行业趋势
电商行业继续快速增长，预计未来几年仍将保持强劲势头。线上和线下渠道的融合成为行业发展趋势。大数据、人工智能等新技术在电商领域的应用不断深入。竞争格局
苏宁云商是中国领先的家电和电子产品零售商之一。主要竞争对手包括京东、阿里巴巴和拼多多。竞争格局激烈，各家企业都在争夺市场份额。苏宁云商的竞争优势
线下门店优势：苏宁云商拥有广泛的线下门店网络，覆盖全国主要城市。家电业务优势：苏宁云商在传统家电领域有着悠久的历史和强大的品牌影响力。物流优势：苏宁云商自建了覆盖全国的物流网络，保证了配送的时效性。金融服务优势：苏宁云商与苏宁金融合作，为用户提供包括分期付款、消费贷款等金融服务。苏宁云商的竞争劣势
高运营成本：苏宁云商的线下门店网络和物流体系导致了较高的运营成本。线上业务相对较弱：与京东、阿里巴巴等纯电商平台相比，苏宁云商的线上业务相对较弱。产品品类有限：苏宁云商主要专注于家电和电子产品领域，产品品类相对有限。潜力评估
财务业绩苏宁云商的财务业绩近年来波动较大，受到疫情等因素的影响。公司正在积极进行业务转型，探索新的增长点。估值分析苏宁云商目前的市盈率为 15.26，高于行业平均水平。公司的市净率为 0.86，低于行业平均水平。成长潜力苏宁云商正重点发展线上业务、金融服务和物流网络。随着消费升级和智能家居市场的兴起，家电和电子产品行业仍有较大的增长潜力。风险因素经济下行压力可能影响消费者的购买力。激烈的竞争环境可能会侵蚀苏宁云商的市场份额。公司的业务转型需要时间和资源，存在不确定性。投资建议
基于以上分析，我们对苏宁云商的投资建议如下：对于风险承受能力较低、寻求稳定回报的投资者，建议观望。对于风险承受能力较强、看好行业发展前景的投资者，可以考虑逢低买入。免责声明
本研究报告仅供参考，不构成投资建议。投资者在做出投资决策前，应充分考虑自身风险承受能力和财务状况。金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析？具体有哪些职位
前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。第1章：大数据金融行业发展概述1.1 大数据产业发展背景概述1.1.1 大数据产业的概念（1）数据产生与集聚层（2）数据组织与管理层（3）数据分析与发现层（4）数据应用与服务层1.1.2 大数据的生态系统1.1.3 大数据的商业价值（1）大数据的商业价值杠杆（2）大数据创造的商业价值1.2 大数据产业行业应用情况1.2.1 大数据产业各个行业应用情况（1）不同领域潜在价值评估（2）不同领域投资结构分布1.2.2 大数据产业金融领域应用情况1.3 大数据金融概念及其特点1.3.1 大数据金融基本定义1.3.2 大数据金融主要特征1.4 大数据金融主要发展模式1.4.1 平台金融发展模式1.4.2 供应链金融发展模式第2章：大数据金融发展环境分析2.1 大数据金融行业政策环境分析2.1.1 行业监管体系概述2.1.2 行业主要政策分析2.1.3 政策环境对行业发展影响2.2 大数据金融行业经济环境分析2.2.1 国内经济走势分析（1）国内GDP增速情况（2）工业生产增速情况（3）固定资产投资情况2.2.2 国内金融市场分析（1）银行资产负债规模分析（2）银行贷款规模分析（3）银行风险能力分析2.2.3 国内经济发展趋势2.2.4 经济环境对行业发展影响2.3 大数据金融行业技术环境分析2.3.1 大数据与云计算2.3.2 大数据处理工具2.3.3 技术环境对行业发展影响2.4 大数据金融行业社会环境分析2.4.1 互联网行业发展现状（1）互联网网民规模分析（2）互联网资源规模分析2.4.2 社交媒体发展现状（1）新闻网站（2）网络视频（3）搜索引擎（4）即时通信（5）微博客（6）博客/个人空间2.4.3 移动设备发展现状2.4.4 社会环境对行业发展影响2.5 大数据金融国际发展分析2.5.1 银行大数据全球发展现状（1）海外银行大数据发展分析（2）银行大数据建设案例分析2.5.2 保险大数据全球发展现状（1）海外保险大数据发展分析（2）保险大数据建设案例分析2.5.3 国外大数据金融发展启示第3章：大数据金融创新分析3.1 大数据金融三大创新支点3.2 大数据金融基础设施创新3.2.1 支付体系建设分析（1）支付行业用户规模（2）支付行业交易规模（3）支付行业模式分析（4）支付行业市场规模预测3.2.2 征信体系建设分析（1）征信机构业务规模分析（2）征信机构数据库建设情况（3）征信行业数据端商业模式（4）大数据征信发展趋势分析3.2.3 资产交易平台分析（1）资产交易平台发展规模（2）资产交易平台主要类别1）银行系P2P网贷平台2）民营系P2P网贷平台3）国资系P2P网贷平台4）上市公司系P2P网贷平台5）风投系P2P网贷平台（3）资产交易平台商业模式3.2.4 基础设施创新方向（1）支付体系介质创新（2）征信体系多元发展（3）交易平台去中介化3.3 大数据金融平台创新分析3.3.1 