電子商務要如何順應大數據時代發展

宋如意　黃凱鋒

摘 要：隨著信息技術的快速發展，近些年來，積累的海量數據成為最具價值的財富。在信息傳播極其迅速的時代各種數據滲透著我們的生活，它們以指數級的速度快速增長，"數據爆炸"將我們帶入大數據時代。大數據開始蔓延到社會的各行各業從而影響著我們的工作、生活以及社會的發展的方方面面。與此同時，隨著信息技術的發展，互聯網大大縮短了人與人之間陌生的距離，電子商務由此登上了現在的舞臺，在經濟全球化的浪潮推動下，電子商務這一新的貿易模式也應運而生。近年來，我國電子商務蓬勃發展，其中既有宏觀的原因也有微觀的因素，國內電商已經接近高峰時期，跨境電商企業也有各種模式百花爭鳴，本文主要闡述在大數據的沖擊下，電子商務要如何利用好這波福利將其做得更好。

關鍵詞：大數據；電子商務

一.大數據時代的到來

1.大數據的發展歷程

麥肯錫，最早提出大數據時代的到來并聲稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量級數據的挖掘和運用，代表著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

2009-2913年是我國大數據市場萌芽，起步時期。大數據概念受到國內極大的關注，隨著相關技術的沉淀和應用市場的探索，整個大數據生態圈快速衍變，2015年大數據產業進入高速發展期，隨后2016年，國家發改委引發了《關于組織實施促進大數據發展重大工程的通知》，環保部，國土資源部，國務院辦公廳，國家林業局，交通運輸部，農業部等均推出大數據發展意見和方案......因此，大數據產業也在逐步從理論研究走向實際應用之路。

2017年，有關大數據產業兩大重要政策文件陸續出臺，即2017年初發布的《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》及2017年7月發布的《新一代人工智能發展規劃》。前者是全面部署“十三五”時期大數據產業發展工作，加快數據強國的建設，成為實現網絡強國和制造強國提供強大的產業支撐。后者則將大數據智能列為人工智能發展的基礎，將建立用來解釋通過人工智能模型，實現“大數據+人工智能”這一方法論。

當今大數據產業相關的政策已經從全面，總體的指導逐漸向各大行業，細分領域延伸，云計算，物聯網，人工智能，5G技術浴大數據的融合發展進一步加快。

2.大數據帶來的價值

大數據時代來臨后給社會來了很大的價值，正如微軟所做的通過采集取暖器，風扇，空調以及燈光等積累下來的數據，探索怎樣做才能夠杜絕或降低能源浪費。可以看出，他們是基于大數據的智能化運營下來節約能源。

數據在商業里的潛在價值也越來越被企業大佬們發現并逐漸挖掘出來，目前，很多大企業基于大數據所做的事情有大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網和可擴展的存儲系統等。這些都將會帶來巨大的商業價值。

大數據還會為人類創造更多的價值，它很像是互聯網發展階段的一種特征，在以云計算等新技術的支撐下，這些原本很難收集起來并使用的數據開始變得容易被利用起來，并通過各大行業的不斷創新和努力下發揮著重要的作用。

3.大數據未來的發展趨勢

未來的大數據將更好的解決社會問題，科學技術問題，商業營銷問題，還有就是可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。以后大部分數據都有人類有關，它會進入人類生活的方方面面。毫不夸張地說數據會記錄人從出生那一刻起的一分一秒，這些數據都會被充分利用，他們會被用來完善我們的社交，醫療，教育，服務。未來我們出行再也不會出現自行駕車，很多工作也再也不會經人類之手，在數據操控下的機器將取代人類很多事情，未來會是一個到處都是數據化的世界。

二.電子商務的崛起

1.什么是電子商務

電子商務是在因特網上通過瀏覽器等買賣雙方不謀面的進行各種商貿活動，實現商戶之間的網上交易，消費者的網上購物和在線支付的各種商務活動，金融活動，交易活動等相關的綜合服務活動的一種新型商業運營模式。現在從各種角度出發給電子商務分類為：ABC，B2B，B2C，C2C，B2M，B2C，B2A，O2O等。

2.電子商務的發展史

從電子商務誕生到現在可以簡單分為5個階段：萌芽期，雛形期，回暖，穩定期和群雄期。

萌芽期：1996-1999年是中國電子商務夢的開始，那個時候即使我們能看到化工網，制造網，但當時都還是英文界面，國內市場并未成熟，在這期間李彥宏還在硅谷思考什么時候回國創業，馬化騰還在和代碼死磕，而馬云還在外貿部開發對外交易網站......

