基于大数据的电子商务营销模式创新

邓志龙

摘 要：移动互联网、物联网以及云计算等新兴的新技术的快速应用，给电子商务带来了前所未有的爆发式的发展。通过云计算和大数据，各商家可以提炼出大量有价值的信息，从而运用于电子商务的各个环节，提高自己的店铺排名和商品热度，由此形成了互联网上新的商业模式。从产品创新、价值链协同，数据支持下的精准销售策略，以及服务模式等几个方面分析基于大数据的电子商务营销模式的创新价值，包括按需定制、互联网金融、线上消费及线下体验等诸多创新模式。最后，从数据共享、数据质量、数据安全等方面分析大数据应用所面临的挑战。

关键词：大数据；电子商务；创新商务营销模式

中图分类号：F713.36 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）07-0063-02

一、电子商务大数据的概念与形成

1.大数据的概念和特征。顾名思义，大数据就是由许多巨型数据组成，通常这种巨型数据会远远超过人类能够在可接受时间下的收集、应用、管理和处理能力。它是一种大量、高速、多变的信息资产，从而需要一种新型的技术去处理，并从中提取有价值的数据以为下一步的决策提供全面、精准的信息。虽然现如今，大数据作为一个新兴事物，还没有一个准确的定义，但是大数据下所包含的数据量大、多变、速度快、时效性高、价值密度低等特性，是被人们所认同和接受的，诸如图像、视频、音频、数据流、文本和网页等非结构化数据在大数据中占比非常高，因此也存在很多的抽象性的数据和没有价值的数据，增大了信息提取的难度。

2.电子商务大数据的形成。电子商务大数据的形成实际是伴随着消费者和企业的商业行为所形成的，它广泛分布在电子商务平台、社交媒体、智能终端、企业内部系统和其他第三方服务平台上。它的类型也可以说是多种多样，单单就消费者来说，就有包括消费者交易信息、消费者基本信息、商品收藏信息与购买信息，消费者评论信息、行为信息、社交信息和地理位置信息等。而就目前而言，除了PC端以外，无线端对于电子商务大数据的影响越来越大，这是由于移动客户端的移动性、便捷性和私人性等特征促进了移动电子商务的快速发展，产生了大量的电子商务数据。当今电子商务的主要竞争力正在逐步发生变化，相同品质的商品下，谁掌握的信息多，谁就能够占得先机抢占市场份额。所以，对于电子商务信息的挖掘和再创造，将变得越来越重要，甚至可以说是必要。如今，eBay、阿里巴巴、亚马逊、京东等电子商务平台充分利用大数据开展个性化推荐和按需定制等服务，将消费者所关心的事物从庞大的数据集群中提取出来，也例如天猫下的生意参谋、赤兔名品等，也都是在大数据的基础上推出的，卖家可以实时地了解自己和竞争对手的动态，以便更好地做出下一步的决策。正是基于在海量数据中提取出的精准信息，电子商务才能够做到这一点。

二、大数据背景下的电子商务价值创造

1.电子商务营销精准化和实时化。如今，各种各样的电子商务平台，移动终端等使得网上购物越来越便捷，同时也使消费者数据呈几何倍增，为及时、全面地了解消费者的购物情况和商品的适销情况，需要利用云计算、大数据等方面的技术以实现快速、精准化地分析消费者消费偏好和消费者消费轨迹。同时，就移动终端而言，还有两个很大的好处：第一，能够了解消费者的地理位置，使得商家可以提供基于地理位置的服务；第二，通常的移动终端（手机）是一对一的，这样就可以根据移动终端的信息为消费者提供定制化服务。因此，大数据、云计算以及移动智能终端促进了数据收集、智能分析、精准推送产品和服务的一体化，实现了营销精准化和实时化，也让适宜的消费人群及时了解商家动态，可以更好地选择想要购买的商品。

2.产品和服务高度差异化和个性化。大数据的产生就仿佛为商家和消费者之間搭起了一座沟通的桥梁，从而使得企业和消费者之间的信息高度对称，一方面，企业可以根据消费者的消费动态及时地了解消费者的购买喜好；另一方面，孤立分散的消费者也可以通过各种渠道了解商家信息。个性化的定制服务越来越多地出现在企业和消费者之间的交易中，成为了一种新兴的交易方式。在这种交易方式中，消费者不仅要关注商品本身的质量问题，还关注商家对于自己本身需求的了解程度。这说明在交易过程中，消费者的地位日益重要，企业为获得更多的消费者，也必须要以消费者为中心创造高度差异化和个性化的产品和服务，从而引导消费者参与到商品生产和价值创造过程中。

3.价值链上企业运作一体化和动态化。大数据时代下，电商企业的核心竞争力便是快速而精准地满足消费者的消费需求，通过各种形式刺激消费者进行消费。因此，无论是云计算还是大数据等信息技术，都推动了一系列的电子商务产业发展，形成了利益相关的价值链条，企业身在其中，却与其他企业有着密不可分的关系，从而使价值链上企业运作一体化和动态化。通常，成熟的电子商务集团会集研发、生产、运营、仓储、物流、服务于一身，并将各个环节进行高度结合，融为一体，以推送差异化的产品和服务为目的，共同协作，形成智能化和快速化的反应机制。

