大数据在电子商务供应链中的应用策略研究

姚佳琪

摘要：电商环境下，大数据技术快速发展，成长性的企业数量不断攀升，使得企业之间的竞争趋于白热化。在市场竞争日趋激烈的背景下，企业如何充分使用供应链大数据进行统一化管理，共享集成平台，最终实现管理、运输控制一体化的目标，最大化的提升市场反应的速度，有效降低成本，对运营流程进行优化，逐渐成为了很多企业信息化建设中的重要目标。为此，本文系统分析了大数据在电子商务供应链中的重要作用，并从大数据+物流、大数据+电商、大数据+服务、大数据+金融四个方面阐述了大数据在电商供应链中的应用策略。

关键词：大数据;电子商务;供应链

随着云计算以及云存储技术的深入发展，为大数据挖掘提供了保证以及基础。大数据逐渐开始在各行各业中广泛的应用，大数据思维正在利用商业模式创新、管理决策变革、运营管理提升等形式对社会主体产生全新的价值源泉。目前，世界已经进入到了大数据时代，电商行业正在以相对积极的姿态迎接大数据的浪潮。

一、大数据在电子商务供应链中的重要作用

电子商务背景下，竞争环境日益严峻，信息技术快速发展，供应链作为企业核心网链，将会对企业商业模式、市场边界、运作模式以及业务组合等内容产生深远的影响。假如大数据可以被合理的使用，那么能够为供应链管理提供相对完备的决策方案，能够提升企业的经营质量与效果。为此，企业管理人员要重视供应链中大数据的应用，开展预测性分析，使企业能够保持长久的领先优势。

（一）大数据是供应链金融的战略资源

大数据能够为企业提供信用担保，其并不需要额外的成本，可以有效的节约财务费用，吸引众多中小企业融入其供应链中。这些大数据分析可以及时的帮助银行金融机构更加全面而又系統的了解客户的实际情况，结合客户在金融行业当中的业务开展情况、个人信用情况以及资产运营情况，以此构建完备而又科学的风险防范体系。

（二）大数据是信息协同的前提

全渠道模式的弊端在于供应链整体的信息协同性，从本质上看是将信息取代库存。在此过程中，大数据能够成为信息协同“血液”。构建相对良好的供应商关系，保证双方库存以及需求信息的有效交互，VMI机制的构建将会显著的降低因为缺货导致的生产损失。供应链运行效率在某种意义上可以利用多渠道准确而又快速反应的订单处理加以体现。

（三）大数据可以有效降低物流成本

伴随着专业化物流模式的不断发展，供应链成本降低的核心在于物流资产的灵活应用，大数据可以真正的实现高效率。目前，供应链物流企业在工作开展过程中，能够借助专业机构搜集运输道路情况、人数以及车辆等相关的信息，并且构建庞大的数据库。在物流配送的时候，能够充分使用这些数据实施弹性配送。在配送之前、配送过程中利用统计的数据，从实际情况出发，适当的改变配货的数量以及距离。这种科学而又合理的调配人员、车辆以及油料损耗的方法，能够显著的降低物流成本。

（四）大数据可以为企业提供增值服务

物流企业能够从价值延伸的层面提供超越客户预期的服务，通过高效的物流以及增值服务拓宽发展的道路。比如，货运公司可以充分使用大数据技术对车辆的运输全过程进行跟踪。具备大型仓储空间的物流企业能够使用大数据为药品提供冷藏服务，还能够为商品打价并提供商品标记。将信息技术作为核心的物流企业能够充分使用大数据为供应商下订单，提供相对应的财务报告，通过整理以及积累数据，猜测客户的实际需求，并且给予咨询支持。

二、大数据在电商供应链中的应用策略

大数据类型较多、体量庞大，处理信息速度较快，同时数据结构相对复杂。大数据本身所具备的商业价值开始被各行各业所广泛认可。近年来，国内外诸多企业开始注重大数据平台的建设，通过开展大数据分析、应用等形式强占战略高地。

（一）大数据+物流

电商的发展无法离开物流。物流是电商供应链中的重要组成内容，其在采购、运输、配送以及仓储等诸多环节中都会生成大量的数据，并为企业创造利润。在采购阶段，通过查询历史采购记录，有助于选择优质的供货商，从而将运营成本以及运作风险降到最低。运输环节当中，利用GIS技术，通过图片、视频以及定位等多种形式全面的掌握实时的路况情况，合理的规划行车的路线，进而实现远程调度，全程监控物流。使用网络平台以及现代通信技术，挖掘和使用社会运力，防止出现空载浪费的情况，建设智能化、全方位的物流运输平台。在仓储环节中，合理化的使用RFID以及传感器技术，实现仓储库存控制、货物分拣与储位管理的智能化。从历史流通数据出发，对仓储中心位置进行合理化的规划。配送环节中，系统化的使用地理位置数据、业务订单数据以及交通情况数据，对配送路径进行优化。使用大数据平台，不断创新配送的模式。包装环节中，对于一些生鲜类的产品，其对于包装有着较高的要求，因此在包装之前可以查阅历史数据，使用合理化的材料，实现绿色物流。

