大数据时代视角下的企业成本控制及优化策略研究

杨淼帆

（内蒙古师范大学 内蒙古自治区呼和浩特 011500）

传统的成本控制主要依靠成本会计方法，核算多采用会计记账的形式，手段比较老化，成本控制范围大多局限在产品投产后的生产制造环节，而忽视了前期研发设计、材料采购以及后期营销、物流运输等环节的全面把控。如没有考虑到对其中产生成本的一些重要影响因素进行控制，对整个企业财务成本、运营成本的管理也缺乏科学系统的方法。再如在制定成本规划时，不能全面及时获取整个供应链中有关产品真实信息数据，大多根据历史经验，具有主观性，且往往是在事后控制，效果不佳。随着社会经济的增长人力物力成本在逐年增加，企业在发展过程中成本耗费也在不断上涨，加之大数据时代企业庞大且多元化信息数据量的产生，使得企业的成本控制工作更加复杂，难度更大，对企业提出了更高的要求。因此，传统成本控制理念比较落后，企业已经不再适用传统的成本控制链方法，如果只依靠人工手段难以实现。由此可见，加大科技投入，充分利用大数据的方法是企业优化成本控制的关键点。

因此，本文在国内外激烈的竞争环境的背景下，利用先进的大数据信息技术和系统推动企业成本控制改革优化升级，为管理人员提供更加可靠、准确、全面的信息，帮助管理人员更加科学合理地制定决策和规划，发挥成本价值的最大作用，不断提高经济效益，进而提高市场竞争力，有助于企业健康持续地发展。因此，大数据时代下企业成本控制及优化策略研究具有重要意义。通过大数据精准营销，能够降低营销成本、财务大数据共享控制财务成本及企业运营成本，包括产品全生命周期成本管理控制和物流成本控制。

一、文献综述

当前，国内外各学者关于企业成本控制的研究比较丰富，主要是从行业和工程项目角度进行成本控制的研究。行业角度方面，袁婷（2019）等人分析研究了餐饮行业企业成本管控问题；唐立群（2021）结合财务成本管理知识，对房地产开发企业提出从事前、事中和事后进行成本控制的方案。项目方面，Mukaca（2010）利用挣值管理工具（EVM）对电力建设工程成本进行分析；张荣（2021）、毛文超（2016）等人提出精细化管理控制建筑施工项目成本；赵雨晴（2021）等人分析了土木工程项目成本管理问题。学者们的研究视角有所不同，吴自练（2021）基于价值链思维分析研究了生产制造企业成本控制系统建设策略，贺妍（2020）从供应链视角分析了制造企业的成本构成及各环节控制措施，以及Kubon（2010）从企业竞争战略角度研究物流成本。大数据利用方面多围绕企业某一部分具体成本展开，如采购成本（李静，2021；石灵，2020），物流成本（黄雯，2019；王宁，2019）等。主要研究内容为成本管控中存在的问题，影响因素以及具体对策分析。基于上述文献，各学者关于将大数据运用在企业成本控制的各个环节，对整体过程的研究较少。本文基于大数据时代视角，针对企业成本控制及优化策略展开分析讨论，形成优化路径。

文章首先阐述了大数据时代企业成本控制的背景，接着对国内外各学者的研究进行文献综述，第三部分从企业传统成本控制方式和大数据时代视角下的成本控制优化策略两方面入手，主要围绕企业营销成本、财务成本和运营成本展开分析，具体介绍各部分大数据手段的应用，包括大数据精准营销降低营销成本、财务大数据共享降低财务成本、企业运营成本，包括产品全生命周期成本和物流成本方面，如何借助大数据信息技术手段进行控制。最后得出结论并提出相应优化策略，总结了未来的研究方向。

二、大数据时代视角下的企业成本控制

（一）大数据精准营销降低营销成本

传统的营销方式主要有电视、报纸、户外广告等，传统营销渠道的局限导致企业为销售产品市场竞争激烈，而且成本很高。电视广告方面影响范围较大的中央电视台等国家级新闻媒体单位广告费用巨大，尤其中央电视台的春晚广告更是高达上千万元一秒，一些中小企业即使有投放广告的权利也无力承担巨额费用。销售人员的营销方式多以扫街为主，以发传单等传统方式对客户进行宣传，加上对服务商的部分让利使得营销管理成本很高，在产品营销市场活动费用方面，赠品、积分兑换礼品、会员卡返现等常规营销手段也会增加企业负担。很多企业的营销成本是除去生产产品成本的第二大花费，高昂的营销支出使得利润减少，而企业又不得不投入大量营销费用促进销售，使其承受着巨大的成本压力。

