大数据驱动的商业模式创新研究现状、内在机理及具体过程

罗 琳 副教授（广东工商学院经济管理系 广东肇庆 526040）

研究背景

随着信息技术的发展，互联网与实体经济不断交融，电商行业蓬勃发展。无论是企业的经营管理，还是市场的交易竞争，都不可避免地融入大数据时代。与信息相关的数字平台逐渐发展成为经济成长的基础副产物，以网络交易为依托的商业行为具备了普适性，大数据的开发及应用成为各企业实现开放式创新的战备资源。而今。由大数据驱动的商业模式创新已成为企业长远发展的新基础，突破了以往商业发展的时空隔阂（王佐，2017）。鉴于大数据应用的重要性，2017年，我国发布了大数据发展战略目标，为企业利用大数据实现创新式发展做出了道路指引，同时也是企业在复杂的商业竞争中取得优势的重要政策依托。

目前学术界对于企业创新模式的研究主要集中在两方面，一是管理结构的创新，二是技术发展创新。在以往的研究中，很长一段时间把技术发展当作研究热点，权威观点认为企业的技术发展很大程度上决定了其发展轨迹和利润空间。随着大数据时代的到来，世界范围内的技术发展进入瓶颈期，企业的技术创新空间愈加有限，在技术创新上的投入产出比也越来越低。由此企业的利润空间已不再单纯地以技术创新为依托，商业模式与技术的融合发展才能更好地提升企业竞争力。虽然大数据驱动的重要性取得了学术界的广泛认可，但是对于大数据驱动的商业模式创新则探讨较少。

当今企业间的竞争力强弱，很大程度上取决于商业模式的优劣。一般来说，商业模式若要发挥客户的最优价值，企业就应使各要素实现有机融合，形成稳定的完整系统，实现客户价值的最大化。而企业对大数据的资源开发与应用程度，是占据竞争先机的关键，因此大数据驱动的商业模式创新研究的必要性不言而喻。鉴于我国企业对于大数据的利用处于初始阶段，且现有研究对于大数据驱动的商业模式创新研究不多等实际状况，本研究基于目前的商业模式创新研究现状，以商业模式的元素组构为切入点，试图探讨大数据驱动的商业模式创新的内在机理。此外，文章还通过对实际案例中商业模式创新进行梳理、分析，从建构、数字应用及模式创新等三个不同层面出发，搭建了大数据驱动的商业模式创新过程框架，并探讨了以此框架为基础的商业模式创新的具体特征，以期为企业实现商业模式创新提供可供参考的方向指引。

大数据驱动的商业模式研究进展

国内研究者对大数据与商业发展的关系做了不少有益探索。李富（2014）认为，商业模式只有通过变革才能在竞争中获得先发优势，但商业模式创新的矛盾也不容忽视，需要采取适当方法加以规避。谢卫红等人（2018）基于联动理论，从大数据应用的角度入手，研究了数字情境下管理支持对企业商业发展的具体影响。刘丹等人（2014）对国家电网进行商业模式创新的做法进行了具体研讨，认为大数据在价值发现、创造与实现等阶段中均存在对企业商业模式创新的显著影响，进而导致了企业差异化特征优势的形成。汪涛武等（2018）以制造业与零售业为研究对象，认为大数据与企业的融合深度会影响行业愿景与现实情况的差距，应通过构建信息共享平台来推进行业的可塑性。邵鹏等人（2014）从管理视角包括决策与决策支持、新型组织管理、运营管理等方面，对大数据研究进行了展望。蒋洁等人（2014）表示，通过健全以可持续发展原则为基础的时代性数据伦理体系，能够实现大数据生态系统的良性循环，并推进人类生存价值与自然永续发展的协作关系。宁家骏（2016）分析了当前我国在大数据发展方面存在的诸多问题，指出了大数据关键技术与核心技术等方面的现有缺陷，并强调了数据话语权的重要性。

表1 商业模式创新的过程划分

综合目前研究现状，学术界大多聚焦于大数据驱动下商业发展的概念性研讨，例如与大数据相关的行业发展特性、大数据对商业发展的不同角度的影响等。不可否认，当前的研究对大数据相关应用具有大方向的引导作用，然而大数据驱动的商业模式创新的完整框架仍无法明晰。

