張 棟

（洛陽(yáng)師范學(xué)院商學(xué)院，河南洛陽(yáng)471000）

【產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)】

大數(shù)據(jù)時(shí)代下電子商務(wù)發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

張 棟

（洛陽(yáng)師范學(xué)院商學(xué)院，河南洛陽(yáng)471000）

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)給我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展既帶來(lái)機(jī)遇也帶來(lái)挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以促進(jìn)電商開(kāi)展市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，有利于個(gè)性化和精準(zhǔn)的商品推介，有利于挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。但同時(shí)，電商也需面對(duì)在大量數(shù)據(jù)中甄別、收集真實(shí)有用信息，分析和加工海量數(shù)據(jù)，活用大數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)斷層問(wèn)題等挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)；電子商務(wù)；機(jī)遇；挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，對(duì)電子商務(wù)的發(fā)展將產(chǎn)生巨大影響。如今，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為電子商務(wù)行業(yè)研究的熱點(diǎn)，正在以多種方式創(chuàng)造著巨大的價(jià)值，電子商務(wù)將迎來(lái)重大的機(jī)遇，同時(shí)也有很多障礙需要去克服，并迎接更多的挑戰(zhàn)，未來(lái)是大數(shù)據(jù)的時(shí)代，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)是數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)。

一、大數(shù)據(jù)的定義

業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的定義仍未達(dá)成共識(shí)。維基百科將大數(shù)據(jù)定義為所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極的的資訊。布賴(lài)恩·霍普金斯（Brian Hopkins）和鮑里斯·埃韋爾松（Boris Evelson）在《首席信息官，請(qǐng)用大數(shù)據(jù)擴(kuò)展數(shù)字視野》報(bào)告中指出，大數(shù)據(jù)包涵以下四個(gè)特征：一是規(guī)模（Volume），即數(shù)據(jù)量基數(shù)龐大并在持續(xù)增長(zhǎng)；二是快速（Velocity），即處理速度快，響應(yīng)時(shí)間短；三是多樣（Variety），即數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。四是價(jià)值（Value）高，即數(shù)據(jù)蘊(yùn)含巨大社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代給電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇

（一）有利于促進(jìn)電商市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)

在傳統(tǒng)的“小數(shù)據(jù)”背景下，用戶數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏，數(shù)據(jù)分析效率偏低，據(jù)統(tǒng)計(jì)：過(guò)去一個(gè)銷(xiāo)售人員為準(zhǔn)備交易而尋找相關(guān)信息所花費(fèi)的平均時(shí)間占工作時(shí)間的24%，可以轉(zhuǎn)化為26億元的收入。而大數(shù)據(jù)時(shí)代電商可以分析更多的數(shù)據(jù)，甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴(lài)于隨機(jī)抽樣。企業(yè)基于大數(shù)據(jù)的分析和優(yōu)化，可以節(jié)約成本、提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，做到“低成本、高效率”的營(yíng)銷(xiāo)，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。

（二）有利于個(gè)性化和精準(zhǔn)的商品推介

小數(shù)據(jù)時(shí)代電商市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的精度有限，不僅浪費(fèi)資源，還有可能推送無(wú)效信息對(duì)用戶形成干擾，影響消費(fèi)體驗(yàn)，導(dǎo)致庫(kù)存過(guò)高，物流成本過(guò)大，在國(guó)內(nèi)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中陷入價(jià)格戰(zhàn)，自身發(fā)展受限。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)性化和精準(zhǔn)的商品推薦成為未來(lái)電子商務(wù)發(fā)展的新方向。大數(shù)據(jù)為個(gè)性化商業(yè)應(yīng)用提供了充足的養(yǎng)分和可持續(xù)發(fā)展的沃土。電商的互動(dòng)交易平臺(tái)本身具有多種功能，能夠?qū)τ脩酎c(diǎn)擊、瀏覽、評(píng)論、收藏、購(gòu)買(mǎi)等行為進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄。用戶在微博、微信、QQ群等社交媒體上的所有網(wǎng)絡(luò)行為也都會(huì)留下“蹤跡”，形成包含個(gè)人信息的數(shù)據(jù)。電商廣泛獲取此類(lèi)數(shù)據(jù)，必要時(shí)進(jìn)一步結(jié)合第三方交易平臺(tái)、數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)構(gòu)提供的相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘其需求、偏好、習(xí)慣以至情緒特征，從而精確化、智能化地確定在何時(shí)、何渠道、以何種方式和終端推送信息和服務(wù)，找到具有實(shí)效、線路最短的營(yíng)銷(xiāo)接觸點(diǎn)，大大提高準(zhǔn)確度和實(shí)效性。

