摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
1.绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景 | 第9页 |
1.2 研究意义 | 第9-10页 |
1.2.1 理论意义 | 第9-10页 |
1.2.2 实践意义 | 第10页 |
1.3 研究方法与研究框架 | 第10-15页 |
1.3.1 研究方法 | 第10-11页 |
1.3.2 研究框架 | 第11-13页 |
1.3.3 本文研究创新点 | 第13-15页 |
2.理论基础及文献综述 | 第15-27页 |
2.1 大数据研究 | 第15-18页 |
2.1.1 大数据发展现状 | 第15-16页 |
2.1.2 大数据概念 | 第16-17页 |
2.1.3 大数据研究现状 | 第17-18页 |
2.2 企业竞争优势研究综述 | 第18-22页 |
2.2.1 企业竞争优势概念 | 第18页 |
2.2.2 竞争优势理论的发展 | 第18-21页 |
2.2.3 竞争优势理论述评 | 第21-22页 |
2.3 大数据与企业竞争优势研究综述 | 第22-27页 |
2.3.1 基于资源基础观 | 第22-23页 |
2.3.2 基于动态能力观 | 第23-26页 |
2.3.3 大数据与竞争优势研究评述 | 第26-27页 |
3.山东零售业发展现状分析 | 第27-36页 |
3.1 山东零售业发展现状分析 | 第27-29页 |
3.1.1 山东零售行业基本情况 | 第27页 |
3.1.2 山东省社会消费品零售总额的变化情况 | 第27-29页 |
3.1.3 山东省网络消费品零售总额情况 | 第29页 |
3.2 山东省零售业竞争优势分析——基于钻石模型 | 第29-32页 |
3.2.1 零售业生产要素分析 | 第30-31页 |
3.2.2 零售企业战略分析 | 第31页 |
3.2.3 零售业需求状况分析 | 第31页 |
3.2.4 相关产业分析 | 第31-32页 |
3.2.5 政府政策分析 | 第32页 |
3.2.6 机遇分析 | 第32页 |
3.3 零售行业竞争格局分析 | 第32-36页 |
4.大数据与零售企业竞争优势关系研究 | 第36-46页 |
4.1 大数据的功能要素 | 第36-39页 |
4.1.1 资源整合 | 第36-38页 |
4.1.2 高级分析能力 | 第38页 |
4.1.3 实时预测 | 第38-39页 |
4.2 零售企业大数据特征 | 第39-40页 |
4.2.1 数据的资产性 | 第39页 |
4.2.2 数据的海量化 | 第39页 |
4.2.3 数据的高连接性 | 第39-40页 |
4.2.4 数据的快速化 | 第40页 |
4.2.5 数据的真实性 | 第40页 |
4.3 零售企业竞争优势构成要素 | 第40-41页 |
4.4 大数据对零售企业竞争优势的影响 | 第41-45页 |
4.4.1 资源整合对零售企业竞争优势要素的作用 | 第42-43页 |
4.4.2 高级分析能力对零售企业竞争优势要素的作用 | 第43-45页 |
4.4.3 实时预测对零售企业竞争优势要素的作用 | 第45页 |
4.5 大数据与零售企业竞争优势要素关系模型汇总 | 第45-46页 |
5.案例研究 | 第46-54页 |
5.1 案例背景介绍:山东商业集团 | 第46-47页 |
5.2 山东商业集团大数据与竞争优势要素关系分析 | 第47-52页 |
5.2.1 山东商业集团资源整合与竞争优势要素关系分析 | 第47-49页 |
5.2.2 山东商业集团高级分析技术与竞争优势要素关系分析 | 第49-51页 |
5.2.3 山东商业集团实时预测与竞争优势关系分析 | 第51-52页 |
5.3 案例总结 | 第52-54页 |
6.山东零售企业竞争优势培育路径——基于大数据 | 第54-60页 |
6.1 政府层面 | 第54页 |
6.2 企业层面 | 第54-60页 |
6.2.1 运用大数据分析,提高战略决策效率 | 第54-55页 |
6.2.2 优化运营管理,提高运营效率,降低运营成本 | 第55-56页 |
6.2.3 布局全渠道,促进全渠道融合 | 第56页 |
6.2.4 优化仓储物流管理 | 第56-57页 |
6.2.5 营销模式创新 | 第57-58页 |
6.2.6 优化店铺管理 | 第58页 |
6.2.7 提高客户忠诚度 | 第58-60页 |
7.结论与展望 | 第60-62页 |
7.1 研究结论 | 第60页 |
7.2 研究局限和展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
附录 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第66-67页 |
致谢 | 第67页 |