大數據環境特點對企業和消費者互動的影響

楊歡歡 宋曉黎 副教授

（北京城市學院 北京 101300）

理論基礎

（一）大數據環境特點對電子商務企業的影響

大數據技術的廣泛應用已成為電子商務企業發展的新引擎，面對新形勢，電子商務企業紛紛加入大數據技術應用行列，大數據環境也對電子商務企業產生深遠影響。

1.大數據技術應用門檻較高。近年來，國內電子商務發展迅速，以阿里、京東為代表的各類電子商務平臺在建立了穩定的用戶群體的同時也積累了大量客戶數據，海量數據為發展大數據技術打牢了基礎。大數據技術能夠充分挖掘數據潛力，加強與用戶的聯系，這在一定程度上抑制了新興電子商務平臺的發展（陳秀秀等，2019）。同時，新興電子商務平臺往往因實力不足，無法承擔大量資本，抑制了大數據技術優勢的充分發揮?？梢哉f，大型電子商務企業對于大數據技術的應用要遠遠超過中小型電子商務企業，電子商務市場向馬歇爾沖突發展的趨勢逐步顯現。

2.大數據技術加固經營者與消費者的聯系。大數據技術能夠收集消費者消費需要和電子商務企業的特質，實現精準匹配，使銷售行為更加有針對性，加固電子商務企業與消費者的聯系（鄭旸，2017）。電子商務平臺通過大數據技術既能夠分析入駐企業經營情況，給消費者提供參考，也能夠分析消費者需求，反饋給入駐企業，指導生產經營。在大數據技術的支持下，電子商務企業和消費者的聯系將愈加緊密。

3.大數據技術成為公平交易的保障。大數據技術的應用，使電子商務企業更加了解消費者的消費痛點，也使消費者更加了解自身需求。電子商務企業經歷過價格戰已趨于理性，大數據技術的廣泛應用使得電商企業僅僅依靠價格優勢無法牢固占領市場，只有通過提升商品質量和服務水平，才能建立穩定客戶群體（韓心瑜等，2018）。消費者也可利用大數據技術，更全面了解電子商務企業的產品和服務，促進理性消費。大數據技術的應用也促進了消費者和電子商務企業信息對稱，保障了公平交易。

（二）企業和消費者互動的定義

1.企業和消費者互動的定義。在電子商務經營模式下，電子商務企業和消費者之間的互動促進雙方需求的滿足。企業和消費者的互動從過程角度可以分成電子商務平臺和消費者的互動、電子商務企業和消費者的互動、消費者之間的互動三種模式，因消費者之間的互動在互動目的、互動作用等方面與本文關系不大，本文只研究電子商務平臺和消費者的互動及電子商務企業和消費者的互動。

2.電子商務平臺和消費者的互動。電子商務平臺和消費者的互動是指消費者在通過電子商務平臺搜索引擎搜索商品，及電子商務平臺優化平臺提升服務品質的過程?；舆^程中消費者的感受主要來自消費者從電子商務平臺信息系統得到信息的實用性和消費者接觸電子商務平臺信息系統時系統的便捷性。獲取信息實用性通常由信息的信息實用情況和信息全面情況決定，影響了消費者獲得信息的質量。接觸信息系統的便捷性由平臺的使用便捷情況和結果直觀情況決定，影響消費者使用信息系統時的心理評價。

3.電子商務企業和消費者的互動。電子商務企業和消費者的互動是電子商務活動的最基本模式，本文通過互動的相互性和相關性進行分析。相關性是指信息接收者對接收的信息與其發出的信息關聯情況，能夠反映電子商務企業與客戶溝通的效果。相互性是指信息發布者和信息接收者的意見交換情況，是提高溝通效率的關鍵。

研究假設與問卷調查

（一）研究假設

大數據環境下精準銷售、信息公開、服務質量3 個要素能夠影響企業和消費者互動行為。其中：精準銷售可劃分成信息檢索、系統質量、推薦系統3 個子要素；信息公開可劃分為數據公開、隱私泄露、信息質量3 個子要素；服務水平可劃分為人性化服務和產品性價比2 個子要素，按照實用性、便捷性、相互性、響應性四個方面反映互動過程質量，提出下列假設：

H1：大數據環境精準銷售能夠影響便捷性；H1-1：信息檢索能夠提升簡便性；H1-2：推薦系統能夠提升簡便性；H1-3：系統質量能夠提升簡便性。

H2：大數據環境信息公開能夠影響實用性；H2-1：隱私泄露能夠降低有用性；H2-2：數據公開能夠提升有用性；H2-3：信息質量能夠提升有用性。

H3：大數據環境信息透明能夠影響相互性；H3-1：隱私泄露能夠降低相互性；H3-2：數據公開能夠提升相互性；H3-3：信息質量能夠提升相互性。

H4：大數據環境服務水平影響易用性；H4-1：人性化服務能夠提升易用性；H4-2：產品性價比能夠提升易用性。

H5：大數據環境服務水平影響響應性；H5-1：人性化服務能夠提升響應性；H5-2：產品性價比能夠提升響應性。

（二）問卷設計

本文在已有研究成果的基礎上，設計大數據環境下精準銷售、信息公開、服務質量3 個要素及其8 個子要素對于消費過程中電子商務企業和消費者互動影響調查表。并通過前期調研和分組討論對調查表進一步優化，遵循Likert 量表的模式，做出傾向性的預設選項，以便參與者對照自身感受做出回答。