（三）有利于挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值

過(guò)去，一旦數(shù)據(jù)的基本用途實(shí)現(xiàn)了，數(shù)據(jù)就會(huì)被刪除，認(rèn)為數(shù)據(jù)的首要價(jià)值已經(jīng)得以提取，再儲(chǔ)存和備份只會(huì)增加成本。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)之于企業(yè)不再是商業(yè)活動(dòng)的附屬品，而是極其寶貴的核心資源，對(duì)之進(jìn)行收集、分析、利用等任一環(huán)節(jié)都能創(chuàng)造出新的價(jià)值。亞馬遜在挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值有個(gè)經(jīng)典案例，其通過(guò)收集用戶的IP地址，然后從IP地址中破譯出用戶所處位置的附近多少公里內(nèi)是否有書(shū)店。工作人員從收集到的數(shù)據(jù)中了解到，一個(gè)人是否選擇在網(wǎng)上買(mǎi)書(shū)，很重要的原因是他附近有沒(méi)有書(shū)店。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的首要價(jià)值被發(fā)掘后仍能不斷給予，數(shù)據(jù)的價(jià)值是其所有可能用途的總和。以利用數(shù)據(jù)價(jià)值為核心，將不斷涌現(xiàn)新型盈利模式，電商只要把握機(jī)遇、放寬視野，就能找到新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)面臨的挑戰(zhàn)

（一）在大量數(shù)據(jù)中甄別、收集真實(shí)有用信息

大數(shù)據(jù)從來(lái)都不是免費(fèi)的午餐，大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣混雜，這對(duì)于電商對(duì)數(shù)據(jù)的收集處理帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。伴隨著大數(shù)據(jù)熱潮的到來(lái)，關(guān)于大數(shù)據(jù)的一些新問(wèn)題層出不窮，比如其中夾雜著虛假信息，真實(shí)有用的信息不多，虛假信息會(huì)破壞核心信息。因此收集過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是電商不可忽略的關(guān)鍵問(wèn)題。面對(duì)潮水般的數(shù)據(jù)，如果不加以篩選、甄別，就難以保證數(shù)據(jù)的完整性與客觀性，在此基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)分析與整合必然也會(huì)錯(cuò)漏百出，失去了其使用價(jià)值。

（二）分析和加工海量數(shù)據(jù)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，82%的電商正受到處理海量信息的挑戰(zhàn)，而且他們花很多時(shí)間對(duì)其進(jìn)行研究，89%的電商因超負(fù)荷處理數(shù)據(jù)而失去過(guò)銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。僅僅坐擁大數(shù)據(jù)并不夠，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘能力已成為電商的核心競(jìng)爭(zhēng)力。這表明大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵并不在數(shù)據(jù)原料的多少，而在于數(shù)據(jù)加工能力，這才能使大數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值。目前政府信息的公開(kāi)性不夠，開(kāi)放的、公共的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境還未形成，權(quán)威、可信的第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)缺位，使得很多數(shù)據(jù)難以獲得，影響大數(shù)據(jù)的完整性和綜合性。電商在期待環(huán)境改善的同時(shí)，唯有盡可能地充分應(yīng)用社交網(wǎng)站等網(wǎng)絡(luò)媒體，以合作、購(gòu)買(mǎi)等方式獲得廣泛的外部數(shù)據(jù)，并使之與企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，以擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集量，強(qiáng)化多源數(shù)據(jù)的彼此關(guān)聯(lián)與印證，同時(shí)，嚴(yán)格篩選把控?cái)?shù)據(jù)的質(zhì)量，為大數(shù)據(jù)分析打下較好的基礎(chǔ)。

（三）活用大數(shù)據(jù)

