大数据视角下电子商务企业创新管理模式探究

郭颖

（青海民族大学，西宁 810007）

1 引言

当前，伴随互联网技术的快速发展与社会经济的转型升级，依托数据挖掘、智能推荐等大数据技术手段实现电子商务的智能化成为当代企业发展的必然方向。新一代信息化技术突破了人类活动的时空约束为商务活动网络化带来了新机遇，同时企业也面临着管理模式上的新挑战。为提升企业电子商务管理化水平，亟需改变传统管理观念，创新信息技术变革下的管理模式，充分挖掘电子商务产生的数据元素，提取数据蕴含的潜在价值，构建顺应大数据时代变革的管理策略，进一步提升企业管理水平。

2 电子商务与大数据

2.1 大数据技术及特点

大数据技术是实现对海量数据进行抓取、管理及分析处理，进而获取有效信息的技术手段。随着数据存储及计算算力的提升，海量结构化、半结构化及非结构化的数据能够得以被量化、记录及分析。除了数据体量与数据形式丰富之外，大数据还具备高速性、可变性及真实性的特点。在大数据背景下，云存储、云计算、关联分析与数据挖掘等一系列智能化算法被相继推广应用到当今社会的各个行业，实现数据赋能。在应用场景方面，与电子商务的融合应用是当前经济社会大数据技术实现技术落地的重要方面。企业能够借助大数据技术对电子商务活动过程中涉及的产品规划生产信息、商品交易信息、物流信息等大规模数据实现数据的分析处理，从而提升企业运营水平。

2.2 大数据时代的电子商务

所谓电子商务，是指依托网络化信息技术手段实现商业贸易活动的形式。与传统门店实体销售模式下的商务活动相比，电子商务使全球化的贸易活动更方便快捷。参与电子商务活动的企业、消费者等不同对象之间，不再受空间场所限制，而是通过网络化、电子化及数字化手段实现商务活动的交易过程。对于企业而言，电子商务背景下的交易对象与交易范围宽泛，商务对象涵盖消费者、企业、政府机构等不同类型，实现面向地区化、全国化甚至全球化广域覆盖。对于消费者而言，通过淘宝、京东、企业网站等多元化电子商务平台实现高效可靠的商品交易。

当前，结合大数据技术的电子商务正成为未来发展的主要方向。依托大数据技术，电商企业可实现人力、物力与财力等方面企业资源的最优配置，打通企业各部门之间，企业与上下游产业链之间，企业与市场之间的信息壁垒。

3 大数据视角下电子商务企业管理的发展新机遇

3.1 大数据时代电子商务企业创新管理模式的必然性

对海量数据多维化、高效化利用的推进，是现代企业智慧化发展的核心特征之一。特别是以云存储、云计算为代表的新一代信息技术的发展让数据存储计量达到ZB 级别。大数据背景下存储能力、处理能力的显著提升促使企业能够建立清晰的数据流转线路图，数据背后提供的信息价值驱动着企业进行商业模式的转变。市场数据、客户数据、产品数据、交易数据等企业蕴含的多元化电子商务信息有待深入挖掘并合理利用。有些电商企业是采取线上线下相结合的商业运作模式，在大数据引导下，对未来市场动向的分析、对企业管理的优化与内部结构的优化调整都产生了深刻的影响。因此，以大数据技术为驱动的企业管理是未来发展的必然方向。

3.2 大数据时代电子商务企业创新管理模式的必要性

电子商务进一步扩大了企业管理活动的覆盖面，对管理模式的创新具有必要性。在网络营销管理层面，大数据技术能够精准刻画客户群体的需求与偏好。电商企业通过大数据技术应用能够针对用户年龄、消费层级、消费类别与消费动向等建立群体画像，进一步为用户提供个性化、群体化服务。在交易管理方面，依托电商平台多元化的应用服务系统简化企业开销，通过数字凭证、签名等可靠的信息传输机制能有效防止欺诈、冒用等非法行为。在供应链管理方面，大数据技术涵盖了市场分析后的产品供应，用户购买后的物流配送等全链条数据，能够实现企业高效、集约化的供应管理。依靠大数据技术手段实现企业能效升级转型已经成为当代企业发展的必要手段，而企业管理模式的创新也应运而生。

