节约意识在全球各地以不同形式逐渐兴起；即使是注重健康的消费者也未必会去购买天然或有机产品。
消费者。

4、证券研究报告 模式进化，寡头之战 2020年8月12日 从零售本质看电商时代演进 行业评级：增持 姓名：訾猛（分析师） 邮箱： 电话：021-38676442 证书编号： S0880513120002 姓名：姓名：张睿（研究助理） 邮箱： 电话：021-38031656 证书编号： S0880118080091 姓名：陈彦辛（分析师） 邮箱： 电话：021-38676430 证书编号：S08805。

5、这些转变在大多数欧洲市场呈现出一致的模式。
低收入消费者更倾向于低消费，而高收入消费者更倾向于在线和生活方式驱动的产品。
但在某种程度上，所有这些转变都出现在不同收入阶层之间。
在2020年的渗透率飙升之后，在线业务继续增长，同时转向价值化或减少交易，以及从食品杂货销售回到餐馆销售，这些因素很可能会给食品杂货商的盈利能力带来更大压力。
与此相一致的是，近一半的首席执行官预计，2021年市场形势将会恶化，仍然存在高度不确定性。
只有26%的人预计情况会有所改善。
消费者表示，他们计划在大流行后保持一些已经改变的行为。
特别是，高达10%的消费者表示，与疫情之前相比，他们打算继续增加在杂货店的支出，减少在其他食品渠道的支出。
这可能是因为消费者已经更加习惯在家里做饭，或者因为他们比过去更希望在家里工作。
近一半的受访CEO预计，2021年杂货商的市场状况将会恶化。
消费者期望在大流行后比大流行前花更多的钱在食品杂货上。
塑造这个行业的主要趋势：基于CEO调查和消费者研究，我们确定了未来几年将塑造该行业的十大趋势。
这一分析是基于CEO们所认为的行业形成的关键变化和消费者的购物意向。
最明显的趋势表明，在线购物正成为杂货零售商的核心业务，价值再次为王，生活方式议程正在推动食品需求。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：麦肯锡：欧洲杂货零。

6、78%)而不是在线购买(57%)，而非必需物品更经常在网上购买(72%)而不是在商店购买(57%)。
按商品类型划分的全球产品渗透率(%过去90天)虽然在疫情期间，网上购物已经发生了转变，但许多消费者仍然喜欢亲自购物。
这一点在服装这类商品中尤为明显，因为在服装类商品中，产品互动对购物体验非常重要，只有41%的消费者愿意在店内购买。
渠道过去90天的渗透率(%受访者)实体和在线渠道为购物者提供了不同的好处和障碍，在根据旅行任务和品类需求决定在哪里购物时，必须权衡这些好处和障碍。
人口统计学差异在全球范围内，不同年龄段人群的网上品类购买行为几乎没有差异，只有少数例外，比如55岁以上的人群更常购买药品和书籍，或者最年轻的人群在家具上花费较少。
全球在线产品普及率(过去90天)(按年龄划分的受访者百分比)购物者越年轻，他们就越有可能对虚拟现实或增强现实(旨在弥合在线购物时产品体验差距的新兴技术)表现出兴趣。
报告总结为了在未来赢得市场，零售商需要在资源有限的情况下明智地实施策略。
研究揭示了许多重要的动机和障碍，购物，跨网上和砖和砂浆，零售商和品牌必须考虑。
购物者的态度和习惯反映了渠道和零售商在三个方面的表现：购物体验、便利性和价值。
文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：YouGov：2021年国际全渠道零售报告。

7、CRITICAL THINKING AT THE CRITICAL TIME The U.S. Online Retail Forecast FTI Consulting, Inc.1 October 2015 A, the pioneer in online retailing, celebrated its 20th anniversary this past July, and such a。

8、东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。
东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。
因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客。

9、p年度有组织零售犯罪调查的重点是当前ORC活动的范围零售商打击犯罪的资源以及对行业的总体影响。
pp有组织零售犯罪使零售商平均每10亿美元销售额损失719548美元，高于2019年的703320美元。
这是该数字连续第五年突破70万美元，较20。

10、p 2020年，全国农村网络零售额1.79万亿元，同比增长8.9，其中农村实物商品网络零售额1.63万亿元，同比增长10.5，分别低于全国增速2.0个和4.3个百分点。
pp 分品类看，服装鞋帽日用品和粮油食品销售额占比位居前三位，分别为28。

11、在全国州和大都会的菲尼克斯COVID19病例在新年头两周飙升至最高点后，菲尼克斯在3月底与2021年1月4日的高峰日相比大幅下降了9ppCOVID19在2020年加速了大城市的大规模人口外流，但在过去五年中这是一种趋势。
pp根据北美移。

12、下沉消费零售市场，即下沉市场中消费零售领域覆盖的市场，对应各省市地区发布的国民经济运行综述中零售业商品销售总额指标。
我们计算了下沉市场覆盖地区剔除一线城市新一线城市和二线城市后零售业商品销售总额，占整体消费零售领域48.我国的下沉消费零。

13、京东药品2020年增长明显，同比增长86.1，销售额达110.6亿元。
药品也同样受到促销季的影响，在11月达到销售额的高峰。
京东药品2020年销量达1.4亿件，同比增长89.商品均价为77.4元，销量同比与销售额同比相比略有降低。
京东保。

14、快速响应(QR)码已经成为获取信息和创建非接触式页面体验的首选方法，而这正是客户现在所期待的。
二维码既可以通过应用程序扫描，也可以通过智能手机摄像头直接扫描。
近场通信(NFC)技术允许两个兼容设备之间的无线.。

15、2021NielsenConsumerLLC.AllRightsReserved.2021NielsenConsumerLLC.AllRightsReserved.破局升级创新争胜零售新格局China Retailer Customer S。

16、2018年1月36氪研究院新式零售，谁与争鲜生鲜新零售研究报告查楠2分析师声明本报告作者具有专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立客观和公正，结论不受任何。

17、11iziRetail逸芮2018.12222018年匆匆而过，新商业项目喷涌而出，新品牌纷至沓来，各种创新玩法踊跃登场，我们iziRetail作为这个行业的一员，很荣幸成为零售商业行业变革的见证者。
回顾2018年国内零售商业领域发生的点点。

18、2019年全国网络零售市场发展报告商务部电子商务和信息化司网络零售市场总体情况网络零售市场规模稳步扩大，首次突破十万亿大关3数据来源：国家统计局 2019年，全国网上零售额达10.63万亿元，较上年规模扩大1.63万亿元，同比增长16.。

19、在线零售增长引擎一体化技术趋势曲琳阿里巴巴智能引擎事业部搜索信息流搜索广告信息流广告关键词召回粗排精排取商品信息重排查询行为分析行为偏好召回粗排精排取商品信息重排查询行为分析关键词召回粗排精排创意选择竞价重排查询行为分析人群投放召回粗排精排。