1未来零售行业发展趋势调研报告2018年6月Conte nts目录 报告说明：研究范畴及方法精准：让商品与服务来找你温度：解放生产力科技不该冰冷融合：从虚到实从上到下再无边界重塑：数字化赋能重塑线下零售信任：区块链打造信任经济2调查研究范畴及方法调查样本本次报告的调研数据来源：针对网购用户行为和态度专题进行在线调查，对线下实体零售店的店主或管理者进行一对一深访，在线调查回收有效样本量为3214个，深访行业者10余人，收集的一手数据进行分析得到本次报告。 调查方法本次项目采用在线定量调研与电话定性深访相结合的方式。 研究对象本次调查对象是全国范围内的用户，覆盖范围可代表中国不同性别、年龄段用户的行为及态度。调查研究范畴及方法23.0% 20.5%27.1% 29.4% 18岁以下 18-25岁 26-30岁 31-35岁36-40岁 41-45岁 46-50岁 51岁及以上一线二线区域分布 三线 年龄四线 城市级别 性别 421.8%26.0%17.5% 15.2%5.5%8.7%2.2%3.1%华东地区 华南地区 华中地区 华北地区西北地区 西南地区 东北地区16.3%12.8%16.0% 13.6%11.5%16.4% 13.6% 男54.5% 45.5%女Conte nts目录 报告说明：研究范畴及方法精准：让商品与服务来找你温度：解放生产力科技不该冰冷融合：从虚到实从上到下再无边界重塑：数字化赋能重塑线下零售信任：区块链打造信任经济5未来趋势一：精准大数据洞察用户行为让商品与服务来找你6精准推荐购物前，给用户想要的 购物中，给用户喜欢的 购物后，给用户惊喜的 7根据用户平日消费结构生成专属卖场推送精准，用户更容易找到自己喜欢的商品，数据洞察打造个人专属卖场。 用户偏爱购买国际品牌系统自动推荐国际品牌商品更容易找到自己喜欢的商品B1.与3年前相比，现在网购体验变化最大的是？8Q:与3年前相比，网购体验变化最大的是？54.2%3年网购最大变化：更容易找到喜欢的商品与3年前相比，商品推送越来越精准，尤其是对同类产品推荐更多选择 智能推荐 搜索“雪纺衬衣”，搜索页面会给出较精准的选择，且同类产品会推荐更多选择B2.与3年前相比，你觉得现在网购的商品推荐有哪些方面做得比较好？（可多选）9推荐的商品价格都是我能接受的 49.7%推荐的都是我喜欢的品类 44.2%推荐的都是我喜欢的品牌 39.5%推荐的都是自己想买的 37.2%感觉是为我定制的一个卖场 32.0%与3年前相比，网购商品推荐变化 56.0%同类型的产品推荐给我更多选择智能推荐挖掘用户潜在需求延展推荐成智能推荐进化方向用户更希望根据购买习惯推荐搭配产品、近期热门产品及热门品牌 个性化推荐：购买上衣，个性化推荐搭配裤子根据购买习惯，推荐搭配产品 主动推荐给我最近很火的商品 主动推荐给我最近很火的品牌商品推荐优化服务B2.与3年前相比，.请问在商品推送方面，您希望电商平台还能提供或优化哪些服务？（可多选）1048.9% 41.4% 37.7%