大数据时代的电子商务服务模式革新_刘志超

科技管理研究

ScienceandTechnologyManagementＲesearch

2014No.1

doi：10.3969/j.issn.1000－7695.2014.01.007

大数据时代的电子商务服务模式革新

刘志超，陈

勇，姚志立

(华南理工大学，广东广州510641)

摘要：首先在介绍大数据定义的基础上剖析其发展趋势对电子商务的价值，接着结合国内文献对电子商务服务模式定义归纳整理出来的电子商务企业服务模式的三维分析模型，从而导出个性化导购服务、垂直细分领域服务以及数据产品服务三种新型的电子商务服务模式并对其举例详细分析说明。关键词：大数据;电子商务;服务模式中图分类号：F724文献标志码：A文章编号：1000－7695（2014）01－0031－04

InnovationofE－businessServiceModelinBigDataEra

LIUZhichao，CHENYong，YAOZhili

（SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510641，China）

Abstract：Firstly，thepaperdescribesthedefinitionofbigdataandthevalueofdevelopmenttrendofbigdatatoe－com-merce，andthencomesupwithathree－dimensionalanalyticalmodelfore－businessservicemodelfromthedefinitionofforeignanddomesticliterature．Byusingtheanalyticalmodel，thepaperproposes“personalizedshoppingguideservice”，“verticalsegmentsservice”and“dataproductsservices”thesethreenewe－commerceservicemodesaredescribedinde-tailbyexamples．

Keywords：bigdata；e－commerce；servicemode

1大数据时代已经到来

早在20世纪80年代，美国就有人提出了“大数据”的概念。30多年来，由于信息技术的进步，各个领域的数据量都在迅猛增长，现在全世界各行各业以及学术界也不断对这个现象的应用价值进行探讨。大数据（BigData），通常指的就是一种非结构化或半结构化的数据。由于大数据所涉及的数据量十分庞大，目前主流数据工具都无法在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年便将翻一番，到2013年年末互联网上的数据量预计将达到667EB（1EB=109GB）。从各种类型数据中快速获得有价值信息，并将有价值的信息转化为商业行为，大数据的商业

［1］

价值显然易见。2011年，麦肯锡在关于大数据的报告上指出，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素，而人们对海量数据的运用将预示着一波新的生产率和消费者盈余增长的到来。

大数据的特点可以用四个“V”来形容：第一个是数据量（Volume）。现今大数据的数据量级别

收稿日期：2013－09－09，修回日期：2013－12－10

已经从TB级别跃升到PB级别，而且增长趋势还不断加快，其中非结构化数据的超大规模和增长占到总数据量的80%～90%，是传统数据仓库的10倍到50倍；第二个是数据类型繁多（Variety），从网络日志、视频、图片乃至地理位置、购买记录，数据模式不明显或无模式的数据都属于其范畴。第三个是价值密度（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒，其中充斥着大量不相关信息。商业价值高，对于未来趋势与模式的可预测分析能为商业界提供使用价值很高的咨询与报告。第四个是速度（Velocity），处理速度快。大数据的处理都需要实时分析，数据输入、处理以及丢弃是在短期的一连串步骤中完成。总括来说，大数据就是指那些大小已经超过传统意义上的一般软件工具难以捕捉、储存、管理和分析的

［1］

数据。2

电子商务的大数据时代

大数据时代的到来为电子商务带来观念的转变以及对数据的新管理模式，使得数据的实际应用更能与企业运营结合，促使服务模式的革新。因为大数据的重要趋势就是数据服务的变革，针对消费者

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刘志超等：大数据时代的电子商务服务模式革新

的特性提供相应的个性化服务。庞大的消费数据量为电商企业提供了把握用户消费模式的基础，电商企业通过大数据应用，可以进行个性化、精确化和智能化的广告推送服务，创立更为有趣和有效的服务模式；同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法和途径。具体表现可以分为以下几个方面：

（1）数据化运营。电商企业更多地转变为数据驱动运营，在企业内部所有环节几乎都利用数据形式来进行呈现，无论是前期的采购、中期的营销还是后期的财务核算都利用数据视图进行管理，从而优化了各业务节点的效率。例如亚马逊经过对顾客需求和消费的分析与预测，利用更靠近目标市场的FDFC来满足热销商品的供求，利用FC来满足长尾商品，这样一来就可以满足顾客的急切需求以及降低物流成本。

