在航運業(yè)長期低位運行的市場預期下，大數(shù)據(jù)技術以及以此為基礎的大數(shù)據(jù)預測是航運創(chuàng)新的重要途徑。本文在分析航運電商大數(shù)據(jù)的基礎上，提出航運電商大數(shù)據(jù)在集裝箱航運業(yè)中的應用方案，以期為船公司利用航運電商大數(shù)據(jù)制定合適的艙位資源投放策略提供思路。

1 大數(shù)據(jù)技術與營銷

根據(jù)麥肯錫的定義，大數(shù)據(jù)是在獲取、存儲、管理、分析等方面的規(guī)模大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量規(guī)模、快速流轉(zhuǎn)、多樣類型和低價值密度等特征。對海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用正在推動新一波生產(chǎn)率增長的到來：谷歌流感趨勢（Google Flu Trends）預測系統(tǒng)利用用戶輸入的搜索關鍵詞預測禽流感的散布；攜程利用數(shù)據(jù)模型訓練平臺預測用戶行為，于用戶出行前在網(wǎng)頁和營銷郵件中作出個性化推薦，從而提高打開率和轉(zhuǎn)化率?？梢哉f，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，且大數(shù)據(jù)的核心就是預測。[1]在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，擁有海量數(shù)據(jù)和對海量數(shù)據(jù)的強大運算能力意味著擁有制勝砝碼。借助技術和營銷的雙重手段，通過收集、分析數(shù)據(jù)來傾聽、理解用戶需求，并在洞察和整合的基礎上實施個性化營銷，能夠使廣告更加精準、有效，從而為品牌企業(yè)帶來更高的投資回報率。綜上所述，大數(shù)據(jù)營銷是基于大數(shù)據(jù)的技術與營銷的無縫融合，在“玩轉(zhuǎn)”數(shù)據(jù)基礎上的大規(guī)模個性化營銷將幫助企業(yè)形成新的核心競爭力。

航運業(yè)是與經(jīng)濟貿(mào)易發(fā)展相關性極強的行業(yè)，航運經(jīng)營活動中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的天然屬性。在即將到來的智能化工業(yè)革命浪潮中，作為全球經(jīng)濟貿(mào)易活動的關鍵環(huán)節(jié)，航運業(yè)必須與信息網(wǎng)絡實現(xiàn)深層次對接與合作，通過分析航運數(shù)據(jù)識別客戶行為，并據(jù)此制定營銷方案，以應對航運業(yè)長期低位運行的現(xiàn)狀。

2 航運電商大數(shù)據(jù)的類別

2.1 產(chǎn)品數(shù)據(jù)

產(chǎn)品數(shù)據(jù)指船公司或其代理人在航運電商平臺上發(fā)布的航線產(chǎn)品信息。航運電商平臺按照裝貨港、卸貨港、延伸服務、航班密度等來區(qū)分航線產(chǎn)品，并積累、管理同一航線產(chǎn)品不同航次（時間）的價格信息。

2.2 用戶數(shù)據(jù)

用戶數(shù)據(jù)指反映用戶訪問行為特征和屬性的數(shù)據(jù)，包括訪問產(chǎn)品類別、訪問頻率、訪問時間、地理位置和訪問歷史等。用戶數(shù)據(jù)可用于分析用戶的訪問行為特征，并預測用戶的消費傾向。

用戶數(shù)據(jù)分析的基礎是用戶識別。用戶識別指識別日志數(shù)據(jù)中由同一用戶所觸發(fā)的訪問記錄，并基于該用戶的訪問記錄得到其在特定時間段內(nèi)的瀏覽序列。用戶識別的方法如下：（1）如果用戶的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（Internet Protocol，IP）地址不同，則認為是不同用戶；（2）如果用戶的IP 地址相同，但使用的瀏覽器或操作系統(tǒng)不同，則認為是不同用戶；（3）如果用戶的IP 地址相同，使用的操作系統(tǒng)和瀏覽器也相同，則根據(jù)網(wǎng)站頁面之間的邏輯結(jié)構(gòu)來識別用戶，即如果請求頁面無法從已訪問的頁面到達，則判斷該用戶是新用戶；（4）如果用戶的IP地址、操作系統(tǒng)、瀏覽器、網(wǎng)站頁面等均相同，但網(wǎng)頁瀏覽記錄中的賬號相關字段名發(fā)生變化，則判斷該用戶是新用戶。

