大數據在我國商貿流通業發展中的運用

萬杰

內容摘要：大數據運用技術的不斷革新，推動了商貿流通業的發展，大數據正以全新的技術手段改變著我國商貿流通業。本文通過對大數據運用技術的研究，結合我國商貿流通業發展情況，分析大數據在商貿流通業中的運用情況，并進一步提出利用大數據推動商貿流通業發展的政策建議。

關鍵詞：大數據 商貿流通 運用

大數據在商貿流通業中的運用

（一）大數據在商貿流通業中的運用原理

大數據目前并沒有一個統一的概念界定。Goyal et al.（2012）認為大數據是多來源收集的、多種形式的、而且通常是實時的巨大數據集合。Dumbill（2012）指出大數據具有規模性、多樣性、實時性的特點。Armah（2013）提出大數據是巨大而多樣化的數據集。涂永前、徐晉、郭嵐（2015）提出大數據不僅僅指的是海量數據，更多指的是對離散化社會經濟的數據化表達。權威IT研究與顧問咨詢公司Gartner將大數據定義為在一個或多個維度上超出傳統信息技術處理能力的極端信息管理和處理問題。

本文認為，大數據包含兩層含義：第一層含義是大數據的基礎是以各種形式留存的、未經系統化處理的基礎數據，第二層含義是根據某種需求將這些基礎數據按照特定算法進行歸納分析，形成有價值的分析結果。大數據在經濟管理中運用較為廣泛的領域包括商貿流通業和大數據風控這兩個方面，大數據風控的概念比較容易理解，該領域以互聯網金融企業為核心用戶，通過大數據風控模型把控運營風險，降低違約損失。

在商貿流通領域，大數據的應用包括數據層面和行為層面，數據層面以基礎數據為核心，多是結構化、半結構化、非結構化的數據，表1將數據處理納入數據層面，與本文的定義略有不同。行為層面包括流量行為和用戶行為，其實用戶行為對流量行為會產生決定性影響，行為結果即是數據形式。簡單概括起來，大數據的運用基本流程是：用戶行為、流量行為、形成數據、處理數據、輸出結果。大數據在商貿流通業中的運用，以目前的實踐模式來看，主要體現在利用大數據評估出的信息發現市場需求，然后有針對性地進行營銷。這個理解較為簡略，在實踐過程中，大數據的運用還遠不止于此，甚至已經成為企業生存的核心與關鍵，大數據的衍生引用，催生出更多新的商業模式，包括征信、風險管理、企業價值評估、人工智能等等。

大數據運算的基本流程（見圖1）是通過記錄互聯網上的各類數據，包括留言評論數據、網頁瀏覽記錄、搜索內容等相關信息記錄，然后經過后臺計算機的抓取，錄入到數據庫，經過提前設定的算法進行模擬分析，最終輸出結果，據此實現對主體的行為分析和行為預測。大數據采集是一個比較容易實現的過程，但是如何運算大數據才是核心，不同的運算模型會得出不同的結論，而這往往是商貿企業的關鍵技術。

（二）大數據運用的市場規模

大數據在商貿流通業中的運用，一個比較典型的應用場景就是線上與線下的結合情景。線上與線下的融合，離不開大數據的支撐，線上化不單純是將線下業務搬到互聯網平臺，更多的是需要通過大數據的運算實現對市場的洞察，了解市場真實需求，有針對性地開展業務。對流通業而言，大數據同樣顯得彌足重要，提升物流運輸的效率，節約物流運輸成本，有賴于大數據提供有價值的信息。

大數據正在成為一種被廣泛運用的寶貴資源，市場前景廣闊。隨著線上平臺與零售實體的對接逐漸深入，線上線下渠道的深度融合顯得愈加重要，零售行業逐步為消費者提供在衣食住行方面更加便利化、多元化的消費體驗。