（2）行业应用垂直整合。大数据时代的数据整合能力不断加强，使得电商企业更容易、更方便与供应链上下游进行信息与资源的共享，企业之间明显的过渡界限显得十分模糊，从而使得最终用户关注的焦点集中于企业如何关心并解决自己的问题。因此在产业价值链中，谁越接近最终用户，谁的生存空间就越大。IBM在1992年时面临最严重的危机，当时也是以微软和英特尔为代表的PC时代如日中天之际，当时IBM新任总裁指出IBM的最大价值就是可以为他的用户提供完整的解决方案，因此现在我们看到IBM涵盖企业的方方面面，从其文化战略咨询、组织流程梳理一直到IT治理、系统建设、主要应用软件、中间件、数据库、操作系统、主机等，一应俱全。

（3）数据资产化。未来企业的竞争，将是拥有数据规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用也日渐被企业所重视，从而就催生出许多关于数据的业务，其中包括：数据分析业务，供应商开始提供数据分析服务，通过用户的非结构化数据提供标准的报告和数据服务；数据可视化服务，以可视化的形式（类似于信息图表）来展示数据的规模和数据点；众包模式，企业利用互联网将工作分配出去，以发现创意或解决技术问题，从而帮助分析和发现数据中的模型。有学者认为未来大数据将会如基础设施一样，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。

从以上三大发展趋势来看，大数据对现有电子商务的服务模式有着革命性的价值影响。从凌乱纷繁的数据背后挖掘出更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，根据用户的行为习惯和爱好对产品及服务

进行针对性地调整和优化，这就是大数据对电子商务赋予的新价值。其中Google在这一领域做得最好。Google的盈利在于它所有的软件应用都是在线并免费的，用户在使用这些产品的同时，他们就会在无形中把个人的行为、爱好等大数据传给Google，因此Google就能更深入地了解用户，那么他们投放广告的准确性就越精准，广告的价值也会越高，广告主也更愿意在Google上投放广告。

因此，基于大数据平台的新兴电子商务服务模式研究应该聚焦于大数据所推动的新兴产业链，作为双边市场的电子商务企业平台以及第三双方网络平台拥有供需各方所有的互动数据，掌握了独特的全方位的市场信息，从而为电子商务服务模式的创

［2］

新提供了巨大的市场机会。3

大数据时代的电子商务服务模式分析

在为大数据时代下电子商务构建新型服务模式前，回顾学术界是从哪些角度或者维度来对服务模式进行建构，以便我们讨论的结果是有根有基的。Applegate等［3］将商务服务模式定义为：“为便于研究商务活动的结构、各构成元素间的关联及其如何

”Weill反映现实世界而对其进行的一种描述形式。

［4］

和Vitale认为电子商务服务模式是指电子商务活动中消费者、采购商、供应商等角色之间的相互作用和互动关系的一种描述形式，并用以识别其中的新信息流、资金流以及产品流等。而对于我国电子商务服务模式的研究，也有学者指出可以从四个层次来进行概括：综合服务层、数据服务层、应用服务

［5］

层、增值服务层。

通过文献分析整理国外学术界对电子商务服务模式分类的各种观点如表1所示。

表1

作者PeterWeill，MichaelＲ.Vital［4］

国外学术界关于电子商务服务模式分类

观点

内容提供者、全面服务提供者、中间商、共享基础设施、价值网整合商、虚拟社区、直接与顾客交易、企业/政府一体化

电子商店、电子采购、电子商城、电子拍卖、制造商、协作平台、第三方市场、价值链整合商、价值链服务商、信息中介、信用服务

买方控制模式、卖方控制模式、第三方控制模式经济上、广告商、信息中介商、销售商、制造商、合作附属商务模式、社区服务提供商、内容订阅服务提供商、效用服务提供商

PaulTimmers［6］麦肯锡

MichaelＲappa［7］

CrystalDreisbach

基于产品销售的商务模式、基于服务销售的商务模式、基于信息交付的商务模式

而国内现有对电子商务服务模式分析框架大多数从以下三种维度来进行划分分析：角色定位、服务内容以及盈利模式。角色定位可以划分为第三方

［8］

服务提供者、中间服务者以及自主服务者。第三方服务提供者为客户和中间服务者提供服务；中间

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服务者作为第三方服务提供者客户的同时也为终端客户提供相应服务；自主服务者则是自主建站为自身或其他企业服务的机构。服务内容分为基础服务、