在现代科技不断发展的大数据时代，企业充分发挥大数据的优势，采用精准营销模式，能够有效降低营销成本，稳步提高企业经济效益，将大数据技术与营销活动相结合，是对传统营销手段的革新。基于大数据的精准营销体系，具体从数据层、业务层、应用层展开实施（见图1）。

图1 大数据精准营销体系

第一，在数据层面，传统采集数据方式有限，多为结构化数据。大数据信息来源多样，往往是无意识的非结构化数据，包括微信、微博等社交媒体平台数据，淘宝、京东等电子商务购物交易数据，百度等搜索引擎信息以及在安装手机软件时个人基本信息的采集。进而可形成企业专业且全面的大数据信息资源库，经过初步处理可分为静态客户基本属性数据，如年龄、性别、收入等，了解“客户是怎样的人”。第二，实时变化的客户具体行为数据，比如根据手机定位地理位置改变推测用户的消费需求，寻求潜在机会，还可通过客户的购物消费以及搜索数据定位潜在用户，了解“用户在哪儿做了什么事情”。第三，用户近期网络行为数据，主要是为了解客户日常消费喜好，把握目标受众关注点，包括对客户活跃浏览内容、活跃软件等数据的分析，了解“客户有哪些兴趣爱好”；然后是业务层面利用大数据技术对前期采集的数据信息建模分析，整合分类并深度挖掘，充分发挥数据价值。这一阶段主要根据用户群体实际情况，深入分析其静态及动态行为数据，根据用户不同特征习性进行详细“标签”划分，把握其个性特点，为后期展开精准营销打好基础；最后也是最重要的应用层面大数据精准营销的展开，通过解读数据形成多样化营销方案，首先通过大数据筛选定位有特定消费需求的目标用户，精准投放广告。针对企业现有的存量客户，根据不同的消费习惯和偏好，进行“一对一”个性定制化产品推送。另外企业可以利用大数据信息技术做好商品售后服务，定期收集消费者对商品的评价与反馈，汇总分析商品问题以及客户疑问，进而及时解决并更新完善产品介绍页面内容，节省时间成本，提高客户满意度，降低售后成本。

（二）财务大数据共享降低财务成本

财务作为企业管理的一大核心，财务成本的控制是企业成本管理尤为重要的部分。传统财务模式基本使用纸质账本，财务工作的审批、费用报销等流程都需要各部门人工传递报送，总公司财务管理人员需要花费大量时间和精力审查核算。总部与各单元在财务工作沟通方面，甚至需要有关人员经常性往返传送，时间成本高，加上往返费用等增加了财务成本。在信息保存上，为保障财务安全，企业往往需要花费不少资金。人员配置方面各分公司都需设立单独财务部门，设出纳、会计主管、成本会计等岗位。规模较大的企业日常财务工作繁多，管理难度大，总公司不能及时了解各分公司真实财务状况，还容易出现财务部门重复设立等问题，增加财务运营成本。风险控制方面，各子公司财务由人工核算，受主观因素影响，容易出现错误偏差，甚至部分低素质人员会出现违法行为，财务风险较高。

财务共享模式的出现顺应时代发展趋势，是企业财务管理模式的一大创新，以大数据为背景实现财务大数据信息资源共享，能够大大降低企业财务成本。主要可从财务预算成本、财务管理成本、财务数据信息储存成本、人力成本、财务风险控制成本五个方面着手，全面降低企业财务成本。

图2 财务大数据共享控制财务成本

在财务预算控制方面，财务共享模式下企业数据信息透明化，通过大数据处理技术，结合云计算使管理人员全面掌握企业实际运营情况，从而及时且实时对财务预算做出调整，实现科学预算，有效降低财务预算成本；业务处理方面，利用互联网技术设定好一套完整且标准化的业务信息处理程序，有关人员提交信息后，系统会自动根据不同的审核情形将信息传输至下一环节，审核人员能及时网上接收、查看并签字审核，实现网上办公，数据传输快速准确且全过程电子化，财务部门与共享中心沟通顺畅；财务数据信息保存方面，省去纸张等办公用品成本耗费，各单元数据信息传输与储存智能化；财务人员配置方面，财务共享模式下只需设置一个总的财务共享中心，各分部直接线上提交数据，由专人统一集中处理，能够大幅度缩减财务人员数量，优化组织配置，节约资金，而且规模越大的企业能够节约的人力成本越多；在财务风险控制方面，所有核算工作统一管理，加上专业大数据技术的运用，更加安全有保障，有效降低出错率，避免一些违法行为，企业财务风险得以控制。

