浅谈大数据背景下电子商务发展的战略构思

王志豪

摘 要：隨着互联网的深入发展，云计算、物联网、移动互联以及社交网络等新兴产业覆盖到大众生活的方方面面，大数据浪潮席卷全球。这无疑对一直处在互联网风口浪尖的电子商务行业产生了巨大影响。本文首先分析大数据的概念及商业特点，而后分析对电子商务行业的影响，紧接着提出大数据趋势下电子商务行业未来发展的战略构思，具体包括——意识加强，技术提升和模式创新。

关键词：大数据；电子商务；影响；战略

一、大数据时代的到来

（一）何为大数据。大数据（Big data）一词起源于美国，是指具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征的数据集合。然而大数据绝不是仅凭借规模巨大的数据量而被人们重视。大数据的核心是预测，其优势是能够通过人类的分析与挖掘而产生巨大的价值。大数据将覆盖到整个人类社会并影响人类的思维方式。对于商业来说，大数据更是一种“资产”——通过借助新的处理模式使企业具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的“信息资产”。

（二）大数据在商业领域的应用。当美国最有名的计算机专家之一——奥伦·埃齐奥尼发现邻座乘客的机票买得比自己晚却便宜得多时，他便下决心要开发一个可以预测网上机票价位趋势的系统。后来，这个建立在41天内的12000个价格样本基础之上的小项目逐渐发展成为一家得到风险投资基金支持的科技创业公司，名为Farecast。到2012年为止，Farecast系统已经利用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价，准确度高达75%，用户平均每张机票节省了50美元。这是较早的例子。

当前的例子就不得不说美国最大的电子商务公司亚马逊。亚马逊原本主要依靠一支由20多位书评家和编辑组成的团队来带动网络书籍的销售并形成自己的竞争优势。后来，亚马逊创始人及总裁杰夫·贝索斯决定开发一款基于大量用户数据的系统，目的是为了根据用户以前的购物喜好，向其推荐具体的书籍。后来这套系统由于用户数据的持续增加以及公司对其算法的优化，预测的精准度不断提高，为亚马逊贡献了三分之一的销售额，并致使书评团队解散。

从以上案例中可以得知：大数据正在商业上，尤其是点在电子商务行业上发挥着巨大的作用，其优势和潜力已逐步显现。事实上，大数据正通过其独特的方式为商业的发展注入新动力，创造新模式，打开新局面。不仅如此，大数据还成为了重要的社会资源。

二、大数据对电子商务的影响

（一）促进差异化竞争。大数据可以促进电商的差异化竞争。正如维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到的，“大数据的核心是预测”，而预测的对象可以是多种多样的。亚马逊可以推测出用户想要的书籍，谷歌可以为关联网站排序，Facebook可以知道用户的喜好，而Linkedln可以猜出用户是谁。这些都是很巧妙地利用了大数据的预测功能而开发出了个性化的服务。因此大数据时代的到来为电商企业提供了新的思路，即不同的产品与服务，客观上促进了电商行业由之前的同质化竞争逐渐转化为差异化竞争，为电商企业提供了不同的发展机遇。

（二）掌握发展趋势。大数据包容的特性使企业可以通过不同的角度观察企业的发展，从而掌握企业的发展趋势。随着社交网站、搜索引擎等优化与发展，企业可以尽可能多的从Web站点、微博、互动社区等渠道上收集相关数据，而这些数据将反映出企业自身业务的经营情况，竞争对手的相关信息以及商业环境的变化等一系列信息。值得一提的是，这些数据越全面、越有针对性、实时性越强，对企业决策的可参考性就越强。这无疑可以帮助企业做出最准确最及时最合理的决策，从而提升企业的竞争优势。

（三）创新商业模式。大数据将有助于改变当前电商的商业模式。电子商务消费者的不断增加为企业提供了足够量的数据。例如网友在网络上的点击、浏览、足迹、留言等行为可以直接反映出他们的需求、意愿和性格。因此电商企业可以将消费者进行准确细分，并及时用产品精准定位，这一系列行为可以瞬间完成。因此大数据为企业随时随地准确圈定用户并满足用户真实需求和潜在需求的想法提供了可能，使电商企业能够抛开被动地位，“主动出击”。

