大數據在電子商務供應鏈中的應用策略研究

姚佳琪

摘要：電商環境下，大數據技術快速發展，成長性的企業數量不斷攀升，使得企業之間的競爭趨于白熱化。在市場競爭日趨激烈的背景下，企業如何充分使用供應鏈大數據進行統一化管理，共享集成平臺，最終實現管理、運輸控制一體化的目標，最大化的提升市場反應的速度，有效降低成本，對運營流程進行優化，逐漸成為了很多企業信息化建設中的重要目標。為此，本文系統分析了大數據在電子商務供應鏈中的重要作用，并從大數據+物流、大數據+電商、大數據+服務、大數據+金融四個方面闡述了大數據在電商供應鏈中的應用策略。

關鍵詞：大數據;電子商務;供應鏈

隨著云計算以及云存儲技術的深入發展，為大數據挖掘提供了保證以及基礎。大數據逐漸開始在各行各業中廣泛的應用，大數據思維正在利用商業模式創新、管理決策變革、運營管理提升等形式對社會主體產生全新的價值源泉。目前，世界已經進入到了大數據時代，電商行業正在以相對積極的姿態迎接大數據的浪潮。

一、大數據在電子商務供應鏈中的重要作用

電子商務背景下，競爭環境日益嚴峻，信息技術快速發展，供應鏈作為企業核心網鏈，將會對企業商業模式、市場邊界、運作模式以及業務組合等內容產生深遠的影響。假如大數據可以被合理的使用，那么能夠為供應鏈管理提供相對完備的決策方案，能夠提升企業的經營質量與效果。為此，企業管理人員要重視供應鏈中大數據的應用，開展預測性分析，使企業能夠保持長久的領先優勢。

（一）大數據是供應鏈金融的戰略資源

大數據能夠為企業提供信用擔保，其并不需要額外的成本，可以有效的節約財務費用，吸引眾多中小企業融入其供應鏈中。這些大數據分析可以及時的幫助銀行金融機構更加全面而又系統的了解客戶的實際情況，結合客戶在金融行業當中的業務開展情況、個人信用情況以及資產運營情況，以此構建完備而又科學的風險防范體系。

（二）大數據是信息協同的前提

全渠道模式的弊端在于供應鏈整體的信息協同性，從本質上看是將信息取代庫存。在此過程中，大數據能夠成為信息協同“血液”。構建相對良好的供應商關系，保證雙方庫存以及需求信息的有效交互，VMI機制的構建將會顯著的降低因為缺貨導致的生產損失。供應鏈運行效率在某種意義上可以利用多渠道準確而又快速反應的訂單處理加以體現。

（三）大數據可以有效降低物流成本

伴隨著專業化物流模式的不斷發展，供應鏈成本降低的核心在于物流資產的靈活應用，大數據可以真正的實現高效率。目前，供應鏈物流企業在工作開展過程中，能夠借助專業機構搜集運輸道路情況、人數以及車輛等相關的信息，并且構建龐大的數據庫。在物流配送的時候，能夠充分使用這些數據實施彈性配送。在配送之前、配送過程中利用統計的數據，從實際情況出發，適當的改變配貨的數量以及距離。這種科學而又合理的調配人員、車輛以及油料損耗的方法，能夠顯著的降低物流成本。

（四）大數據可以為企業提供增值服務

物流企業能夠從價值延伸的層面提供超越客戶預期的服務，通過高效的物流以及增值服務拓寬發展的道路。比如，貨運公司可以充分使用大數據技術對車輛的運輸全過程進行跟蹤。具備大型倉儲空間的物流企業能夠使用大數據為藥品提供冷藏服務，還能夠為商品打價并提供商品標記。將信息技術作為核心的物流企業能夠充分使用大數據為供應商下訂單，提供相對應的財務報告，通過整理以及積累數據，猜測客戶的實際需求，并且給予咨詢支持。

二、大數據在電商供應鏈中的應用策略

大數據類型較多、體量龐大，處理信息速度較快，同時數據結構相對復雜。大數據本身所具備的商業價值開始被各行各業所廣泛認可。近年來，國內外諸多企業開始注重大數據平臺的建設，通過開展大數據分析、應用等形式強占戰略高地。

（一）大數據+物流

電商的發展無法離開物流。物流是電商供應鏈中的重要組成內容，其在采購、運輸、配送以及倉儲等諸多環節中都會生成大量的數據，并為企業創造利潤。在采購階段，通過查詢歷史采購記錄，有助于選擇優質的供貨商，從而將運營成本以及運作風險降到最低。運輸環節當中，利用GIS技術，通過圖片、視頻以及定位等多種形式全面的掌握實時的路況情況，合理的規劃行車的路線，進而實現遠程調度，全程監控物流。使用網絡平臺以及現代通信技術，挖掘和使用社會運力，防止出現空載浪費的情況，建設智能化、全方位的物流運輸平臺。在倉儲環節中，合理化的使用RFID以及傳感器技術，實現倉儲庫存控制、貨物分揀與儲位管理的智能化。從歷史流通數據出發，對倉儲中心位置進行合理化的規劃。配送環節中，系統化的使用地理位置數據、業務訂單數據以及交通情況數據，對配送路徑進行優化。使用大數據平臺，不斷創新配送的模式。包裝環節中，對于一些生鮮類的產品，其對于包裝有著較高的要求，因此在包裝之前可以查閱歷史數據，使用合理化的材料，實現綠色物流。