电商平台发展现状分析（1）电商平台客户结构分析（2）电商市场竞争格局分析（3）电商领先企业优势分析（4）电商行业投资并购分析3.3.2 社交平台发展现状分析（1）社交网络流量统计排名分析（2）社交网络市场竞争格局分析（3）社交网络领先企业优势分析（4）社交网络平台投资并购分析3.3.3 信息服务平台发展现状（1）门户网站竞争格局分析（2）门户网站投资并购分析3.3.4 平台建设创新发展方向（1）用户积累方式革新（2）平台个性定制革新3.4 大数据金融渠道创新升级分析3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状（1）电子银行的交易规模（2）电子银行的模式分析3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状（1）保险业网销交易规模（2）保险业网销模式分析3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状（1）互联网证券交易情况（2）互联网证券模式分析3.4.4 渠道创新升级策略分析（1）渠道定位转型（2）实体渠道转型第4章：大数据金融具体应用领域4.1 银行业大数据金融应用分析4.1.1 银行业大数据金融发展历程4.1.2 银行业大数据金融创新模式（1）风险控制模式创新（2）产品营销模式创新（3）银行运营模式创新（4）银行服务模式创新4.1.3 银行业大数据金融应用现状4.1.4 银行业大数据金融经典案例（1）花旗银行大数据金融案例分析（2）中信银行大数据金融案例分析（3）浦发银行大数据金融案例分析（4）民生银行大数据金融案例分析4.1.5 银行业大数据金融发展潜力4.1.6 银行业大数据金融发展前景4.2 保险业大数据金融应用分析4.2.1 保险业大数据金融发展历程4.2.2 保险业大数据金融创新模式（1）赔付管理模式创新（2）业务定价模式创新（3）险企运营模式创新（4）产品营销模式创新4.2.3 保险业大数据金融发展现状4.2.4 保险业大数据金融经典案例（1）平安保险大数据金融案例分析（2）泰康人寿大数据金融案例分析4.2.5 保险业大数据金融发展前景4.3 证券业大数据金融应用分析4.3.1 证券业大数据金融发展历程4.3.2 证券业大数据金融创新模式（1）客户关系管理模式创新（2）证券监管模式创新（3）市场预期模式创新4.3.3 证券业大数据金融发展现状4.3.4 证券业大数据金融经典案例（1）海通证券大数据金融案例分析（2）国泰君安大数据金融案例分析（3）中信证券大数据金融案例分析4.3.5 证券业大数据金融发展前景4.4 其他领域大数据金融应用情况4.4.1 信托业大数据金融应用分析4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析4.4.3 担保业大数据金融应用分析4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析第5章：大数据金融领先服务商分析5.1 国外领先大数据金融服务商5.1.1 IBM（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业竞争策略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.1.2 甲骨文股份有限公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向5.1.3 英特尔（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向5.1.4 SAP公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业大数据解决方案（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业大数据价值分析（7）企业最新发展动向5.1.5 文思海辉技术有限公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业相关案例分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2 国内领先大数据金融服务商5.2.1 荣之联（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）主要经济指标2）运营能力分析3）盈利能力分析4）偿债能力分析5）发展能力分析（5）企业研发能力分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2.2 九次方（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业大数据解决方案分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2.3 