杂志汇电子商务

　　摘要：伴随着电商企业迅速崛起，数据总量爆炸性增长，电子商务行业步入“大数据时代”。数据是运营，是管理，也是决策依据，大数据重点在于数据持续快速的产生和演变，在于企业深度分析数据中的价值，并将数据衍生出的模型整理分析成有价值的资讯，进而革新企业服务模式，为电商企业创造巨大商机。

关键词：电子商务；大数据；资源

导言

IT产业在经历云计算、物联网两次颠覆性技术革命后，又迎来新一轮技术变革——“大数据”。当前，互联网迅速崛起，数据爆炸性增长，越来越多企业将数据和信息视为自身的智力资产和核心竞争力。在信息量急剧增长的大数据时代，任何企业、组织都面临着新一轮的机遇和挑战。2012年，美国政府从国家战略层面规划大数据，并正式启动了“大数据研究和发展计划”。对于身处“大数据”漩涡中心的电子商务企业，又该如何运用大数据优势。

1、大数据与电子商务

1.1 大数据

从中文语法来看，数据就是一个抽象名词，但是，数据却能代表一定的信息，经过处理的数据可作为人们行为的重要参考，由数据衍生出的模型也在各种决策中发挥着重要作用，所以，数据是决策的基石[1]。伴随互联网的崛起，数据的概念已经发生了根本性的改变，从之前的自然科学领域逐渐扩展到经济学、企业管理，互联网的快速发展又将数据的外延不断扩大，2010年后“云数据”概念的提出突破了数据的时空限制，大数据由技术热词变成社会浪潮，渗透到社会生活的各个层面。

"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的、超过任何单独一台计算机处理能力的庞大数据量[2]，其中，“大"是指数据规模，其一般在10TB以上。同过去的海量数据相比，大数据具有：Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity等4V特征。其中，Volume指体量大，即：数据规模庞大，其早已突破计量单位，而采用PB(千万亿字节)、EB(百亿亿字节)乃至ZB(十万亿亿字节)来计量。Variety指多样性，即：数据种类繁多，除了有传统结构化数据库所存储的大量结构化数据外，互联网上还存在着大量的由图片、网络日志、视频、地理位置信息等所代表的半结构化和非结构化数据，并且后者所占据的比例高达四分之三；其三，即时传输。在上述的大量互联网非结构数据中，很多是由即时通讯工具产生，这些数据普遍要实时存储和处理，并且要快速流转，否则会产生价值流失；其四，无关信息冗余度大。大数据中所包含的海量信息并非都是有用的，也就是说，必须对大数据中的数据进行过滤和组织，并将相关联的信息进行整合，才能披沙拣金有所获益。

因此，如何运用好大数据才是大数据的关键。正如《驾驭大数据》的作者Bill Franks(比尔·弗兰克斯) 所说:“重要的不是数据，而是如何使用数据，大数据的核心是发现价值”[3]。

1.2 大数据与电子商务

当前，国内几家大型的电子商务网站，如:天猫、京东商城、国美在线、苏守易购等，它们都有着超过千万的活跃用户，天猫每天的平均交易额超过一亿，订单量超过100万，用户的访问和交易必将产生一定的数据，而这些数据又可为今后的继续交易提供指导，但是，如何高效利用这些海量数据成为摆在电商企业面前亟待解决的难题。伴随着大数据时代大门的打开，大数据为管理者数据利用创新提供了新的思路。在大数据时代，电子商务企业通过对外搜集、整理大量数据，对内量化企业自身运作的各个环节，可以做到市场需求预测和智能决策分析，进而实现提高效率，节约成本的目的，因此，在大数据环境下，传统的业务驱动模式都将由数据驱动来取代。

2、大数据给电商企业带来机遇和挑战

2.1 大数据下电子商务的机遇

麦肯锡公司认为，数据已经成为企业生产过程中的基本要素，其也可以为企业创造价值和利润，因为企业通过搜集、处理数据，可以发现新商机，创造出新价值。因此，对于电子商务企业来说，大数据时代蕴藏着巨大的机遇。

