大数据时代电子商务服务模式创新研究

楚 楚

（首都经济贸易大学 北京 100071)

一、大数据时代下的电子商务服务模式概况

随着大数据技术对社会的影响日益加深，当前电子商务企业在激烈的商场竞争中展现显著优势，能够精准掌握消费者的网页浏览、交易记录及竞争商家等海量的个性化信息。电子商务服务模式也紧随时代发展特点，将数据化融入企业采购、生产和营销等各个环节。大数据同电子商务服务模式相结合，能在市场竞争环节中充分发挥协同效应。

（一）大数据的应用促进电子商务发展

大数据促进电子商务买卖双方关系的沟通协调。随着世界范围内的数据规模越来越大，数据逐渐衍生结构化、半结构化、无结构化等种类，而且数据的生成速度和实效性也在不断提高。电子商务与传统的商业模式相比，空间和时间更为灵活。实体店的运营需要根据店铺客流量、店面面积、营业时间等因素进行考量。在大数据时代，企业和用户都能够不被空间所限制的情况下进行灵活选择。当事人是买方和卖方，缺少大数据的参考，很容易被限制在信息和回复上，传统的商业模式多数是凭借当面沟通进行协调，虽然也有方便快捷的优点，但是如果发生二者之间矛盾激化的事件，场面会变得僵化。电子商务服务模式下，买家和卖家的交流方式和途径变得更加丰富，可以通过电话、视频及服务平台的中介进行沟通协调，给双方都设定了统一公平的规则，减少了纠纷事件激化的可能性。

大数据能够推进电子商务企业效率的发展提高。大量的数据是伴随移动应用的发展逐步产生并积累，如交易数据、评价数据、用户行为数据等。大数据与云计算的融合，对现代企业的经营、组织决策、消费者行为的分析都有着重要的意义。云计算能够实现对数据资源的自动管理与分配，从而有效减少设备的运营管理，并提高大数据的存储、计算和挖掘效率。云计算省去了设备的安装成本，电商企业更倾向于使用云计算的硬件和软件，以提高存储、计算、协调的效率，同时还可以通过大数据对上游和下游的价格波动进行分析，以降低采购成本，提高交易效率。目前，各个行业都重视对用户数据的收集和整理，各大科技公司也注重科技创新，虽然获取数据的途径多，但是也面临一定挑战。作为一种战略资源，大数据可以让企业制定更符合市场需要的决策方案及有效的电子商务企业决策，并因此带来新的效益。

电子商务的工作是通过网络进行的，所以建立的信息交换和合作平台也是虚拟的。这就要求网络必须是完全安全的，这样才能保证用户的隐私不会被泄露。在如今的信息社会，各种“二维码”“验证码”等欺诈手段层出不穷，即使是受过高等教育的人也很可能会出现大意，从而陷入诈骗的圈套。而在大数据技术的帮助下，整个网络的情况都会得到全面的监测，对用户的个人信息和店铺的经营数据进行有效监控和保护。

（二）电子商务具备大数据时代特征

新型电子商务具备的特征不仅在时间和空间上有所突破，能够实现线上与线下相融合的方式进行运作，而且对用户的需求更为关注。这种以大数据为导向并对其进行分析研究的运作过程，充分展现了信息一体化，基于对用户信息的采集、整合并再次加工，通过线上对消费用户的浏览轨迹实时记录并分析，为其传送消费兴趣程度较高的个性化内容，形成个性化与服务化二者兼具的电子商务服务新型模式。个性化推荐能帮助顾客更好地浏览所需要的商品，并能够保持用户的基数和黏性，确保用户在最短的时间内获得更多的内容。在此基础上，基于大数据的个性化推荐，既可以提升企业的营销效率，又可以丰富企业的信息服务方式，为有效开展业务提供平台。如今，企业更应该注重将大数据应用到电子商务服务领域的各个环节中，以发挥大数据的价值。

大数据特征还表现在它能够带动社会资源的整合。以大数据为主导的业务模式，将开创新的业务模式，提升企业的市场竞争力。在大数据时代，企业能够通过分析和处理信息来实现资源整合，将传统的管理资源模式和网络资源管理模式相结合的基础上，考虑服务形式和用户的需要，用户可以根据自己的需求来设置信息内容、服务形式及信息内容的获取时间，而电商公司则可以根据用户的需求来提供相应的信息服务。用户群的收发方式主要有电子邮件、音频、视频等。这种带动大数据和企业发展相结合的趋势，能够指导企业制定生产计划和营销计划，从而获取更多的资源。