（三）利用大数据降低企业运营成本

1.产品全生命周期成本管控

传统生产模式下各个过程成本支出高昂，且难以进行有效控制和规划。前期研发设计环节主要依靠研究人员的创新思维能力，结合历史经验猜测消费者的喜好，企业往往在开发新产品上投入很高，但新产品是否符合顾客的消费需求还是未知数。如果不能被大部分人接受，销售收入甚至不能弥补研发设计成本，就会使企业遭受亏损，面临较大风险。采购方式比较单一，而且经过多方流转，材料价格翻倍，导致企业材料采购成本很高。生产过程中企业投入大量人力物力财力，总是不能做到产品质量管控与生产成本的平衡，往往是为追求产品成本的降低而忽略质量问题，质量提升成本却大大上升，导致利润减少。库存管理多为人工核算，耗费时间长且成本大，而且易出错。

大数据时代视角下，对企业产品全生命周期流程进行成本控制，主要从前期产品研发设计成本、采购成本、生产成本以及库存管理成本进行控制。

图3 产品全生命周期成本管控体系

研发设计成本方面，首先利用大数据进行市场调研分析，初步定位新产品基本属性，深层次挖掘现有存量客户及潜在客户需求。通过大数据可视化分析，结合云计算系统算法对消费者的喜好，购物倾向建模量化分析，指导新产品研发，并线上收集客户反馈评价，不断改进完。；基于电子商务采购，企业利用大数据系统建立材料数据信息资源采集库，根据生产部门产品生产规划确定采购计划，然后利用互联网技术收集市场上原材料价格、规格等基础数据，通过大数据分析选出最合适的供应商，采购人员依据分析结果进行相应采购。

另外，要注意后期实时更新调整材料数据信息资源采集库中的计划数据，使采购更便捷智能；产品生产环节主要目标是保证产品质量的前提下尽可能节约成本，生产成本主要包括直接材料、直接人工和制造费用。直接材料方面通过大数据软件比对分析所有原材料数据，科学选取最具性价比的原料。要注意尽量节约原材料，借助互联网技术控制监测原材料的全过程使用情况，提高材料利用率。直接人工方面生产工人工资一般有计时和计件两种方式，通过大数据系统采集有关数据，分析计算不同类型产品的单位人工成本，选取人力成本最低的计价方式，进而制定合理的工资薪酬，还要通过大数据对工人生产量等工作数据进行分析，不断优化工人配置，合理安排生产，如将机械化设备与人工相结合降低人力成本。制造费用主要是对生产车间、固定资产设备等费用的控制，包括设备维修费、水电耗费等。通过互联网技术对生产设备各项数据进行监测，及时识别异常数据，适时维修更换生产设备，并测算找到合适的设备参数范围，如灯光亮度、空调温度，避免不必要浪费。

生产技术方面，利用大数据系统全面采集产品生产有关参数，综合比较选取合理范围内成本最低的生产技术；库存成本控制方面，利用大数据系统建立完整的出入库数据信息库，编码录入所有产品及材料数据，实现库存信息化管理，不仅能通过编码数据随时查询物料详细出入库情况，还可通过实时定位避免丢失或被盗。全程监督管控，及时处理存在质量问题的材料，能够节约仓储成本。最后，结合企业实际绘制出对应产品全生命周期图表，分析其所处周期阶段并预测未来发展趋势，针对性制定成本控制方案，特别注意数据的时效性和准确性，从而有效为企业战略决策的制定提供参考。

2.物流成本控制

物流运输涉及采购、生产、销售等各个环节，物流成本管控也是企业成本控制的重要内容。传统物流模式观念较落后，方式固定且局限，企业没有形成统一标准和完整的运输体系，信息化程度低。主要集中在装卸、运输和仓储环节，只是产品简单位移，物流系统反应速度较慢，各环节工作分散，不能形成有效闭环。各单元之间信息不互通，顾客与商家物流信息更新不及时不全面，不能做到同步共享。对于物流方式、路线的选择，运输方案的制定缺乏信息化管理的思想和能力，效率不高。整个过程物流成本高，不仅需要花费大量人力、物力、财力等直接物流成本，同时还存在物流运输过程中发生风险的间接成本。

大数据的发展为企业物流成本控制提供了新思路，企业利用大数据构建物流信息管理平台，主要从图示四个方面控制，优化各环节物流成本核算，实现集成化管理（见图4）。

图4 物流成本控制体系

第一，建立企业物流数据信息库，录入产品全供应链的数据信息，利用大数据技术结合GPS定位等地理技术，实时更新产品物流信息，实现产品物流数据信息在供货商、分销商、客户、各交通运输部门与企业间的信息共享，进而实现对运输全过程的跟踪监控管理，企业和客户能够随时查询产品物流信息，获取货物详细位置，使整个运输过程更加透明和数据化。