贝格数据（1）企业基本信息概述（2）企业平台资源分析（3）企业主营业务分析（4）企业典型案例分析（5）企业最新发展动向（6）企业发展优劣势分析5.2.4 中国保信（1）企业基本信息概述（2）企业组织架构分析（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业最新发展动向5.2.5 Talking Data（1）企业基本信息概述（2）企业发展大事记（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业主要客户分析（6）企业所获荣誉介绍（7）企业最新发展动向第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析6.1.1 企业基本信息概述6.1.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.1.3 企业战略发展布局6.1.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.1.5 企业网站流量分析6.1.6 企业风险管理体系6.1.7 企业投资并购动向（1）2014年阿里巴巴投资布局（2）2015年阿里巴巴投资布局6.1.8 业务发展优劣势分析6.1.9 企业大数据金融业务发展前景6.2 腾讯公司大数据金融布局分析6.2.1 企业基本信息概述6.2.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.2.3 企业战略发展布局6.2.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.2.5 企业网站流量分析6.2.6 企业风险管理体系6.2.7 企业投资并购动向（1）2014年腾讯公司投资布局（2）2015年腾讯公司投资布局6.2.8 业务发展优劣势分析6.2.9 企业大数据金融业务发展前景6.3 网络公司大数据金融布局分析6.3.1 企业基本信息概述6.3.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.3.3 企业战略发展布局6.3.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.3.5 企业网站流量分析6.3.6 企业风险管理体系6.3.7 企业投资并购动向（1）2014年网络公司投资布局（2）2015年网络公司投资布局6.3.8 业务发展优劣势分析6.3.9 企业大数据金融业务发展前景6.4 京东商城大数据金融布局分析6.4.1 企业基本信息概述6.4.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.4.3 企业战略发展布局6.4.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.4.5 企业网站流量分析6.4.6 企业风险管理体系6.4.7 企业投资并购动向（1）2014年京东公司投资布局（2）2015年京东公司投资布局6.4.8 业务发展优劣势分析6.4.9 企业大数据金融业务发展前景6.5 苏宁云商大数据金融布局分析6.5.1 企业基本信息概述6.5.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务经营效益6.5.3 企业战略发展布局6.5.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.5.5 企业网站流量分析6.5.6 企业风险管理体系6.5.7 企业投资并购动向6.5.8 业务发展优劣势分析6.5.9 企业大数据金融业务发展前景第7章：金融机构大数据金融战略布局分析7.1 银行大数据金融领先应用机构7.1.1 建设银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.2 工商银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.3 中国银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.4 农业银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.5 交通银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析（3）企业基础建设情况（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）业务发展优劣势分析7.1.6 招商银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.7 中信银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.8 