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2022零售力量與趨勢展望報告的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦田中道昭寫的 亞馬遜2022：貝佐斯征服全球的策略藍圖 可以從中找到所需的評價。
輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 高銘淞所指導 吳立彬的 從物流、金流、線上競爭談台灣零售市場的擴張分析-以家樂福與全聯為例 （2021），提出2022零售力量與趨勢展望報告關鍵因素是什麼，來自於家樂福、全聯、物流、金流、線上競爭。
而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 高瑞鴻所指導 陳凱文的 顧客分群行銷策略之實務研究 （2021），提出因為有 RFM 客戶價值、柏拉圖分析法、杜邦分析法的重點而找出了 2022零售力量與趨勢展望報告的解答。
亞馬遜2022：貝佐斯征服全球的策略藍圖
為了解決2022零售力量與趨勢展望報告 的問題，作者田中道昭 這樣論述：
亞馬遜如何從「電商巨人」到「雲端巨人」， 貝佐斯的策略布局與下一步行動又是什麼？ ■亞馬遜為什麼要進入實體世界，開設無人商店、收購全食超市？ ■Amazon Echo在亞馬遜生態圈的真正定位是什麼？「用說的就能控制」會帶給生活怎樣的衝擊？ ■亞馬遜欠缺用戶的即時位置資訊，它會用什麼方法來蒐集？又將以此提供什麼服務？ ★專文推薦—— 楊 千／交通大學經營管理研究所榮譽退休教授 詹文男／資策會產業情報研究所所長 鄭緯筌／台灣電子商務創業聯誼會共同創辦人 ★日本亞馬遜商業經濟類Top5暢銷書 2022年的近未來 2022年11月17日，佐藤先生坐在一家「Amazon 365」無人
便利商店的咖啡座工作。他戴著骨傳導式眼鏡「Amazon Glass」，它能與「Amazon Alexa」等聲音識別智慧設備連接。「Alexa，放一段最適合我目前心情的音樂吧！」說完，佐藤先生就能享受亞馬遜利用「大數據 x 人工智慧」為他創造的、獨一無二的合成音樂。 佐藤先生正在做的工作，部分是從「Amazon Crowdsourcing」接案，透過「Amazon Web Service」（AWS）開放平台，參與一項三百人共同進行的產品開發計畫。工作完成後，他從架上拿了一條巧克力，走出店面的同時，已自動從「Amazon Pay」扣款…… 你不能不知道亞馬遜的下一步 電子商務界的巨人亞馬遜，
在零售業、通路業掀起了革命。近年來，亞馬遜不僅開設了實體店面，在雲端運算、太空事業、人工智慧、大數據等領域也有空前的進展。在美國，甚至出現了「亞馬遜化」（be Amazoned）一詞，用來表示顧客與利益被亞馬遜搶走的產業，可見亞馬遜來勢洶洶。 本書作者兼具商學院教授、企業主、顧問三重身分，蒐羅了亞馬遜自過去以來曾發展過，以至於正在發展中的事業，以策略分析的工具，對亞馬遜一路以來的發展作為與行動，進行理論與實務的對照及印證，有系統地分析、說明亞馬遜發展這些事業的理由，並提到未來亞馬遜會如何拓展、結合既有事業，同時以結構化的方式拆解亞馬遜的策略布局與成功因素。 台灣相關企業若能掌握全球領導廠商
的策略動向，對公司的規劃將有莫大助益，或可作為追隨策略的參考，思考如何與其互補分工；或可預測未來的競爭與衝突，以做預先部署，研擬因應之道。書中特別提到亞馬遜對於大數據、雲端運算、人工智慧（AI）等科技的重視，並積極地以創新方式應用在產品與服務中，關注當前最新技術如何應用的讀者，也能從本書中獲得啟發。
從物流、金流、線上競爭談台灣零售市場的擴張分析-以家樂福與全聯為例
為了解決2022零售力量與趨勢展望報告 的問題，作者吳立彬 這樣論述：
台灣在電子商務發展下的零售市場，實體通路應如何面對挑戰及提升競爭優勢，主要討論從物流、金流、線上競爭的角度，來觀察家樂福及全聯採用的經營方式及策略如何在台灣擴張零售市場版圖，發現二家零售通路皆採取大同小異的經營策略並持續擴張物流、金流、線上競爭（電子商務、社群行銷等發展），家樂福為外商具備國際資源，相較本土全聯經營策略上，較有前瞻性，往往都會早一步以新的經營策略模式或智能設備發展；而本土全聯則採取穩紮穩打的跟隨模式，以店數、行銷、會員數等優勢，依循自己的腳步發展新商業模式且會根據競爭對手及本身條件修正策略及調整運作模式，以會員制度為例，零售業是從量販店開始推行的，然後全聯超市跟上會員忠誠制度
，近幾年便利商店也加入會員模式，但輸入會員的方式，只有全聯大刀闊斧在2021年開始，取消顧客「報電話」累積會員點數，這樣除了縮短結帳排隊等候時間也符合全聯推動數位會員制度，其結果反而激增PX Pay會員人數，一舉二得；所以初期在物流配送、線上競爭方面雖落後外商家樂福，但隨著時間發展可以看見全聯以驚人的速度成長，主因還是透過其本身的優勢及合宜的策略讓全聯快速成長。透過研究發現顧客追求的物流條件「配送時效及運費」、金流在意的是「介面操作便利、回饋及優惠」線上電子商務重視「商品齊全、商品價格及差異化」，相信如能滿足消費者所期待之零售業者，將會在台灣消費者零售市場佔有一席之地。
顧客分群行銷策略之實務研究
為了解決2022零售力量與趨勢展望報告 的問題，作者陳凱文 這樣論述：
隨著可蒐集的數據量大幅增加，儲存數據的成本不斷降低，大數據（Big Data）成為近年來的熱門議題，也讓企業正式能夠有效利用搜集來的數據，進行資料探勘（Data Mining），以提取在過去尚未被發現，且對公司營運有利的資訊。汽車後市場極為龐大，車用商品的總類高達上萬種品項，如何運用大數據分析出的資料，進一步分析顧客的需求，達到量身訂制客製化的行銷策略，並且推出新的行銷與銷售活動，來提升研究範例 B 門市的銷售金額，是本次研究目的。本研究將運用 RFM 客戶價值分類，對案例 B 門市的會員數據進行分析，並透過資料預處理清理的過程，篩選出 RFM 顧客價值和其他衍生變數，以及利用柏拉圖分析理論
篩選出影響累計消費金額 80%的重要商品分類，再運用重要商品分類進行資料分析，套用在杜邦分析法計算出最佳的促銷優惠，判斷與制訂符合各式分類會員的促銷活動與行銷方案。本研究結果可以運用至全省門市據點，未來可以加入空間分析進而分析各門市據點的相關屬性的客戶及商品分類。