核心观点
　　零售行业数据价值量巨大，随着基础制度建设和数商生态逐渐繁荣，数据要素市场逐渐由有偏走向无偏、产业链各环节专业程度提高、交易成本降低，数据资产价值将逐步显现、渠道价值得以重构。我们推荐关注零售细分领域龙头企业，其数据资产具备独特性，数据资产价值潜力较大，同时数字化进程正在加速。
　　要点
　　部分零售企业积极推进数字化升级，挖掘数据资产价值。原始数据需要经历数据资源化和资产化的阶段才可以发挥价值。原始数据经过收集和初步管理成为数据资源。数据资源是数据资产化的起点，针对特定应用场景或商业目的进行加工、开发，数据资源方可形成数据资产。部分零售企业积极推进数字化，数字化系统等工具已经上线，逐步迈向数据资源和数据资产阶段。
　　数据产品应用场景丰富，商业价值有待释放。目前已有数据产品落地应用：1、公共领域：推进城市规划建设；2、商业领域：通过客流分析进行商场、门店选址；借助数据进行精准化营销；3、金融领域：定位用户需求，进行风险评估。我们认为，零售行业的数据资产未来主要应用场景包括：产品定价、产品开发、精准营销、选址落位、供应链金融等。
　　重点关注零售细分方向。聚焦细分市场的零售企业数据具备更为明显的稀缺性和多维性。我们推荐关注：1、居然之家：公司为中国泛家居行业龙头企业，已经上线数字化产业服务平台“洞窝”，平台服务消费者，连接工厂和卖场，目前已经于直营门店布局统一收银系统，加盟和非居然之家门店有望推进。2022年平台GMV已经超过350亿元，2023年有望达到1000亿元。2、汇通达：公司聚焦下沉市场发展B2B电商，已经覆盖中国21省份，超2万个乡镇，交易业务规模庞大。以交易业务为基础，公司积极推进SaaS服务。22H1付费SaaS用户达27065家，同比增长179.71%，服务业务板块收入36.44亿元，同比增长117%。3、孩子王：孩子王为母婴行业龙头企业，注重私域会员运营。截至2022H1，公司会员人数超过5,300万人，其中最近一年的活跃用户近1,000万人，黑金会员至82万人。孩子王不断加大研发投入，进行全渠道数字化升级开发，助力内部效率提升。
　　风险分析
　　1、数据确权、数据隐私问题使得数据要素市场建设进展低于预期。由于数据本身具有虚拟性、非竞争性等特点，因此面临数据安全和数据确权问题。如果基础制度建设进度慢于预期，数据资产开发和数据产品交易可能受阻。
　　2、公司数字化投入开发数据资产会增加成本，短期内拖累收入和利润。目前数据资产价值释放场景仍不完全明晰，即便加大投入数字化投入，数据资产变现进程可能仍然较慢，短期内公司收入和利润承压。
　　3、不同主体提供类似数据产品，使得数据要素市场竞争加剧，影响盈利水平。不同数据供应主体可能具有同质化程度较高的数据资产，随着数字化建设和市场机制建设加快，数据资产竞争可能加剧。

研究报告全文：证券研究报告行业深度数据资产重构零售行业价值重商贸零售视专业零售市场商机核心观点维持强于大市刘乐文零售行业数据价值量巨大随着基础制度建设和数商生态逐渐繁liulewencsccomcn荣数据要素市场逐渐由有偏走向无偏产业链各环节专业程度编号提高交易成本降低数据资产价值将逐步显现渠道价值得以SACS1440521080003重构我们推荐关注零售细分领域龙头企业其数据资产具备独SFC编号BPC301特性数据资产价值潜力较大同时数字化进程正在加速发布日期2023年03月06日要点市场表现8部分零售企业积极推进数字化升级挖掘数据资产价值原始数3据需要经历数据资源化和资产化的阶段才可以发挥价值原始数-2-7据经过收集和初步管理成为数据资源数据资源是数据资产化的-12起点针对特定应用场景或商业目的进行加工开发数据资源-17方可形成数据资产部分零售企业积极推进数字化数字化系统2022228202233120224302022531202263020227312022831202293020231312023228等工具已经上线逐步迈向数据资源和数据资产阶段202210312022113020221231商贸零售上证指数数据产品应用场景丰富商业价值有待释放目前已有数据产品落地应用1公共领域推进