平安银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.2 保险大数据金融领先应用机构7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.2 中国人保大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.3 平安保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.5 太平保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.3 证券大数据金融领先应用机构7.3.1 国金证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.2 中信证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.4 海通证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析………………
移动营销在大数据时代的十大趋势
移动营销在大数据时代的十大趋势我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。 在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 一、智能终端成为数字营销的主战场随着智能手机和平板电脑的普及，移动网络的访问量急剧增长，用户在智能手机和平板电脑平台上花费的时间也越来越多，中国移动广告市场呈现快速增长的态势。 根据CNNIC发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，手机网民规模达5.27亿，手机上网的网民比例为83.4%，手机上网比例首超传统PC上网比例（80.9%）。 据调研公司eMarketer发布的最新报告显示，2014年全球数字广告市场规模将达到1460亿美元，而移动广告市场整体规模达到402亿美元，占数字广告市场规模的比例超过1/4，以阿里巴巴和网络为代表的中国公司的移动广告市场份额占到11.3%。 2014年中国移动广告市场发展迅猛，增长近6倍至64亿美元，超越英国和日本成为全球第二大移动广告市场，未来的中国广告市场移动端支出将在所有数字广告版块起主导作用。 智能终端将成为数字营销的主战场，广告主需要及时调整营销战略，合理分配营销预算，并结合企业自身特点，积极布局移动营销领域。 二、大数据的应用让移动营销更精准依托大数据为驱动力将使得移动营销更加精准、投资回报率更高。 大数据移动营销不仅仅是量上的，更多是数据背后对用户的感知。 移动营销公司利用数据挖掘技术，分析受众的个人特征、媒介接触、消费行为甚至是生活方式等，帮助广告主找出目标受众，然后对广告信息、媒体和用户进行精准匹配，从而达到提升营销效果的目的。 大数据的应用让移动营销更精准体现在三个方面：一是精准定制产品，通过对移动用户大数据的分析，企业可以了解用户需求，进而定制个性化产品；二是精准信息推送，避免向用户发送不相干的信息造成用户反感；三是精准推荐服务，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。 三、移动电商改变整个市场营销生态如果说电子商务对实体店生存构成巨大挑战，那么移动电子商务则正在改变整个市场营销的生态。 智能手机和平板电脑的普及，上网流量资费的降低，大量移动电商平台的创建，为消费者提供了更多便利的购物选择。 移动电商购物良好的消费体验，例如比实体店更低的价格，丰富的产品选择，简便的购物流程，安全的支付系统，快捷的物流配送等，都为移动电商市场规模的扩大创造了条件。 2014年11月11日，在天猫的571亿元成交额中，移动端交易额达到243亿元，占到总成交额的42.6%，为上一年度“双11”移动端交易额的4.5倍。 这不仅令阿里成为全球最大的移动电商平台，也预示着移动电商时代的深刻变化已经来临。 四、新型城镇和农村成移动新蓝海随着国家新型城镇化战略的实施和移动终端网络的不断普及，三四线城市、新兴城镇和农村市场成为移动电商的新蓝海。 事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。 CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。 农村网购市场蕴含巨大的开发潜力。 另据阿里研究院对农村网购市场规模的预测，2014年，中国农村网购市场规模将达到1800亿元人民币，预计2016年时市场总量突破4600亿元。 农村居民对网购接受率达84.41%，人均年网购消费额在500-2000元人民币左右，主要集中在日用品、服装、家电等品类。 随着新型城镇和农村智能手机及互联网普及率稳步提升，移动电商消费市场空间巨大。 