淺談大數據背景下電子商務發展的戰略構思

王志豪

摘 要：隨著互聯網的深入發展，云計算、物聯網、移動互聯以及社交網絡等新興產業覆蓋到大眾生活的方方面面，大數據浪潮席卷全球。這無疑對一直處在互聯網風口浪尖的電子商務行業產生了巨大影響。本文首先分析大數據的概念及商業特點，而后分析對電子商務行業的影響，緊接著提出大數據趨勢下電子商務行業未來發展的戰略構思，具體包括——意識加強，技術提升和模式創新。

關鍵詞：大數據；電子商務；影響；戰略

一、大數據時代的到來

（一）何為大數據。大數據（Big data）一詞起源于美國，是指具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征的數據集合。然而大數據絕不是僅憑借規模巨大的數據量而被人們重視。大數據的核心是預測，其優勢是能夠通過人類的分析與挖掘而產生巨大的價值。大數據將覆蓋到整個人類社會并影響人類的思維方式。對于商業來說，大數據更是一種“資產”——通過借助新的處理模式使企業具有更強決策力、洞察發現力和流程優化能力的“信息資產”。

（二）大數據在商業領域的應用。當美國最有名的計算機專家之一——奧倫·埃齊奧尼發現鄰座乘客的機票買得比自己晚卻便宜得多時，他便下決心要開發一個可以預測網上機票價位趨勢的系統。后來，這個建立在41天內的12000個價格樣本基礎之上的小項目逐漸發展成為一家得到風險投資基金支持的科技創業公司，名為Farecast。到2012年為止，Farecast系統已經利用了將近十萬億條價格記錄來幫助預測美國國內航班的票價，準確度高達75%，用戶平均每張機票節省了50美元。這是較早的例子。

當前的例子就不得不說美國最大的電子商務公司亞馬遜。亞馬遜原本主要依靠一支由20多位書評家和編輯組成的團隊來帶動網絡書籍的銷售并形成自己的競爭優勢。后來，亞馬遜創始人及總裁杰夫·貝索斯決定開發一款基于大量用戶數據的系統，目的是為了根據用戶以前的購物喜好，向其推薦具體的書籍。后來這套系統由于用戶數據的持續增加以及公司對其算法的優化，預測的精準度不斷提高，為亞馬遜貢獻了三分之一的銷售額，并致使書評團隊解散。

從以上案例中可以得知：大數據正在商業上，尤其是點在電子商務行業上發揮著巨大的作用，其優勢和潛力已逐步顯現。事實上，大數據正通過其獨特的方式為商業的發展注入新動力，創造新模式，打開新局面。不僅如此，大數據還成為了重要的社會資源。

二、大數據對電子商務的影響

（一）促進差異化競爭。大數據可以促進電商的差異化競爭。正如維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中提到的，“大數據的核心是預測”，而預測的對象可以是多種多樣的。亞馬遜可以推測出用戶想要的書籍，谷歌可以為關聯網站排序，Facebook可以知道用戶的喜好，而Linkedln可以猜出用戶是誰。這些都是很巧妙地利用了大數據的預測功能而開發出了個性化的服務。因此大數據時代的到來為電商企業提供了新的思路，即不同的產品與服務，客觀上促進了電商行業由之前的同質化競爭逐漸轉化為差異化競爭，為電商企業提供了不同的發展機遇。

（二）掌握發展趨勢。大數據包容的特性使企業可以通過不同的角度觀察企業的發展，從而掌握企業的發展趨勢。隨著社交網站、搜索引擎等優化與發展，企業可以盡可能多的從Web站點、微博、互動社區等渠道上收集相關數據，而這些數據將反映出企業自身業務的經營情況，競爭對手的相關信息以及商業環境的變化等一系列信息。值得一提的是，這些數據越全面、越有針對性、實時性越強，對企業決策的可參考性就越強。這無疑可以幫助企業做出最準確最及時最合理的決策，從而提升企業的競爭優勢。

（三）創新商業模式。大數據將有助于改變當前電商的商業模式。電子商務消費者的不斷增加為企業提供了足夠量的數據。例如網友在網絡上的點擊、瀏覽、足跡、留言等行為可以直接反映出他們的需求、意愿和性格。因此電商企業可以將消費者進行準確細分，并及時用產品精準定位，這一系列行為可以瞬間完成。因此大數據為企業隨時隨地準確圈定用戶并滿足用戶真實需求和潛在需求的想法提供了可能，使電商企業能夠拋開被動地位，“主動出擊”。