城市规划建设2商业领域通相关研究报告过客流分析进行商场门店选址借助数据进行精准化营销3金融领域定位用户需求进行风险评估我们认为零售行业的数据资产未来主要应用场景包括产品定价产品开发精准营销选址落位供应链金融等重点关注零售细分方向聚焦细分市场的零售企业数据具备更为明显的稀缺性和多维性我们推荐关注1居然之家公司为中国泛家居行业龙头企业已经上线数字化产业服务平台洞窝平台服务消费者连接工厂和卖场目前已经于直营门店布局统一收银系统加盟和非居然之家门店有望推进2022年平台GMV已经超过350亿元2023年有望达到1000亿元2汇通达公司聚焦下沉市场发展B2B电商已经覆盖中国21省份超2万个乡镇交易业务规模庞大以交易业务为基础公司积极推进SaaS服务22H1付费SaaS用户达27065家同比增长17971服务业务板块收入3644亿元同比增长1173孩子王孩子王为母婴行业龙头企业注重私域会员运营截至2022H1公司会员人数超过5300万人其中最近一年的活跃用户近1000万人黑金会员至82万人孩子王不断加大研发投入进行全渠道数字化升级开发助力内部效率提升本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国仅为本报告目的不包括香港澳门台湾提供在遵守适用的法律法规情况下本报告亦可能由中信建投国际证券有限公司在香港提供同时请参阅最后一页的重要声明商贸零售行业深度报告目录核心观点1要点1投资要件5关键假设5与市场不同的观点5股价上涨的催化因素5投资风险5一数据体量持续增长数据经济规模庞大1二供给基础设施渐完善助数据市场腾飞3一数据二十条出台数据市场建设迈出关键一步3二数据产业链建设启动数商生态逐步完善4三零售行业数据潜力巨大价值有待挖掘8一价值评估框架数据质量应用维度风险合规8二零售行业数据价值挖掘潜力巨大细分市场龙头数据价值尤甚91零售行业具备数据资产价值基础92零售行业数据资产价值具备变现动力乘数效应带来商业发展新红利期123零售行业数据资产价值挖掘进度有望进一步加快13四数据产品应用场景丰富关注零售细分市场龙头企业17一窥见数据产品应用场景丰富多样171公共领域数据产品深度融合推进城市规划建设172商业领域优化管理决策助力降本增效发现全新市场机遇173金融领域洞悉真实交易助力风控防诈19二关注零售细分市场龙头201居然之家家居全产业链布局多维赋能家居经营202汇通达分销供货为基础数字化变现加速213孩子王数字资产助力内部效率提升224借鉴成熟SaaS企业估值模式初步估算数据资产价值24投资评价和建议26风险分析27图目录图1全球数据量增长预测ZB2010-2025E1图2我国数据产量及全球占比持续增长2017-2021年1图32022年数据要素市场不同细分领域市场规模亿元1图4企业数字化转型前后对比2图5不同行业企业数字化转型前后ROA差值2图6数据要素产业三大环节4图7不同类型数商企业成长趋势5请参阅最后一页的重要声明商贸零售行业深度报告图8上海数据交易所交易前服务及交易中服务流程7图9上海数据交易所交易后服务流程7图10数据资产价值评估框架8图11数据资产化成本构成按财务核算口径分类9图12数据资产化成本构成按功能分类9图13各行业GDP占总GDP比重不变价9图14零售行业数据量居于各行业前列EB10图15泛零售行业数字洞察能力指数较高10图16不同行业SDAF指数对比10图17限额以上批发和零售业零售额中不同行业占比11图18考虑数据质量和应用维度商贸零售数据资产价值较大ToC行业对比12图19双11阿里巴巴GMV增速放缓13图20快手直播电商GMV增速放缓13图21部分一二线城市商铺平均租金元日平米13图22数据资源化与资产化过程14图23零售细分板块代表性企业数据资产价值16图24城市建设可视化数据产品计算结果示意图17图25沃尔玛对于数据的应用18图26汇纳科技基于客流等数据为商业综合体和品牌连锁店提供服务18图332017-2021年居然之家经营门店数量20图342021年居然之家门店地区分布情况20图35洞窝平台注册用户及覆盖卖场20图36洞窝平台GMV亿元20图37居然之家