（二）大數據+電商

電商作為連接供應鏈不同節點的信息平臺，其可以全面的掌控數據信息，電商企業在應用大數據的過程中有著天然的優勢。隨著電商的發展，電商后臺數據增長速度呈現出指數倍，大數據價值密度相對較低，可是具有較高的商業價值。電商企業能夠利用大數據對電商模式進行創新。在產品競爭激烈化的背景下，借助大數據本身的挖掘以及應用功能，為不同的客戶提供差異化與個性化的服務體驗。使用大數據對產品進行精準預測、營銷與推廣。使用產品消費品之間的關聯度合理化的搭售產品。通過對頁面點擊量的捕捉預測群體消費習慣，從而有針對性的生產產品。還能夠通過電商平臺，通過開發數據產品以及拓展互聯網金融業務，為企業主體提供管理決策方案，使其在為企業提供服務的基礎上，不斷拓寬自身的發展與利潤增長點，加強抵御風險的基本能力。

（三）大數據+服務

物流數據雷達可以提供詳盡的區域，幫助電商平臺與物流企業做出決策。此外，還能夠和交通部門、氣象中心構建合作關系，獲取道路實況以及氣象信息，將這些數據傳遞給物流企業，為他們防范風險打下基礎。整合供應鏈，整體規劃物流系統。企業能夠全面掌握供應鏈的基礎性數據，然后結合自身運營能力以及資源，控制與監督供應鏈，幫助物流企業更好的提供服務。

高效協同主要表現在對資源的整合利用上，企業能夠高效的將優勢資源聚集到企業核心發展戰略目標上。還能夠積累自身的資源。有效整合企業之間的互補資源，以此創造出更具實效的附加值。企業還需要盡量的保存相關資源，縮短資源耗費以及回收之間的時間，實現快速回收資源的根本目標。

高效協同還表現在加強服務能力上，大數據能夠保證供應鏈服務當中的傳統資金支持逐漸的演變為擔保、貸款、信用以及保險等全流程管理。除此之外，還能夠使得供應鏈服務企業整合傳統貿易銷售與虛擬生產，將其轉變為產品從產品線下來以后就進行統一流程的電子身份認證。

（四）大數據+金融

供應鏈金融主要圍繞著核心企業開展，參與上下游企業物流管理以及資金流的管理，使用供應鏈管理的方法、原理，將個別企業的風險轉變為供應鏈企業的可控風險。立體化的獲取相關的信息，將真實交易作為基礎，在采購、銷售以及生產等相關環節中將風險控制到最低化的金融服務活動。

信貸風險控制能夠用來判定需求量以及需求方向。在相對完備的供應鏈條上存在著眾多企業，彼此之間有著密切的聯系。在終端需求量產生變化以后，將會造成上游不同環節也發生相應的變動。借助大數據分析，我們能夠獲得其中的規律。

對目標客戶所實施的資信評估主要用于審批小額短期貸款。如果只是看到目標客戶的交易數據以及財務報表，可能會存在造假的風險。利用大數據可以系統的搜集目標客戶相關的數據，包括生產運營情況、資金流量、訂單數、負債情況等，對這些數據進行深入的分析，可以將目標客戶隱藏的數據透明化，更加客觀的體現出企業運營情況，提升放貸的速度以及資質信用。

通過大數據能夠對行業以及價格波動情況展開分析，盡快的做出預警，加大控制環節以及可預見程度，實施精準金融以及物流服務。借助大數據技術，能夠實現信息交互、交易透明以及業務協同。積極的發展電子供應鏈金融，動態化實時管理質押物，實現監控風險的最終目標。

此外，對供應鏈金融的上游與下游客戶開展全面的信用管理，產生互動監督以及控制機制，有效降低交易的風險與成本。從源頭獲得用戶的相關需求信息，洞察客戶的潛在需求，為供應鏈提供相應的信息咨詢服務，分析和預測供應鏈績效，指導供應鏈的管理工作，特別是供應鏈協同數據運營，能夠有效提升大數據驅動下的供應鏈運營效率。

三、結語

大數據背景下的供應鏈管理訣別了顛覆創新的發展潛力，將會重塑商業模式、市場邊界以及用戶體驗，是實施企業戰略的制高點，今后其主要呈現出以下幾方面的特征。

首先，將大數據作為驅動力，用戶的數據將會進入到供應鏈的欠條，產生基于用戶需求的供應鏈管理模式。電商個性化特征將會更加的顯著，迫使營銷模式以及供應鏈管理不斷變革。

其次，協同和創新將會繼續成為供應鏈管理的主題。供應鏈本身并非指代企業自身，也不是指導物流管理，其是一個價值鏈、產業鏈以及生態鏈，和供應鏈各個環節企業的協同深入發展，有效提高供應鏈的效率，不斷驅動消費市場持續升級，從而產生多方共贏才是發展的硬道理。

最后，技術革新將會驅動供應鏈變革，比如大數據技術、云技術、物聯網技術等，將會讓供應鏈變得更加可視化、智能化與高效化。

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