商业模式创新的内在机理分析

商业模式是基于不同种类组成元素及差异关系，进而反映企业商业逻辑的概念性集合。而企业商业模式可以这样理解，即企业为占据市场份额、创造价值、取得双赢并形成稳定的利润流而采取的方式方法，比如为客户提供价值、构建交易方式及与商业伙伴形成联动模式等。商业模式创新是在企业具备一定价值观念的基础框架条件下，对外部资源、运作流程及价值系统的改良甚至重组，其本质是企业对个性化竞争的追求。但大数据的加入引发了企业商业逻辑的重新构建和延展，对企业的交易模式创新、价值概念创新及收益模式创新等方面有着重大影响。在此，本研究从以下方面对大数据驱动的商业模式创新的内在机理进行分析研究：

商业模式创新以大数据的资源性为依托。企业资源包含核心资源和衍生资源两个类别。核心资源作为企业生存必不可少的关键性因素，具有不可替代性，在市场竞争中帮助企业占据先机。大数据作为一种信息集成体，在稀缺性及异质特征上具有不可比拟的优势，可被用作核心资源推动企业商业模式创新。异质性作为大数据资源的本质，蕴含着巨大的信息量，因此大数据在企业生存中，可当做战略储备资源被不断深挖，以转变成可为企业带来盈利的经济信息。要使大数据具备的数字原始性转变为明确清晰的经济概念，就要以大数据的资源性为原始因素进行再加工。这种转换过程对企业商业模式的创新是必要的，可以使企业不断发现客户的价值需求点。换言之，在目前复杂多变的市场形势下，大数据的资源性可使企业及时抓住商机，通过满足客户的资源需求实现客户与企业的利益双赢。另外，也可以此获得合作伙伴，在商业联结中创造新的利益增长点，但是这种合作式创新是大数据应用技术发展到一定阶段的产物。我国的大数据应用尚处于初始阶段，在较长时间内，企业仍以对客户的需求挖掘和满足作为大数据驱动的根本目的，对各类商业元素进行转换重构，在商业运行效率的提升中达到商业模式创新的目的。

图1 大数据驱动的商业模式创新的具体过程

大数据驱动企业商业模式的价值创新。在数字风暴到来之前，市场竞争主要以现有产品为基础对其进行有限的革新和改良。随着大数据时代的深入发展，以同类产品为竞争热点的方式已不利于企业在竞争中盈利。大数据使人们以往的价值习惯得以改变，通过对大数据的解构和信息重组，可以从纷繁复杂的信息资源中提取出价值创新的相关因素。此外，在价值多元化发展的社会，挖掘不同客户群的价值需要，有助于客户群的划分并创造出具有针对性的创意产品。并且价值挖掘可促使个性化需求通过多种方式实现，促进企业与客户的信息联动得到高层次升级，实现企业的价值观念从产品主导向客户需求的转变，以驱动企业商业模式的价值创新。然而，在商业模式的价值创新过程中，由于数字处理技术和分析整合的局限性，往往会产生偏离于实际的信息。因此，真正高效利用大数据实现价值创新，需要以严格的数据考察为依托，避免数字信息在转变为经济信息过程中发生失真现象，使大数据应用更加稳定可靠。

大数据驱动企业商业模式的过程革新。大数据是一种原始的资料工具，可以使其他资源价值实现几何式增长。鉴于大数据驱动的过程革新就是企业生产过程的信息化，其作用范围可划分为三个层级：一是以大数据设备和处理方式为依托，通过数字信息的集成转换，实现企业生产过程的重组，比如依托高新技术行业的设备优势实现规模化的产品定制就是企业过程重组的成功案例；二是把大数据的应用过程嫁接到已有的产品生产中，促进企业商业模式的转变，比如现代电子商务的发展就是在原有的商业交易中引入大数据应用的结果；三是将大数据应用嫁接到价值革新的过程中，以此探索与时代需求相适应的价值导向，比如传统测绘行业对数据的传感收集通常在传感器所在地实现，由当地的计算机个体通过一定算法实现对数据的深加工和信息转换，再将各地得到的处理信息集中到中央处理器中统一存储。然而，利用大数据技术，可以省略散落在各地的初始数据处理环节，通过对各地数据的统一调配及分析即可形成完整信息流，提升企业对数据整体价值的掌控，实现对个体设施的可观测性，进而规避因个别设备脱机而造成的数据失真现象。