数据资产应用场景举例21图38汇通达活跃会员零售门店数量22图39汇通达SaaS付费用户数量22图40汇通达数据资产价值举例22图41孩子王门店数量家23图42孩子王会员数量23图43孩子王研发投入万元23图44孩子王数字化门店23图45孩子王数据资产价值举例24表目录表1我国数据战略布局政策3表2数据要素相关企业数量2010-20215表3数据交易平台陆续建立促进数据流通领域高效发展6表4SDAF指数60分以上的企业10表5ToC行业数据描述11请参阅最后一页的重要声明商贸零售行业深度报告表6零售细分板块代表性企业数据情况15表7数据产品在金融领域的应用19表9部分SaaS企业估值2023年3月6日25表9有赞与Shopify估值25表10重点公司盈利预测人民币元26请参阅最后一页的重要声明商贸零售行业深度报告投资要件关键假设1数据要素市场基础制度建设逐步推进政府出台了一系列政策促进数据要素市场发展2022年12月出台数据二十条淡化了数据所有权强调使用权创造性提出建立数据资源持有权数据加工使用权和数据产品经营权三权分置的数据产权制度框架预计后续政府出台具体性法律制度进一步完善数据要素市场建设2数商生态逐渐繁荣专业数据服务提供商涌现在基础制度夯实底座的背景下数商生态也在逐步走向繁荣不同类型的市场参与者可以降低产品供给成本高效对接需求促进数据价值发挥与市场不同的观点1市场认为零售行业生产关系落后市场增速放缓盈利能力下行因此给予较低估值我们认为零售行业数据掌握大规模的数据入口专业渠道的目的性强数据价值高潜在数据要素的价值重估空间大2零售的渠道价值被市场低估我们认为零售行业的渠道价值是其数据资产价值的重要来源零售公司广泛的渠道使得公司成为链接品牌商经销商零售商和消费者的枢纽因此相较于其他消费行业零售行业数据规模更加庞大3市场认为电子商务已经掌握足够多的用户信息和2C端商业化应用线下挖掘的动力不足且应用场景并不直接但我们认为伴随线上流量红利的不断饱和重拾线下的数字化开发将成为大趋势并且对于2B端的商业应用也存在生长的环境股价上涨的催化因素1数据要素市场支持政策进一步推出当前市场仍处于有偏阶段数据要素支持政策推出有望完善市场建设降低交易成本2公司加大数据化投入开发数据资产数据资产开发有望丰厚公司收入利润使得公司价值重估投资风险1数据确权数据隐私问题使得数据要素市场建设进展低于预期2公司数字化投入开发数据资产会增加成本短期内拖累收入和利润3不同主体提供类似数据产品使得数据要素市场竞争加剧影响盈利水平请参阅最后一页的重要声明商贸零售行业深度报告一数据体量持续增长数据经济规模庞大全球数据量持续增长中国数据体量位居世界前列根据IDC数据预测全球数据量持续增长预计到2025年全球数据量将达到175ZB根据中国信通院测算2017年到2021年我国数据量从23ZB增长至66ZB全球占比99仅次于美国位居世界第二图1全球数据量增长预测ZB2010-2025E图2我国数据产量及全球占比持续增长2017-2021年200175我国数据产量ZB全球占比情况右轴1809916071013096140698120961005939410080917048060925088666040395188402021014163920246838612308408220102011201220132014201520162017201820192017年2018年2019年2020年2021年2020E2021E2022E2023E2024E2025E数据来源IDC数据时代2025数据资产生态白皮书数据来源中国信息通信研究院中国网络空间研究院中信建投中信建投证券证券中国数据要素市场已经起势根据中国数据要素市场发展报告2021-2022测算显示我国数据要素市场规模达到815亿元其中数据储存数据分析数据加工数据交易分别占比22215196147预计十四五期间市场规模复合增速超过25即将进入群体性突破的关键发展阶段图32022年数据要素市场不同细分领域市场规模亿元数据存储数据分析数据加工数据交易数据服务生态保障数据采集455018085120175160数据来源国家工业信息安全发