［8］

专业服务、整合服务以及个性化服务这四大领域。盈利模式则基于之前对电子商务服务模式的服务内容进行了相应的划分，得出不同的盈利模式，即基础服务盈利模式（搜索排名收费、特殊会员收费等）、专业（个性化）服务盈利模式（收取交易佣金、诚信服务平台销售盈利等）、整合服务盈利模式（多元化全方位的盈利模式）。本文将制定我国电子商务服务模式的一个三维定位表格，从而构思研究出大数据时代下电子商务新的服务模式（如表2）。

表2

服务内容基础服务专业服务个性化服务整合服务个性化导购服务垂直细分领域服务基于三维分析的我国电子商务服务模式

中间服务者自主服务者数据产品服务盈利模式基础服务盈利专业（个性化）服务盈利整合服务盈利第三方服务提供者3.1

个性化导购服务

立足于提供个性化服务以及第三方服务提供者的结合，我们可以发掘出个性化导购型的电子商务服务模式。导购型的电子商务模式需要一个大数据的集合体，其中包括用户的浏览历史、购买历史、消费喜好等记录。电子商务有一个天然的短板，即只能靠视觉营销、服务营销和搜索引擎营销等工具，用户体验在线上是不完整的。比如一瓶香水，用户不亲自闻一下气味是很难令他进行购买活动的。因此面对如此的瓶颈，电子商务企业必须抓住基于大数据的竞争，只有针对大数据进行深度分析挖掘，才能创造巨大商机。

利用大数据的挖掘，我们可以导出主要的两种个性化导购方式：第一是个性化的广告。我们经常会在浏览网页的过程中看到某一个公司的广告，而且其中广告产品正是自己近期想购买的。其实这一现象背后的原因就是大数据应用，通过分析用户的网页浏览行为，从而给用户推荐适合的广告。如Google的Adsense业务之所以能提高广告的转化率，是因为它对顾客的搜索过程及其对各网站的关注度进行数据挖掘，并在其加盟的网站中追踪顾客的浏览去向，精准化地在联盟网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告。第二就是个性化的推荐。目前各大电子商务平台网站如淘宝网、京东网，繁多的产品让人无从抉择，用户能做的就是通过反复对比同类产品的优缺点、过往买家的评论来决定自己的选择，但是这对用户来说是极其痛苦的，如果后台能对海量的用户行为数据进行快速分析，推荐出用户阶段性最需要、最适合的产品，将能极大地促进商家的销售额增长。

目前主流的推荐算法有基于物品相似度的推荐和基于用户相似度的推荐，而大部分的电子商务平台网站普遍采用的是基于物品的相似度推荐，但是如何准确度量用户的兴趣仍是个难题。基于用户相似度推荐主要是用在新闻评论类网站，如根据怀孕的女性用户填写的受孕信息，美国医药网站WebMD定期给妈妈寄EDM，提醒她们每个时间点的注意事项，包括产前的生理变化和思想准备、需要摄入的营养、产后的恢复、宝宝的育养和健康等。而国内现在推荐业务做得较好的网站有亚马逊和当当网等，它们能针对用户需要动态地给予极其准确的推荐信息，推荐结果准确且推荐更新速度极快。例如亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的，包括客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其它用户浏览或购买的商品。得益于该策略，亚马逊公司在2012年第三财政季度期间销售额增长27%，达到了131.8亿美元，而去年同期的销售额则为96亿美元。3.2垂直细分领域服务

立足于专业化服务以及中间服务者的结合，我们可以发掘出垂直细分品牌型的电子商务服务模式。聚焦于国内电子商务市场的发展，可以用多头垄断来形容，淘宝、京东、当当、亚马逊等大平台类的电子商务企业占据了国内的绝大部分市场份额，中小型规模的电商企业想在这些大而全的电商平台上崛起难度非常大，主要是在物流和营销成本上无法匹配。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一份诸侯之地。而且行业垂直细分类的电商网站规模较小、成本较低，能更好地发掘分析顾客的信息数据，从而能更专注于为专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。