大数据驱动企业商业模式的价值逻辑创新。以大数据发展阶段的革新为依托，物联网和设备终端的应用愈加广泛，增加了数据网络的深度和广度。在大数据时代下，形成不同类别及层级的数据流动更加容易，从而促进相同行业企业群的信息联动。而大数据的共享性也颠覆了传统意义上的企业生存模式。以往的企业生存十分注重价值传递秩序，处在上游的价值主体往往有着最大的价值利益，下游价值主体只能得到有限的价值利益，这不仅不利于商业价值链的健康发展，严重降低了商业发展效率，更不利于客户需求的即时满足。利用大数据技术可以使企业打破原有的传统价值秩序，在信息同步中实现各自的差异化生产，促进竞争公平和市场良性循环。此外，大数据还革新了企业商业模式的价值逻辑。各企业将投入重点转移到技术革新及自身经营效率的提升上，实现企业和客户之间的价值共享，促进产品生产过程的模式化革新，使企业在成本投入上更加精简，提高了生产过程的投入产出比。

大数据驱动的商业模式创新的具体过程

一般来说，商业模式创新是指将原有商业元素进行解构重组，形成比原先更高效的商业模式。回顾现有的商业模式创新过程，学术界广泛认可的对商业模式类型划分的研究主要集中在2010-2012年，具体见表1所示，这些研究通常以不同阶段的特点为划分依据。本研究主要以学术界使用最多的2012年的商业模式划分过程为蓝本，将商业模式创新过程分为解构、策划、执行和支配。同时以苏宁易购结合大数据技术进行新产品研发作为实际案例进行分析，从建构、数据应用及模式创新三个不同层面对具体过程进行特征分析。

（一）苏宁易购与大数据应用的结合

苏宁易购是国内领先的、以物联网为依托的综合型网上购物平台，其产品种类广泛，且凭借自身的竞争优势，已跻身企业五百强，其商业模式的先进性备受世界瞩目。基于近年来“数据云”的产生，苏宁易购的商业模式将数据集成、数据分析、数据整合、数据支配及数据反馈等应用技术与自身产品及交易模式进行有机融合，提升了运作效率，也满足了不同客户群，打破了以往线下商品交易的时空壁垒。苏宁易购的线上综合平台可以无限制地接受客户、潜在客户的购买任务，通过大数据及云计算实现对客户需求的精准把控，满足客户需求。同时，云平台也能实时保持云上所有数据实现存储共享。经过多年的不断开拓与创新，苏宁易购已将云技术运用到不同相关群体的管理与规划中，将员工群体、客户群体及合作伙伴群体划归到不同的云模块，实现了对不同群体的特征及需求把控，而后根据汇总得到的数据信息反馈给生产部分，实现了多层次、全方位的数据管理，提升了内部管理效率及外部运营效果。曾经，苏宁易购中的炊具灶产品设计单一，针对性不足，无法满足不同客户的个性化需求，导致销售量持续走低。苏宁易购通过大数据技术搜集平台上客户的评论及意见，对客户需求进行分类总结，并将得到的需求信息融合到产品生产中，从而使后期推出的新产品“法迪欧007”大受欢迎，实现了企业与客户之间的价值联动和互惠互利。

（二）苏宁易购的大数据驱动商业模式创新具体过程

1.解构阶段。实现商业模式创新需要以原先的商业模式为基础，综合考量是否沿用原先的模式框架。因此，首先需要对当前的商业模式进行评估。由于要考虑到客户需求和市场环境的变化，这个过程可能需要持续较长的时间。评估过程包括对市场机会空间的把握和对现有市场数据进行采集及初步处理，而后对其加以分析以发现客户的现实需求并实现对市场趋势的宏观把握，产生并形成对商业市场的准确判断，如图1所示。苏宁易购为了提升利润，对现有产品炊具灶有针对性地进行了全方位改进，以迎合市场需求。首先，对线上平台的客户评论进行收集和总结，再结合线下商铺客户对产品的意见及评价，通过一定算法对获得的大数据进行运算并将其转换为经济信息，梳理出产品中不合理或者与市场需求不相适应的矛盾点，构建以客户为核心的基础数据框架。其次，结合消费心理学，发现客户对厨房用品不仅具备功能实现的要求，还具备一定的心理期待。从数据应用角度，通过对数据的汇总与存储、处理与运算，实现对客户需求的精确预测。从模式创新角度，通过结合市场环境评估，对资金投入进行前期规划和规模预测，把成本投入控制在最优范围内，最大程度地利用大数据技术实现投入产出比的提升。