展研究中心中信建投证券请参阅最后一页的重要声明1商贸零售行业深度报告数字化赋能效果明显数据资产潜在价值巨大数据资产的使用能够充分挖掘数据的价值提高各行各业的运转效率根据中国工业信息安全发展研究中心测算数字化转型对不同行业都所影响其中制造业中已转型上市公司与比未转型上市公司的ROA高559图4企业数字化转型前后对比图5不同行业企业数字化转型前后ROA差值559未转型上市公司ROA已转型上市公司ROA654334323636452814332210801-1-20-3制农信能采金制农信能采金造业息源矿融造业息源矿融业和业业服业和业业服林通务业林通务业信业业信业及行及行渔业渔业业数据来源国家工业信息安全发展研究中心北京大学光华管理学数据来源国家工业信息安全发展研究中心北京大学光华管理学院中国数据要素市场发展报告2021-2022中信建投证券院中国数据要素市场发展报告2021-2022中信建投证券请参阅最后一页的重要声明2商贸零售行业深度报告二供给基础设施渐完善助数据市场腾飞一数据二十条出台数据市场建设迈出关键一步数据要素具有特殊性良好的市场生态需要首先完成基础设施建设市场方可由有偏走向无偏数据要素具有虚拟性非竞争性部分排他性负外部性等特点因此面临着产权界定不明晰数据交易机制不健全数据安全保护不完善的问题产权问题交易机制和数据保护又会影响数据要素的流通和市场价值的实现数据要素市场仍处于有偏阶段数据要素市场需要首先完成基础设施建设完善产权确认数据保护等方面数据要素市场的需求才可以更好被满足数据要素战略和规划紧锣密鼓出台数据要素市场扬帆起航自十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配我国开始加快推动数据战略布局的不断深入陆续推出规范数据要素市场标准化发展的指导文件和政策其中2022年12月19日国务院发布中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥要素作用的意见简称数据二十条提出要在中国建立四项数据基础制度分别是数据产权制度流通交易制度收益分配制度和安全治理制度数据二十条淡化了数据所有权强调使用权创造性提出建立数据资源持有权数据加工使用权和数据产品经营权三权分置的数据产权制度框架该文件对数据基础制度体系进行了布局为之后政府内部的行政法规文件政策等提供原则性指导数据要素市场基础性制度建设迈出关键性一步为数据要素市场建设注入了新的动力发展速度和发展水平有望实现进一步的突破2023年2月中共中央国务院印发了数字中国建设整体布局规划提出数字中国建设按照2522的整体框架进行布局并且明确提出将数字中国建设工作情况作为对有关党政领导干部考核评价的参考因此数字化建设进度有望加快数据要素市场将以更快速度趋于完善和成熟表1我国数据战略布局政策颁布时间政策名称政策要点数字中国建设按照2522的整体框架进行布局将数字中2023年2月数字中国建设整体布局规划国建设工作情况作为对有关党政领导干部考核评价的参考2022年12月关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见提出构建数据基础制度体系2022年10月国务院关于数字经济发展情况的报告建立数据产权制度健全数据要素权益保护制2022年6月关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见加快培育数据要素市场2022年4月关于加快建设全国统一大市场的意见提出加快培育统一的技术和数据市场2022年1月十四五数字经济发展规划充分挖掘数据要素价值激活发展潜力2021年12月要素市场化配置综合改革试点总体方案细化建立数据要素市场规则的具体要点2021年10月国家标准化发展纲要建立产权交易流通安全保护等标准规范2020年5月关于构建更加完善的要素市场化配置机制的首次提出培育数据要素市场请参阅最后一页的重要声明3商贸零售行业深度报告2019年10月中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议公报首次将数据明确纳