數據要素流通：零售業數智化轉型的關鍵引擎

　　文|李堅飛 董禹彤

　　作者單位：湖南工商大學工商管理學院(MBA學院)

　　隨著數字經濟的蓬勃發展，數據要素已成為推動經濟社會高品質發展的核心引擎。作為數字經濟與實體經濟深度融合的重要領域，零售業正處於由傳統模式向智慧零售轉型升級的關鍵階段。數據要素的高效流通與價值釋放，不僅能夠重構零售業的價值鏈條，優化資源配置，更能催生新業態、新模式，為行業發展注入新動能。然而，當前零售業數據要素流通仍面臨諸多瓶頸，亟需從政策引導、技術創新、生態協同等多維度尋求突破。

　　一、數據要素流通對零售業轉型升級的戰略意義

　　數據要素正在深刻重塑零售業的産業生態與競爭格局。在消費升級與技術革命的雙重驅動下，數據要素的高效流通已成為零售業實現品質變革、效率變革、動力變革的戰略支點。

　　(一)重構價值創造模式

　　數據要素流通重構了零售業的價值創造模式，傳統零售業的價值創造主要依賴於實體渠道的規模擴張和價格競爭，而智慧零售則通過數據要素的深度應用實現了價值創造模式的根本性轉變。通過整合線上線下的全渠道消費數據，零售企業能夠構建完整的用戶畫像，實現從“廣撒網”式的粗放經營向“精準滴灌”式的個性化服務轉型。數據要素的流通打破了傳統零售的時空限制和資訊不對稱壁壘，使“人、貨、場”三大要素得以智慧化重新配置，創造出“線下體驗、線上交易”、“即時零售”等新型價值創造模式。

　　(二)提升供應鏈協同效率

　　當前零售業的競爭已從單一企業間的競爭轉向供應鏈系統間的競爭，數據要素流通是提升供應鏈協同效率的關鍵。通過供應鏈各主體間的數據共用，不僅減少了“牛鞭效應”帶來的效率損失，還通過消費者偏好數據的逆向傳導，使産品設計、生産計劃能夠及時響應市場需求變化，形成需求牽引供給、供給創造需求的良性迴圈。通過對海量消費行為數據的分析，企業能夠精準把握消費者偏好，實現個性化推薦和精準行銷。例如，阿里巴巴的“千人千面”推薦系統通過深度學習演算法分析用戶行為數據，為每位消費者提供定制化的商品展示，使得轉化率大幅提升。京東建立的智慧供應鏈系統通過整合銷售數據、庫存數據和物流數據，實現了倉儲網路的高效協同，將庫存週轉天數控制在行業領先水準。

　　(三)催生零售新業態創新

　　數據要素流通催生了零售新業態與商業模式創新，通過多維度數據的融合與重構，創造出遠超傳統模式的商業價值。一是社交化零售的興起，通過社交數據與消費數據的深度融合，創新性地打造了“社交+電商”的新模式，如拼多多的拼團模式和微信小程式電商，實現了社交裂變與商業轉化的有機結合；二是內容驅動型零售的發展，基於用戶興趣數據的實時分析，構建了“內容種草、直播拔草”的興趣電商模式，如抖音電商和小紅書電商，通過個性化內容推薦精準觸達目標消費群體；三是全渠道零售的演進，通過消費行為數據與供應鏈數據的閉環流通，創造了“線上線下一體化”的零售新業態，如盒馬鮮生和蘇寧小店，實現了消費場景的無縫銜接和服務體驗的全面提升。

　　二、當前零售業數據要素流通面臨的主要瓶頸

　　儘管數據要素在推動零售業轉型升級方面展現出巨大潛力，但當前我國零售業在數據要素流通過程中仍面臨諸多瓶頸，制約著數據要素價值的充分釋放。

　　(一)産業鏈數據孤島問題突出

　　在零售産業鏈中，供應商、平臺企業、物流商和消費者等各環節主體間存在明顯的數據壁壘。一方面，頭部電商平臺企業為保持競爭優勢，往往將核心消費數據視為商業機密，不願與上下游企業共用；另一方面，傳統零售企業數字化轉型程度不足，其數據採集和處理能力有限，難以與數字化平臺實現有效對接。這種數據割裂狀態導致零售産業鏈各環節難以形成協同效應。同時，部分企業存在“數據囤積”現象，即便數據價值隨時間衰減也不願流通，造成資源浪費。

