大数据时代电子商务的服务模式创新研究

2021-04-18李玲

合肥师范学院学报 2021年6期

李玲

(芜湖职业技术学院经济管理学院，安徽芜湖 241003)

大数据作为未来网络领域的“新能源”成为各国关注的焦点，但目前国际上对大数据的定义还没有一个相对统一的概念和范围，大数据的内容已经远远超过其自身的术语内涵，相关研究表明大数据具有四个典型特征：一是数据量巨大，可以从原来的TB级升级到PB级。未来十年，全球网络业务数据量可能超过当前水平五十倍，因此，只有发展大数据才能满足未来时代的要求；二是大数据的多样性,包含了结构化数据以及非结构化数据，如网络文本信息、语音信息、视频信息、图片信息和人文地理等；三是大数据传输速度快，这个特性完全符合现在互联网时代的发展，使大多数公司能够在短时间内创建新数据和移动相关数据，并且在一段时间内实现数据的分析和处理，极大地促进企业的业务发展；四是易变性，与大数据的多样性有关，因为大数据有多种思想，所以呈现的数据会有多种形式和类型的变化[1]。

1 大数据下电子商务的发展趋势

1.1 大数据背景

大数据背景下，所涉及的数据量非常大，很难以人脑或主流软件工具在有效的时间内检索、管理、处理及组织，而大数据可以有效帮助企业更积极地做出业务决策。随着信息技术的发展，民众越来越重视大数据的进展。大数据技术的重要作用，不仅仅在于拥有庞大的数据信息，还在于能够将这些数据转变成有利于企业发展的信息，进而实现企业的最终盈利目的[2]。

在国际数据公司IDC提供的数据中，每两年全球的数据量就会翻一番。全球数据量截至2020年已达到35ZB，大约是2013年数据量的44倍，说明大数据时代已经到来。

1.2 电子商务发展的新机遇

1.2.1 个性化精准化营销

对电子商务企业来说，有效利用大数据技术对海量数据信息实施专业化处理，并将其转化为有利于企业发展的数据信息，能够实现低成本、高收益。对每位消费者的网上浏览记录、购买产品信息、产品评价记录等信息进行收集和分析，有利于商家梳理用户的消费偏好和习惯，能够更好地开展个性化的产品推荐和广告推送。在此精准的营销模式下，不仅提升了促销的成功率与效率，还大大降低了人力、物力和财力的成本。

1.2.2 信息检索服务的提升

随着大数据及技术的不断发展，电子商务企业的信息检索服务得到了进一步的提升，用户搜索产品信息中的关键词，系统就能够迅速精准地匹配到自己需要的产品，极大地提升了商品交易成功率以及用户体验满意度。

1.2.3 更加细化的服务领域

电子商务能够通过消费者的不同需求，针对特定领域制定营销策略。比如，“聚美优品”以女性客户为主要目标，为此，其重点销售洗护用品、化妆品、美容用品等女性用品，而“当当网”是专门销售图书的一家网站，“瓜子网”是一家专注于二手车买卖的网站。这些专注于某一领域的电子商务平台满足了特定消费者的特定需求，它可以使消费者在特定购买需求方面对这些专业化的电子商务平台产生信任感，从而提高用户满意度。

1.2.4 库存管理更加优化

与以往的线下零售商相比，电子商务企业能够通过强大的大数据技术及时跟踪市场供需趋势，且准确把握市场各类商品的发展方向，分析商品销售与库存的比例，从而防止不必要的积压或库存不足，并提高电子商务企业的资金周转能力，这也是企业能够持续经营的主要优势。

2 电子商务在大数据时代中的服务模式分析

在大数据时代背景下，对电子商务新服务模式的构建之前，本文是以学术界构建服务模式的视角或维度，从而使我们的讨论结果扎根于此。Applegate等人对业务服务模型的定义是“为了便于研究业务活动的结构、构成要素之间的关系以及如何反映现实的一种描述形式”[3]。Weill与Vitale提出，“电子商务活动的消费者、购买者以及供应商等的互动关系及相互作用的描述形式就是电子商务服务模式，可用于识别新的信息流、资金流和产品流”[4]。我国对电子商务模式的探析，一般分为综合服务、数据服务、应用服务以及增值服务四个模式。

整理国内外学术界对电子商务服务模式分类的各个观点，进行文献分析，见表1-2。

表1 国外学者对电子商务模式的分类

表2 我国的三维分析电子商务模式

2.1 个性化导购服务

通过对大数据信息的分析，得出几种不同的个性化导购方式：(1)个性化广告。当人们在对网页进行浏览的同时，往往会弹出某个公司的广告，而这个广告的产品又恰好是浏览者最近需要购买的商品。说明通过大数据的有效应用，可以对用户近期的网络浏览行为作出分析，从而为用户推荐符合自身需求的产品。例如，Adsense作为谷歌的业务之一，其有效地使广告的转化率得到提升的主要原因在于，能够通过客户的搜索过程以及对各种网站的关注程度进行数据挖掘，并在相关的附属网站中对客户的浏览方向进行追踪，在联盟网站上准确发布符合客户潜在利益的广告。(2)个性化推荐。目前，淘宝网、京东网等各类电子商务平台网站，大多数用户都是通过对同类产品的优缺点进行反复的比较和参考买家的评论意见来作出自己的选择。但是，这种方式对用户来说十分不友好。若后台对大量的用户行为数据进行综合分析，推荐最需要、最适合的产品，将极大地促进企业的销售增长。