在大数据时代的电子商务中，企业之间的竞争都要依赖于数据的规模量、准确性和时效性。在实施电子商务服务模式的创新中，必须充分利用数据的作用和价值。在精确的大数据分析基础上，可以对非结构性数据进行标准报告和展示。企业可以通过图形化的方式展示数据的规模和发展趋势，呈现以数据为依托的可视化服务，从而更好地理解用户的消费特征和动机。从海量、复杂的数据中挖掘用户的喜好，并以此作为依据为用户实时推送最新资讯，保证其所接收的内容具备很强的时效性。消费者可以主动对信息提供方提出自身需求，同时还可以对其所接受的服务展开评分操作。上述信息内容交换模式对信息提供方不断更新及改进其服务形式有着积极推进作用，使其所提供的服务能满足消费者的个性化需求。

二、大数据时代电子商务服务模式的发展趋势

（一）电子商务服务与个体消费者的深度对接

大数据时代下，电子商务人员需要更新管理理念，不应将服务只局限于传统商品、物流运转等方面，应以线上平台为依托形成的交易行为都纳入电子商务服务体系中。企业应将电子商务深度渗透到消费者个体中，强调凸显消费者的个性化服务，通过大数据的科学分析，精准地为用户主动提供服务，重视每一个消费者的关注点和诉求。在大数据时代，信息量的激增会加大消费者辨别信息的难度，需要企业利用大数据进行数据采集与分析，对数据库及时进行更新。使用相应的技术手段来挖掘和分析用户所需的信息，从海量数据中帮助用户抽取有用的信息。除此之外，电子商务企业也要重视用户在精神层面的体验，例如，在线上销售成功后，可以在线下配合完成后续的售后服务，从多个层面提高用户的满意度。电子商务要实现数据收集和处理的科学化、合理化，挖掘用户潜在的消费动机，从而提高企业的竞争力。通过对这些数据的收集与分析，可以为电子商务公司制定营销计划提供借鉴。一些电子商务企业收集和挖掘数据过程中，会以用户的周期性购买习惯来推送相应的商品推荐信息，还有部分企业会根据用户的消费轨迹进行实时记录，对消费过程进行全程跟踪。从用户登录平台页面开始，企业就可以同步移动终端和各种移动设备获得其使用设备的IP地址及移动数据，将数据进行分类分析，对网站中的注册用户进行归类，将周边商户的促销信息推送到用户面前，从而提高营销的实效性和成功率。同时加大对智能化管理软件的资金和人力投入，在大数据应用中逐渐形成行业应用垂直整合体系，涵盖电子商务企业的文化、产品、市场及企业管理和技术研发等内容，在全方位提供优质服务的基础上开展商业运作，与其他同质化的电子商务服务形成断层式划分，为企业创造更大的竞争力和经济效益。

（二）电子商务行业应用的垂直整合

电子商务行业对大数据的应用垂直整合主要表现在电子商务企业对大数据收集和处理上的技术，并且通过对供应链的协同来实现数据之间高效传递和共享。其中包括物流和运营两方面的优化，我国的电子商务正从传统的物流模式逐渐进行转变，并在不断地尝试着突破物流系统对电子商务的限制。目前，国内各大电商平台在物流配送方面，逐步同物流企业建立合作关系，通过沟通和协调，电子商务企业可以统计货物的数量、地址等数据，然后将这些数据发送到物流企业。此外，物流企业也会将掌握的信息反馈到电子商务平台上，让电子商务平台能够根据不同的客户需要，选择最优的物流模式，从而达到提升物流配送效率和用户满意度的双赢。

有关数据显示，由于全球电子商务的零售商盲目囤积，曾导致每年1000亿美元的费用损失，但与传统零售商相比，达成这些交易额所需的仓储面积却不大。电子商务企业的仓储费用过于高昂，但是通过利用大数据对消费者的消费习惯、购买次数、消费喜好等进行分析，能够估算出每件商品在特定时间段的需求量，以便合理地进行采购和存货，这样能够最大限度地利用仓库资源，减少仓库的成本费用。在企业的经营活动中，电子商务企业在进行商务运作过程中对外部环境进行了大量的数据关联，为企业的营销和发展提供了更好的基础。利用大数据分析客户需要，不仅可以分析企业在外部市场中的发展，还能够帮助企业进行风险评估，从而提高企业的内部决策能力。