2.1.1 大数据有利于提升工作效率

据统计: 销售员在进行具体销售前要进行售前准备，一般情况下这一准备时间占整个销售工作时间的24%。如果把销售员的准备时间转化为销售时间，则可增加26亿收入，可见，营销人员为销售而进行准备的时间过长[4]。如何才能有效缩短“售前准备”时间，激发销售过程中的潜在价值，采用基于大数据的分析和优化成为企业的必然选择。通过引入大数据，企业可实现“低成本、高效率”的营销， 进而在激烈的市场竞争中节约自身成本、战胜对手。

大数据时代下社会化营销，理解描述消费者需求的海量数据是重点，有效挖掘客户的个性需求是关键，针对个性需求提出切实可行的营销解决方案是目的所在。采用大数据技术，电商企业可对海量数据进行深度挖掘，并搜索出潜在客户，从而显著提高交易成功几率。

2.1.2 大数据有利于个性化营销

当前，电子商务蓬勃发展，数据信息所呈现出的爆炸式增长的速度远远高于消费者获取信息能力的提升速度，这必然使得消费者时常手无足措。正如西蒙所说:“信息越丰富，就会导致注意力越匮乏”。传统商业模式耗费了消费者过多的注意力，但却远不能满足消费需求，如何才能在消费者有限的注意力下实现销售，个性化精准营销显然是一不错的选择，而大数据的运用则使这一营销模式成为可能。2015年11月11日淘宝狂购物欢节数据表明：仅天猫商城销售额就达912.17亿元；一分钟支付宝交易成功笔数最大达315万笔。通过对电子商务平台上大数据进行收集和分析，可以对消费者的结构、购买的周期以及兴趣等有一定程度的把握，这就有利于电商为消费者提供个性化和精准销售服务，提高销售额和利润率。

2.2 大数据对电子商务的挑战

2.2.1 拥有大数据的挑战

在大数据时代下，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争。谁能充分利用好大数据，谁就可能成为赢家，然而，拥有大数据是利用大数据的前提条件。大数据哪里能得到，大数据又该如何运用。据调查，40%的从业者认为及时收集到支持个性化营销所需用户数据持悲观态度，51%的从业者认为应用大数据最大障碍是组织内缺乏数据共享机制。对于大型电商企业而言，他们拥有大数据且拥有大数据处理能力，他们就能在竞争中脱颖而出， 而对中小电商企业而言，如何才能拥有大数据就是一个极为具有挑战的问题。

2.2.2 处理大数据能力的挑战

仅仅拥有大数据并不够，对大数据的挖掘和深度分析能力才是企业的核心竞争力。当前，互联网巨大规模的应用和数据的不确定性，给处理封闭世界研究的软件提出了一个难题，针对更加开放、动态的问题，如何给出答案。这就要求在有效的时间内找出它的近似算法和最逼近的算法，但这一问题传统的商业数据库基本上做不了。据统计，83%的公司正在花很多时间研究海量数据，89%的公司因未能充分挖掘所拥有的大数据而失去机会，因此，拥有大数据并不等于拥有价值，关键还在于能否对大数据进行分析和深度挖掘[5]。

2.2.3 对隐私保护的挑战

大数据时代，企业通过搜集和记录，可以得出消费者的个人信息、兴趣爱好、交易信息、访问的网站等，然而这些记录时常包含用户的个人真实信息，如电商交易时的用户姓名、真实家庭地址、个人电话，甚至银行账号等信息，在倡导保护个人隐私的今天，从法律和技术层面，应该采用哪些措施来防止消费者隐私泄露是个值得电商企业认真思考的问题。

3、电商与大数据运用

3.1 电商企业应通过大数据运用创新商业模式

电商企业通过挖掘大数据，可以把消费者划分成众多群体，每个群体都会有某些共同特性，电商企业的这些划分是精确把握用户网络行为的依托，也是实现广告推广个性化、精确性服务的基石。通过引进大数据，可以探索智能化的推广服务，创立超越传统的、性价比更高的全新商业模式。事实上，国内某些电商早已开始研究和运用大数据，比如阿里巴巴、京东商城等，通过分析会员服务记录，电商可以充分了解用户购买行为，并由些针对性地开展一系列的业务活动，比如通过E-mail给用户提供个性化的促销服务，这些服务的开展，能为电商企业节省巨额的广告费用，进而给该公司带来的丰厚的经济回报。

