大数据时代的电子商务平台模式研究

韦群锋

（浙江工商职业技术学院，浙江 宁波 315016）

电子商务的发展经历了用户数量为王、销售量为王、数据为王的三大时代，电子商务服务向个性化、专业化、密集化方向发展。随着互联网应用、全球数字化、电子商务的发展，各个领域的数据量越来越大，各行各业也不断对这个现象的应用价值进行分析研究。大数据分析已然成为电子商务领域研究的热点，大数据时代为扩大新市场、提升效率以及更好地服务客户提供支撑，为电子商务发展提供重大机遇，同时也面临更多的挑战，未来电子商务的竞争是数据的竞争。

一、大数据时代给电子商务发展带来的机遇

（一）更加细化的电商市场营销

在传统电子商务背景下，用户信息匮乏，数据分析效率较低。而在大数据背景下，电商可分析更多用户信息，可根据用户的不同消费需求，将营销目标针对某个具体的领域，如此可以节约营销成本、提高竞争力，做到“低成本、高效率”的营销，实现企业利润最大化。

（二）个性化和精准的商品推荐

在传统电子商务背景下电商市场营销精度较低，针对性不足，不仅浪费资源，而且推送的无效信息对用户形成干扰，影响消费体验，自身发展受限。而在大数据背景下，电商通过对用户浏览、收藏、购买等行为进行数据分析，挖掘其需求、习惯等，从而精准化、智能化地确定其在何时、何地、以何种方式推送信息和服务，找到线路最短、效率最高的营销接触点，大大提高了精准度和实效性。

（三）优质产品信息的汇总

传统电子商务背景下，消费者面对海量的商量信息往往很难找到心仪的商品，这就需要电商将产品进行归类，将消费者需求与商品匹配起来。在大数据背景下，电商可根据商品的购买和收藏等数据将消费者最喜爱和最优的商品筛选出来，以吸引更多的消费者，同时也帮助消费者节省了挑选和商品比较的时间。

（四）有利于挖掘数据潜在价值

在大数据背景下，爆炸式增长的数据成为了电商重要的浆洗，对于提升核心竞争力、推动生产创新具有重大价值。以淘宝为例，每天有近5亿条产品讯息，电商对数据进行采集、分析、挖掘，将各类数据进行有效整合，可为企业决策提供支持。数据的价值是其所有可能用途的总和。以数据价值为核心，将不断涌现新的盈利模式，电商只要把握机遇、放宽视野，才能找到新的利润增长点。

二、电子商务的大数据时代

（一）数据服务的变革

大数据背景下，把消费者分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用，可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务，创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外，电商也可以通过运用大数据，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。

（二）数据化运营

电商运营更多地转变为数据驱动的运营，在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例，其对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息。同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。目前，淘宝已形成的数据平台产品，包括量子恒道、数据魔方等，功能包括店铺运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。

（三）数据资产化

大数据背景下，“数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争，将是规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视，因而催生出许多关于数据的业务。“数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“金融”价值。数据的功能不再只是体现于“使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“价值”。目前，作为数据资产先行者的IT企业，如苹果、IBM、谷歌等，都在用各种方式，挖掘各种形态的设备及软件功能，收集各种类型的数据，发挥大数据的商业价值，将传统意义上的IT企业，打造成为“终端+应用+平台+数据”四位一体的泛互联网化企业，以期在大数据时代分得一杯美羹。

三、大数据时代的电子商务服务模式分析

（一）个性化导购服务

在互联网普及的时代，为解决消费者信息超载的问题，引导消费者更便捷地购买商品，导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统，就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为，为消费者提供决策建议的软件系统，如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务，或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等，或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客，如新品推荐、特价推荐等，能够为顾客提供较好的决策支持服务。

个性化导购系统的兴起能够很好地解决传统导购系统所带来的问题，它基于消费者个性化特征和需求，依托知识发现、内容过滤、交互式推荐等技术，在合适的场景、合适的时机、通过合适的渠道，把合适的内容，推荐给合适的用户，为消费者提供个性化的购物体验。在个性化导购系统中，消费者不再是被动的信息或网页浏览者，而是主动参与者。

（二）数据产品服务

在大数据背景下，数据成为资产，所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据，但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘，因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业，从而开辟出一种新的电子商务服务模式。如淘宝为卖家提供的各类数据优化工具，可以为消费者提供的各类优化工具等。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求，因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁，将为产生数据服务型的电子商务新模式。

（三）垂直细分领域服务

目前，淘宝、京东、亚马逊等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低，能更好地挖掘分析消费者的信息数据，从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。

例如，在服装领域，“麦包包”等与生产厂家等上下游企业共建产业链，实现零库存和短周转率，降低了运营成本，极大提高了生产效率，打造成箱包垂直领域知名的线上品牌。

四、结语

大数据背景下，爆发式的信息资源给电商企业带来了机遇和挑战，通过对数据的挖掘、分析运用必将带来更多的服务模式的革新，给消费者更好的服务体验。随着大数据的技术和运作的成熟，必将涌现出更多、更好的新的服务模式，从而促进电子商务的发展。

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