實證分析

（一）樣本分析

本次調查采用電子問卷和紙質問卷相結合的方式展開，共收回有效調查問卷413 份，選取調查對象時兼顧了職業、年齡、收入、文化多方面因素，具體分析如下：

1.性別方面。男性參與者比例略高于女性參與者。其中：男性參與者214 人，占比51.82%；女性參與者199 人，占比48.18%。

2. 年齡方面。25 以下歲的參與者133 人，占比32.20%；26 ～30 歲 的 參 與 者202 人，占 比48.91%，此年齡段最為集中；31 ～40 歲的參與者49 人，占比11.86%；41 ～50 歲的參與者27 人，占比6.54%；51 歲以上的參與者2 人，占比0.48%。

3.文化水平方面。初中及以下學歷的參與者7 人，占比1.69%；高中學歷的參與者11 人，占比2.66%；本科學歷的參與者276 人，占比66.83%；碩士及以上的參與者119 人，占比28.81%。

4.職業方面。企業職工參與者173 人，占比41.89%；學生參與者72 人，占比17.43%；個體經營參與者63 人，占比15.25%；政府工作人員參與者55 人，占比13.32%；自由職業參與者5 人，占比1.21%；教師參與者3 人，占比0.73%。

5.收入方面。月收入2000 元以下的參與者86 人；占比20.82%，月收入2000 ～5000 元的參與者144 人，占比34.87%；月收入5000 ～10000 元的參與者139 人，占比33.66%；月收入10000 元以上的參與者44 人，占比10.65%。

6.購物頻率方面。每天網購1 次及以上的參與者9 人，占比2.18%；每周網購1 次及以上的參與者82 人，占比19.85%；每月網購1 次及以上者229 人，占比55.45%；一年網購1 次及以上的參與者79 人，占比19.13%；幾乎不網購的參與者14 人，占比3.39%。

（二）檢驗性因子分析

基于探索性因子分析結果進行檢驗性因子分析，通過各因子組合信度（CR）和平均變異抽取量（AVE）進行結構效度檢驗，結果如表1-表3 所示。

由表1-表3 可知，各觀測變量中的組合信度（CR）和平均變異抽取量（AVE）是衡量波形收斂效度的核心指標。檢驗結果顯示，各組合信度（CR）均不低于0.6，各平均變異抽取量（AVE）均不低于0.4，T 值均大于10，說明模型具有合理的結構效度。

表1 信息公開相關指標檢驗結果

（三）模型關系檢驗

1.模型擬合程度檢驗。表4 檢驗結果顯示，模型的卡方統計值與自由度的比值2.988，低于臨界值0.3，說明模型與調研數據適應性較好；模型的近似均方根誤差（RMSEA）0.071，低于臨界值0.08，說明模型擬合度較好；而模型中擬合優度指數（GFI）、調整后擬合優度指數（AGFI）、規范擬合指數（NFI）、比較擬合指數（CFI）、增量擬合指數（IFI）、增量匹配度指數（TFI）雖小于臨界值0.9，但差距較小，且PGFI、PNFI、PCFI 均大于臨界值0.5。綜合所有擬合優度檢驗結果，模型適用于本文。

2.模型結構關系檢驗。檢驗結果顯示，大部分假設得到支持，推薦系統能夠提升簡便性（H1-2）、系統質量能夠提升簡便性（H1-3）、隱私泄露能夠降低相互性（H3-1），信息質量能夠提升相互性（H3-3）沒有得到支持，其他假設的在0.01 水平顯著，其中，信息質量能夠提升相互性（H3-3）雖沒有得到模型支持，但模型結果與假設相反，且在0.01 水平顯著，可認為其成立。

對策建議

充分發揮大數據優勢，進一步提升營銷精準度。大數據環境下海量信息容易干擾消費者判斷，降低了消費者篩選有效信息的速度，阻礙了有效信息的傳遞。破解這一難題，首先要優化信息推薦算法，降低無效信息對消費者的干擾，確保有效信息的優先、準確傳遞。與此同時，還需要優化信息檢索功能，提升消費者主動檢索能力，拉近消費者與經營者的距離，同時利用信息檢索痕跡，建立消費者需求模型檔案，進一步實施精準推送，提升營銷精準度。

充分注重消費者隱私信息安全，進一步提升信息公開透明。各電子商務平臺要規范自身經營行為，將保護客戶隱私納入行業規范，學習國外關于保護個人隱私的先進經驗，使用國際認可的SSL 加密模式，探索更安全的加密方法。從國家層面，制定完善的法律法規，明確侵犯他人隱私的情形及處罰方式，為保護個人隱私提供制度保障。大數據環境下信息公開透明的前提是不斷拓展基礎數據，發展處理數據手段，以信息技術推進數據應用，充分發揮大數據環境優勢。

充分釋放服務質量，進一步提升產業競爭力。通過提升線上服務水平，及時解決消費行為中消費者遇到的困難，增加企業親和力。大數據環境中電子商務企業能夠通過數據分析批量解決共性問題，同時也要投入更多精力，解決消費者個性問題，及時響應，加快對接速度。大數據環境中電子商務企業可以通過分析市場相關信息，根據市場供需情況及時調整經營策略、自身定位、商品價格，提升商品和服務性價比，為消費者提供更加舒適便捷的消費體驗，滿足消費者需求。

表2 精準銷售相關指標檢驗結果

表3 服務質量相關指標檢驗結果

表4 結構模型擬合優度檢驗結果