3.2 电商企业应通过大数据运用优化网站

营销效率的管控是电子商务企业营销成败的关键，因为营销效率的高低直接决定的企业的效益。

从行业角度来看，电商企业的利润为广告展现、广告转化率、购买转化率、客单价和净利润率的乘积，从上述公式不难看出，无论是流量引导还是购买行为的发生，都存在转化率问题。转化率高导致营销效率高，效率的提升又直接转化为企业的实际效益，那么，如何才能确保电商企业沿着这一良性循环的道路向前，答案很明显：提升站内转化率和控制转化成本。在大数据时代，电商企业一般通过技术优化——站内推荐来实现转化率的提升。在美国的Amazon网站上，有超过35%的销售来自于站内推荐系统。推荐引擎是大数据的典型应用，也是站内推荐系统的核心，其原理是记录访问网站顾客的每一个具体行为，并将这些行为量化后存入数据库，之后按照一定的算法对这些数据进行处理，挖掘出这一用户的喜好和个性需求，并建立与之相符的推荐模型， 用以预测该用户感兴趣的、有可能购买的商品。在客户下一步的访问请求中，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品，从而吸引用户点击并实现购买行为。

作为一种工具，大数据不仅可以预知消费者的兴趣所在，还能帮助网站研发者去做诸如用户界面和用户体验的优化。在大数据之前，AB测试是一种准确性较高，但测试成本更高的分离式组间实验，随着大数据的普及，AB测试这样一种“先验”的实验体系已越来越成为网站优化常用的方法。通过大数据AB测试，可以轻松管控二跳率、转化率与网页布局、页面功能模块的关系，从而通过数据来持续优化用户界面／用户体验。

3.3 电商企业应通过大数据运用发展会员营销

大数据体量庞大，通过应用大数据，电商企业能够从注册、访问、加入购物车、支付、购买等环节将所有到访网站的用户管理起来，进而建立起客户转化销售漏斗，实现会员营销，同时，大数据的运用，使得传统的电子邮件营销、短消息营销变得更加高效率和智能化。另外，随着大数据的应用和数据库营销的深入开展，电商企业也可通过升级现有数据库，增加营销内容、触达渠道、评价体系等来建立起符合自身特点的VRM体系。

3.4 电商企业应通过大数据运用推动差异化竞争

在国内，电子商务已经发展到一定的高度，成本竞争和同质化竞争成为电商企业不得不面对的问题，如何才能从根本上解决这两大突出问题，大数据时代的到来为这一问题的化解指明了方向，通过个性化创新提升企业竞争力。国内最大的电商阿里巴巴通过整合各项业务平台资源，除显著增强数据处理能力外，还形成了电子商务客户数据库和消费者行为产业链信息库，这是其他电商企业可望而不可及的。这些特有数据将阿里巴巴与其他电商企业拉开距离，将竞争从简单的价格战引入至“数据”战，形成差异化竞争。

总之，“数据就是财富，数据就是竞争力”的大数据时代已经到来，谁拥有大数据和强大的处理能力，谁就拥有赢得市场的砝码。电商企业应从战略的高度把握这一机遇，认真锤炼大数据驾驭能力，唯有如此，电子商务企业才能在新时代续写华章。

参考文献：

[1] 王云蔚. 大数据背景下的消费市场研究[J]. 北京印刷学院学报. 2014年01期.

[2] 刘光金.大数据处理对电子商务的影响分析[J]. 计算机光盘软件与应用. 2014年17期.

[3] McKinsey Global Institute. Big Data:The next frontier for innovation， competition and productivity，McKinsey Global Institute.2011.

[4] 甘利新，涂伟. 大数据时代电子商务的机遇与挑战[J]. 科技广场. 2013.3:137140.

[5] 马帅，李建欣，胡春明.大数据科学与工程的挑战与思考[J]. 中国计算机学会通讯. 2012，8(09)：22-30.

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