摘要：数字经济浪潮之下，数字技术和数据要素正快速融入商贸流通的各环节，推动商贸流通成为业态、模式创新最为活跃、应用最为广泛的领域之一。商贸流通企业正积极探索数据要素与人工智能、区块链、物联网等前沿技术的深度融合，加快构建以数据为核心驱动的新型商贸流通体系。本文围绕拓

作者

数据要素研究中心 贺泽沁

数字经济浪潮之下，数字技术和数据要素正快速融入商贸流通的各环节，推动商贸流通成为业态、模式创新最为活跃、应用最为广泛的领域之一。商贸流通企业正积极探索数据要素与人工智能、区块链、物联网等前沿技术的深度融合，加快构建以数据为核心驱动的新型商贸流通体系。本文围绕拓展新消费、培育新业态、打造新品牌等方面，探讨数据要素如何驱动商贸流通实现生态重塑与价值创造。

一、背景分析：商贸流通体系转型加速

近年来，随着数字经济的深入发展，数据要素加速融入商贸流通领域，成为驱动产业变革的关键力量。我国高度重视数据要素在商贸流通中的作用，出台了一系列政策推动商贸流通领域的数字化转型，这些政策呈现出明显的阶段性特征，大致可分为三个主要阶段：第一阶段为基础设施完善期（2021—2022年）。这一阶段的政策主要聚焦于商贸物流基础设施的数字化改造和基础网络布局，解决的是“有无”问题。2021年8月，商务部等9部门联合印发的《商贸物流高质量发展专项行动计划（2021—2025年）》是这一时期的代表性政策，强调了“商贸物流标准化、数字化、智能化、绿色化水平显著提高”的目标。第二阶段为应用深化期（2023—2024年）。这一阶段的政策重点从基础设施建设转向数据驱动的业务创新和模式变革，聚焦于数据要素在商贸流通具体场景中的深度应用，数据赋能业务流程优化和商业模式创新。2024年出台的《关于完善现代商贸流通体系推动批发零售业高质量发展的行动计划》明确提出支持商贸企业利用数据技术开展“精准营销、个性化服务、智能配送”等新模式。第三阶段是生态融合期（2025年）。随着《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的深入实施，商贸流通领域的数据要素应用进入生态融合期，这一阶段的政策重点突出融合应用和生态构建。

表1 数据要素赋能商贸流通政策发展阶段及相关政策

数据来源：赛迪四川整理，2025.09

二、赋能路径：“供给驱动”转向“需求驱动”

作为应用场景最多的领域，数据要素赋能商贸流通的关键在于构建“数据链”与“商贸流”深度融合的生态体系，通过数据流引领商流、物流、资金流的高效协同，最终实现降本增效、体验升级和价值创造。具体来看，数据要素赋能商贸流通的路径主要体现在三个方面：一是打通数据链路，构建全渠道融合的数据采集、分析和应用体系，提升市场响应速度与决策精准度；二是以数据驱动供应链智能化，实现商品精准匹配与高效配送；三是依托数据资源培育新型服务模式，推动商贸流通向数字化、智慧化升级。

图1 数据要素赋能商贸流通整体框架

资料来源：赛迪四川整理，2025.09

三、数据要素正成为驱动商贸生态变革的核心动能

（一）拓展新消费

数据要素通过精准洞察消费需求、创新消费场景和优化消费环境，有效拓展了新消费的边界和内涵。一是消费需求精准洞察。通过大数据分析，企业能够更精准地把握消费趋势和消费者偏好，实现精准营销和个性化推荐。二是消费场景创新。数据要素支持线上线下融合的消费场景创新，如智慧商圈、即时零售等新业态。湖南长沙五一商圈利用客流、消费行为等数据，精准刻画消费者“画像”，推动商圈业态优化、活动策划和品牌引进，让消费者有了更好的购物体验。三是消费环境优化。通过数据分析优化消费环境，提升消费者体验。商场等消费场所可通过WiFi探针、摄像头等设备收集客流动线数据，优化柜台布局和促销策略，使消费者能够更便捷地找到所需商品，优化消费体验的同时也提高了销售转化率。

（二）培育新业态

数据要素的广泛应用催生了一系列商贸流通新业态，重构了传统商业模式和组织方式。在零售领域，无人超市、智能货架等技术应用日益普及，通过实时监测商品销量与库存数据，实现了自动化补货和智能化运营，大幅降低了人力成本与运营误差。山西全球蛙电子商务有限公司有效整合零售行业采购、供应、销售、服务等全链路数据，推出智能补货、供应链优化、供应链协同等服务，提升了传统零售企业服务效能。在物流行业，数据要素推动了智能调度系统的发展，通过分析运输路线、时效与客户需求数据，实现运力资源的最优配置，提升了配送效率与服务质量。同时，数据还推动了共享经济模式的深化，如共享仓储、共享员工等新型组织方式逐渐兴起，打破了传统资源壁垒，增强了企业应对市场波动的灵活性与韧性。