三、电子商务未来的战略构思

（一）意识加强。2013年我国电子商务市场交易规模已超越美国，成为世界第一大电子商务国家。2015年的“双十一购物节”中仅天猫一家的单日交易额更是超过了912亿元人民币，创历史新高。与此同时，网上不乏一些质疑的声音——“双十一还能狂欢多久”、“双十一如何破解线上强劲线下疲软”、“我们到底需不需要双十一”……仔细分析后不难发现，这些质疑声不仅仅是针对“双十一”，矛头所指向的是电子商务发展的动力问题，这关系到我国电子商务行业能否可持续健康发展。

电子商务已经成为了推动世界经济发展的新动力，而推动电子商务下一轮发展的新动力无疑是大数据。正如中国互联网协会理事长，中国工程院院士邬贺铨提到的，大数据挖掘正在深化产业应用，大数据正在推动生产技术变革，大数据正在引发企业战略转型。美国已在2012年开展了大数据的研究与发展计划，一部分优秀企业已在大数据的推动下创造出了新一轮的价值与商业模式。英国与日本也随即开展了对大数据的研究……以上种种现象都在要求中国企业必须在意识层面加强对大数据的重视，反思当前发展模式的缺陷。意识到大数据在企业的下一轮战略转型中所起到主导作用，意识到“谁掌握了大数据，谁就掌握了主动权”，并将意识纳入到行动，积极为商业模式的创新和企业模式的转变做好准备。

（二）技术提升。大数据“价值密度低”的特点注定了企业需要在海量的数据中“沙里淘金”，而“淘金”的关键就是对于数据的处理方式。一个很重要的事实是，对于电子商务企业来说，好的处理方式——即创新的处理机制和先进的算法比大数据本身更加重要。上文中例举了亚马逊利用个性化系统向用户推荐商品的例子。一开始这个系统并不是很成功，后来亚马逊优化了算法，重点放在寻找商品与商品之间的关联性。值得注意的是，这种关联性不是指商品之间的相似性，也不是指顾客间行为的相似性，而是完全为客户“量身打造”的推荐系统。最终，这套系统获得了专利，即著名的“商品到商品”协同过滤技术（item-to-item）。这样的系统更加智能，并且基于此技术下的估算可以提前进行，所以推荐系统快如闪电，而且适用于各种各样的产品。这意味着该系统能在你购买一本书后，为你推荐一部电影甚至是一个烤面包机，而数据表明大量用户为此买账。难怪亚马逊内部流传着一句“骄傲”的玩笑话——如果推荐系统运行良好，你只需要买一件商品，剩下的交给推荐系统就行了。而淘宝目前的算法是基于两种传统的基础算法——基于搜索或内容的算法和聚类模型算法。前者是指给定用户已购买的或评级过的商品，算法会构造出搜索查询以寻找其他类似商品并作出推荐。这样虽然技术上比较简单，但是不能区分商品的品质，并且除了推荐和用户已有兴趣和购买的相似商品外，无法推荐其他商品。事实是用户一旦在结束购买产品后，很少会在短时间内再购买相似产品。后者是根据用户的购买行为将用户细分为相似群体，给出购买参考。缺点是无法兼具推荐质量与推荐成本。

许多公司都开始接受了MapReduce和Google File System开发的开源衍生品——Hadoop开源代码。Hadoop能够在多台计算机上实施分布式的大数据处理。电商企业不仅要利用好这一开源代码，更要在此基础上不断提升算法系统，使算法系统更加成熟与智能。其实优化算法某种程度上是一个创新和做加法的过程，选择的角度越好，给定越多的量，就能得出越准确的推荐。如果国内电商的算法更加智能，那么用户通过推荐购买而形成的购买规模是相当可观的。

（三）模式创新。大数据背景下，要求电子商务企业抛开被动地位，主动出击。大数据对电子商务企业的最大影响就是带来直接的订单转化。因此，为了迎合这种转型升级，电子商务企业需要通过自身与用户的网络交易行为记录，结合交易环境和用户行为的分析，形成带有持续性特征的电商大数据。并以此作为基础进行准确的市场细分和定位，实现以数据服务为导向的订单扩大趋势，进行大数据背景下“产品+数据”的新型商业模式转化。电子商务企业只有在新时代下创新新模式，才能顺应时代的发展。

参考文献：

[1]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

[2]王娟.大数据对电子商务应用价值的研究与分析[J].科技经济市场，2015（2）.

[3]Greg Linden，Brent Smith，Jeremy York.Amazon.com Recommendations：Item-to-Item Collaborative Filtering[M].IEEE Internet Computing，2003（7）.