大數據背景下電子商務的價值創造與模式創新

■ 王惠敏 副教授（商務部國際貿易經濟合作研究院 北京 100710）

引言

隨著移動互聯網、物聯網、云計算等新興信息技術在社會、經濟各個領域的不斷應用，全球數據量正呈現出前所未有的爆發式增長態勢。與此同時，數據類型及來源的多樣性、數據產生與分析的實時性、數據的低價值密度等復雜特征日益顯著，標志著“大數據”時代的到來。大數據同云計算、物聯網一樣，是信息技術領域的重大技術變革，成為一種重要的新型戰略資源，受到各國政府的高度重視。美國將大數據上升為國家戰略，英國開展了“數據權”運動，歐盟提出了開放數據戰略。

通過對海量和復雜的數據進行收集、整理與分析，不僅能夠提升對社會經濟發展的預測能力，而且能夠不斷地在各領域創新商業模式。本文分析大數據背景下的電子商務創新以及大數據應用面臨的挑戰。

電子商務大數據的概念與形成

（一）大數據的概念及特征

維基百科指出，大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、應用、管理和處理能力。Gartner將大數據定義為：大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。盡管對于大數據概念的表述不同，但普遍認為大數據具有數據量大、多變、速度快、真實性、價值密度低等特性，傳統的技術手段難以對其進行處理。大數據中圖像、視頻、音頻、數據流、文本和網頁等非結構化數據占比非常高。大數據具有很強的時效性，動態、快速地產生，因此需要高速存儲與實時處理。而且，大數據中存在大量不相關的信息，價值提取難度很高。

（二）電子商務大數據的形成

電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布在電子商務平臺、社交媒體、智能終端、企業內部系統和其它第三方服務平臺上。電子商務數據類型多種多樣，既包含消費者交易信息、消費者基本信息、企業的產品信息與交易信息，也包括消費者評論信息、行為信息、社交信息和地理位置信息等。移動智能終端對電子商務的影響越來越大，移動終端的移動性、便捷性和私人性等特征促進了移動電子商務的快速發展，產生了大量的電子商務數據。對電子商務數據進行挖掘、創造價值，將成為電子商務企業的主要競爭力。eBay、阿里巴巴、亞馬遜等電子商務平臺充分利用大數據開展個性化推薦和按需定制等服務。

大數據背景下的電子商務價值創造

Raphael Amit等認為電子商務價值創造主要來自四個方面：效率、互補、鎖定和創新。效率是指電子商務快速、高效的信息傳遞方式；互補是指大量的交易雙方需求信息形成規模經濟效應；鎖定是指通過需求滿足鎖定客戶；創新是指產品與服務的不斷創新。在大數據背景下，電子商務的價值創造方式呈現出新的變化。

（一）電子商務營銷精準化和實時化

電子商務平臺、社交網絡、移動終端、傳感設備等促進了消費者數據的快速增長，整合來自不同渠道的消費者數據形成了消費者的全面信息，為及時、全面、精準地了解消費者需求奠定了基礎。云計算、復雜分析系統的出現提供了快速、精細化分析消費者偏好及其行為軌跡的工具。移動智能終端的快速發展為隨時隨地向消費者有針對性地提供相關產品和服務成為可能。移動智能終端一方面提供了用戶的地理位置數據，使得提供基于地理位置的服務成為可能；另一方面智能手機通常為個人所獨有，使得一對一的定制化服務成為可能。因此，大數據、云計算、移動智能終端促進了數據收集、智能分析、精準推送產品和服務的一體化，實現了營銷精準化和實時化。

（二）產品和服務高度差異化和個性化

大數據的產生在很大程度上降低了消費者和企業之間的信息不對稱程度。一方面，企業通過多元化的信息獲取渠道掌握消費者的全面信息，提供的產品和服務更具針對性；另一方面，分散孤立的消費者同樣通過多種渠道了解產品的各種信息，需求逐步呈現出個性化和多樣化趨勢。交易雙方信息的愈加透明促進消費者與生產企業之間更加互動，消費者的個性化需求成為生產企業關注的核心。因此，大數據等新一代信息技術的發展使得消費者的地位日益重要，推動電子商務的價值創造方式發生轉變，生產企業以消費者為中心創造高度差異化的產品和服務，并且引導消費者參與產品生產和價值創造。

（三）價值鏈上企業運作一體化和動態化

大數據時代快速滿足消費者需求成為企業的核心競爭力。大數據等新一代信息技術推動來自各個渠道的跨界數據進行整合，促使價值鏈上的企業相互連接，形成一體。地理上分布各異的企業以消費者需求為中心，組成動態聯盟，將研發、生產、運營、倉儲、物流、服務等各環節融為一體，協同運作，創造、推送差異化的產品和服務，形成智能化和快速化的反應機制。大數據時代企業間通過信息開放與共享、資源優化、分工協作，實現新的價值創造。

（四）新型增值服務模式不斷涌現

新一代信息技術在電子商務中的應用產生了消費、生產、物流、金融等多方面的大數據。來自不同領域的數據進行融合推動產生新的增值服務模式。買賣雙方的交易數據與物流、金融數據的整合為確切地掌握消費者與企業的信用奠定了基礎，擁有大數據的公司積極開展信用服務，進而推動了供應鏈金融、互聯網金融等增值服務的快速發展，為中小企業的發展提供了幫助。

基于大數據的電子商務模式創新

傳統電子商務創新主要局限在電子商務的效率、便利化、營銷方式等方面，大數據技術的廣泛應用給電子商務的模式創新帶來機遇。基于大數據的電子商務創新主要在于提煉大數據的價值并將其應用于電子商務的各個流程，形成新的商業模式。

