制造型企業基于大數據的商業模式創新

林木西, 白 晰, 何 地

(遼寧大學 經濟學院, 沈陽 110036)

0 引 言

隨著新一代信息技術的飛速發展,關于大數據的研究與管理實踐成為了理論界和實業界關注的焦點。大數據給企業商業模式創新帶來了顛覆性變化,諸如阿里巴巴的跨界融合、海爾的“共同創造”聯盟、沃爾瑪的“社交基因組”及廣西糖網的垂直電商模式等成功的商業模式創新實踐無一不印刻著“大數據驅動”的標記[1-2]。大數據時代,用戶及利益相關者成為數據創造的主要來源,而企業成為數據價值的“消費者”,企業、用戶及利益相關者間的價值共創趨勢日益突顯。因此,在“互聯網+”創新驅動與智能制造轉型的發展背景下,研究制造型企業基于“大數據”的商業模式創新及其作用機理具有重要的理論和實踐意義。

當前,研究者們主要從資源視角和應用視角對“大數據”的定義進行闡述。麥肯錫信息咨詢公司[3]基于資源視角,將大數據定義為“規模超出常規數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集”。Goyal等[4]認為大數據是指多來源的、多種形式的、實時的巨大數據的集合。基于應用視角,McAfee和Brynjolfsson[5]認為大數據是尋求從數據中萃取知識,并將其轉化為商業優勢的智能化活動。國際數據公司(IDC)[6]指出大數據是一種新型技術架構,具有高速捕捉、發現和分析能力,能夠從大量數據中挖掘價值。Beyer和Laney[7]認為大數據具有洞察發現力、流程優化能力和決策能力。

“商業模式”是企業通過設計相應的運營活動體系為客戶、企業本身和利益相關者實現價值發現、價值創造、價值獲取的基本邏輯或框架[8],主要包括客戶細分、價值主張、客戶關系、核心資源、關鍵業務、合作關系、分銷渠道、收入來源和成本結構9個要素[9]。商業模式創新則是對原有商業模式的重新構造,是探尋新的業務邏輯和為利益相關者創造價值的新方法[10]。李文博[2]提出了大數據商業模式創新的4類驅動因子,分別是數據時代特質、主體反應行為、行為屬性認知和生態系統情景。荊浩[11]構建了基于大數據的商業模式創新框架,并從市場界面、企業界面、客戶界面、盈利模式4個層面闡述了商業模式要素與結構的變革。Cheah等[12]構建了一個包含視角、商業模型流程和大數據驅動的業務流程創新3個要素的大數據驅動商業模式創新的整合框架,并將該框架應用于3家中國企業,發現大數據驅動商業模式創新是一個漸進的動態過程。

通過總結現有研究發現,基于大數據的商業模式創新研究處于起步階段,尚存2個方面亟待解決的問題:1)多數研究屬于描述性分析,通常采用理論邏輯推理方法構建相關理論模型,既存在研究片面性的缺陷,又在指導企業實踐中缺乏可操作性;2)在一定程度上,大數據驅動企業商業模式創新的作用過程仍是一個“黑箱”,現有研究忽視了大數據與商業模式創新中間環節及各因素的驅動路徑。鑒于此,本文選擇具有代表性的案例進行扎根分析,揭示制造型企業如何進行基于大數據的商業模式創新,以期為相關管理實踐提供有益參考。

1 研究方法與案例選擇

1.1 研究方法

作為一項探索式研究,本研究需要深入到企業內部,針對“大數據如何影響商業模式創新”這一問題進行探討,并通過提煉總結相關概念來構建理論模型。本研究屬于“如何”和“怎么樣”的問題,適合采用案例研究方法。其中,單案例研究具有較好的研究深度,通過對典型性案例的深度分析,有助于加深對于同類事件、事物的理解[13]。

扎根理論是一種典型且科學的質性研究方法,通過采用系統化的程序分析原始經驗性資料進而構建理論,常常被用來探索和歸納某一現象的成因。

因此,本文采用縱向單案例研究,并結合扎根理論研究方法對制造型企業利用大數據驅動商業模式創新的機理進行探索。

1.2 案例選取依據

三一集團始建于1989年,主業是以“工程”為主題的裝備制造業,在國內擁有北京、長沙、上海、沈陽、昆山、烏魯木齊等六大產業基地。在海外,三一集團建有印度、美國、德國、巴西等四大研發和制造基地。目前,集團業務已覆蓋全球100多個國家和地區。2008年開始,三一集團為了應對建筑工程機械市場的低迷,同時提升客戶體驗,開始開發和應用適合自身發展的工業互聯網和工業物聯網,進入到“互聯網+”轉型的改革,通過建立基于大數據的工業互聯網及管理平臺,并借助物聯網技術重新設計制定公司營運活動體系,建立了“二橫一縱”模式,“二橫”指的是價值網絡橫向集成和客戶到企業內部核心業務的集成,“一縱”指的是從客戶訂單到智能設備的縱向流程。三一集團通過依托大數據的應用實現了商業模式創新。

