在大数据背景下,作为信息经济不可或缺的原材料,数据为供应链成员的发展和升级带来机遇和挑战。同时,随着市场需求的日益多样化和个性化,作为供应链中距离消费者较近的零售商,面对市场需求的波动性,其风险规避行为对自身以及供应链成员的决策产生重大的影响。基于以上背景,本文构建了两种供应链模型,通过定量研究的方法分析大数据营销投资和风险规避行为对供应链成员利益的影响。具体的研究内容如下:（1）风险中性下考虑大数据营销的绿色供应链决策与协调策略。考虑供应链成员可以通过投资大数据营销实现潜在需求客户的转化,间接增加市场需求量,本章构建了考虑大数据营销的博弈模型,对比分析了零售商投资大数据营销前后供应链成员定价、绿色度以及利润的变化情况,并且得出供应链成员投资大数据营销的协调策略。（2）风险规避下考虑大数据营销的绿色供应链决策与协调策略。考虑供应链成员可以通过投资大数据营销实现潜在需求客户的转化,间接增加市场需求量,同时考虑零售商风险规避行为对供应链成员决策的影响,本章构建了考虑风险规避和大数据营销的博弈模型,对比分析了零售商投资大数据营销前后供应链成员定价、绿色度以及利润的变化情况,并且得出供应链成员投资大数据营销的协调策略。本文的研究结果表明:无论集中决策、双方风险中性分散决策还是仅零售商风险规避分散决策,与不考虑大数据营销相比,考虑大数据营销时的供应链整体期望利润和产品绿色度较高,且大数据营销效率因子对产品绿色度的增加有正向作用;双方风险中性分散决策下,当满足一定条件时,两部定价契约能够有效协调供应链整体利润,实现帕累托改进;仅零售商风险规避分散决策下,零售商的风险规避行为会降低其对大数据营销的投入,其自身利润既有下降也有上升的可能,当满足一定条件时,两部定价契约也能够实现供应链整体期望利润的帕累托改进。根据上述研究结果本文从政府和企业两个方面在绿色供应链中提出激励零售商进行大数据营销投资的相关政策建议。本文所涉及的图12幅,表4个,参考文献88篇。