多年來(lái)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)更多是建立在直覺(jué)的判斷和分析基礎(chǔ)之上。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，到處都充斥著碎片化的數(shù)據(jù)，沒(méi)有清晰的思路，無(wú)從下手，迷失在海量的數(shù)據(jù)中成為企業(yè)面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心短板。目前，國(guó)內(nèi)諸多電商都在盲目地進(jìn)行大數(shù)據(jù)投資，收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)大都是單純存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，沒(méi)有進(jìn)行有效的分析和使用，把這些數(shù)據(jù)激活成為電商企業(yè)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。要“活”用大數(shù)據(jù)，電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)者要看出這些數(shù)據(jù)本身的局限。一方面，企業(yè)的數(shù)據(jù)為用戶體驗(yàn)改善了什么；另一方面，企業(yè)在使用數(shù)據(jù)時(shí)，解決了什么問(wèn)題或者拓展了什么商機(jī)。如果電商企業(yè)能夠基于場(chǎng)景和相關(guān)的“活”數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)揮出最大價(jià)值，那么新的商業(yè)模式就會(huì)成為可能，如果沒(méi)有找出相關(guān)問(wèn)題的解決方法，企業(yè)就會(huì)錯(cuò)失發(fā)展良機(jī)。

（四）解決數(shù)據(jù)斷層問(wèn)題

大數(shù)據(jù)實(shí)踐的先行者車(chē)品覺(jué)在《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》中提到，斷層才是我們所面臨的最嚴(yán)重的問(wèn)題。收集數(shù)據(jù)的人不清楚使用數(shù)據(jù)的人需要做什么，這是目前大數(shù)據(jù)的一大關(guān)鍵命門(mén)。大數(shù)據(jù)需要更主動(dòng)的管理，也需要更多的創(chuàng)新。對(duì)于電商企業(yè)而言，如果處在網(wǎng)站前端的人只知道點(diǎn)擊量等數(shù)據(jù)，卻很少去關(guān)注后端的商業(yè)數(shù)據(jù)；操作網(wǎng)站后端的交易環(huán)節(jié)的工作人員只知道賣(mài)東西而很少去關(guān)注前端數(shù)據(jù)；行為數(shù)據(jù)與商業(yè)數(shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)接起來(lái)。這樣，網(wǎng)站決策者不知道網(wǎng)站核心用戶群的行為特征，也不知道怎么去擴(kuò)大核心用戶的規(guī)模，更不知道從一個(gè)用戶登錄網(wǎng)站之后到離開(kāi)哪些環(huán)節(jié)需要疏通，這家電商就離倒閉不遠(yuǎn)了。然而，今天許多電子商務(wù)公司，每天都在做“碰巧”游戲：今天推薦A家的產(chǎn)品，明天撤下A家的產(chǎn)品；今天做低價(jià)促銷(xiāo)，明天又做線下活動(dòng)。這些決策的改變，沒(méi)有行為數(shù)據(jù)和商業(yè)模式之間的邏輯關(guān)系的指示或良好的監(jiān)控，都是閉著眼睛在“碰巧”。

對(duì)于電商而言，在了解前端哪一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)網(wǎng)站后端的交易量有最大影響后，就只需努力提高這個(gè)前端數(shù)據(jù)，必然會(huì)刺激后端數(shù)據(jù)的增加；反過(guò)來(lái)，后端哪一個(gè)交易數(shù)據(jù)比較高，弄清楚是從哪一個(gè)渠道收集的、主要貢獻(xiàn)用戶是哪些，網(wǎng)站的產(chǎn)品設(shè)計(jì)就向他們傾斜，如此，才會(huì)使渠道前端“轉(zhuǎn)化率”等關(guān)鍵數(shù)據(jù)得到提升。從而使核心用戶群迅速增長(zhǎng)，這樣，電子商務(wù)才能取得長(zhǎng)足發(fā)展。

［1］維克托·邁爾－舍恩博格.大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.

［2］車(chē)品覺(jué).決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)：駕馭未來(lái)商業(yè)的利器［M］.杭州：浙江人民出版社，2014.

［3］蘇萌.大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革［EB／OL］.http：／／column.iresearch.cn／u／sumeng／629316.shtml.

［4］甘麗新.大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)探討［J］.科技廣場(chǎng)，2013（3）.

［5］陳曉霞，徐國(guó)虎.大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的商業(yè)模式探討［J］.觀察，2013（6）.

［6］于春生，大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書(shū)電商的機(jī)遇與挑戰(zhàn)［J］.中國(guó)出版，2013（19）.

（責(zé)任編輯：陳鴻鵬）

F713.1

A

2095－3283（2014）11－0085－02

張棟（1992－），男，河南周口人，漢族，本科生，研究方向：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易。