2.策划阶段。在策划阶段，企业以解构阶段中确定的需求导向为基础，进行商业模式的创新。在确定价值方向的前提下，提出多种具备异质性特征的商业方案并分别进行现实性测试。在传统观念下，企业对市场需求把握不准，只能对原有产品进行有限的改良或概念延展。然而，随着大数据时代的到来，企业在一定程度上实现了对客户需求的把握和预测，运用大数据驱动企业与客户的价值联动，而价值方向成为此阶段中建构层面的基础核心。苏宁易购通过确定价值方向，结合客户需求点，对原有的商业模式元素进行重组，最终形成规划方案。一旦明确规划方案，就需要进行广泛且深入的现实考察，以验证价值方向的正确性，及其是否与实际需求及市场竞争环境相适应。从数据应用层面来看，基于对大数据的深挖和利用，形成可供后续参考的需求方向的指引，这个过程是以大数据来源的可靠性及实用性为基本前提的。随着数据流的不断丰富和转换效率的提升，苏宁易购可以实现对潜在客户的挖掘，甚至通过创造需求点扩大客户群体，并将新的群体需求融入到价值方向中。从模式创新层面来看，通过结合企业的行业伙伴评估，使企业自身定位更符合客观实际，并能在数据共享中吸纳伙伴资源，利于形成行业内良性互动与企业互惠发展。

3.执行阶段。执行阶段是整个过程的核心，这是由于执行阶段的本质特征快速准确地作用于市场决定了这个阶段具备测试的反复性，以最终适应真正的市场需求。基于数字评估运算，苏宁易购将原始资源转换成企业需要的信息价值，以此转换规划方向和模式评估，并在实际操作中进行更适宜的调整。研发人员通过线上线下结合的方式，对企业客服及客户进行产品试用，并进行产品评价收集，以验证是否满足市场需要。通过对吸油烟效果及客户心理感受的多次测试及意见收集，对各类规划方案进行针对性的风险评价，从而确定法迪欧油烟机的设计规划，其中设计规划以两个要点为根本参考：一是产品功能的实现效果，二是客户在试用产品时的心理感受。从数据应用层面看，基于大数据技术的数字风险评估是必不可少的，企业往往会将设计方案的风险减到最低，因为这不仅关系到此次创新的成败，同时也与企业高管层的风险偏向相关。高管层利用数据风险评估，从顶层设计上确定研发团队对不同类型规划的测试重点，并在不断测试与反馈中形成整体认知，最终确定具体规划方案，并实现规划方案的创新。从模式创新方面看，需结合法治环境评估，保证新的规划方案合法有效且利于群众利益。

4.支配阶段。支配阶段是大数据驱动商业模式创新的最后一个过程，也是前几个阶段的综合体现及延伸。此阶段包括对之前确定方案的调试适应及反馈革新，以确保最终形成的创新效果的平稳实现，然后将成熟稳定的商业模式接入市场，正式发挥作用。从数据应用层面看，通过对数据转换的测试和实际模拟，体现数据终端与市场连接的效果，最终使数据的转换效率最大化。苏宁易购通过对客服人员反馈的客户意见进行收集处理，再反映给产品设计制造阶段的研发人员，然后进行针对性改良，将成熟产品再投入市场进行销售，可以说在这个过程中大数据的运用精简了原先冗余繁琐的流程，实现了以数据资源为依托的生产过程效率的提升。从模式创新层面看，市场与监管部门的监督反馈是支配阶段的外部保障，可以最大程度消除市场不良竞争现象，使行业内发展环境得到净化，全面促进商业模式创新最终效果的形成。

对策建议

解构阶段。企业通过对当前商业模式的评估，结合客户需求和市场环境的变化，对市场数据进行采集及初步处理，再对其加以分析以发现客户的现实需求、实现对市场趋势的宏观把握，进而产生对商业市场的准确判断力；通过结合市场环境评估，对资金投入进行前期规划和规模预测，最大程度地利用大数据技术使投入产出比得到提升。

策划阶段。企业在确定价值方向的前提下，提出多种商业方案并分别进行现实性测试；运用大数据驱动企业与客户的价值联动，对原有的商业模式元素进行重组，并在考察中验证价值方向的正确性。通过结合企业的行业伙伴评估，可使企业自身定位更符合客观实际，并且在数据共享中吸纳伙伴资源，形成良性互动与企业互惠发展。

执行阶段。基于数字评估运算，将原始资源转换成企业需要的信息价值，以此转换规划方向和模式评估，并在实际操作中进行更适宜调整。在设计规划中要考虑产品的功能实现效果和客户在试用产品时的心理感受。此外，要结合法治环境评估，保证新的规划方案合法有效。

支配阶段。企业要注重对数据转换的测试和实际模拟，使数据的转换效率最大化。使用大数据评估实现反馈过程中的人力、物力成本控制，以及以数据资源为依托的生产过程效率提升。此外，应积极接受市场与监管部门的监督，使行业内发展环境得到净化，全面促进商业模式创新的最终效果形成。