三、電子商務未來的戰略構思

（一）意識加強。2013年我國電子商務市場交易規模已超越美國，成為世界第一大電子商務國家。2015年的“雙十一購物節”中僅天貓一家的單日交易額更是超過了912億元人民幣，創歷史新高。與此同時，網上不乏一些質疑的聲音——“雙十一還能狂歡多久”、“雙十一如何破解線上強勁線下疲軟”、“我們到底需不需要雙十一”……仔細分析后不難發現，這些質疑聲不僅僅是針對“雙十一”，矛頭所指向的是電子商務發展的動力問題，這關系到我國電子商務行業能否可持續健康發展。

電子商務已經成為了推動世界經濟發展的新動力，而推動電子商務下一輪發展的新動力無疑是大數據。正如中國互聯網協會理事長，中國工程院院士鄔賀銓提到的，大數據挖掘正在深化產業應用，大數據正在推動生產技術變革，大數據正在引發企業戰略轉型。美國已在2012年開展了大數據的研究與發展計劃，一部分優秀企業已在大數據的推動下創造出了新一輪的價值與商業模式。英國與日本也隨即開展了對大數據的研究……以上種種現象都在要求中國企業必須在意識層面加強對大數據的重視，反思當前發展模式的缺陷。意識到大數據在企業的下一輪戰略轉型中所起到主導作用，意識到“誰掌握了大數據，誰就掌握了主動權”，并將意識納入到行動，積極為商業模式的創新和企業模式的轉變做好準備。

（二）技術提升。大數據“價值密度低”的特點注定了企業需要在海量的數據中“沙里淘金”，而“淘金”的關鍵就是對于數據的處理方式。一個很重要的事實是，對于電子商務企業來說，好的處理方式——即創新的處理機制和先進的算法比大數據本身更加重要。上文中例舉了亞馬遜利用個性化系統向用戶推薦商品的例子。一開始這個系統并不是很成功，后來亞馬遜優化了算法，重點放在尋找商品與商品之間的關聯性。值得注意的是，這種關聯性不是指商品之間的相似性，也不是指顧客間行為的相似性，而是完全為客戶“量身打造”的推薦系統。最終，這套系統獲得了專利，即著名的“商品到商品”協同過濾技術（item-to-item）。這樣的系統更加智能，并且基于此技術下的估算可以提前進行，所以推薦系統快如閃電，而且適用于各種各樣的產品。這意味著該系統能在你購買一本書后，為你推薦一部電影甚至是一個烤面包機，而數據表明大量用戶為此買賬。難怪亞馬遜內部流傳著一句“驕傲”的玩笑話——如果推薦系統運行良好，你只需要買一件商品，剩下的交給推薦系統就行了。而淘寶目前的算法是基于兩種傳統的基礎算法——基于搜索或內容的算法和聚類模型算法。前者是指給定用戶已購買的或評級過的商品，算法會構造出搜索查詢以尋找其他類似商品并作出推薦。這樣雖然技術上比較簡單，但是不能區分商品的品質，并且除了推薦和用戶已有興趣和購買的相似商品外，無法推薦其他商品。事實是用戶一旦在結束購買產品后，很少會在短時間內再購買相似產品。后者是根據用戶的購買行為將用戶細分為相似群體，給出購買參考。缺點是無法兼具推薦質量與推薦成本。

許多公司都開始接受了MapReduce和Google File System開發的開源衍生品——Hadoop開源代碼。Hadoop能夠在多臺計算機上實施分布式的大數據處理。電商企業不僅要利用好這一開源代碼，更要在此基礎上不斷提升算法系統，使算法系統更加成熟與智能。其實優化算法某種程度上是一個創新和做加法的過程，選擇的角度越好，給定越多的量，就能得出越準確的推薦。如果國內電商的算法更加智能，那么用戶通過推薦購買而形成的購買規模是相當可觀的。

（三）模式創新。大數據背景下，要求電子商務企業拋開被動地位，主動出擊。大數據對電子商務企業的最大影響就是帶來直接的訂單轉化。因此，為了迎合這種轉型升級，電子商務企業需要通過自身與用戶的網絡交易行為記錄，結合交易環境和用戶行為的分析，形成帶有持續性特征的電商大數據。并以此作為基礎進行準確的市場細分和定位，實現以數據服務為導向的訂單擴大趨勢，進行大數據背景下“產品+數據”的新型商業模式轉化。電子商務企業只有在新時代下創新新模式，才能順應時代的發展。

參考文獻：

[1]維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

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