大數據時代的電子商務平臺模式研究

韋群鋒

（浙江工商職業技術學院，浙江 寧波 315016）

電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代，電子商務服務向個性化、專業化、密集化方向發展。隨著互聯網應用、全球數字化、電子商務的發展，各個領域的數據量越來越大，各行各業也不斷對這個現象的應用價值進行分析研究。大數據分析已然成為電子商務領域研究的熱點，大數據時代為擴大新市場、提升效率以及更好地服務客戶提供支撐，為電子商務發展提供重大機遇，同時也面臨更多的挑戰，未來電子商務的競爭是數據的競爭。

一、大數據時代給電子商務發展帶來的機遇

（一）更加細化的電商市場營銷

在傳統電子商務背景下，用戶信息匱乏，數據分析效率較低。而在大數據背景下，電商可分析更多用戶信息，可根據用戶的不同消費需求，將營銷目標針對某個具體的領域，如此可以節約營銷成本、提高競爭力，做到“低成本、高效率”的營銷，實現企業利潤最大化。

（二）個性化和精準的商品推薦

在傳統電子商務背景下電商市場營銷精度較低，針對性不足，不僅浪費資源，而且推送的無效信息對用戶形成干擾，影響消費體驗，自身發展受限。而在大數據背景下，電商通過對用戶瀏覽、收藏、購買等行為進行數據分析，挖掘其需求、習慣等，從而精準化、智能化地確定其在何時、何地、以何種方式推送信息和服務，找到線路最短、效率最高的營銷接觸點，大大提高了精準度和實效性。

（三）優質產品信息的匯總

傳統電子商務背景下，消費者面對海量的商量信息往往很難找到心儀的商品，這就需要電商將產品進行歸類，將消費者需求與商品匹配起來。在大數據背景下，電商可根據商品的購買和收藏等數據將消費者最喜愛和最優的商品篩選出來，以吸引更多的消費者，同時也幫助消費者節省了挑選和商品比較的時間。

（四）有利于挖掘數據潛在價值

在大數據背景下，爆炸式增長的數據成為了電商重要的漿洗，對于提升核心競爭力、推動生產創新具有重大價值。以淘寶為例，每天有近5億條產品訊息，電商對數據進行采集、分析、挖掘，將各類數據進行有效整合，可為企業決策提供支持。數據的價值是其所有可能用途的總和。以數據價值為核心，將不斷涌現新的盈利模式，電商只要把握機遇、放寬視野，才能找到新的利潤增長點。

二、電子商務的大數據時代

（一）數據服務的變革

大數據背景下，把消費者分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用，可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務，創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外，電商也可以通過運用大數據，尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。

（二）數據化運營

電商運營更多地轉變為數據驅動的運營，在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例，其對旗下的淘寶、天貓、阿里云、支付寶、萬網等業務平臺進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。同時，也將電子商務的競爭從簡單的價格戰上升了一個層次，形成了差異化競爭。目前，淘寶已形成的數據平臺產品，包括量子恒道、數據魔方等，功能包括店鋪運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

（三）數據資產化

大數據背景下，“數據即資產”成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭，將是規模和活性的競爭，數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視，因而催生出許多關于數據的業務。“數據成為資產”是互聯網泛在化的一種資本體現，他讓互聯網的作用不僅僅局限于應用和服務本身，而且具有了內在的“金融”價值。數據的功能不再只是體現于“使用價值”方面的產品，而成為實實在在的“價值”。目前，作為數據資產先行者的IT企業，如蘋果、IBM、谷歌等，都在用各種方式，挖掘各種形態的設備及軟件功能，收集各種類型的數據，發揮大數據的商業價值，將傳統意義上的IT企業，打造成為“終端+應用+平臺+數據”四位一體的泛互聯網化企業，以期在大數據時代分得一杯美羹。

三、大數據時代的電子商務服務模式分析

（一）個性化導購服務

在互聯網普及的時代，為解決消費者信息超載的問題，引導消費者更便捷地購買商品，導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統，就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為，為消費者提供決策建議的軟件系統，如推薦他們想要的商品或從哪里獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務，或是基于消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等，或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客，如新品推薦、特價推薦等，能夠為顧客提供較好的決策支持服務。

個性化導購系統的興起能夠很好地解決傳統導購系統所帶來的問題，它基于消費者個性化特征和需求，依托知識發現、內容過濾、交互式推薦等技術，在合適的場景、合適的時機、通過合適的渠道，把合適的內容，推薦給合適的用戶，為消費者提供個性化的購物體驗。在個性化導購系統中，消費者不再是被動的信息或網頁瀏覽者，而是主動參與者。

（二）數據產品服務

在大數據背景下，數據成為資產，所有電商企業都想獲得并充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據，但往往由于技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘，因此對于具有平臺以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢，將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業，從而開辟出一種新的電子商務服務模式。如淘寶為賣家提供的各類數據優化工具，可以為消費者提供的各類優化工具等。由于大數據背景下企業對數據有更深層次的需求，因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁，將為產生數據服務型的電子商務新模式。

（三）垂直細分領域服務

目前，淘寶、京東、亞馬遜等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此，在大數據時代下，把握每一個垂直細分領域，然后做得更精更專，這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平臺規模較小、成本較低，能更好地挖掘分析消費者的信息數據，從而能更專注于專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務，更能了解產業鏈上客戶的需求，也能容易完善自身的服務。

例如，在服裝領域，“麥包包”等與生產廠家等上下游企業共建產業鏈，實現零庫存和短周轉率，降低了運營成本，極大提高了生產效率，打造成箱包垂直領域知名的線上品牌。

四、結語

大數據背景下，爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰，通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新，給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟，必將涌現出更多、更好的新的服務模式，從而促進電子商務的發展。

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