但是，大數據在商貿流通業中的運用上還存在一定未經開發的市場空間。據TalkingDate一項調查統計顯示，91%的企業認為大數據對業務成功至關重要；59%認為運用大數據的首要目的是獲得業務和用戶的信息，以支持更加快速的決策和行動；64%的企業開始真正有大數據項目實施。在實施情況上，82%的企業時間花在數據準備上；50%不能有效管理和有效運用大數據；41%不具備系統化的數據分析能力；59%沒有獨立部署實施大數據系統的能力。從調查結果看，絕大多數企業意識到大數據對業務開展的重要作用，但并不是絕大多數能夠有效使用大數據，使大數據成為了一個概念，并沒有得到落地實施。推動大數據對業務發展的促進作用，尤其是在商貿流通領域的深度發掘，還需要投入更多精力和開發力度。

（三）大數據在商貿流通業中的運用

以亞馬遜為例，亞馬遜通過收集用戶的個人信息（包括姓名、電話、收貨地址等）、網站瀏覽痕跡、單次購買時的商品組合等基礎數據，然后利用自身開發的分析方法進行分析處理。分析主要得到這樣幾個重要結果：消費者未來需求、需求時間段分布、需求區域分布。基于其分析處理的結果，亞馬遜就可以實現精準營銷。零售業巨頭沃爾瑪更是大數據運用的集大成者，全球8000多家門店，每天產生不計其數的基礎數據，最后匯總到統一的數據庫，根據會員連續時間內的消費記錄，分析其消費水平、收入水平、消費習慣等，根據分析結果有針對性向顧客進行推銷。利用大數據，沃爾瑪還推出了新的貨品擺放模式，比如啤酒和尿布放在一起。國內著名電商企業阿里巴巴集團，旗下的淘寶公司早在十年前就已經建立了“淘數據”，雖然剛開始使用效率不高，但隨著運算技術的不斷提升，以及對大數據商業價值的不斷挖掘，“淘數據”具備了推測不同時間段內商品需求量的能力，從而極大提高了消費者購物的效率，也給企業帶來了更加廣闊的市場。

圍繞著歷史數據，分析顧客的消費情況，包括收入水平、消費能力、消費習慣等，根據分析結果合理安排物資配送和商品展銷，達到快速、低成本營銷的目的。近年來，國內消費者海外購物熱情有增無減，利用大數據，可以很好分析消費者的消費需求，獲取哪些商品、哪些國家更受消費者青睞，為跨境電商提供了有價值的參考。

我國的另一家電商平臺京東在大數據運用上起步較晚，但發展迅速。京東建立了平臺1.0至平臺3.0的大數據調度模式，用于將每日產生的訂單信息、倉儲物流、日志內容等數據信息統一調度匯總到京東自建的數據倉庫。通過數據集成開發平臺、數據知識管理平臺、數據挖掘平臺、數據質量監控平臺來對基礎數據進行分類運算。目前京東已經擁有300多個用戶畫像標簽，涵蓋用戶基本屬性、購買能力、行為特征、社交網絡、興趣愛好、心理特征等，并將這些數據運用在精準營銷領域，引導顧客消費。

（四）大數據運用存在的問題

雖然大數據的運用在不斷深化，但就目前而言它并沒有形成一套成熟的技術體系，還存在亟需解決的問題。如果單純從小范圍來看，大數據可以將幾乎所有的行為數據化，并得到最終的匯總數據，在特定的范圍內形成海量信息數據庫。但是，不同范圍之間的數據目前并不能實現互聯共享，形成“信息孤島”，該問題的解決同時伴隨著個人隱私問題。相應的監管體系并不完善，如何合法、合理運用大數據，尚未形成統一意見。

大數據背景下商貿流通業的發展方向

大數據運用的趨勢是更加系統、更加細致，能夠滲透到經濟社會的方方面面，云計算技術的不斷改進，大數據的使用場景會更加多元。就商貿流通業而言，大數據將會促使商貿流通業發生質的改變，不僅僅是體現在消費行為預測上，也體現在物流運輸的效率上。大數據可以準確預測消費者的消費偏好，從細微的需求變化中發現商機，也帶動物流運輸行業變革。大數據是系統化、規模化的決策資源，對其合理的利用將會極大提升企業運營效率，降低運營成本，從而促使企業的盈利模式不斷改進。

通過大數據推動我國商貿流通業的不斷發展，需要加強基礎設施建設，尤其是大數據運用平臺的建設，包括資金投入和人才培養。擺脫傳統經營模式的不利影響，發展現代化的商貿流通業，大數據將會是其中重要的一環。

參考文獻：

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