雛形期——2000-2002年。雛形期間網民暴增至900萬，可以上網的計算機已有350萬臺，這也給電子商務做好了鋪墊。此時的新浪，網易，搜狐都是剛剛起步，但在老美的互聯網泡沫破滅下，諸多公司也開始尋找新的方向。

回暖期——2003-2005年。03年資本回歸，各種風投興起。電商的大好形勢加速了電商企業的上市，攜程在納斯達克上市的同時，慧聰網也在香港上市。與此同時，淘寶和支付寶的成立為阿里巴巴的帝國崛起奠定了基礎。當時看清國內C2C市場的不僅僅是馬云，易趣，eBay同樣將中國作為最大市場。同時在B2C的市場上，亞馬遜也來了，可惜的是并未成功的實現本土化。自此，eBay，淘寶，拍拍三足鼎立，結果雖然我們都知道了，但是回想一下還真覺得熱血沸騰啊。

穩定期——2006-2007年。穩定期毫不夸張地說阿里帶著小弟們開始了各種模式的創新，大家都充分享受互聯網帶來的紅利。大家都在為以后的發展出謀發畫局。

2008年到現在算是群雄期和融合期并存吧。08年金融風暴雖然淘汰許多外貿公司，也有B2B企業倒閉，但是電商這樣低成本高速率的方式讓很多傳統企業看到了新的方向。

3.電子商務現狀

隨著打個電商平臺的興起也成就了很多“網老板”，但是看到紅利的大家都開始一股腦涌入電商圈，導致競爭變得越來越激烈。各種價格戰，營銷活動涌現出來，這無外乎是增大了成本，降低了利潤。慢慢的也從剛開始的大家都有蛋糕吃變成了大企業占據大部分市場份額，小賣家成了給客戶送福利的“替死鬼”。盲目現象已成一種風氣，這個時候誰能掌握市場第一手信息，誰也就掌握了市場的“咽喉”。

三.電子商務要如何利用好大數據

1.分析你的試產定位

你要經營什么品類，你的消費群體在哪里，這些都要基于長期的歷史數據來分析。吸引客戶是任何企業的目標，但不能盲目，我們可以通過數據進行數據化，通過大數據來查看我們的客戶群體的分布情況，然后深入了解具體的子類別，如，位置，性別，社交媒體行為，收入等等。

2.用戶購物行為預測

在億萬商品中，商家需要從大量數據當中找到每一類客戶屬于那種消費類型，從而來預測顧客的購物傾向，有針對性的去做產品研發，上架，銷售來滿足顧客需求。

3.銷量預測來減少庫存成本

企業為了應對變化莫測的市場需求和各平臺要求，不得不保持一定的庫存產品和原材料庫存。造成庫存積壓成本過高的根本原因是信息不暢，在大數據的基礎上進行未來銷量預估，精細到某款產品里的某個款式，顏色，材料等大致需求變化，可以有效的防止盲目生產，備貨。以此來降低沒必要的成本。

4.制定銷售計劃

通過數據分析你已經知道了你產品的受用群體的喜好，價格接受范圍，購買周期等等信息，那么就可以較為準確的來制定相關銷售計劃來獲取最大利益。

總之未來的電商一定會更數據化，數據會更具體化，兩者只有彼此互補，相互利用才能發揮其最大的價值。

參考文獻：

[1]周敏.大數據背景下的電子商務創新模式探析[J].價格月刊，2016（03）：71-74.

[2]張薇.大數據下電子商務的價值創造[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2015（10）：101.