　　(二)數據安全合規挑戰加劇

　　隨著《個人資訊保護法》等法規的實施，數據安全與隱私保護成為制約零售數據流通的關鍵瓶頸。一方面，消費者對個人數據保護的意識日益增強，對購物記錄、位置資訊等敏感數據的共用持謹慎態度，同時現有數據共用激勵機制難以覆蓋消費者的風險補償預期，制約了消費端數據資源的開發利用；另一方面，零售企業在數據採集、存儲、使用等環節面臨嚴格的合規要求與風險管理壓力。企業在確保數據合規的同時還要確保數據的可用性，這對企業的數據治理能力提出了更高要求。而隱私計算等新興技術雖然在一定程度上能夠實現“數據可用不可見”，但在實際應用中仍面臨性能與成本的平衡難題，這種技術局限性使許多中小零售企業望而卻步。

　　(三)技術標準體系亟待完善

　　零售業數據具有來源多元、結構異構、實時性強等特點，對數據處理技術提出嚴峻挑戰。當前零售行業缺乏統一的數據標準體系，包括數據格式、介面規範、品質要求等方面的標準缺失，導致數據互通成本居高不下。同時，數據處理和分析技術的應用門檻較高，特別是對中小企業而言，在技術能力和人才儲備方面都存在明顯短板，其現有數據分析技術難以滿足零售場景的實時性需求，特別是在促銷活動、直播帶貨等高峰時段，數據處理能力面臨嚴峻考驗。此外，數據要素市場化所必需的定價機制、交易規則等基礎性制度安排亟待完善，不僅影響了數據要素的流通效率，也在一定程度上限制了數據創新應用的深度與廣度。

　　三、推動零售業數據要素流通的突破路徑

　　面對零售業數據要素流通的多重瓶頸，需要採取系統思維，從制度保障、技術創新、生態構建三個維度尋求突破。

　　(一)健全市場化配置機制

　　構建數據要素市場化配置機制是推動零售業數據流通的基礎性工程。首先需要建立健全數據産權制度，明確數據持有權、使用權、經營權等權利邊界，為數據要素流通提供制度保障。通過建立零售行業數據交易平臺，制定統一的數據産品標準、交易規則和定價機制。其次，完善數據要素收益分配機制，通過區塊鏈等技術創新實現數據要素的可信計量，確保數據提供方能夠獲得合理回報。例如，探索建立基於數據貢獻度的收益分成模式，激勵産業鏈各環節積極參與數據共用。此外，培育專業的數據服務商和第三方評估機構，為數據要素流通提供品質認證、價值評估等配套服務，降低交易成本。通過構建政府引導、市場主導、企業參與的多層次數據要素市場體系，為零售業數據要素流通創造良好的制度環境。

　　(二)強化核心技術攻關

　　技術創新是破解數據流通瓶頸的關鍵支撐。首先，加快隱私計算技術的産業化應用，推動聯邦學習、安全多方計算等技術在零售場景的落地與規模化應用。重點支援零售企業與科技公司合作開發輕量級隱私計算解決方案，降低技術使用門檻。其次，推進零售數據中臺建設，通過構建統一的數據採集、存儲、處理和分析平臺，打通企業內部數據孤島，促進跨企業數據互聯互通。同時，加強人工智慧、物聯網等新技術與零售場景的深度融合，提升數據採集的實時性和準確性。再次，重視中小零售企業的數字化賦能，通過開發低代碼數據分析工具、提供雲服務等方式，幫助其提升數據應用能力。此外，加強零售數據標準化建設，制定統一的數據採集、處理和應用標準，促進跨企業數據互聯互通。

　　(三)構建協同治理生態

　　構建協同共治的生態體系是確保可持續發展的根本保障。首先，成立由政府、企業、行業協會、高校與科研機構共同參與的零售數據要素發展聯盟，構建“政産學研用”協同推進機制，政府部門加強政策引導和監管，制定促進數據要素流通的配套政策；行業協會牽頭制定行業標準和最佳實踐，促進經驗共用；高校和科研機構加強零售數字化人才培養和技術研發；企業積極探索數據創新應用場景。其次，建立健全數據安全治理體系，完善數據分類分級保護制度，強化全流程數據安全管理。創新數據授權方式，開發用戶友好型的數據許可權管理工具，建立零售行業數據安全共用平臺，為企業提供安全可控的數據流通環境。通過構建開放協同、安全可控、創新活躍的零售數據要素生態，為智慧零售發展提供持續動力。

　　通過以上路徑的實施，逐步破解零售業數據要素流通的瓶頸。隨著數據要素的充分流通與價值釋放，零售業將加速向數字化、網路化、智慧化方向轉型升級，最終實現高品質發展。未來，隨著新技術的深度融合，零售數據要素流通將向實時化、場景化、智慧化方向演進，進一步釋放其賦能行業轉型升級的潛力。