2.3 搜索數(shù)據(jù)

搜索數(shù)據(jù)指反映用戶搜索行為特征的數(shù)據(jù)，如瀏覽用戶數(shù)量、瀏覽用戶增長率、新老瀏覽用戶比例、瀏覽用戶停留時間等。搜索數(shù)據(jù)可用于分析用戶對產(chǎn)品的興趣度，以用戶停留時間為例：通常情況下，用戶在自己感興趣的產(chǎn)品頁面停留時間較長，在不感興趣的產(chǎn)品頁面停留時間較短；因此，用戶停留時間越長，其購買該類產(chǎn)品的傾向越大。

搜索數(shù)據(jù)可分為平臺基礎數(shù)據(jù)、用戶關系管理數(shù)據(jù)、產(chǎn)品管理數(shù)據(jù)等，其中：平臺基礎數(shù)據(jù)包括用戶數(shù)量、成交數(shù)量、成交金額等數(shù)據(jù)；用戶關系管理數(shù)據(jù)包括瀏覽及成交用戶分布、用戶成交記錄、用戶流失預警等數(shù)據(jù)；產(chǎn)品管理數(shù)據(jù)包括用戶關注產(chǎn)品、用戶成交產(chǎn)品、用戶定制產(chǎn)品等數(shù)據(jù)。

2.4 成交數(shù)據(jù)

成交數(shù)據(jù)指反映產(chǎn)品成交情況的數(shù)據(jù)，包括成交產(chǎn)品的區(qū)域分布、時間段分布和價格區(qū)間分布等數(shù)據(jù)。成交數(shù)據(jù)可用于分析市場供需狀況，為產(chǎn)品優(yōu)化及合理定價提供參考。

2.5 集裝箱動態(tài)數(shù)據(jù)

航運電商平臺通過與船公司之間的數(shù)據(jù)交換掌握集裝箱動態(tài)，并通過推送、查詢等功能向客戶提供提箱、返場、裝船、海運、抵港、卸船、提貨、還箱等集裝箱動態(tài)數(shù)據(jù)，將原來需要由收發(fā)貨人自行查詢集裝箱動態(tài)的服務模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃酉蚴瞻l(fā)貨人推送關鍵節(jié)點動態(tài)信息的服務模式，從而實現(xiàn)集裝箱全程運輸?shù)目梢暬?，使收發(fā)貨人可隨時掌握集裝箱動態(tài)，為提升集裝箱海運質(zhì)量提供信息保障。

2.6 衍生數(shù)據(jù)

衍生數(shù)據(jù)指貨主向船公司訂艙時所提供的貨物品名等信息。未來，航運電商平臺可以利用衍生數(shù)據(jù)，向用戶提供各類貨物的流向、流量等信息，以便用戶據(jù)此調(diào)整商品生產(chǎn)及貿(mào)易行為，從而提升社會效率，使社會資源得到更加充分的利用。

3 航運電商大數(shù)據(jù)在集裝箱航運業(yè)中的

應用

3.1 個性化精準營銷

個性化精準營銷既能讓需要信息的客戶及時獲得信息，又不打擾對該信息沒有興趣的人，即在不影響客戶體驗的前提下達到營銷目的。通過對大數(shù)據(jù)的深度挖掘，航運電商平臺能夠準確預測客戶需求，并向客戶提供個性化的運輸解決方案，適時向客戶推送其感興趣的運輸路徑、運輸價格、艙位情況等信息，從而使信息更有價值且更加人性化。例如，客戶在航運電商平臺上搜索某條運輸路徑時發(fā)現(xiàn)艙位已售完，此后，一旦推出該運輸路徑的新艙位，航運電商平臺可立即告知客戶。對于客戶而言，此即有價值的信息，而非垃圾廣告，尤其是在旺季艙位緊張的情況下，個性化精準營銷的優(yōu)勢更為突出。