入生产要素2017年1月大数据产业发展规划2016-2020到2020年保障有力的大数据产业体系基本形成2016年3月十三五规划纲要实施国家大数据战略2015年9月促进大数据发展的行动纲要统筹规划大数据基础设施建设资料来源中国政府网中国信息通信研究院中信建投证券二数据产业链建设启动数商生态逐步完善数据要素产业链包括数据供应数据服务及数据需求三大环节我国数据供应端积淀较深数据量庞大在近期国家政策的加持下展现出较大的潜力数据服务环节包括数据采集分析交易定价安全保障等环节是数据资源得以资产化的重要环节是数据产业链的重要组成部分产业链下游环节主要为数据产品需求方我们认为只有在数据供应完善的情况下数据产品需求才能够得以释放数据要素市场才可以繁荣发展图6数据要素产业三大环节数据来源TRS数星产业大脑拓尔思数据要素产业链分析报告中信建投证券数商生态逐渐繁荣数据要素市场专业化和标准化程度有望提高在基础制度夯实底座的背景下数商生态也在逐步走向繁荣不同类型的市场参与者可以降低产品供给成本高效对接需求促进数据价值发挥根据全国数商产业发展报告2022从2000年至2021年底中国数商企业复合年均增长率为257截至2022年11月中国数商行业企业数量达到183万家涵盖数据咨询服务商数据分析技术服务商数据资产评估服务商数据基础设施提供商等根据中国数据要素市场发展报告2021-2022数据要素相关企业数量在2010年2021年实现了高速发展数商生态繁荣助力数据要素市场基础设施进一步完善为数据资产的发展奠定了良好的基础请参阅最后一页的重要声明4商贸零售行业深度报告表2数据要素相关企业数量2010-2021类型2010年公司数量2021年公司数量年复合增长率行业应用层72544488877916数据资源层62803323857236通用软件层6498821832805263基础硬件层63241716794337安全保障层2435656454307资料来源中国数据要素市场发展报告2021-2022中信建投证券图7不同类型数商企业成长趋势数据来源全国数商产业发展报告2022中信建投证券中国数据流通在政策加持下持续探索取得初步成效数据流通也就是完成数据资产的市场化配置使得数据价值得以释放数据供应方完成登记定价后在数据交易机构挂牌交易数据需求方通过数据交易机构进行数据购买随着近年来政策加持上海数据交易所贵阳大数据交易所等一批政府背景平台已建成并投入使用阿里腾讯京东等头部企业也陆续建立数据交易平台其中数据交易所迎来快速发展期2015年-2017年是我国数据交易机构的第一轮快速发展期在2015年一年中就成立了7家数据交易平台2021年以来随着我国政策支持力度的提高数据交易机构迎来新一轮的快速发展期根据信通院数据显示全国已经有40余家数据交易平台请参阅最后一页的重要声明5商贸零售行业深度报告表3数据交易平台陆续建立促进数据流通领域高效发展年份年度新建交易平台数量交易平台北京大数据交易服务平台20143中关村树海大数据交易平台香港大数据交易所交通大数据交易平台河北大数据交易中心杭州钱塘江大数据交易中心河北京津冀大数据交易中心华中大数据交易平台201511华东江苏大数据交易中心重庆大数据交易市场西咸新区大数据交易所武汉东湖大数据交易中心武汉长江大数据交易中心贵阳大数据交易所亚欧大数据交易中心丝路辉煌大户数据交易中心深圳南方大数据交易浙江大数据交易中心20168钱塘大数据交易中心广州数据交易平台上海数据交易中心哈尔滨数据交易中心河南平原大数据交易中心山东省先行大数据交易中心山东省新动能大数据交易中心20176潍坊大数据交易中心青岛大数据交易中心中原大数据交易平台20181吉林省东北亚大数据交易服务中心20191山东数据交易公司北部湾大数据交易平台20203山西数据交易服务平台中关村医药健康大数据交易平台海南数据产品超市长三角数据要素流通平台202112德阳数据交易中心西部数据交易中心请参阅最后一页的重要声明6商贸零售行业深度报告上海数据交易所贵州省数据流通交易中心合肥数据要素流通平台深圳数据交易公司北京国际大数据交易所华南数据交易公司深圳数据交易所郑州数据交易中心湖南大数据交易所青