（二）大数据+电商

电商作为连接供应链不同节点的信息平台，其可以全面的掌控数据信息，电商企业在应用大数据的过程中有着天然的优势。随着电商的发展，电商后台数据增长速度呈现出指数倍，大数据价值密度相对较低，可是具有较高的商业价值。电商企业能够利用大数据对电商模式进行创新。在产品竞争激烈化的背景下，借助大数据本身的挖掘以及应用功能，为不同的客户提供差异化与个性化的服务体验。使用大数据对产品进行精准预测、营销与推广。使用产品消费品之间的关联度合理化的搭售产品。通过对页面点击量的捕捉预测群体消费习惯，从而有针对性的生产产品。还能够通过电商平台，通过开发数据产品以及拓展互联网金融业务，为企业主体提供管理决策方案，使其在为企业提供服务的基础上，不断拓宽自身的发展与利润增长点，加强抵御风险的基本能力。

（三）大数据+服务

物流数据雷达可以提供详尽的区域，帮助电商平台与物流企业做出决策。此外，还能够和交通部门、气象中心构建合作关系，获取道路实况以及气象信息，将这些数据传递给物流企业，为他们防范风险打下基础。整合供应链，整体规划物流系统。企业能够全面掌握供应链的基础性数据，然后结合自身运营能力以及资源，控制与监督供应链，帮助物流企业更好的提供服务。

高效协同主要表现在对资源的整合利用上，企业能够高效的将优势资源聚集到企业核心发展战略目标上。还能够积累自身的资源。有效整合企业之间的互补资源，以此创造出更具实效的附加值。企业还需要尽量的保存相关资源，缩短资源耗费以及回收之间的时间，实现快速回收资源的根本目标。

高效协同还表现在加强服务能力上，大数据能够保证供应链服务当中的传统资金支持逐渐的演变为担保、贷款、信用以及保险等全流程管理。除此之外，还能够使得供应链服务企业整合传统贸易销售与虚拟生产，将其转变为产品从产品线下来以后就进行统一流程的电子身份认证。

（四）大数据+金融

供应链金融主要围绕着核心企业开展，参与上下游企业物流管理以及资金流的管理，使用供应链管理的方法、原理，将个别企业的风险转变为供应链企业的可控风险。立体化的获取相关的信息，将真实交易作为基础，在采购、销售以及生产等相关环节中将风险控制到最低化的金融服务活动。

信贷风险控制能够用来判定需求量以及需求方向。在相对完备的供应链条上存在着众多企业，彼此之间有着密切的联系。在终端需求量产生变化以后，将会造成上游不同环节也发生相应的变动。借助大数据分析，我们能够获得其中的规律。

对目标客户所实施的资信评估主要用于审批小额短期贷款。如果只是看到目标客户的交易数据以及财务报表，可能会存在造假的风险。利用大数据可以系统的搜集目标客户相关的数据，包括生产运营情况、资金流量、订单数、负债情况等，对这些数据进行深入的分析，可以将目标客户隐藏的数据透明化，更加客观的体现出企业运营情况，提升放贷的速度以及资质信用。

通过大数据能够对行业以及价格波动情况展开分析，尽快的做出预警，加大控制环节以及可预见程度，实施精準金融以及物流服务。借助大数据技术，能够实现信息交互、交易透明以及业务协同。积极的发展电子供应链金融，动态化实时管理质押物，实现监控风险的最终目标。

此外，对供应链金融的上游与下游客户开展全面的信用管理，产生互动监督以及控制机制，有效降低交易的风险与成本。从源头获得用户的相关需求信息，洞察客户的潜在需求，为供应链提供相应的信息咨询服务，分析和预测供应链绩效，指导供应链的管理工作，特别是供应链协同数据运营，能够有效提升大数据驱动下的供应链运营效率。

三、结语

大数据背景下的供应链管理诀别了颠覆创新的发展潜力，将会重塑商业模式、市场边界以及用户体验，是实施企业战略的制高点，今后其主要呈现出以下几方面的特征。

首先，将大数据作为驱动力，用户的数据将会进入到供应链的欠条，产生基于用户需求的供应链管理模式。电商个性化特征将会更加的显著，迫使营销模式以及供应链管理不断变革。

其次，协同和创新将会继续成为供应链管理的主题。供应链本身并非指代企业自身，也不是指导物流管理，其是一个价值链、产业链以及生态链，和供应链各个环节企业的协同深入发展，有效提高供应链的效率，不断驱动消费市场持续升级，从而产生多方共赢才是发展的硬道理。

最后，技术革新将会驱动供应链变革，比如大数据技术、云技术、物联网技术等，将会让供应链变得更加可视化、智能化与高效化。

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