2.2 垂直细分领域服务

通过对专业服务与中间服务商的有效衔接，能够分析出电子商务在垂直细分品牌中的服务模式。根据我国的电子商务市场发展形势，对其采用双头垄断来形容。我国大部分市场份额被淘宝、京东以及当当等大型平台的电子商务企业所占据，导致中小电子商务企业很难崛起，主要因为中小企业在物流和营销成本上难以与之对抗。为此，在大数据时代的背景下，应对每个垂直细分领域做足充分的把握，使之更加精细化、专业化，从而赢得自己的领域。而且，电子商务网站的行业垂直分类规模小且成本低，可以进一步挖掘客户的信息数据，从而专注于为特定的专业客户群体提供专业的产品和服务，更好地了解客户在产业链中的需求，并轻松改善自己的服务。

3 大数据背景下电子商务的发展路径

3.1 电子商务服务应做到线上与线下一体化

电子商务服务应线上线下相结合。企业不仅需要加强网上平台的电子商务服务，还应对线下服务及体验的重要性有明确认知。企业可将从系统平台获得的大数据作为根基，在为消费者提供高效在线服务的基础上，建立智能化的传统商店作为体验店，通过产品的特点以及企业的战略规划，提升线上线下客户服务。管理者可以通过有效的大数据制定出合理的服务计划。如企业在给予网上产品服务的同时，可合理地融入纯服务项目以及文化娱乐活动，获得消费者的关注和参与，从而保障了网上交易后的便捷性，使人流转移到线下体验店，有效应用线上效应与名人效应，加强线下企业的品牌效应与影响力，同时还能够为消费者的生活带来更多有趣的体验。这样，企业不仅可以用优质的产品来完成核心服务任务，还可以在整合线上服务和线下体验的过程中，开展各类活动，使消费者更加了解品牌、企业、商品、产品等，企业需要关注的基本目的是对用户进行维护，而最终目的是提高品牌价值及企业社会影响力。因此，在对电子商务企业进行创新服务模式的同时，应满足用户的需求并注重细节，在经过大数据的精准分析后，掌握消费者的心理与购物习惯，有利于电子商务服务向高质量、精准化以及多维化发展。目前，在平台与互联网不断发展的背景下，企业应在品牌的黏性下，通过垂直细分模式制定出服务流程与服务项目，及时有效地将空白区域进行填充，从而真正地创造出有市场竞争力的电子商务模式，推进了企业及行业的健康可持续发展[5]。

3.2 进一步强化数据导购功能与作用

将大数据技术同电子商务进行有效的衔接，在创造出新的商业运营模式的同时，企业服务客户的方式也随之发生了变化。大数据技术在电子商务企业中的科学应用，可以极大地提高信息处理的效率和信息的排序与共享能力，企业在这一模式下能够迅速集中和收集更为全面及准确的数据，制定或实施支撑战略决策。相关企业应加强数据的导购功能，通过平台系统对用户的消费及浏览过后记录的数据，设计出有效的人机交互服务页面，随后使用这些数据创新和完善导购的形式。平台通过用户浏览网页的时长，智能地为用户提供推荐服务。企业方面对数据进行综合分析后为客户提供推荐服务，针对性地完善商品导购模式，合理归纳大数据和导购成效，准确制定商品促销计划，确保商品交易量持续提升，更好地为用户提供优质的产品和全方位的服务。平台通过对大数据的分析为用户提供推荐服务，为每个用户推荐更加丰富的产品的同时还在一定程度上减少了用户的选择，有助于在短时间内完成更多的交易订单。

导购服务模式，首先要设计更独特的推荐广告。人们查看网页的时候，经常会弹出小小的广告推荐窗口，这些窗口所包含的产品，恰好是近期想要购买的产品。这种现象的出现是电子商务公司根据用户的浏览历史对用户的在线搜索数据进行排序和挖掘，然后对用户的浏览目的地进行跟踪。其次是个性化推荐，因为目前国内的电商平台很多，商品的介绍也有很大的不同，消费者在反复比较的过程中很难选择。因此，电子商务可以根据后端用户行为数据进行快速分析。根据消费者不同阶段的不同喜好推荐最合适的商品，可以大大增加电商平台的成交量[6]。

3.3 基于大数据对消费者进行精准画像

电子商务服务模式的创新在大数据时代的背景下更具有现代性与时代性，数据资产的价值及作用更加有效地发挥，用户的服务质量与时代显著接轨。企业需加强建设数据的业务运营平台，并专门创建消费者类别、消费行为、商品类型等用户画像模块，能够全方位地了解消费者的消费动机、购物习惯以及消费者对电子商务服务的满意度，可以按年龄结构划分，或者根据区域经济发展和地理环境的特点进行了解。企业通过平台的数据系统，能够对用户信息进行高度集成的分类和详细分析，将用户的消费特点及个性化兴趣作为导向，针对消费者的不同需求与服务要求创新和优化电子商务服务模式，以最大限度地满足消费者，使电子商务行业渗透到民众的日常生活之中。同时，企业可在人机协同分析的数据机制下，及时更新用户信息，最大化地实现数据的资产价值。互联网技术等智能化信息数据处理也需要探索数据背后隐藏的客观事件的规律和关系，使大数据和电子商务服务模式的结合迈向智能化与人性化的新型电子商务服务模式，让消费者感受到优质、个性化、高水平的服务。前端服务与售后服务的整合，能够最便捷地服务消费者，让便捷、人性化的高端电子商务服务贯穿整个流程。最为重要的是，通过数据优化导购服务模式，能够让电子商务领域高端服务以及精准服务的理念更为显著，消费者通过现代电子商务服务模式逐渐加深对企业的信任和信赖，从而在消费者和平台之间建立更好的黏性[7]。