岛海洋数据交易平台20225广州数据交易所无锡大数据交易平台湖南大数据交易中心资料来源中国信息通信研究院中信建投证券以上海数据交易所为例交易平台的交易流程已经比较完善清晰数据流通是数据资产实现价值的关键环节随着我国数据流通平台的不断建成以及国家政策的支持数据流通的定价规则交易机制流通制度等完善平台数据技术加速提高未来我国数据流通领域将以法律法规和基本制度为前提实现数据流通过程中安全与效率兼具规范与活力并行图8上海数据交易所交易前服务及交易中服务流程图9上海数据交易所交易后服务流程数据来源上海数据交易所官网中信建投证券数据来源上海数据交易所官网中信建投证券请参阅最后一页的重要声明7商贸零售行业深度报告三零售行业数据潜力巨大价值有待挖掘一价值评估框架数据质量应用维度风险合规数据资产价值的基础是数据质量需要在应用场景中实现但是风险合规具有一票否决权分析数据资产是否具有可以实现的价值需要从三个维度考虑分别为质量维度应用维度和风险维度数据完整真实准确采集成本低等才可以被认为是高质量数据高质量数据并不意味着高价值数据资产数据资产具备高价值意味着其在现实应用中可以提供价值这意味着数据资产需要具备一定的稀缺性时效性多维性标准化程度较高等但是风险合规具有一票否决权即便数据质量高同时应用价值大实际应用产生风险可能性较大会使得数据无法应用图10数据资产价值评估框架数据来源德勤中信建投证券收益高于成本决定数据资产化的动力外部收益与内部收益的比较决定是否进行数据产品化只有当数据资产化带来的收益大于资产化过程的成本后企业才会有动力进行数据资产化数据资产既可以在内部使用服务自身经营决策业务流程从而提升盈利能力也可以形成数据商品进入数据要素流通市场变现若内部使用收益较高或者外部使用有被窥取行业机密的重大风险的情况下企业将选择通过内部使用的方式进行变现若外部使用收益较高且对外出售数据不会影响企业的核心竞争力企业会通过外部使用进行变现请参阅最后一页的重要声明8商贸零售行业深度报告图11数据资产化成本构成按财务核算口径分类图12数据资产化成本构成按功能分类数据来源普华永道中信建投证券数据来源普华永道中信建投证券二零售行业数据价值挖掘潜力巨大细分市场龙头数据价值尤甚1零售行业具备数据资产价值基础零售行业与居民日常消费关联度高是GDP最重要的组成部分之一庞大收入规模蕴含海量潜在数据批发与零售行业占GDP的比重仅次于工业是国民经济最重要的组成部分之一批发与零售行业与居民日常高频消费高度相关链接众多群体和上下游企业因此蕴含着海量数据图13各行业GDP占总GDP比重不变价20192020202135302520151050数据来源Wind中信建投证券请参阅最后一页的重要声明9商贸零售行业深度报告零售公司数据量庞大数字化运营程度较高零售行业的数据产业处于数据要素产业链的上游即数据供应环节根据IDC测算在2018年各行业的数据量分布中制造业零售业金融业分别以3584EB2212EB2074EB的数据量位居前三位根据神策研究院发布的2022中国企业数字化运营成熟度报告泛零售行业在中国企业数字化运营成熟度模型中综合指数排名第一在包含数据采集这一考察指标的数字洞察能力指数也超越金融和互联网行业排名第一永辉超市永和大王屈臣氏等零售企业综合指数均处于领军地位零售行业数据价值较高发展空间广阔图14零售行业数据量居于各行业前列EB图15泛零售行业数字洞察能力指数较高400035845043835004530004025002212207435200015553012961500121825717100020151500151038510010制零金基媒医交5造售融础体疗通业批服设与保运0发务施娱健输泛零售金融互联网企业服务其他行业乐数据来源IDC中信建投证券数据来源神策研究院2022中国企业数字化运营成熟度报告中信建投证券表4SDAF指数60分以上的企业行业代表企业泛零售小米RELX驴妈妈雅士利中国南方航空李宁永辉超市永和大王御泥坊天虹极米海底捞麦当劳等互联网百度墨迹天气环球网校SHEIN得物好未来等金融富途证券招商银行中国银联北京银行汇添富基金等资料来源神策研究院2022中国企业数字化运营成