4 大数据视角下电子商务企业管理面临的新挑战

在实际管理方面，企业应用大数据在提升决策效率、优化管理水平方面还存在一定的现实挑战与不足。一是企业对电子商务数据信息的收集存在完整性不够、前瞻性不足等问题。用户历史信息的不完整或太片面，会使得应用大数据技术的过程中，信息挖掘不充分或挖掘精度过低，消费用户的群体划分粒度过于粗放，无法为用户提供真正需要的产品，用户黏性大大降低。企业本身运营数据的不完善，会使得大数据分析中可能存在分析不到位、分析不科学的问题。企业电子商务对数据进行收集的过程需要从前瞻角度出发，明确数据对象、数据结构、数据存储、数据共享、数据安全加密等实际问题，进而实现数据的有效应用；二是大数据运行处理机制与企业管理契合度不够的问题。受企业运营资金、专业人才等因素的限制，企业电子商务中存在数据资源有效利用率不足的问题，数据维度得不到有效扩展应用。企业管理层人员对大数据时代的思维变革认识不深刻，企业缺乏信息人才作支撑，无法实现数据的重组、扩展与开放应用，数据只是被简单的用来做管控和分析，与市场运营、企业管理等层面的融合程度不够，导致数据实用性不强的突出问题。针对大数据视角下电子商务面临的问题与挑战，亟需在管理方式上进行创新，探寻大数据协同企业管理共治下的创新模式。

5 大数据视角下电子商务企业创新管理模式现实路径

5.1 大数据视角下电子商务企业数据管理新思路

大数据视角下，企业电子商务管理过程中首先需要具备数据变革思维与视野。电子商务市场的竞争日趋激烈，电商企业需结合自身实际，构建数据化企业管理理念，探索数据创新应用方式。企业管理理念方面，应切实转变管理思维，通过数据分析刻画企业电子商务进程中的信息关联，优化电商企业的业务效能，预测市场走向，进一步规避企业风险。此外，在管理创新的同时应具备数据隐私保护意识，在数据收集与运用过程中注重使用合法化手段，规范管理电商企业内部数据，制定相应的制度条例，明确数据使用责任，防范数据的垄断与滥用。

5.2 大数据视角下电子商务企业营销管理新模式

在企业营销管理层面，大数据技术能提供精准化的预测信息，促进企业转化营销手段，提升企业营销规模。因此，大数据视角下电子商务营销管理成为企业管理中的重点环节。对于电子商务企业而言，应着力于营销管理模式的创新，包括：

首先，电商企业应着力构建自身的大数据处理平台，实现营销管理的精准化操作。电商企业应在营销管理上下功夫，通过搭建完善数据收集平台，合法收集用户浏览及购买商品的数据信息，企业通过对用户群体特征进行分析，特别是用户偏好、经济水平及消费观念等重点数据，为用户群体进行细粒度的刻画。在对用户特征微观层面分析基础上，电商企业可进一步实现对用户层级的有效划分，针对不同层级的用户提供精准化的广告投放、差异化的促销策略等营销手段。此外，对于营销渠道而言，电商企业应该依托互联网全媒体传播优势，拓展营销渠道，丰富营销模式，如综合直播模式、短视频、图片及互动等构建多模态销售方式。同时，依托大数据关联学习、机器学习、数据挖掘等技术进一步实现对用户及市场的预测，扩大企业的用户满意度及市场影响力。

其次，依托大数据平台拓宽部门间的协同合作，进一步优化自身电商结构。电商企业开展营销活动时，需要各部门之间的协力配合，需打通生产物流、运营分析、客户服务等各环节的数据壁垒，打破各部门“数据孤岛”现象，通盘优化，避免部门间各自为战的模式。针对营销管理中产生的多元化数据，厘清数据来源与流向，从生产部门、营销部门到客户服务等部门，实现数据分析利用的有机结合，不断优化自身业务结构，实现以用户为导向，以企业整体收益最大化为目标，各部门信息有效传导、互动关联的新样态。

5.3 大数据视角下电子商务企业技术管理新策略

在企业技术管理层面，大数据在电商企业的融合应用具有灵活性与规范性共存的特点。电商企业在使用大数据的过程中需要具备相应的人才资源及责任意识。在企业技术管理中，应涵盖以下方面：

