附录
方法论
中国零售行业数智化成熟度指标，由数智化组织动能、数据资产、分析决策、营销 体验和供销协同等五大一级指标加权计算得出，每个一级指标得分由该指标下各二级指标得分加权计算得出。
其中，每个指标具体得分计算方式如下：
每个指标总分为100分；数 智 化 水 平 =Z (二级指标得分×二级指标标准化系数)在该指标的得分为当下零售数智成熟度状态。指标具体内容依当期数智化水平 动态调整，指标得分为测评时刻行业成熟度。2023年目标值计算根据零售行业企业数智化调研及电话专访结果，由项目组专家分析设定。
基线计算方式如下：
分数基线=观测指标平均值×观测指标标准化系数
将5分制分数基线，转换成百分制，成为观测指标数智化基线。
本次研究数据来源于IDC 中国零售行业企业数智化成熟度调研。本次调研同时进行了 100个零售企业样本的电话调研，覆盖五大零售细分行业，包括：电子电器(含消费 电子、家用电器)、纺织鞋服(含纺织、服装、鞋帽)、美容护理(含美妆个护、 家庭日用品)、食品饮料(含酒水、饮料、乳业、食品)及汽车行业(含整车、经销商、零部件)等行业，以此获取一手调研信息。
零售行业数智化成熟度指标是一套全面、丰富、完整的指标体系，通过完善的模型 体系以及可信的数据来源，为零售企业提供了数智化成熟度分析蓝图。中国零售行 业数智化成熟度指标得分的整体排名体现了企业零售数智化现状，同时为零售企业未来数智化发展提供建议。
数据口径
零售行业数智化成熟度评估模型涵盖五个一级指标，对中国零售行业企业数智化发 展水平及数智潜力进行评估。五大一级指标分别为数智组织动能、数智资产建设、 数智分析决策、数智营销体验和数智供销协同，指标维度相互独立，同时也具有紧密的关联性。
上述指标中，数智组织动能反映了企业战略、执行、组织、运营的全方位变革能 力，决定企业数智化变革的深度及动能。数智资产建设体现了企业数据标准建设、 数据处理流程和数据业务化的基础及水平；企业的数字资产建设水平高，则代表企 业驾驭业务数据的能力较强，数智化拓展复制的效率较高。数智分析决策代表了企 业数据运营能力、数据支持高层决策及“决策-执行”循环的运行效率。数智营销体 验反应了企业数据支持精准营销的能力、广告投放及转化率评估、购物渠道的协同 效率、客户运营、体验运营及客户承接通道的能力。数智供销协同代表企业产销协 同、数据指导研发、 “一盘货”履约等能力。五大一级指标驱动企业的数智化能力，支持企业业务数智化发展及经营效益提升。
带你读《中国零售行业数智化成熟度白皮书》附录（2）https://developer.aliyun.com/article/1349369?groupCode=tech_library