五、App营销是移动营销主要形式现阶段移动互联网流量主要由各种App产生，App产生的流量占70%以上，App的数量在IOS和Android都在百万个以上，无疑，App成为移动营销的主要形式。 庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景，看到合适的广告信息。 易观智库监测数据显示，移动App广告占比逐年加大，2013年占比22.4%，2014年移动App广告占比将达28.6%，2016年预计达30.8%，仅次于移动搜索。 智能手机和平板电脑的App分为两种，一是线下安装，二是主动下载。 无论是线下安装还是用户主动下载的App，都需要增强用户体验，提供奖励优惠，激励用户参与，建立情景消费联想。 六、本地化移动营销市场空间广阔本地化移动营销是人、位置、移动媒体三者的结合。 由于广告主及数字广告代理商不断寻求一种既具有高度本地化有高度相关性的传递商品信息的方式，本地化移动营销得以快速发展。 本地化移动营销的核心发展主要体现在以下三个领域：一是增强现实，二是移动支付，三是游戏化。 比方说网络地图和麦当劳联合推出的樱花甜筒跑酷活动。 打开网络地图，或是使用“附近”、“搜索”功能，会看到一个漂浮在地图上的甜筒标识。 这是网络地图结合大数据分析和智能推送技术，对麦当劳甜品站周边三公里的用户进行匹配，挑选部分用户推送了“樱花甜筒跑酷0元抢”的优惠信息。 用户在规定时间内跑到麦当劳甜品站，就可以免费领取樱花甜筒。 这种两家企业结合自身优势推广的活动，很快引起了“樱花风暴”，实现了共赢。 七、移动营销打造O2O营销新模式移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务的交易。 在移动互联时代，企业需要思考如何将线上和线下有效整合，将线上的推广活动转化为实际的销售。 例如，星巴克曾推出一款“早安闹钟”App与目标消费者深度沟通，用户下载星巴克“早安闹钟”App后，设定起床闹铃，闹铃响起后的1小时内，走进任意一家星巴克门店，可享受早餐新品半价的优惠。 又比如，杜蕾斯和iPhone推出的“宝贝计划”。 这是一款养小孩App，两部手机相互摩擦后就可以进入模拟养小孩的程序，如果消费者想终止该游戏，就必须买一包杜蕾斯并扫描其上的二维码。 星巴克和杜蕾斯的O2O移动营销新模式，不仅调动了移动用户的参与热情，同时也大大提升了企业的销量。 八、RTB成移动广告投放主导模式RTB（Real Time Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。 与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。 据调研公司eMarketer预测，在美国，程序化广告投放将继续作为相关的显示广告投放中的最大份额，而RTB广告投放将占程序化投放的最大份额。 2014年，美国RTB占到显示广告投放的34%，同时非RTB程序广告投放占29%的份额。 但是到2017年，RTB将增长占到显示广告投放的52%，而非RTB程序化广告将占31%，非程序化广告投放较为平稳。 中国移动广告市场RTB日益成为广告投放的主导模式，多盟、有米、芒果、木瓜移动等众多国内领先的移动广告公司均已推出了实时竞价广告交易平台（AdExchange）和需求方平台（DSP）。 九、多屏整合成移动营销必然趋势根据最新发布的调查报告显示，中国消费者使用智能手机、平板电脑等多屏媒体的频率要高于世界上任何其他地区。 多屏整合将成为移动营销的主导方向。 这里的多屏整合包含两层含义：一是多屏整合的大数据分析。 用户可以同时使用手机屏、iPad屏、电脑屏、电视屏、户外屏等终端，数字广告平台需要知道用户在多屏上浏览的信息和行为模式，从而通过跨屏来修正和完善对消费者的认知，让移动广告投放更精准更有效。 事实上，网络、阿里巴巴和腾讯等互联网巨头已经开始在做跨屏的数据分析。 二是多屏的整合营销。 即将智能手机与PC电脑、电视、户外广告等进行较好的关联和互动，实现线上线下的整合推广。 例如，1号店在地铁站做户外广告，根据地铁站的人流来判断大家喜欢买什么样的产品，你在上下地铁时，用手机扫描二维码并完成购买，等你到家，东西可能已经送到家里了。 十、建立战略联盟是移动营销平台方向大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 建立战略联盟是移动营销平台发展的必然选择，数字营销公司建立战略联盟可以通过以下途径：一是大型互联网企业之间的战略联盟。 例如，2014年10月30日，阿里巴巴集团和优酷土豆集团在京举办联合战略发布会，双方宣布展开全面合作，共同推进中国营销领域的DT化进程（Data Technology）。 优酷土豆和阿里妈妈还分别发布了基于大数据的精准营销方案。 二是数字广告平台与移动媒体之间的战略联盟。 例如，与多盟合作的App媒体超过7.7万，日均PV1.8亿，与App媒体的深度合作，奠定了多盟在移动广告平台领域的领导地位。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