①重视数据分析相关研究，培养高素质的专业人才。通过专业数据分析软件的引入、大数据专业人才的培养、企业管理方式方法的改革等方面强化电商企业的技术管理。电商企业应在综合电商平台特性、销售模式、企业发展等要素基础上展开对数据的收集、整合与分析，进而提升企业运营效果与运营质量。

②科学研判数据潜在价值，避免因数据主宰而陷入风险。电商企业在具备大数据变革思维的同时，应避免对大数据分析技术的滥用。数据管理不当或数据使用不合理、不科学，都会导致数据分析出现错误，因此电商企业还需要对数据分析结果进行有效合理的研判，对数据分析结果做出一定的甄别，避免被数据误导，企业应意识到数据具有局限性，避免因过分依赖数据而陷入数据独裁的陷阱。

③强化信息数据管理责任，注重消费者及企业隐私保护。面对多元化的用户数据信息，企业应该意识到政策的制订及任何商业行为都关联自身的责任。企业作为数据的收集者及使用者，在数据合理化利用过程中需建立个人及企业对应的隐私保护机制，设立规定章程，正确引导数据的使用，避免对数据的违法违规使用。

5.4 大数据视角下电子商务企业成本管理新手段

企业传统实体经营管理模式下，财务人员主要依赖财务报表中的数据进行核算及成本控制。电子商务经营方式对企业采购成本、生产成本、销售成本、仓储物流成本等都产生了深刻变革。传统粗放式的成本管理方式强调人工成本与原材料成本的控制，对于企业生产、采购及销售过程中产生的其他成本的量化不足或难以量化。大数据视角下，数据收集与分析能力的渗透使得企业管理其他成本的效率也得到提升。具体而言：

在采购成本管理方面，建立科学完善的物资采购管理体系。依托大数据分析处理能力对采购行为和成本进行量化、分析与评估，挖掘成本管控的潜在要素。在传统物资采购方式基础上，实现与网络化采购的有效整合，通过大数据处理技术实现成本纵横向比较，成本周期变动比较，市场预期分析等维度的处理，完善采购计划、采购方式、采购流程。

在生产成本管理方面，借助大数据处理平台对涉及制造、人工及各种材料费用的各种支出成本信息进行有效获取，统计、分析、对比企业生产过程生产材料的消耗，人工成本的支出，设备与零器件维修等方面的各类成本，通过设置科学合理的生产成本管控办法和管理模式，提高企业自动化生产效率，保证产品质量，提升企业的资源利用率，减少非必要的材料及维修费用支出。

在销售成本管理方面，网络电子商务平台种类繁多，如电子商城、虚拟社区、协作平台等，平台提供的内容也具有多样化特征，如电子直销、电子零售、网络预定、网上发行等方式。此外，与传统实体店铺销售不同，平台可借助短视频、直播、图片及文字等丰富多样的形式进行推广销售。面对复杂的网络环境，电商企业需结合数据分析技术，选择合理的网络销售方式，制定可行高效的产品销售策略。

在供应链成本管理方面，以面向客户良好体验为主，综合流通各个环节，通过大数据平台的信息集成实现数据的高度共享，综合供应链成本、效率及快捷性等指标，实现仓储管理与交通运输的协调优化。在运输方式及运输成本上，通过对用户地域归属、空间可达性、时间有效性等综合指标的分析，实现运输路线的最优化配置，保证各环节运输方式有效对接。在仓储管理方面，结合大数据分析对仓储中心选址进行合理规划。同时，对供应链上下游进行相应的数据分析与预测，实现整个供应链的数据化管理。

6 结语

当前，电子商务作为融合互联网业态的新型商业模式规模持续扩大。特别是面对近年来的新冠肺炎疫情影响，电子商务在促进就业、扩大内需、扶贫振兴等方面起到了重要作用。电子商务的发展路线未来将会成为企业发展的重点。针对社会经济发展的转型需求及新一代信息化浪潮的革新背景，电子商务企业需充分认识大数据的核心价值，依托数据分析与挖掘等技术不断创新管理模式，促进企业数据化、智能化、科学化管理运营，让大数据技术为企业核心竞争力增添新的核心价值属性。