選擇三一集團作為研究案例的典型性主要表現在:三一集團是一家經歷了近30年發展的傳統制造型企業,應用大數據進行互聯網轉型的時間也有10年,并且在商業模式創新過程中,大數據幾乎徹底改變了其原有商業模式,使得變革前后的差異易于觀察。同時,三一集團的成功轉型也較好地揭示了大數據對商業模式創新的驅動效果。

1.3 數據收集與處理

本案例資料包括一手資料和二手資料。其中,一手資料通過開放式訪談方式獲得。訪談涉及的對象包括三一集團的高層管理者、相關部門負責人和相關高級技術人員。每次訪談時間為40～90 min,訪談過程中有4～5名研究者全程參與記錄,并在訪談結束后第一時間進行數據資料的歸納整理。二手資料主要來源于E-mail、報紙、網絡資料、企業專刊及公司轉型分析報告等。在此基礎上,本文采用三角驗證法,對從多種信息來源收集到的一手資料和二手資料進行了相互驗證以提高研究的信度與效度。

本研究按照Strauss和Corbin[14]的逐級編碼技術程序對原始材料進行分析。在扎根編碼過程中,采取螺旋式的比較分析法對已得到的編碼和新產生的編碼進行比對、修訂和整合。在得到一些初步結論后,和三一集團相關人員進行交流,以保證研究的精細化和準確化。

2 案例分析

2.1 開放式編碼

開放式編碼是對原始資料分解和重新整合的過程,將文本中的原文進行標簽化以從中發掘初始概念,并提煉概念間的關系形成范疇。本研究圍繞“大數據驅動商業模式創新機理”這一核心議題對收集到的原始資料進行開放式編碼,通過整理分析后歸納得到108個概念并提煉出31個對應范疇。這31個范疇分別是環境掃描、全景洞察、行為預測、信息分析、運營決策、精準營銷、平臺鏈接、數據共享、信息反饋、經營理念、創新精神、信息獲取、關注焦點、市場感知能力、重構整合能力、組織學習能力、技術柔性能力、內部資源、外部資源、組織架構、價值網絡、伙伴關系、互惠共生、市場定位創新、價值主張創新、營銷模式創新、產品服務創新、管理創新、價值鏈創新、價值成本、價值收入。考慮到文章篇幅有限,開放式編碼結果不在此具體呈現。

2.2 主軸式編碼

在主軸編碼過程中,對根據開放式編碼得到的31個范疇之間的內在邏輯關聯進行重新整合,最終形成10個主范疇,分別是洞察預測、分析決策、連接整合、管理者認知、動態能力、資源基礎、商業生態、定位創新、營運創新、盈利創新。主軸編碼結果如表1所示。

表1 主軸編碼形成的主范疇Table 1 The main category formed by principal axis coding

續表1

2.3 選擇式編碼

選擇式編碼通過對案例資料、產生的概念、對應范疇、主范疇進行更深層次的挖掘、分析、比對,形成能夠統領其他范疇的核心范疇。在該模型中(圖1),從變量關系層面來看,大數據通過影響管理者認知、資源基礎、動態能力和商業生態4種途徑來驅動商業模式創新。其中,管理者認知屬于個人層面,資源基礎和動態能力屬于組織層面,商業生態屬于外部環境層面。由此可見,該模型提供了一個較為全面的視角來闡述大數據驅動商業模式創新的機理,實現了對基于單一維度研究的拓展。從變量內容層面來看,該模型對大數據和商業模式創新的內涵進行了較為清晰的界定。其中,從應用屬性來界定大數據由洞察預測、分析決策和連接整合功能3個維度構成。商業模式創新由定位創新、營運創新和盈利創新3個維度構成,體現了對商業模式構成要素的重新整合和歸納精煉。其中,定位創新反映的是價值發現的變化,運營創新反映的是價值創造與傳遞的變化,盈利創新反映的是價值實現的變化。

圖1 制造型企業大數據驅動商業模式創新的機理模型Fig.1 A mechanism model of big data driven business model innovation in manufacturing enterprises資料來源: 扎根理論的選擇式編碼