熟度报告中信建投证券图16不同行业SDAF指数对比泛零售金融互联网企业服务其他行业50403020100综合指数数字洞察能力数据决策能力数字运营能力提升优化能力数据来源神策研究院2022中国企业数字化运营成熟度报告中信建投证券请参阅最后一页的重要声明10商贸零售行业深度报告中信证券行业分类中的零售业涵盖范围较小包括超市百货业态贸易业态专业市场经营专业连锁电商服务和运营拆分限额以上批发和零售业零售额中不同行业我们发现与中信证券行业分类中的零售业态相关度高的商品销售额仍占有重要比例2022年占比达到39结合数据分析框架我们认为零售行业数据价值相对较高渠道是商贸零售行业重要组成部分零售行业是链接厂商经销商零售商和消费者的重要枢纽因此零售行业覆盖消费者数量众多并且消费频次较高覆盖产品种类多样消费数据量庞大根据我们的数据资产价值评估框架我们认为零售行业数据资产居于消费行业前列图17限额以上批发和零售业零售额中不同行业占比数据来源Wind中信建投证券表5ToC行业数据描述行业可获得数据用户群体数据频率数据规模数字化建设个人企业身份数据个人企业财产数据CS银行几乎所有个人企业月度甚至日度庞大程度高个人企业信用个人企业交易数据使用产品服务的个CS非银行金融个人企业身份数据个人企业交易数据年度甚至月度庞大程度高体消费频率较高涉及乘坐交通工具CS交通运输个体出行轨迹交通工具信息月度甚至日度庞大程度较高的出行群体使用产品服务的个客流数据不同品类产品销售数据消费者CS商贸零售体消费高频群体月度甚至周度庞大程度较高购物偏好企业贸易数据广泛家电产品销售数据消费者购物偏好产品使用产品服务的个CS家电年度一般程度较高生产数据体请参阅最后一页的重要声明11商贸零售行业深度报告食品饮料产品销售数据消费者购物偏好使用产品服务的个CS食品饮料月度较大一般产品生产数据体消费高频消费电子产品销售数据消费者购物偏好使用产品服务的个CS消费电子年度一般一般产品生产数据体特定品类产品销售数据消费者购物偏好使用产品服务的个CS轻工制造年度一般一般产品生产数据体特定品类产品销售数据消费者购物偏好使用产品服务的个CS纺织服装年度一般一般产品生产数据体使用产品服务的个CS消费者服务文旅产品销售数据消费者购物偏好年度一般一般体资料来源Wind中信建投证券图18考虑数据质量和应用维度商贸零售数据资产价值较大ToC行业对比数据来源Wind中信建投证券注根据上表ToC行业数据描述对不同行业数据性质打分分数越高表明数据在该维度上表现越优2零售行业数据资产价值具备变现动力乘数效应带来商业发展新红利期零售行业数据资产存在价值基础数据资产挖掘动力充分1线上流量成本增加以及流量边际收益递减无论是综合电商还是直播电商行业增速均已放缓2线上流量红利接近饱和并且流量成本走高推动经营者需要再次考虑挖掘线下商业价值并重视对传统商业的数字化改造3电子商务已经将2C端的数据分析和商业化做得比较成熟但是商业中2B端的价值挖掘仍旧处于初级阶段我们认为数据要素并不是简单将数据线上化来提升线上渗透率或者给予线上提供流量支持而是助力于实体商业运营的历史来看线下租金较高为线上业务快速发展带来机遇2019年以来线下租金呈现下降趋势但是商业交易简单回归线下并不会创造增量价值数据要素具备乘数倍增效应数据资产价值挖掘能够提升线下商业生态效率甚至创新商业模式从而能够创造新的发展机遇带来新的红利期请参阅最后一页的重要声明12商贸零售行业深度报告图19双11阿里巴巴GMV增速放缓图20快手直播电商GMV增速放缓双11GMV亿元YOY右轴快手亿元快手YOY右轴6000500800061640700007000500040060000600040005000030050003000400004000200300002000300020000100010020001000000100078539340020182019202020213Q22数据来源阿里巴巴官网千龙网中信建投证券注2022年阿数据来源公司公告中信建投证券里巴巴未公布双11GMV2020年起双11的GMV由单日变为多日图21部分一二线城市商铺平均租金元日平米北京上海深圳成都长春郑州武汉