大数据思维导向下电商企业发展的困境与出路

吕姝慧

(山西青年职业学院 管理工程系,山西 太原 030032)

大数据思维是指在解决相关问题时运用容错思维、全样思维、相关思维、智能思维等数据思维方式或方法。随着传统电商的红利见底与数字电商的异军突起,大数据思维在电商企业中的渗透逐渐深化,促进企业在电商营销、商品推荐、物流管理和用户服务等环节的变革。有数据显示,截至2021年底,我国在业/存续电商相关企业476.41万家,2022年新增注册数将超过150万家[1]。近年来,我国不断完善电子商务顶层设计。《“十四五”电子商务发展规划》(以下简称《规划》)明确提出,要“支持产业链上下游企业基于电子商务平台加快订单、产能、物流、渠道等资源整合与数据共享”[2]。本研究以大数据思维为导向,分析电商企业发展面临的困境,探索电商企业的发展出路,对适应国家经济发展战略、推动电商行业从“新业态”向“新常态”转变意义重大。

一、大数据思维在电商企业发展中的应用

(一)数字化电商营销

大数据全样思维可以用于企业数字化电商营销过程中。全样思维是相较于抽样思维而言的,在大数据支持下,电子超算、智能算法为数据处理提供了技术保障,由此催生了全样思维[3]。基于此,电子商务企业可以根据需求,对过去很难获得的各类市场信息进行全样本的采集、存储和分析,从而挖掘数据潜在价值,制订精准的市场营销策略。在此过程中,电商企业逐渐确立利用大数据来方便、快捷、动态地获得研究对象有关数据的全样思维,靠数据驱动运营并引领电商营销的发展。利用大数据全样思维可以更清楚地发现调查样本中的细节信息,体现电商企业营销资讯传播的统一性、流量获取的精准性和商品交换的互动性。

(二)大数据商品推荐

大数据容错思维可以用于电商企业大数据商品推荐过程中。基于大数据的容错思维是指容忍相关数据存在一定异常、纰漏、错误的思维模式,即当拥有海量即时数据时,可以在一定阈值范围内忽略微观层面的精确度,容许少部分错误的存在。当前,电商企业的发展很大程度上依赖第三方电商平台,如淘宝、京东、抖音等,每个平台的产品曝光机制和商品推荐规则不尽相同,成为电商产品营销的基本前提。企业在入驻电商平台后,要对平台上的商品推荐抱着试错或容错的态度,对不同电商平台所得出的产品DSR评分、收藏量、点击率、推荐数等数据,都要考虑相关指标客观存在的变异程度[4]。即便是在大样本条件下,也应该掌握样本总体的置信区间,为剔除其中的异构化数字提供参考。在容错思维下,电商企业不必执着于构建百分百精确的流量池,正所谓“有容乃大”。例如,企业在统计某平台相关产品的点击率时,要预判部分用户“误点”或“误进”的可能性,并剔除错误数据。

(三)全链路物流管理

大数据相关思维可以用于电商企业全链路物流管理领域。在小数据格局下,样本数据规模小,无法全面反映事物之间存在的普遍关系,而大数据弥补了样本规模不足的问题,能够更清楚地揭示相关关系。在电商企业的全链路物流管理领域内,要具备前瞻性和预见性,为将来顺畅的物流安排提供保障。尤其是在电商购物节前后,社会范围内电商快递包裹量暴增,物流系统高负荷运转。例如,国家邮政局监测数据显示,2022年11月1日—11日,全国邮政快递企业共处理快递包裹42.7亿件,为日常业务量的1.3倍,仅11月11日当天便处理快递包裹5.52亿件[5]。电商企业实施全链路物流管理就是要依托物流大数据,利用相关思维,预知未来市场方向,提前规划送货路径,避免物流堵点,最终在商品配送环节实现提质增效。

(四)智能化用户服务

大数据智能思维可以用于电商企业的智能化用户服务。随着人工智能的不断发展,运用自动化和智能化手段便于管理市场用户,增加消费者黏性[6]。电商企业利用大数据智能思维,对市场用户数据信息进行自动化的全面收集、逻辑判断和归纳总结,以类人化的思维方式全面分析数据、做出判断、提出建议,从而克服传统电商采用的无序、有限、耗时管理模式的弊端。如针对店铺内所有用户,构建消费行为、产品偏好、年龄阶段、交易特点等消费者画像,通过个性化服务留住复购频繁的用户,为差异化竞争和用户市场精准定位提供参考数据。