苏宁云商供应链金融模式案例分析
苏宁云商供应链金融模式案例分析
对于苏宁云商来说，它是综合中间商利用自有网络平台代理各类品牌商品销售的企业，运用了商城式的B2C电商供应链金融，主要给入驻商城的供应商提供应收账款融资服务，并且充分利用互联网零售所积攒的客户资源、客户信息以及便捷的客户服务与体验的基础上，形成苏宁生态链，通过苏宁小贷来实现为供应链上下游端客户服务。 那么，下面是由我为大家整理的苏宁云商供应链金融模式案例分析，欢迎大家阅读浏览。
一、传统供应链金融模式与“互联网+”供应链金融模式对比
传统的供应链金融是指，在对供应链上企业之间的业务交易分析的基础上，对供应链中的中小企业提供授信支持及其他结算、 理财等金融服务，在服务过程中风险通过授信企业与核心企业的关系以及物流监管企业的存货质押来控制。 而在互联网时代中，传统金融行业通过与互联网技术相结合以寻求转型升级的道路，传统供应链金融模式也应当顺应互联网金融的大趋势，通过整合互联网时代的资源优势来实现传统供应链金融的转型升级。 他们的特点各异却有所关联。
1. 传统供应链金融的特点：
1.1银行对授信企业(主要是中小企业) 的信用评级主要依靠企业真实发生的业务量以及链中核心的资本实力，而不是仅仅强调企业的财务状况与担保方式等。
1.2信贷资金严格限定于授信企业与核心企业之间的购销交易活动，禁止资金挪作他用，较好的降低了信贷风险，同时银行以供应链购销活动中产生的动产或权利为担保
2. “互联网+”供应链金融的特点：
1.1供应链中运的速度快、交易的速度快、付款的速度快、融资速度快、物流的速度快，而且供应链信息化特征明显
1.2供应链中运的速度快、交易的速度快、付款的速度快、融资速度快、物流的速度快，而且供应链信息化特征明显
二、“互联网+”供应链金融三大模式及苏宁云商对应模式分析
“互联网+”供应链金融归纳起来有三大模式：
1、商业银行传统线下供应链金融的线上化
银行大多根据核心企业与中小微企业之间的交易记录，对中小微企业提供资金支持。 银行通过供应链金融服务，利用银行信用增强商业信用，促进了企业融资和商业交易活动的有效开展。
2、基于互联网平台的电商供应链金融模式
第三方交易平台通常以信息服务功能吸引产业链参与者，并以信息服务为切入口转型电商平台，当电商平台交易量提升，并通过物流仓储等服务完成整个交易闭环后，第三方交易平台实质上拥有了产业链上下游的交易、物流、现金流等相关数据，通过对接资金源，也同样能够满足供应链融资项目的风险评估要求。
3、商业银行供应链金融与电商平台相结合
在核心企业模式下，某产业链核心企业具备较强的产业链控制能力以及较高的银行授信额度。 在此前提下，核心企业掌握上游供应商与下游经销商的信息流、物流、资金流详细信息，也通过长期的商业活动了解上下游企业经营状况，此类核心企业对接商业银行或 P2P 平台等资金来源，便能够以自身授信额度为担保向上下游企业提供融资服务，提高整个产业链的运行效率。
对于苏宁云商来说，它是综合中间商利用自有网络平台代理各类品牌商品销售的企业，运用了商城式的B2C电商供应链金融，主要给入驻商城的供应商提供应收账款融资服务，并且充分利用互联网零售所积攒的客户资源、客户信息以及便捷的客户服务与体验的基础上，形成苏宁生态链，通过苏宁小贷来实现为供应链上下游端客户服务。
三、苏宁供应链金融发展历程及现状分析
首先看一个最基本的数据：三年来，苏宁线上业务占比是，2012年占13.2%2013年占17.7%， 2014年占17.7%。 可以发现，从2012年到2013年间，苏宁线上业务发展很快，而2013年到2014年发展却很慢。 这是由于苏宁供应链金融模式就是从2012年开始实施的，并取得了不错的效果，但新一步的进展是在2014年年底，稍有延迟。
在2012年2月，苏宁推出了苏宁小贷。 这是一种面向中小微企业推出的电子商务金融业务，凡是苏宁经、代销供应商均可以与苏宁易购操作的结算单应收账款作为抵押物进行融资贷款，此项业务单笔融资额最高可达1000万。 2014年7月苏宁众包姗姗来迟，它对于参与众包平台的企业，苏宁将会拿出媒体资源和线上线下引流资源推广，苏宁旗下的“易付宝”、小贷公司对平台企业开放，首批投资10亿元设立平台信贷资金。 而2014年9月供应商成长专项基金的提出，则是助力解决中小微企业的融资难问题。 供应商在向苏宁进行融资时，苏宁还将拿出专项资金，通过利息补贴的形式反哺供应商，最高补贴为苏宁信贷利息的20%。
最近，也就是2015年5月，任性付的推广使得用户在购物时可使用任性付直接付款，享受提额、优惠期内30天免息(费)、超低手续费分期等服务。这意味着苏宁“供应链金融+基金保险+消费信贷”的全产业链金融布局已初步形成
总体而言，对于当前苏宁供应链金融发展的现状，我们归为一下几点：
1、苏宁有耕耘了20多年的线下交易网络和排名前三的线上交易平台，拥有海量中小微企业客户资源。
