基于大數據分析的跨境電商平臺供應商評價體系探究

田麗 鐘肖英

摘要：本文針對目前跨境電商平臺供應商的選擇難題，提出了新的跨境電商供應商的評價體系，從定性定量兩個方面提出了十二個指標，針對大數據的特點提出對這些指標打分的方法，并且用AHP方法對指標權重進行了科學的計算賦值，形成了跨境電商平臺供應商評價的完整體系。

關鍵詞：大數據；跨境電商平臺；供應商；評價

中圖分類號：F724 文獻標識碼：A

★基金項目：2017年特色創新類項目《“大數據”時代廣東省中小企業跨境電商發展研究》，項目編號：2017WTSCX135。

引言

跨境電商已經是目前很重要的一種對外貿易方式，跨境電商平臺可以自行作為交易主體，可以作為交易的中介場所，但是平臺要負責質量擔保及售后，所以對于電子商務而言，供應商的選擇至關重要，供應商的產品質量直接關系到電商平臺的口碑和回購率，以及質量擔保服務功能的難易程度，故而有效合理的供應商評價體系就顯得非常必要。目前，大數據的應用已經遍布各大平臺，有了大數據的支持，對供應商的評價更有了大量的數據支撐。

但是，針對供應商的評價，不僅要有定量的評價指標，還要有定性的評價指標，定量指標和定性指標的處理方法會有不同。但是，不管如何處理，權重始終要歸一，權重如何確定，定性指標如何定量賦值，是本文所探討的內容。

1、大數據的應用

大數據是針對傳統的數據分析提出的，傳統的數據分析主要是通過推理法，利用少數數據得出普遍規律，而大數據利用了云計算，數據庫分析等等手段，非抽樣統計，而是對數據進行跟蹤和觀察，單臺的計算機無法進行大數據的處理，必須采用分布式架構，對海量數據進行分布式數據挖掘。大數據處理是高科技發展的產物，對平臺的發展有著非常積極的影響。

電商平臺需要有質量保證體系，處理售后業務，大數據的應用可以分析供應商的產品投訴率、合格率、缺貨率、回購率等等，幫助平臺更好地篩選合格的供應商，提升平臺的品牌聲譽。

2、信用評價指標的選擇

供應評價體系的構建，對于選擇供應商、評價供應商至關重要。這也要求評價體系要全面合理，不止指標全面，打分制也要合理，指標的權重也要科學合理。而對于平臺的使用，簡單易操作性也很重要。故而本文要構建的就是科學實用易操作的供應商評價體系。

對于一個電商平臺的供應商而言，不管平臺自營還是平臺非自營的商家，都需要平臺提供產品質量保證，提供售后服務，任何一家產品的質量問題都會給平臺造成一定影響，所以本體系不區分自營與非自營。

具體評價指標分為定性指標和定量指標，對于一個供應商來說，有的指標是可以直接量化的，比如產品合格率，顧客投訴率等，這些指標科學精確，是本文構建評價體系中的重要組成部分。但是定量指標不能全部反應供應商的質量，比如滿意度，就沒有確定的數據可以依據，此時就需要定性指標來補充此類指標。

指標有正向評價指標和負向評價指標，但是在一個體系中，最方便的操作是使得指標全部同向，這就要求對某些指標進行一些改進，比如缺貨率是負向指標，本體系中就要改成不缺貨率，這樣負向指標就變成了正向指標。

基于如上基本思想，本文構建的跨境電商平臺供應商評價指標體系如下表：

3、信用評價體系的建立

建立一個評價指標體系，除了有指標外，還需要有評價的方法，本文致力于建立簡單實用易操作的評價指標體系，所以評價方法采用最易實操的加權平均評分方法。

3.1 指標的賦值處理

對于評價時的指標處理，本文現分別為定性指標和定量指標的處理提出方案。

定性指標的處理，是模糊評語的合集，所以本體系在針對供應商的定性指標進行打分時，要結合大數據的結果來進行，由于大數據具有非結構化特點，數據變化比較迅速，所以需要制定一個確定的時間來截取數據，據此數據制定一個評分級別，滿分100，以此標準依次來對供應商的定性指標進行打分。

定量指標的處理，按照指標的內容，確定指標截取時間，按照此時的大數據數量來進行計算，計算公式按照如下公式①，然后按照序號進行打分，滿分100，依次排序。指標分值=本指標此時數量÷本指標此時最大數量×100 公式①

3.2 指標權重的計算

上文介紹了指標選擇以及各指標打分的方法，那么各指標的權重如何選擇呢，本文采用AHP方法進行權重賦值。

AHP方法采用專家打分，數據歸一的方法進行計算，定性與定量相結合，有定性的優點又通過定量的方法進行檢驗，排除定性打分可能會出現的邏輯悖論，實用又科學。

AHP的方法操作已經非常成熟，本文省略掉具體算法介紹，直接按照步驟計算各指標權重。

首先需要對指標體系進行專家打分，本文通過專家訪談、打分來收集指標體系判斷的原始數據，具體判斷矩陣數據如下：

用Matlab軟件計算判斷矩陣S的最大特征根λmax， 查找一致性指標RI參考表（本文省略此表），平均隨機一致性指標，進行一致性檢驗：

經過一致性檢驗，C.R均<0.1，所以計算的權重都符合要求，于是，最終的指標權重如下表6：

通過以上計算，表6最后一列算出了AHP方法得出的最后權重，這個權重就是評價指標的最終權重。

3.3 供應商評價結果計算

根據上文所述，本文采用易操作的加權平均賦值方法進行跨境電商供應商的評價，也就是說需要指標的打分和權重，權重值見上表6的最后一列，打分方法見上文第二章的第2節，針對定性指標和定量指標分別給了不同的方法，因為現在跨境電商平臺采用的都是大數據采集方法，數據變化迅速，所以截取時間的截點特別重要。

總結

本文針對跨境電商所遇的實際挑戰，在面臨供應商時的評價難題，提出了新的跨境電商供應商的評價指標體系，并且對該指標體系的指標數量化處理、權重賦值給與了闡述與證明。

（1）從定性和定量兩方面提出了新的指標體系，針對評價過程中的各種因素，可以定量化的指標和不能定量化的指標分開來處理，最后定性指標和定量指標各提出六個組成了指標體系。

（2）針對大數據的非結構化特點，分別提出了定量化指標和定性化指標的處理方法，在此方法下對指標進行打分處理。

（3）對指標的權重賦值進行了科學論證，利用了AHP這種定量和定性相結合的方法，包含了科學性和人工的靈活性，最后給出了12個指標的最終權重。

參考文獻：

[1] 田麗，鐘肖英. “大數據”時代背景下基于SWOT方法的廣東省中小企業跨境電商的發展分析[J].電子商務.2020.02

[2] 田曉蕓.基于大數據的跨境電商平臺供應商信用評估研究[J].數字通信世界.2019.10

[3] 孫宇澤.大數據技術在跨境電商中的應用[J].合作經濟與科技. 2019.7

[4] 榮飛瓊， 郭夢飛.基于大數據的跨境電商平臺供應商信用評估研究[J]. 統計與信息論壇.2018.3

作者簡介：

田麗，中山大學南方學院副教授，管理學碩士，主要研究方向是綜合評價方法；

鐘肖英，中山大學南方學院副教授，統計學博士，主要研究方向是跨境電商市場管理。