据商务部7月3日发布的《中国零售行业发展报告（2016/2017年）》（下称报告），中国商品零售额在经历了长达5年的增速回落之后，2016年有触底的迹象。当年10.4%的增速虽然仍比上年低了0.2个百分点，但降幅比上年收窄1.4个百分点。
从数据上看，中国的实体零售业出现了结构性回暖：便利店、社区购物中心等社区商业由于正在进入黄金发展期，由于选址空间大、贴近消费者、营业时间长等优势，在互联网技术改造后的社区商业正在移动支付数据挖掘快速成长
值得注意的一个特征是，中国零售市场正呈现出明显的“新消费、新零售和新生态”特征：互联网技术创新应用活跃，整合全渠道资源，提供线上线下一体化服务，支付方式更加多元高效，品牌连锁经营快速发展，零售商品结构不断升级。
商务部流通业发展司一位负责人表示，在新零售时代，线上线下深度融合成为常态，实体零售与网络电商逐步从独立、对抗向融合协作、优势互补、实现共赢的方向发展。在此过程中，信息化技术驱动占主导地位，大数据、物联网、人脸识别、移动支付等信息技术为企业创新升级提供了技术支撑。
尤其是伴随智能手机的普及，网络支付场景极大丰富，2016年支付宝、微信等移动支付方式在实体门店迅速普及。
根据中国互联网络信息中心最新调查数据显示，网民在实体店购物结算使用手机支付的比例高达50。3%，农村地区使用率也已达到31。7%。2016年底，手机网上支付用户规模达到4。7亿人，比上年增长31。2%，渗透率达到67。5%，比去年提高9。8个百分点。
赵萍表示，移动支付为实体店的转型升级带来了巨大契机，她认为，未来实体店的发展，需要对线下客户、商品有一个数据化的过程。按照此前的方法，持续推进数据化成本很高，将两者精准匹配更是非常难。但移动支付的普及使个人信息与商品信息直接挂钩，在消费者觉得支付便利的同时，完成了数据收集与匹配。
“通过移动支付，实体店进行大数据分析、精准营销也有了特别便利的手段，现在的移动支付还可以与客户社交功能发生联系，实现精准推送、定期沟通。”她表示。
报告称，截至2016年12月，全国企业开展在线销售的比例已经达到45。3%，比上年提高12。7个百分点。零售企业积极提升门店数字化水平，打通线上线下商品、客户、订单信息，更好匹配顾客、商品、场地等零售要素，提升运营效率。
报告指出，互联网零售企业基于自身优势，已在数据挖掘、数据决策领域取得了显著成效，但中国大部分传统零售企业数据基础较为薄弱，在数据挖掘方面仍有巨大的发展潜力。
在客户数据方面，赵萍表示，此前零售业几乎没有相关数据，仅有的会员数据往往只有一个手机号，很难产生价值。数据获取上，我国传统零售企业收集数据方式较为单一，主要是POS机数据和历史交易数据，消费者行为数据缺失。
不过报告指出，目前实体店收集行为数据的技术已非空白，如沃尔玛在手推车上追加跟踪器，根据推车路径改进货架摆放；银泰、大悦城等大型零售企业通过进店WiFi、二维码等方式与顾客交互。
但报告也指出，传统零售企业数据管理技术较为薄弱，数据细粒度不够，数据标准化、数据孤岛问题尚未解决，不能从海量数据中高效地获取关键机会洞察点，数据应用范围大部分局限于商品品类分析报表。数据全面驱动经营决策的发展格局尚未形成。
零售行业的大数据挖掘、精准营销正刚刚“破题”。
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