例如，在服装行业，凡客、麦包包已经在互联网上找到属于他们的垂直细分领域，与生产厂家等上下游企业共建产业链，实现零库存和短周转率，减低了运营成本，极大提高了生产效率，现在已经打造出在男女服装以及箱包等垂直领域知名的线上

，“嘀嘀打车”就是非常成功的品牌。在服务领域

，“嘀嘀打车”这款软件选择了手机打车这一例子

正在孕育的细分市场，在刚运营的三个月内积累了5000多个出租车客户，保证用户在市区、非交通高峰期且目的地较远的情况下，1分半钟内在“嘀嘀打车”上打到车。以2012年12月为例，在交通高峰时段其成单率达50%，非交通高峰时段成单率达80%，单日平均成单率约为70%。在“用手机打

，“嘀嘀打车”车”这一市场刚刚开始建立的时候

尤其需要广大司机们的认可，为司机们降低空载率、提高出租车营运效率，同时让更多的乘客受益。作

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刘志超等：大数据时代的电子商务服务模式革新

为乘客，只要使用“嘀嘀打车”提高了搭乘几率，对产品的体验值就已经大大超出了预期，这就是其服务模式的成功之处。3.3数据产品服务

立足于基础服务与自主服务者的结合，我们可以发掘出数据服务型的电子商务服务模型。在大数据时代，数据变得无比重要，所有电商企业都想获得并充分了解它们在营业中所获得的关于顾客的信息数据，但更多的情况是它们并没有这样的预算或者技术允许其对大数据进行进一步的解读，因此对于具有平台以及资金优势的电子商务企业可以利用自身平台的优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的中小型企业，从而开辟出一条新的电子商务服务模式。例如GNIP通过多个API将数据聚合成统一格式，方便为Twitter、Facebook、You-Tube、新浪微博等社交网站挖掘数据，从而提供API聚合服务。又例如，淘宝通过专业的海量数据挖掘已经形成了面向进驻商家的多项数据产品；此外利用淘宝开放数据平台所产生的第三方的数据开发产品还包括：可以为非淘宝的其他电商网站提供的数据产品及软件，可以为各类网站及社区提供社会化电商的解决方案，可以为淘宝卖家提供的各类优化工具，可以为消费者提供的各类优化工具等。在图书领域，当当、亚马逊也可以学习淘宝那种模式，针对各类书籍或者特定顾客群的数据进行搜集、汇总、分析及挖掘，并通过表格化或图形化向其他中小型电子商务企业进行二次数据产品服务，提升大数据的增值服务。因为大数据时代下企业更多的是关于对数据深层的需求，因此将数据构建需要与销售之间的桥梁搭起，一种新型的数据服务型的电子商务服务模式就会应运而生。4

结论

地在往密集化、专业化以及个性化方向发展。

当下正是各大电子商务企业重视数据营销、数据分析的阶段，因此借助大数据的价值与功能，电子商务企业将获得更大、更好的发展空间。上述服务模式可能还在探索的过程中，在实施过程中还存在较多的不确定性和难以实施之处，例如非结构化和半结构化数据的转换、分布式数据库的数据资料的整合汇总、数据的有效性，等等，但无论如何，电子商务在这一新时期下对大数据的需求必定越来越迫切，而上述三种大数据时代下的电子商务服务模式更是众多模式中的冰山一角，待到大数据的技术和运作更为成熟之时，必定会有更多、更具备商业价值的新型服务模式涌现，从而带动电子商务业界的发展与革新。

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论，2004（1）：55－58作者简介：刘志超（1961—），男，辽宁人，教授，华南理工大学创业教育学院副院长，主要研究方向为企业营销管理。陈勇（1987—），男，山东人，硕士生，主要研究方向为企业营销管理。姚志立（1988—），通信作者，男，广东人，硕士生，主要研究方向为企业营销管理、电子商务。

纵观电子商务行业的发展历程，大致可以分为三大时代：用户数量为王的时代、销售量为王的时代、数据为王的时代。我国电子商务服务模式在过去20年中经历了EDI批处理阶段、初级电子商务阶段、交易社区阶段以及合作贸易阶段四个发展阶段［9］，由此我们可以看出，电子商务服务已经不断