（一）按需定制

大數據時代電子商務模式創新的一個典型特征就是識別消費者的個性化需求，創造實時化、差異化的產品及服務以滿足不同消費者需求。按需定制模式就是以消費者需求為中心，設計、研發、生產、配送個性化產品，消費者積極參與到各個環節。按需定制具有以下幾個特征：一是利用社交網站、電子商務平臺、移動終端等多渠道獲取消費者全景信息，通過大數據、云計算技術挖掘潛在需求；二是基于消費者偏好及其潛在需求，提供個性化和高度差異化的產品和服務；三是柔性化生產與價值鏈協同，動態組織價值鏈上相匹配的相關企業，協同運作，快速制造產品，自動選擇物流企業與運輸路徑，滿足客戶需求最大化。

目前的按需定制模式主要是由消費者提出需求，企業快速響應消費者需求，進而進行定制化生產。云計算、大數據、物聯網的進一步應用將會推動按需定制的深入發展。各個渠道全面信息的獲取為按需定制提供了從挖掘消費者潛在需求、共同設計產品、組織生產到物流等整個鏈條上的智能化和快速反應機制。

（二）線上線下深度融合模式

電子商務經濟中的價值鏈由實體價值鏈和虛擬價值鏈構成，隨著對信息的利用愈加深入，價值活動的實現逐步從實體環節向虛擬環節轉變。實體企業與電子商務的結合形成了新的商業模式，促進了線上線下共同發展。線上線下融合分為以下幾個階段：移動互聯、社交商務與電子商務相結合，推動線上線下互動融合；消費者全方位的消費習慣遷移，深化線上線下緊密融合；線上資源和線下資源全面整合，推動線上線下全面融合。線上、線下、移動終端資源的融合，一方面，推動電子商務充分利用消費者的碎片化時間提供全渠道的無縫服務，增強用戶體驗，增加用戶黏性，鎖定用戶；另一方面，線上線下互通促進實體零售企業轉型，增強物流倉庫功能，優化存貨配置。

（三）互聯網金融和在線供應鏈金融

消費者數據、電商企業數據、物流數據與金融數據的相互結合，推動了互聯網金融的發展。電子商務平臺消除了地域的限制，信息搜尋更加容易，買賣雙方直接對接，大數據和云計算的應用降低了交易雙方匹配和風險分擔的成本，解決中小企業融資難問題，促進流通與消費，已成為近年來關注的焦點。目前在互聯網金融方面電子商務平臺提供的多是借貸服務。阿里小額貸款將線下商務的機會與互聯網結合，為電商平臺加入授信審核體系。Lending Club將網絡借貸平臺與社交網站相結合，借貸需求者通過社交網站直接進入Lending Club進行交易。現有的電子商務平臺還充分利用云計算、大數據技術集將商流、物流、資金流、信息流集成一體，提供在線供應鏈金融服務。相較于傳統的供應鏈金融，電子商務下的在線供應鏈金融存在以下主要優勢：一是電子商務平臺與企業的信息系統無縫對接，能夠實現數據資源共享，加強電子商務平臺企業對電商企業的信用狀況和經營狀況的深入了解。二是高效的信息傳遞、交易行為的網絡化使得融資方式更為靈活、便捷。三是資金結算更加安全，第三方監管結算系統不僅保障了買方付款的安全，也規避了賣方收不到貨款的風險。四是融資成本降低，物流、電子商務應用與金融結算的有效協同服務能夠在很大程度上降低了運營成本。

大數據在電子商務應用中面臨的挑戰

以大數據為切入點，著重分析電子商務企業在大數據時代迎來的機遇，重點講述電子商務企業在大數據擁有、大數據處理以及隱私保護等方面存在的種種挑戰。

（一）數據共享存在困難

大數據作為一種生產要素，引起了各個部門、各個企業的高度重視，將大數據視為重要的戰略資源。大數據的關鍵在于應用，只有將大數據進行處理、分析與應用，才能充分發揮其價值，否則大數據將會成為企業的負擔。然而，數據處理、挖掘與分析需要很高的技術能力，許多企業雖然擁有數據，但并不具備這些能力。正是因為大數據的重大價值，一些擁有大數據的部門和企業在開放共享數據方面存有疑慮。一些擁有數據的企業雖然沒有處理、分析與應用數據的能力，但是也不愿意將其開放共享；一些集數據收集、處理與分析于一體的企業加工利用數據的能力較強，依此開發新的商業模式，也不愿意將其擁有的數據開放與共享。各個部門、企業的數據形成“信息孤島”，制約了大數據的廣泛應用。

（二）低質量數據增大處理難度

盡管技術上的不斷革新，提高了大數據的處理能力。但由于大數據來源于各個渠道，類型多樣，紛繁復雜，其中必然包含許多沒有用的數據。大量的干擾數據必然影響數據的分析結果，使用與實際情況相差甚遠的結果進行重要決策將產生難以彌補的后果。一些研究人員認為目前大數據技術更多地用于推薦和營銷正是源于它的容錯空間較大，推薦結果不準確對消費者的影響較小。

（三）大數據安全問題突出

隨著技術的發展，數據的收集、整理變得愈加容易，各個渠道的打通使得電子商務匯集了消費者的全面信息，包括消費者基本信息、交易信息、偏好信息、社交信息和位置信息等。在為消費者提供個性化服務的同時確保信息安全、用戶的隱私不受侵犯日益受到關注。大數據屬于新生事物，我國關于數據安全方面的法律法規比較簡單，在數據隱私安全性和數據控制方面存在著很大的局限。因此，從事大數據應用的企業應遵守行業規則，同時應積極采用新技術保護數據安全，防止涉及消費者和其它企業的信息泄漏。我國相關部門應及時加強相關法律法規的制定，為數據安全提供保障。