第二，利用大数据系统对运输区域的差异、不同类型货物数量及属性等综合分析测算，筛选出最短运输路线，节省运输车辆燃油损耗和人工花费。分析选择合适的交通运输工具和方式，优化运输车辆组合，提高物流效率，不断优化物流体系，实现低成本物流运输。

第三，物流运输过程中可能遭遇自然灾害，出现交通事故等造成不必要损失。利用大数据技术结合气象灾害预测系统，提前预测运输途中可能出现的意外情况，事前做好应急预案，并通过地理系统提前获取运输路线的所有道路情况，事前安排，避免交通拥堵，降低运输风险，减小经济损失。

第四，关于企业产品配送物流方的选择，利用互联网技术综合分析物流企业的收费标准、配送速度、服务等数据信息，根据产品配送区域、产品类型、数量等，选出最合适的物流企业进行合作。

三、结论及成本优化策略

本文通过梳理国内外文献结合大数据相关知识，定性分析并研究了企业在营销、财务、运营成本等方面，如何利用大数据技术及手段优化成本控制的问题，得出以下结论：

结论一，大数据精准营销能够节约企业营销成本。针对传统营销方式下高昂的广告和销售费用等投入，受限的营销渠道等使企业承受巨大成本压力的问题，利用大数据精准营销首先节约了电视广告、传单等传统销售成本，还降低了网络推广方面的投入。精准营销能够减少客户挑选商品的时间成本，同时售后成本也得到控制，营销效率提高，从而有效降低企业营销成本。

结论二，财务大数据共享能够有效控制企业财务成本。针对传统财务模式下繁琐的处理流程、人工信息传递不及时、人力成本高、财务管理难度大等问题，财务共享作为企业财务管理模式的一大创新，信息资源共享能够有效解决管理难题，简化审批和汇报处理流程，各单元数据信息传输与储存智能化，优化人力资源配置，财务风险也得到了有效控制，能够全面控制企业财务成本。

结论三，利用大数据能够全面降低企业运营成本，包括产品全生命周期成本和物流成本。针对产品从研发设计到投产后各环节，需要耗费大量人力物力财力，处理繁杂且效率低等问题，借助大数据技术及手段带来全供应链的优化升级，能够针对性地降低成本，提高生产效率，从而为企业的战略决策提供可靠参考。针对物流运输环节关系网络复杂、能耗成本高昂、信息不互通等问题，充分发挥大数据的优势，优化提升物流效率，能够全面控制企业运营成本。

大数据时代带给企业全新的挑战和发展机遇，企业利用大数据技术进行成本控制，仍需在发展中不断进步，针对上述结论具体提出以下优化策略及建议。

1.转变员工传统思维，培养并强化管理人员应用和处理大数据技术的能力

随着社会的不断变化和发展，大数据时代对企业员工提出了更高的要求。企业要从顶层开始，自上而下积极转变传统思维，树立现代信息化成本管理理念，更新全体员工思想认识。管理层要重视大数据成本控制内容，带领全体员工有序开展工作。定期对员工开展大数据、云计算等有关课程的培训，注重培养并加强管理人员大数据技术应用和处理能力，全面推进结合大数据的成本控制工作。

2.加强专业人才建设，优化资源配置

企业首先要加大科技投入，注重培养专业化的综合性人才，并积极引入科技专业人员和计算机软件技术开发人员，优化岗位配置，及时对技术团队进行人员的有效补充和革新，为大数据时代下企业成本控制工作提供专业化人才保障。同时，要全面优化升级企业资源配置，依托云技术发展云端关联交易，提升经济效益。

3.政府积极扶持企业科技发展，加大宣传力度

社会主义市场经济体制下，政府作为“有形的手”配合市场“无形的手”，二者相互协调，宏观调控助力企业发展。政府要加大科技投入，制定相关补贴政策，鼓励企业科技创新，实现降本增效。尤其对中小微企业要加大扶持，进一步提升行业整体产能。同时，要积极宣传有关政策，关注执行过程，指导企业积极响应，并定期对成本控制成果显著的企业给予表彰，全面推动各行业升级。

四、未来研究方向

本文分析并研究了大数据时代视角下，企业成本控制及优化策略。主要采用定性分析的方式，缺乏结合实际数据进行定量分析。针对不足之处，未来将以定量的角度对此问题展开相应探讨和研究。