3 模型闡釋與研究發現

3.1 “大數據—管理者認知—商業模式創新”影響機理分析

管理者認知是指管理者對所處環境包含的全部信息的識別與加工。管理者認知體現了管理者對外部環境中變化所做出的敏銳反應,直接決定著企業是否會針對外部環境的變化進行商業模式創新的決策[15]。大數據克服了管理者認知的慣性,推動了管理者決策的轉型,即從基于直覺的決策方式變為基于數據分析的決策方式。其中,洞察預測功能和分析決策功能起到了直接作用,前者可以幫助管理者及時、便捷、全面地獲取企業經營狀況和市場變化趨勢的相關信息;后者則可以幫助管理者篩選出有價值的信息,有助于提升決策的理性。基于大數據的洞察預測及分析決策功能,管理者可以有目的性地修正企業發展定位,調整運營模式,開發新的盈利模式等,從而實現商業模式創新。基于以上分析,提出以下命題:

命題1 大數據通過提升管理者認知,有助于驅動商業模式創新。

命題1.1 大數據的洞察預測功能有助于提升管理者認知。

命題1.2 大數據的分析決策功能有助于提升管理者認知。

命題1.3 管理者認知的提升有助于驅動定位創新。

命題1.4 管理者認知的提升有助于驅動營運創新。

命題1.5 管理者認知的提升有助于驅動盈利創新。

3.2 “大數據—資源基礎—商業模式創新”影響機理分析

企業的資源基礎對于商業模式創新的影響至關重要,新的資源能夠幫助企業拓展交易的邊界和資本,從而為企業的商業模式創新提供可能。首先,大數據本身及其基礎設施成為了企業新的核心資產,數據本身就負載著專有性的“知識”,而商業模式創新就是對這些“知識”的系統性設計和有機整合。其次,企業基于大數據的連接整合功能將突破原有的資源依賴性,使得上下游企業間的邊界逐漸消失,有助于企業內部資源與外部資源的交換,尤其是有助于獲取互補資產。同時,大數據能夠持續拓展及更新企業資源,減輕新舊商業模式間資源分配“互噬”所產生的負面效應[16]。此外,大數據還對組織架構的重塑產生影響,跨部門的數據整合與共享促進了企業架構扁平化及部門間協同運作的轉變。基于大數據的連接整合功能,企業資源基礎不斷得以拓展,新的客戶數據將有助于企業不斷把握市場需求變化,進而推動企業定位創新;新的技術資源、新的渠道資源將有助于企業產品創新和營銷創新;新的交易數據資源則降低了企業搜索成本和交易成本,有助于盈利創新;組織架構的調整有助于企業增強敏感性和靈活性,保障了企業商業模式創新的及時響應。基于以上分析,提出以下命題:

命題2 大數據通過拓展資源基礎,有助于驅動商業模式創新。

命題2.1 大數據的連接整合功能有助于拓展資源基礎。

命題2.2 資源基礎的拓展有助于驅動定位創新。

命題2.3 資源基礎的拓展有助于驅動營運創新。

命題2.4 資源基礎的拓展有助于驅動盈利創新。

3.3 “大數據—動態能力—商業模式創新”影響機理分析

動態能力是企業整合、建立和重構內外部資源以實現與外部環境動態匹配的高階能力,有助于企業發現新的機會,進入新的市場領域,開展新的創新項目以驅動商業模式創新。強大的動態能力使得企業與消費者、與合作伙伴協同演化,為企業在不確定性環境中的商業模式創新提供了保障動態能力。基于對用戶數據的分析及對市場需求的預測,大數據的洞察預測功能能夠促進企業市場感知能力的提升,企業可以及時發現市場中的機會與威脅,從而更快地進行價值主張創新;基于對資源的搜尋、整合、共享、智能化分析,大數據的連接整合功能和分析決策功能能夠促進企業的整合重構能力、技術柔性能力和組織學習能力,以幫助企業提升產品和服務流程的敏捷性,實現柔性生產;靈活調配資源,提升企業運營效率;通過持續學習,一方面可以提升知識資本,另一方面能克服固有慣例的“鎖定”,實現產品創新、管理創新。基于以上分析,提出以下命題:

命題3 大數據有助于提升動態能力,進而有助于驅動商業模式創新。

命題3.1 大數據的洞察預測功能有助于提升動態能力。

命題3.2 大數據的分析決策功能有助于提升動態能力。

命題3.3 大數據的連接整合功能有助于提升動態能力。

命題3.4 動態能力的提升有助于驅動定位創新。

命題3.5 動態能力的提升有助于驅動營運創新。

命題3.6 動態能力的提升有助于驅動盈利創新。

3.4 “大數據—商業生態—商業模式創新”影響機理分析

商業模式是跨越了組織邊界的彼此依賴的活動系統,使得企業能夠與利益相關者一起創造或分配價值。在當前網絡經濟環境下,價值鏈已經由“線性”向“網狀”轉變,市場競爭也由個體之間的對抗轉變為生態系統之間的對抗。企業所處的商業生態將對企業商業模式創新產生重大影響。大數據的連接整合功能能夠為企業間搭建信息共享平臺,驅動跨界融合,重塑企業外部的商業生態系統,使得企業在價值網絡的角色發生變化,從而改變企業價值創造與傳遞的路徑。隨著大數據驅動企業外部商業生態系統的持續拓展、優化,企業間的價值共創、社會化協作和網絡化生產不斷加深,同邊與跨邊的網絡效應不斷放大,降低平臺參與者各方的交易成本,分享協同效應所帶來的價值增值與持續盈利驅動企業間合作開發新產品或者提供新服務[17]。基于以上分析,提出以下命題:

命題4 大數據有助于重塑商業生態,進而有助于驅動商業模式創新。

命題4.1 大數據的連接整合功能有助于重塑商業生態。

命題4.2 商業生態的重塑有助于驅動定位創新。

命題4.3 商業生態的重塑有助于驅動營運創新。

命題4.4 商業生態的重塑有助于驅動盈利創新。

4 結 論

本文對大數據驅動商業模式變革的內在機理進行了挖掘,通過對三一集團案例的扎根分析,構建了制造型企業利用大數據驅動商業模式創新的理論模型。該模型的核心是揭示了大數據影響商業模式創新的路徑,包括個人層面的管理者認知、組織層面的資源基礎及動態能力、外部環境層面的商業生態。一方面,該理論框架解釋了大數據如何驅動商業模式創新的微觀機理;另一方面,該理論框架也為如何優化制造型企業基于大數據的商業模式創新提供了一定的啟示:

1) 管理者是驅動企業商業模式創新的核心,是大數據與商業模式間的“粘合劑”和“潤滑油”。大數據時代,管理者需要改變傳統管理觀念,樹立起“大數據思維”。在企業向“數據治理”模式轉型過程中,管理者的“企業家精神”尤為重要。面對日益復雜的外部環境及大數據與企業深度融合的發展趨勢,管理者需要著重培養對機會與威脅的洞察力、依靠數據分析的決策能力和執行能力。此外,管理者還要充分意識到大數據可能帶來的風險,提高相應的預警和防范能力。對于制造型企業而言,企業在數字化、智能化轉型過程中新舊商業模式更替可能導致一定的“摩擦”與“排斥”,管理者需要不斷加強學習,提升風險的敏感性、判斷的準確性和決策的前瞻性。

2) 企業特定的資源與能力對商業模式創新起到支撐作用。大數據通過拓展企業的資源基礎和提升動態能力進而影響商業模式創新,在這一過程中,大數據的價值往往是通過嵌入到企業的資源基礎及動態能力中得以發揮。一方面,企業需要加強對大數據平臺等基礎設施及相關技術的投入,注重人力資本的積累,重視對相關人才的培育;另一方面,企業需要及時調整自身的組織架構、內部制度及管理方式,提高企業的知識管理能力,提升知識傳遞、共享、利用的效率,以提供對大數據與企業資源及動態能力之間融合的支持。同時,企業維持更強的資源基礎及動態能力將有助于保障商業模式的創新。大數據與企業資源及能力的結合,使得企業原有能力得到升級,這種基于大數據的動態核心能力將成為未來企業獲取競爭優勢的新興能力。

3) 大數據使得企業邊界日益模糊,企業需要注重外部商業生態的構建。大數據推動制造型企業外部價值網絡不斷拓展和重構,形成了基于用戶和利益相關者全面參與的“研發—生產—銷售—物流—售后”一體化的全鏈型商業生態圈,其商業模式創新依賴于對外部商業生態系統互補性資產的獲取。因此,企業需要參與并利用其所在的商業生態系統,積極與其他成員建立起互惠共生關系,識別其在生態系統中的位置/角色,并制定相應的發展戰略。在大數據背景下,傳統制造型企業逐漸向“平臺型”企業轉型,而基于平臺的資源匯聚則打破了原有地域、產業層面的約束,對此,企業應該完善對平臺及相關成員的治理,增強企業與新興要素及組織的互動,加速跨界融合和資源共享,激發平臺形式和功能的多樣化與復雜化,促進商業生態伙伴及要素的合力對企業商業模式創新的驅動作用。

本研究存在的局限:一方面,本研究僅選取了三一集團一家企業進行縱向單案例研究,盡管本案例具有典型性,但由于不同地區制造業發展水平不同,對于研究框架的普適性還需進行更多案例的檢驗;另一方面,所構建模型中的各變量各維度之間的交互關系有待深入研究。例如,管理者認知是影響組織動態能力形成的重要途徑,而管理者認知、資源基礎、動態能力、商業生態之間也具有一定的關聯。因此,未來研究還需關注這些變量之間的交互作用和影響途徑。此外,當前我國制造型企業基于大數據的智能化轉型尚未成熟,企業商業模式創新是個動態演化的過程,未來研究還需加強對不同階段創新演化的分析,以建立更加完善的理論框架。