4.新型增值服务模式不断涌现。现代电子商务与传统电子商务相比，新型的增值服务模式已经成为每个商家获取更多市场份额的有力手段，具体体现在以下几个方面：第一，按需定制。大数据时代下，消费者的个性需求已越来越强烈，创造实时化、差异化的服务会在很大程度上提高消费者的购买欲望。在按需定制中，以消费者为中心，按照消费者的意愿来生产产品，就是满足消费者个性需求的重要表现，通过大数据、云计算等方式获取消费者的精准消费信息推测消费者的消费偏好，最后在生产过程中更多地采用柔性化生产与利益链协同，动态组织价值链上相匹配的相关企业，协同运作，快速制造产品，自动选择物流企业与运输路径，满足客户需求最大化。第二，线上线下深度融合模式。随着对信息的利用越来越深入，价值活动的实现逐步从实体环节向虚拟环节转变，许多的实体企业与电子商务结合，形成了“线上消费，线下体验”的商业模式，通过移动互联、社交商务与电子商务相结合，转变消费者的消费习惯，以更快更好地推广自己的实体店铺，线上线下的紧密结合促进实体零售企业转型，增强物流仓库功能，优化存货配置。同时，利用电子商务平台的优势更多地利用消费者的碎片时间以提供无缝式的全方位服务，增强消费者体验度，提升消费者好感度。

5.互联网金融和在线供应链金融。互联网金融的快速发展，离不开消费者数据、电商企业数据、物流数据与金融数据的相互结合。目前，促进流通与消费，已成为时代关注的焦点。在互联网金融方面，电子商务平台提供更多的是借贷服务，由于牵扯到巨大的利益关系，所以，互联网金融对于云计算、大数据的应用更加普遍和深入。相较于传统的供应链金融，电子商务下的在线供应链金融存在以下主要优势：第一，电子商务平台与企业的信息系统无缝对接，能够实现数据共享；第二，高效的信息传递、交易行为的网络化使得融资更加方便快捷，而且安全可靠；第三，互联网金融监管系统不仅保证了付款的安全性，也避免了收款的风险；第四，由于物流、电子商务应用与金融结算的有效协同服务，能够在很大程度上降低了运营成本。

三、大数据在电子商务应用中面临的挑战

1.数据共享存在困难。大数据作为一种生产要素，作为一种庞大的数据集群，得到了各个企业、乃至政府部门的高度关注。而对大型数据的处理需要很高的技术能力，许多企业虽然掌握着很多的信息，但却没有这种能力，从而让这些信息成为了企业的负担。但是，如何去利用这些数据去创造价值，各个企业之间都有自己的权衡，从而不愿去出卖自己掌握的信息，造成了企业间的信息共享存在脱节、断层甚至绝源的困难。因此，各企业之间为自己的利益而让数据形成了“信息孤岛”，制约了大数据的广泛应用。

2.低质量数据增大处理难度。巨型数据，由于来源广泛、信息量大的原因，不免会出现一些无用信息，这些信息就是一些低质量的数据，而这些数据会对精准信息的查找、分析产生非常大的影响，随着科学技术的不断发展，虽然计算机处理信息的能力逐步增强，但在海量的数据下，必然会产生分析误差，从而对企业管理者做出下一步决策产生影响。如今一些研究人员认为，目前大数据技术更多地用于推荐和营销正是源于它的容错空间较大，推荐结果不准确对消费者的影响较小。

3.大数据安全问题突出。随着技术的发展，数据的收集、整理变得愈加容易，各个渠道的打通使得电子商务汇集了消费者的全面信息，包括消费者基本信息、交易信息、偏好信息、社交信息和位置信息等。虽然這些信息可以为企业提供更好的依据以适应消费者的消费需求，但不可避免的也侵犯了消费者的隐私。大数据属于新兴事物，人们对于新兴事物总是存在着两种极端的观念，一种是极力地推崇，另一种则是极力地贬低，不管是哪一种观念，以人为本的出发点总是好的。因此，为调和两者的矛盾，从事大数据应用的企业应遵守行业规则，同时应积极采用新技术保护数据安全，防止涉及消费者和其他企业的信息泄露。我国相关部门应及时加强相关法律法规的制定，为数据安全提供保障。

四、结语

随着移动互联网、物联网、云计算等新兴信息技术在社会、经济各个领域的不断应用，全球数据量正呈现出前所未有的爆发式增长态势。与此同时，数据类型及来源的多样性、数据产生与分析的实时性、数据的低价值密度等复杂特征日益显著，标志着“大数据”时代的到来。大数据同云计算、物联网一样，是信息技术领域的重大技术变革，成为一种重要的新型战略资源，受到各国政府的高度重视。

参考文献：

[1] 王成荣.零售革命背景下百货店的转型与创新[J].商业经济研究，2015，（7）.

[2] 龙桂杰.基于O2O模式的传统零售卖场转型路径的探索[J].商业经济研究，2015，（16）.

[3] 赵桂.O2O模式在零售行业的应用研究[J].商业评论，2013，（10）.

[责任编辑 陈丽敏]