2、商流、资金流、信息流和物流在苏宁金融生态圈内形成有效闭环。
3、苏宁供应链融资至今保持着零坏账率的纪录。
4、苏宁供应链融资无需抵押和担保，而是依据供应商以往贸易的信誉度进行申请额度授信
5、苏宁金融的供应链融资平台与苏宁后台的信息系统全线打通，高效的苏宁内部风控及数据审批流机制使得审批流程、放款周期都大大缩短。
四、苏宁的供应链融资操作流程
1、会员资质申请：供应商登陆SCF平台成为苏宁融资俱乐部的资质会员
2、表达融资意向：供应商向营销、结算表达融资意向，选择个性化的融资产品及合作银行。
3、苏宁审核推荐：营销、结算推荐供应商至资金管理部洽谈融资产品、合作银行等相关事宜
4、银行发融资款：银行根据供应商资质决定放款金额并发放贷款
5、苏宁到期付款： 苏宁到期按结算清单金额付款给供应商融资专户，银行扣除供应商融资金额，与供应商进行尾款结算。
五、苏宁供应链融资与其他融资的比较
1、 与京东的比较
京东的融资流程：
1.1核定额度：当供应商确认办理 供应链金融业务后，供应链金融业务专员将发送邮件给供应商，告知最高融资额度，融资总金额须小于或等于最高融资额度。
1.2银行开户：供应商在获得最高融资额度后，到京东指定业务受理银行开立银行的融资专户。
1.3提交融资申请：供应商完成开户后 ，即可办理融资业务，每次融资时，应向采销同事申请，确认进行融资的采购订单等事项。
1.4.核对结算金额：供应商选定采购订单后，应与采销同时核对结算金额。
1.5提交结算申请单：采销负责人在京东系统中提交结算申请单，先勾选供应链金融结算，再选择付款结算申请。
1.6结算单审批：融资资料提交以结算单在系统完成审批为前提，审批进度影响和放款进度，需供应商和采销负责人沟通。
1.7融资资料准备：在结算单提交后，供应链金融专员准备融资资料，融资内容以结算单信息为主。
1.8审核通过、提交资料：结算单审核通过后，供应链金融专员向银行提交准备好的融资资料，跟进放款进度。
1.9银行放款、京东还款：银行审核融资资料无误后，放款给供应商。 到期日，京东为供应商还款给银行。 授信是指银行向客户直接提供资金支持，或对客户在有关经济活动中的信用向第三方作出保证的行为。
由此可见，京东通过差异化定位及自建物流体系等战略，并通过多年的积累和沉淀，已经形成一套以大数据驱动的京东供应链体系，为上游供应商提供贷款和理财服务，为下游的消费者提供赊销和分期付款服务。 虽然，京东宏伟的物流系统看似解决了B2C电子商务企业近依托于第三方物流的被动局面，但是京东几近无限量的资金投入却严重拉住了京东的发展;而作为传统业介入的苏宁，则依托线下千家连锁门店、100个物流中心、3000个售后服务网点、完善的连锁门店和物流体系建设将会成为苏宁的最大优势之一，这是京东所不能相比的。 而且，苏宁对于供应商来说，有着专门的供应链融资平台(SCF)，与多家银行系统进行无缝对接，保障供应商简便、快捷融资，中小企业则无需担保、无需抵押就可以快速从银行获取流动资金。 这一点是京东所不具备的。
2、 与银行信贷的比较：
2.1在苏宁的供应链融资中，供应商将其应收账款质押或转让给银行，无需抵押、无需担保，快速获得融资，而且，中小企业则无需担保、无需抵押就可以快速从银行获取流动资金;而在传统的银行信贷中，无论供应商是大是小，都需要提供抵押物(如房产等)或者寻找担保，流程繁杂，放款速度慢，如果没有抵押物或担保，银行不会给供应商放贷，这是传统的银行信贷的最大缺点;
2.2在苏宁的供应链融资中，电子化的操作满足了供应商短、频、快、急的融资需求;传统的银行信贷需要大量手工操作，无法满足中小企业短、频、急、快的融资需求，跟不上现在的电子化需求;
2.3相比较而言，苏宁供应链融资有较多种融资方式，多次出单、多次融资，供应商可操作性强、灵活性高，供应商可根据自己的需求选择适当的融资方式，而传统的银行信贷融资方式单一、不灵活，供应商没有选择的余地，只能按照银行的要求;
2.4苏宁的线上业务不受供应商所在地域限制，可为更多企业服务，而传统的银行信贷却受银行贷款属地化限制，供应商只能去当地的银行去贷款，太过于局限于地区，不能有效提升效率
六、苏宁发展供应链金融所面临风险及其建议
1、苏宁供应链金融面临的风险
苏宁易购方面表示，将面向全国上游经、代销供应商主推供应链融资业务。 苏宁供应链金融业务，是在原有授信“银行保理”融资业务的基础上，对苏宁供应商融资业务的全新升级。 苏宁于2012年新推出的“苏宁小贷”金融业务也将全面开放，其中“苏宁小贷”是苏宁企业出资面向中小微企业推出的电子商务金融业务，凡是苏宁经、代销供应商均可以与苏宁易购操作的结算单应收账款作为抵押物进行融资贷款，此项业务单笔融资额最高可达1000万。 苏宁宣布全面发力电子商务金融业务，将苏宁供应链金融业务面向中小微企业全面开放。
苏宁推出金融业务是国内传统零售企业首次涉足电子商务金融业务，无论是对于企业自身，还是对于中国传统零售行业都具有重要意义。 但是由于其传统零售业的背景，通过苏宁易购发展供应链金融将面临特殊的风险。