二、大数据思维导向下电商企业发展的困境

(一)电商营销的精准度缺失

当前,部分电商企业对大数据思维的认知不足或定位不准,导致数字化电商营销的精准度不高。具体表现如下:(1)大数据全样思维缺失。受大数据、云计算和智能算法等技术资源限制,以及资金成本、数据抓取、精准引流的影响,电商企业营销体系中全样数据的收集利用不足,无法通过全样数据制订精确的引流方案和营销策略。尤其是在传统高客户转化率的影响下,电商企业如果将目光局限于单一店铺或某一直播间的营销数据,不遗余力地转化样本客户里的潜在客户,就会忽略全网用户流量的获取和全渠道电商营销。(2)大数据营销工具运用滞后。大数据全样思维的电商营销要求综合利用电商平台的营销工具,对店铺或直播间进行系统性的数据分析,但是部分电商企业基于营销成本考虑,放弃了电商平台巨量算数、引流统计及直播福袋等功能及相关技术,这样不利于用户的精准转化。(3)盲目采取电商营销模式。在“大众创业、万众创新”背景下,电商创业逐渐平民化。部分企业在传统思维禁锢下,没有树立利用大数据来分析市场需求、建立商户关系的精准营销意识,而是盲目跟风采取电商营销模式。

(二)商品信息的曝光度不高

在运用大数据容错思维来指导商品推荐的过程中,容错能力较低或过高都会影响店铺引流和商品曝光,从而使商品展示不足。一些电商企业容错能力低,在电商企业产品推荐中的韧性不强。入驻第三方电商平台的企业,要想商品曝光必须付费。在“流量为王”的时代,商品曝光成本较高,一旦广告投放时段、类型出错,广告带来的流量无法顺利注入流量池,企业很可能“血本无归”,这也是电商企业容错能力不足的重要原因。在多重顾虑下,电商企业的店铺引流和商品曝光行为更加“小心翼翼”,从而在一定程度上影响商品信息的曝光度。还有一些电商企业的大数据容错能力又过高,在引流环节“不择手段”,盗用其他电商企业的引流内容或文案,传播“假、大、空”的内容博人眼球,通过过度“容忍错误”来发展粉丝经济和社群运营。随着电商行业良性生态圈的建设与引流秩序日趋规范,容错引流物极必反,这些电商企业发展所依赖的流量逐渐被耗尽,商品信息的曝光度便会直线下降。

(三)物流跟踪的时效性不强

电商物流与电商企业的数据链密切关联。当前,物流跟踪的时效性不强,极大地阻碍了电商企业的发展。具体而言,一是受到整个物流行业的影响,电商企业物流跟踪不及时。当前,我国物流企业在全国范围内呈网络状分布,不同企业在不同的仓库和集散中心使用的信息系统不尽相同,数据字段格式、信息储存处理等不统一,降低了商品运输信息更新的速度[7]。物流体系内部的滞后性跟踪短板传导到电商企业后会被放大,从而影响企业寄件与发货安排,最终不利于电商企业发展。二是电商企业本身的物流跟踪缓慢。在大数据环境下,电商企业的物流跟踪主要依靠电商平台更新物流动态,而电商平台的动态信息又与物流体系相关,物流信息经过层层“中转”,同步更新受到诸多因素的影响,时效性大大降低。三是电商企业的货物配送要经过打单、贴单、揽件、运输、分配、派送等环节,需电商企业自行录入数据源,而且一旦货物发出,数据不可更改。加上揽件与派送过程中物流数据断节,自动化和数字化程度较低,不利于电商企业高效发展。

(四)用户服务的针对性不足

电商企业需要根据产品特性为用户提供有针对性的服务,提高产品及消费者的黏性。在大数据智能思维导向下,电商企业用户服务的智能化、个性化和数字化还有较大的空间。首先,在用户服务的智能化方面,随着人工智能的发展,自动回复已经被普遍用于网络购物之中。但是,客户从商品浏览到成功交易存在多个环节,每一环节的问题多种多样,用户咨询量大,仅仅依靠平台设置的机械式自动回复已经无法满足用户的多元化需求。其次,在用户服务的个性化方面,当前3D技术、虚拟技术已经在消费者网络购物体验中得到应用,但是,部分企业缺乏相关技术的原始数据积累,无法搭建虚拟体验模型,使得用户服务的个性化缺失。最后,在用户服务的数字化方面,企业开展全链路的电商营销以用户流量为基础,在大数据相关技术限制下,数字化技术与数字化营销脱节,电商企业的一站式用户服务模式存在漏洞,多类型、多链条、多架构的数字营销服务体系不够成熟。