太原西安121086420月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月月1591591591591591591591591591591591591591年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年2010201020102011201120112012201220122013201320132014201420142015201520152016201620162017201720172018201820182019201920192020202020202021202120212022202220222023数据来源Wind中信建投证券3零售行业数据资产价值挖掘进度有望进一步加快零售企业仍然处于数据资产化的初步阶段无序混乱的原始数据需要被收集管理成为有序和具备使用价值的数据原始数据才可以成为数据资源数据资源是数据资产化的起点需要针对特定应用场景或商业目的进行加工开发从而形成可供企业业务部门应用或者交易的数据资产大部分零售企业生产经营中产生的数据仍处于混乱的原始状态尚未开始数据资源化部分企业积极推进数字化数据化系统等工具已经上线迈向数据资产阶段请参阅最后一页的重要声明13商贸零售行业深度报告图22数据资源化与资产化过程数据来源普华永道中信建投证券我们认为零售行业数据资产价值将逐步释放数据资产建设加快1零售行业数据量庞大一般满足法律合规要求同时由于链接众多消费者和企业数据潜在价值较大2零售行业数据资产变现动力较大互联网电商平台企业数据量庞大但是由于互联网企业本身已经形成生态圈自身数据在内部循环产生的收益大于向外部变现收益出售数据反而会削弱自身核心竞争力因此其变现动力较弱零售企业数据尚未形成或难以完整闭环生态圈因此数据变现动力更大3零售企业数字化投入仍然不足数据价值尚未发挥数据服务商生态已经得到发展培育零售企业有望以较低成本获得数据服务商服务开发数据随着企业数字化意识增强和数字化投入增加数据资产有望对企业带来正向收益根据数据资产价值评估框架我们认为零售行业中的专营专业连锁业态的数据资产价值较大零售企业数据基本满足法律合规要求较少涉及国家公共安全领域具备数据挖掘变现基础相较于一般零售企业而言聚焦细分市场的零售企业的数据具备更为明显的稀缺性和多维性同时已经积极布局线上数字化平台向数据资源化阶段过渡请参阅最后一页的重要声明14商贸零售行业深度报告表6零售细分板块代表性企业数据情况数据类型数据资产潜在使用场景数据资产阶段数据特点百货购物中心商场动线设置消费者地域龙头为主数据同质化程度较重庆百货客流信息消费者购物信息原始数据阶段偏好分析选址高面临支付数据竞争武商集团原始数据阶段超市便利店消费者偏好分析品牌超市数量众多数据同质化程度较永辉超市客流信息消费者购物信息原始数据阶段销售信息选址高家家悦原始数据阶段贸易合作客户有限面临大宗商品专门苏美达大宗商品信息贸易商信息贸易商偏好原始数据阶段数据库竞争厦门国贸原始数据阶段专营连锁数据以内部使用为主线上销售数珠宝加盟商销售信息购买消费者偏好产品开发老凤祥原始数据阶段据与综合电商平台数据竞争不占者购物信息产品销售信息精准营销引流优数据以内部使用为主线上销售数中国黄金原始数据阶段据与综合电商平台数据竞争不占优迪阿股份初步数字化拥有消费者年龄身份信息数据以内部使用为主线上销售数潮宏基原始数据阶段据与综合电商平台数据竞争不占优消费者偏好产品开发孩子王母婴消费偏好初步数字化精准营销引流电商服务合作客户有限数据被所在电商平壹网壹创品牌商信息台掌握自建社区留存数据但是面临电商值得买消费者购买意愿信息初步数据资源化平台数据竞争电商汇通达夫妻老婆店销售信息产品开发精准营销初步数据资源化切入细分市场数据具有稀缺性初步数据资源化建立亿客户数量有限与亚马逊等平台的华凯易佰跨境贸易商信息引流营销迈线上平台数据相比不具有竞争优势专业市场经营初步数据资源化建立洞家装品牌和经销商销售信家装消费者偏好引流居然之家窝线上平台收集应用家装专业细分市场息家装购物者信息产品开发营销数据请参阅最后一页的重要声明15