3.2 基于航運電商大數(shù)據(jù)的運力需求預測模型

建立基于航運電商大數(shù)據(jù)的運力需求預測模型，能夠幫助船公司制定合適的經(jīng)營策略，在精準統(tǒng)籌的基礎上實現(xiàn)艙位利用率最大化，從而在滿足客戶需求的同時確保應有的經(jīng)濟效益。為確保建立模型所需的數(shù)據(jù)真實可靠，航運電商平臺應當推行“確定性交易”，即采用預付運費模式，以使成交數(shù)據(jù)能夠反映客戶真實的購買意愿。

3.2.1 艙位購買提前期模型

在市場貨量充足而艙位供給緊張的情況下，為獲得艙位保障，客戶往往愿意盡早付費并鎖定艙位；因此，分析客戶的實際成交行為，即客戶提前多長時間購買艙位，有助于船公司判斷具體航次是否存在旺季可能性。如圖1所示：航次1存在旺季可能性，航次2存在淡季可能性。艙位購買提前期模型是集裝箱航運業(yè)階梯式定價法的基礎。[2]

3.2.2 艙位購買密集度模型

在市場貨量充足的情況下，客戶鎖定艙位的欲望通常比較強烈，表現(xiàn)為客戶采購艙位的行為密集。在特定時間段內(nèi)，如果客戶購買的艙位集中于某個始發(fā)港，則說明該港的出口貨量較多。如圖2所示，廣州港（南沙港區(qū)）的艙位購買密集度高于營口港，說明北行貨量較為充足。此外，如果某航次的艙位購買密集度較高，則說明該航次的旺季可能性較大。

3.2.3 艙位購買轉(zhuǎn)化率模型

艙位購買轉(zhuǎn)化率指成交量與總訪問量之比。如圖3所示：地中海航線的艙位購買轉(zhuǎn)化率呈上升趨勢，說明該航線的旺季可能即將來臨；美洲航線的艙位購買轉(zhuǎn)化率呈下降趨勢，說明該航線的淡季可能即將來臨。

3.2.4 艙位購買速率模型

基于航運電商平臺的艙位庫存數(shù)據(jù)，可以建立艙位購買速率模型。如果艙位庫存快速下降，說明旺季來臨的可能性較大；反之，如果艙位庫存始終保持在高位，說明淡季來臨的可能性較大。

3.2.5 退艙率模型

航運電商平臺一般采取艙位預售方式，預售期為2～3個月。如果退艙率較高，說明淡季可能即將來臨，市場運力供過于求，促使客戶在不同船公司之間選擇低價出運；反之，如果退艙率較低，說明旺季可能即將來臨，客戶為了保證艙位而不愿退艙。

4 結(jié)束語

航運電商大數(shù)據(jù)在集裝箱航運業(yè)中的應用不僅能夠優(yōu)化客戶體驗，防止客戶流失，而且有助于船公司分析客戶行為習慣，判斷市場走勢，從而為船公司基于客戶需求及時調(diào)整產(chǎn)品供給提供參考。未來，當航運電商大數(shù)據(jù)發(fā)展到一定水平時，在市場規(guī)律的作用下，航運市場的供求關系有望在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下逐漸趨于理性。

參考文獻：

[1] 維克托€仿醵？舍恩伯格，肯尼思€房飪艘？ 大數(shù)據(jù)時代[M].盛楊燕，周濤，譯. 杭州：浙江人民出版社，2013：26.

[2] 陳毅鵬. 基于階梯式定價法的集裝箱市場運價發(fā)現(xiàn)機制[J].集裝箱化，2016，27（6）：1-4.

（編輯：張敏 收稿日期：2016-10-10）