三、大数据思维导向下电商企业的发展出路

(一)数据提质,提高电商营销准度

《规划》提出,要“推动5G、大数据、物联网、人工智能、区块链、虚拟现实/增强现实等新一代信息技术在电子商务领域的集成创新和融合应用”。基于此,大数据思维导向下的电商企业要立足于此,依靠数据提质,提高电商营销准度。首先,要树立大数据全样思维。采集并分析全样数据,为电商店铺制订精确的引流方案和营销策略,还要在内容引流、数据监控、营销管理、店铺销售环节融入全样思维,从全网角度综合采集、存储、分析数据,提高电商营销准度。其次,重视大数据营销工具的使用,找到营销成本与使用营销工具所产生费用的临界点,处理好二者的关系,充分利用平台的精准营销工具,借助电商平台的表单工具、超算服务、统计功能等技术手段,对数据进行全样统计和精准分析,从而为精准营销提供助力。最后,重视学习并构建全链路的精准营销模式,将云计算、超级计算、人工智能、区块链等新兴计算业态与大数据相融合,引入大数据全样思维,逐渐改变传统的凭经验进行营销决策的模式,提高数据利用率,构建精准营销运行体系。

(二)精准推送,提高店铺产品流量

针对大数据思维导向下商品信息曝光度不够高的问题,电商企业需要探索新的渠道,精确推送,通过提高店铺产品流量,获得高转化率。一方面,在合理范围内提高电商企业的容错能力,不仅要保障电商企业发展的基本资金、技术需要,提高电商引流的试错成本基准线,使企业在广告投放时段、投放类型上有一定的选择空间。同时,要制订科学的试错方案,使电商企业的店铺引流不会因过于谨慎而停滞不前。另一方面,适当控制电商企业的容错能力。电商企业要与行业协会加强联系,在国家政策指引下致力于规范电商营销平台的运行机制,杜绝“刷流量、买数据、要好评”等不良行为,抑制利用“假大空”的虚假内容和盗用冒用信息等引流的行为。此外,电商企业还要积极探索精准推送与店铺产品配送等相关的综合性服务,利用视频、图片、音频、文字等内容拓展获客渠道,有效提高店铺产品流量。

(三)动态跟踪,创建链路聚合通道

物流是电子商务中连接企业和消费者的纽带,电商企业的发展离不开物流体系的支撑。针对当前大数据思维下电商企业物流存在的短板,需要动态跟踪,创建链路聚合通道。第一,充分利用大数据技术,创新物流行业运行模式,提高物流运输效率。电商企业要积极联合物流协会与头部企业,制订物流信息录入与动态跟踪的规范机制,促进不同物流企业信息系统在数据字段格式、信息储存处理领域一体化,提高在途商品的物流信息更新效率,实现对物流产品的无人化、动态化跟踪。第二,利用现代信息技术推动物流要素在线化、数据化,开发多样化的应用场景,实现物流资源线上线下联动。在物流行业转型阶段,要重视电商企业、电商平台与物流平台在物流动态领域的对接,逐渐消除中间环节的“中转”流程[8]。第三,基于大数据创建链路聚合通道,提高电商企业的货物配送效率。推动电商公司和物流公司在链路创建与聚合、数据整理与重塑、货物揽件与派送等方面进行合作,优化物流链路,促进电商企业拓展业务。

(四)智能服务,加强用户管理

《规划》提出,电商企业“要积极利用大数据、云计算及算法技术优化平台流量规则,提升物流仓储、订单处理、用户运营、商品管理、财务票据处理等各环节的智能化运营水平”。针对大数据智慧思维导向下电商企业在用户管理中的问题,可以从以下方面入手:一是强化电商用户的智能化管理。大力发展以自然语言处理(NLP)技术为核心的智能客户服务,通过大数据收集企业日常所需的知识语料,构建店铺的智能语音库,初步筛选并解答重复性问题,并将复杂会话转接至人工客服,实现人机协作。二是构建电商用户的个性化维护方案。通过采集用户的浏览记录和购买记录等数据,分析其消费偏好和习惯,建立消费者档案,进行个性化产品推荐或广告推送服务,提升用户体验。三是加强电商企业全链路营销的监管,明确全链路营销中的数字化服务内容,提高售前、售中和售后的数字化服务水平。以大数据智能思维为基本思想,运用用户数据管理、画像构建、挖掘分析等管理工具,增强用户和产品的黏性,提高商品转化率。