目前，国内一些大型电商平台在市场上占有的份额较大，而部分中小电商平台的竞争生存能力相对薄弱，需要中小电商平台建立适合自己发展需求的营销策略，走专业化的市场发展路线。大数据时代的电子商务发展，通常都是规模小、成本低、市场运营风险较低的模式，这要求垂直细分服务模式的电子商务平台不仅要重视电子商务市场中的薄弱环节，以创造发展机会，同时也要不断完善自身的数据分析和服务，与大数据时代紧密联系在一起，并通过分析、收集和运用大数据，采用适合企业的营销与服务模式。在进一步发展大数据时，必须注意保护消费者的隐私，以及有关的法律法规在大数据应用方面的约束。

三、大数据时代电子商务服务模式的创新策略

（一）强化数据导购功能

电子商务企业在创新服务方式的过程中可以基于对大数据技术的科学应用，提升内部信息数据分析和处理的技术水平及共享能力，以此形成更加全面可靠的信息数据，强化数据导购功能和作用，为消费者提供良好的购物体验。根据系统自动记录的用户消费、浏览过程中产生的数据，设计出具有高效人机交互性的服务页面，并利用数据对导购形式进行创新与调整。通过对客户的消费场所、金额等维度进行综合性分析，有针对性地调整商品导购模式，将大数据与导购进行科学融合，精准地制定商品推广方案。同时，平台可基于大数据分析，根据每一位消费者购买商品的种类、金额及精准画像后获得的用户详细信息，为消费者提供优质产品的同时，对其在各个维度提供高质量的服务。这种利用数据优化导购服务模式，更能凸显电子商务领域高端服务、精准服务的理念。

网络作为企业从事电子商务工作的互动和操作平台，要做到将各个商家的信息透明化、标准化，还要在大量数据中甄别、收集真实有用的信息。随着各大电子商务企业对大数据的重视和发展，在实际应用中存在着大量的问题，比如大量的虚假信息，甚至导致了大量的数据丢失。如果平台在服务运营过程中忽视了管理规范的重要性，对消费者申诉服务问题处理不当，容易引发消费者对相应产品和企业失去信心。因此在收集和分析大数据的时候，应保证数据的质量同时也要注重运营规范，这是一个非常重要的因素，不经过认真甄别，很难保证数据的真实性和准确性，也不能充分发挥大数据的商业价值。

（二）提高个性化服务精确度

当前国内电子商务个性化的产品服务主要有两种方式。第一种是向消费者推送广告。第二种是预估用户喜好进行产品推荐。然而这两种方式如果使用不当，比如强行输入广告容易引起消费者心理上的不满，这就需要优化个性化服务操作。对用户的潜在需求进行深入挖掘，确保广告的高效性，并为商家发掘更多的潜在需求。可以从两个方面着手：一是宣传，二是推销。一方面，通过个性化的广告形象设计吸引消费者。根据查看每个消费者的搜索结果，或者统计出用户在哪个产品上浏览了多长时间，从而定位消费者的偏好和预算，实现营销的目的。广告也应注重产品的实用性和经济性，以使消费者能更快地了解产品的信息。另一方面，通过个性化的商品建议服务消费者。平台可以为消费者定制性价比更高的购买推荐，形成更为贴心、便利的服务模式。对于电商平台来说，基于数据挖掘的技术将消费者的智能分析结果导入到个性化的推荐系统中，并将其运用到个性化内容推荐功能中，可以确保产品的关键字精准度，优化商品的排列规则，能够帮助电子商务平台准确地分析出用户的需要，并为客户提供准确度更高的个性化推荐服务。

（三）优化物流服务水平

物流在电子商务服务的发展中占有重要地位，它是连接资金和信息流的纽带。目前，淘宝、拼多多、天猫、苏宁易购等平台在电子商务模式中的发展占主流地位。电子商务的快速发展为消费者带来更多购物选择渠道，同时也对这些网购平台的物流要求有所提升。依托大数据可以实现专业化的云物流，利用云计算技术进行科学决策，实现标准化的操作流程，从而促进企业物流信息的整理与优化，让客户享受到更优质、更便捷的服务。通过云计算的方式进行整合，能够减少资源的浪费并且降低成本，云物流和第三方物流的融合，可以有效地推动订单、仓库、仓储、运输等信息的标准化和专业化，将大部分物流企业、运营商和相关部门聚集在一起。企业需要借助大数据技术分析消费者采购的商品性质，科学采用云物流方式以提高物流领域的服务能力水平。同时，企业内部各个部门要共同努力，规范和优化物流信息，建立高效、有序、智能的物流体系。

四、结语

在互联网时代下，大数据将逐渐演变为电子商务企业参与竞争与自我完善的重要战略导向。企业应该注重对消费者的采购喜好、产品的市场口碑情况、购买预算等动态轨迹进行评估和分析，将信息及时统计并整合，对服务环节进行优化，实现电子商务服务与消费者有效对接。