1.1线下业务被占用资金的风险
苏宁提出“科技创新，智慧服务”的口号，通过一系列运作加大对科技与服务的投入，公司始终坚持“前台带动后台、后台推动前台”的经营策略，不断完善物流平台、信息体系的建设，长期来看，有利于企业经营稳定性，但是短期内随着购置店、自建店、物流体系相关的资产投入加大，影响了周转效率，对资本的需求也越来越大，同时为了紧跟零售业的发展趋势，苏宁大力发展电子商务供应链金融，又进一步增加了其对资本的需求，如果不能保持较好的资本周转，将对公司线下零售业的发展造成风险，制约公司线下业务布局。
1.2线上业务被银行制约的风险
苏宁一直加强与银行的合作开展供应链金融活动，随着线上平台的进一步发展，可以减少占用自己资金带来的流动性风险，但同时也产生了容易被银行制约的风险，因为电子商务供应链金融的服务对象大都是中小企业，确保资金从银行流向这些原本达不到银行授信标准的企业的是苏宁的信用，这样就加大了自身的风险，在经济不景气的情况下会对公司造成重大影响，同时，如果公司线下业务出现不稳定情况，银行将会降低对苏宁的授信，从而制约供应链金融的发展。
2、苏宁发展供应链金融规避风险的建议
2.1严格控制授信流程，加强信贷人员管理
授信流程主要是指贷款审批、贷款发放以及贷后管理等环节，电子商务企业应该严格控制各个环节的风险，建立完善的.风险防火墙，即风险预警程序。 同时，时刻监控授信企业资金流向及其业务情况，建立不良资产处置程序与风险应对措施，从制度上防范风险;供应链金融信贷人员应严格执行授信业务流程，严格遵循贷前、贷中和贷后的多层次风险预警和管理体系，从人员上防范信贷风险。 加强相关业务培训，提升业务人员素质线，供应链金融的发展必须以人员索质的提升为依托，应该从招募与甄选、培训、激励等各个人力资源模块入手提高业务人员素质。
2.2加强线下财务控制
苏宁易购现在虽在国内电子商务市场占有率排在第三位，但远远低于淘宝的52%以上的市场份额，公司的发展还不够健康，还不能脱离线下业务资金与人力的支持，但是，苏宁易购发展刚刚起步，潜力巨大，因此需求的资金支持短期内是会不断加大的，这就需要公司加大对财务安全性的注意，确保资金投入的循序渐进，并且不能拖累线下业务的开展，否则，将会引发财务风险。
2.3信贷资产证券化
信贷资产证券化，是指将各种风险级别的信贷资产进行打包处理，将其包装上市或者出售给市场上的投资者。 一方面可以增加资产的流动性，另一方面可以转嫁信贷风险。 这种方式能够改善资产质量，缓解资本压力，扩大资金来源，提高财务安全性。
2.4运用各种风险控制工具区分风险类别，识别潜在损失
ERP系统是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。 它是从MRP(物料需求计划)发展而来的新一代集成化管理信息系统，它扩展了MRP的功能，其核心思想是供应链管理。 它跳出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源。 电子数据交换也称EDI(Electric Data Interchange)是一种利用计算机进行商务处理的新方法，它是将贸易、运输、保险、银行和海关等行业的信息，用一种国际公认的标准格式，通过计算机通信网络，使各有关部门、公司和企业之间进行数据交换和处理，并完成以贸易为中心的全部业务过程。 依托互联网技术，通过ERP系统平台，利用EDI等信息处理技术，建立物料与资金数据高度共享的信息网络可以有效地规避风险。
2.5建立应急处理机制
供应链金融涉及的企业主体比较多，范围比较广，随之而来的各个环节的不确定因素较多，容易出现一些突发情况，所以电子商务企业应该建立完善的应急处理机制。 该应急机制应能解决两方面问题，一个是对突发事件的预防，通过一些评价指标时时监控授信企业的业务状况，出现问题时做到及时发现并作出调整;另一个是对突发事件的处理，制定及时的、完善的处理措施，当突发事件出现后，及时进行处理，这样可以避免因处理不及时而带来更严重的风险。
七、苏宁云商供应链金融发展趋势预测
1、供应链数据化
各信息节点逐渐数据化、透明化。 供应链各环节交易链条上的订单情况，交易历史，交易主体等信息都会逐步沉淀在平台上，平台可以梳理这些数据提供给银行，由银行提供资金，平台为数据的真实性提供保证。
2、金融互联网化
用互联网整合“物流、资金流、信息流、商流”，提高效率降低风险。 供应链金融业务处理可以更加快速、准确和稳定，贸易环节和融资环节也更为低碳、顺畅、便捷。
3、业务融合化
“电商+物流+金融”一体化服务。 电子商务是新形势下商业模式最具创新力的前端领域;物流企业是支撑供应链实体货物运输和流转的坚实支撑;商业银行是社会中最大、最全面的资金和金融服务的服务者。
4、服务个性化
根据不同企业的业务不同，为其量身定做金融服务，实现供应链融资产品个性化定制，使供应链金融的产品和服务模式创新 成为可能。
参考文献
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