（三）打造新品牌

数据要素通过指导产品创新、精准定位和营销传播，有效支持了新品牌的培育和传统品牌的升级。一是指导产品创新。通过对消费者行为数据的深度挖掘，企业能够精准识别市场需求变化，优化产品设计与功能迭代，提升产品的市场适应性。例如，拼多多“农云行动”项目通过对消费数据的分析，指导农户调整产品结构、改进包装设计，使农产品更符合市场需求，提高了产品的市场竞争力。二是精准定位与营销传播。通过用户画像和行为数据分析，企业可实现个性化推荐和精准营销，提升品牌触达效率与转化效果。抖音集团通过“山货上头条”“山里DOU是好风光”等项目，助力乡村农产品、文旅产业发展。三是优化品牌管理与服务体验。通过对消费者评价、投诉数据的实时分析，企业可快速响应问题，优化产品质量与服务流程，提升品牌口碑与用户满意度。

四、问题与挑

（一）数据孤岛现象严重阻碍协同效能

产业链数据孤岛问题是商贸流通领域数据要素应用面临的首要挑战。在零售产业链中，供应商、平台企业、物流商和消费者等各环节主体间存在明显的数据壁垒。一方面，头部电商平台企业为保持竞争优势，往往将核心消费数据视为商业机密，不愿与上下游企业共享；另一方面，传统零售企业数字化转型程度不足，其数据采集和处理能力有限，难以与数字化平台实现有效对接。数据孤岛现象不仅存在于企业之间，也存在于企业内部系统中。许多传统商贸企业由于历史原因，往往拥有多套相互独立的信息系统，如ERP、CRM等，这些系统之间数据标准不一、接口不兼容，导致数据无法流畅共享和整合。

（二）数据安全与合规性要求不断提高

随着数据安全相关法规的出台和实施，企业需全面完善数据采集、存储、使用等环节的合规性。一方面，消费者对个人数据保护的意识日益增强，对购物记录、位置信息等敏感数据的共享持谨慎态度；另一方面，零售企业在数据采集、存储、使用等环节面临严格的合规要求与风险管理压力，企业需要在确保数据合规的同时保持数据的可用性，这对企业的数据治理能力提出了更高要求。此外，数据合规挑战在跨境商贸场景中尤为突出。国内企业在遵循本土数据安全法律的同时，也需要适应国际数据保护法规的挑战。

（三）数据相关标准体系和技术应用滞后

目前，商贸流通领域在数据采集、处理、应用等环节统一的标准和规范还有待完善，不同平台和系统间的数据不互通导致了资源浪费。同时，数据产权制度尚未完全建立，数据持有权、使用权、经营权等权利边界不够明确，也制约了商贸领域数据要素的流通。此外，中小企业在技术应用能力方面存在明显不足。相对于大型平台企业，广大中小商贸企业数字化基础薄弱，数据采集和处理能力有限，难以与数字化平台实现有效对接。

五、发展前景

（一）协同化与生态化成为主流趋势

未来，商贸流通领域的数据协作将更加注重生态协同和联合治理，公私数据融合将成为提升商贸流通效率的重要路径。加强公共数据与企业数据融合，鼓励企业在生活必需品保供方面与政府数据平台加强对接，将成为未来发展的重点。区域内行业数据汇聚融合也将得到推进，引导企业聚焦粮、油、肉、蛋、奶、果、蔬、盐、糖、方便食品等重点品种，推动“进、销、存”量和价格数据动态采集，做到分析准确、响应及时、调度迅速、统筹有力。

（二）合规技术与数据基础设施建设加速

一方面，数据安全合规技术将持续完善，隐私计算、区块链、数据追踪等新技术将为数据流通提供更安全的解决方案。另一方面，商贸数据流通的基础设施建设将提速，包括统一数据交换标准、搭建数据共享平台、建立可信数据流通网络等具体举措，通过技术手段打通数据孤岛，提升数据要素配置效率。同时，随着数据要素应用的深入，更多商贸企业将构建统一的数据采集、存储、处理和分析平台，打通企业内部数据孤岛，促进跨企业数据互联互通，激发企业在供应链管理、精准营销、消费行为分析等方面的应用创新潜力，进一步释放数据要素的经济价值。

（三）人工智能驱动智能决策深入应用

随着人工智能技术的发展，尤其是大模型技术的成熟，商贸流通领域将迎来更加智能化的数据应用场景。建设高质量数据集，推进大模型在消费领域应用，将成为未来发展的重要方向。大模型技术在智能客服、商品推荐、需求预测、供应链优化等方面的应用，将显著提升商贸流通的智能化水平。同时，以用户需求为核心驱动的智能化系统，将进一步提升对市场变化的响应速度和精准度。通过整合多源数据并结合行业特性，商贸企业将实现更高效的资源匹配和更优化的运营模式，推动行业整体向高质量发展迈进。

（四）数据要素市场体系建设将日趋完善

数据要素在商贸流通领域的广泛应用将加速数据要素市场体系的建立，形成多层次数据交易市场。在此基础上，商贸流通行业将加速形成以数据为核心驱动的发展新格局。这一新格局将催生更多基于数据的商业模式创新，推动商贸流通与金融科技、物流服务等领域的深度融合。同时，依托数据要素的精准匹配和高效流通，企业将实现供应链的柔性化和智能化升级，进一步提升市场响应速度与服务质量。未来，商贸流通行业将更加强调数据资产的价值转化能力，数据驱动的决策机制将成为企业核心竞争力的重要体现。

来源：赛迪四川