浅析大数据背景下电子商务的服务模式创新

浅析大数据背景下电子商务的服务模式创新

作者：赵秋霞

来源：《商情》2015年第39期

【摘要】随着互联网及相关技术的发展人类已经进入到了大数据时代，本文研究大数据背景下的电子商务服务模式创新问题。首先介绍了大数据的概念以及它的产生、特点和发展，然后分析大数据对电子商务的影响并举例分析了大数据环境下出现的新型电子商务服务模式。 【关键词】大数据 电子商务 创新 一、人类社会已经进入大数据时代

随着网络相关技术的不断发展，移动互联网和物联网以及大量网络接入设备和信息采集设备被人们所使用，全球的数据量在飞速增加。据IDC 《数字宇宙》（Digital Universe）的研究报告表明，2020 年全球新建和复制的信息量将超过 40ZB，是2012年的12倍，而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2012年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区（不含日本）最新关于大数据和分析（BDA）领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会增加到2017年的23.8亿美元。

大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它具有4V的特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。从海量数据中提取出有用的信息，这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。2012年3月22日，奥巴马宣布将“大数据战略”上升为国家战略并当即投资2亿美元拉动大数据相关产业发展。奥巴马甚至将大数据定义为“未来的新石油”。大数据成为了像石油一样最有价值和战略意义的资源。 二、大数据对电子商务的影响

电子商务能够利用电子、信息和通讯领域的技术优势取代或改造传统的商务活动方式，重组业务流程，降低交易成本，加速流通过程，全面提高企业的市场竞争力和综合国力。电子商务已成为现今商务和贸易活动的重要形态以及企业竞争的主要手段之一。大数据时代的到来为电子商务带来新的服务模式与盈利手段，能够为企业挖掘潜在客户群，发现蓝海。

大数据使得企业运营能与数据的实际应用融合在一起。因为大数据能够搜集庞大的消费数据进行分析并针对消费者的喜好与消费特征提供相应的服务。电商企业可以通过大数据应用对

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顾客进行更精确的智能化广告推送，革新服务模式； 同时，电商企业也可以通过大数应用寻找更多更好地方法有效降低电商企业的运营成本、增加用户忠诚度、研发新产品推出新服务从而不断地创新。

三、大数据背景下电子商务服务模式创新

现在，互联网浪潮已经席卷全世界，用户每天都面对海量的信息。为了引导顾客方便快捷地找到想购买的商品，个性化导购服务便成为众多电子商务企业提供的一种新的服务模式。电子商务的个性化导购服务是通过对顾客搜索、收藏及购买的历史数据进行提取和分析，进而推荐给客户相关商品。电商企业可以对顾客近期搜索过的感兴趣的商品进行热销商品推荐，或告知消费者从哪里可以获得想要的商品。他们也可以直接根据电商促销方案将其主打产品推送给顾客。例如把商家的新品发布、特价酬宾等直接推送给顾客。

我们可以归纳出基于大数据挖掘的主要两种个性化导购方式： 首先是个性化的广告。在浏览网页的过程中人们会看到某一个公司或某一个商品的广告，而且广告内容正是自己近期有意向购买的。其实支持这一现象背后的技术就是大数据应用，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成功率，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。其次就是个性化的推荐。目前各大电子商务平台网站如淘宝网、天猫、京东、当当，琳琅满目的产品让人眼花缭乱，消费者经常需要多次对比同类产品的优缺点和买家的评论来决定自己的选择，但是这对消费者来说是很耗费时间和精力的，如果电商平台能够对海量的消费者行为数据进行快速分析，推荐出消费者当时最需要、最适合的产品，将能极大地促台上电商的销售量增长。现在已经推出了比价服务和商品历史价格曲线图，这能让消费者节约不少金钱和精力。

如果觉得种推荐效果并不是很好，许多顾客把这些当垃圾广告处理的话，可以试试推荐系统。推荐系统是一种基于顾客的消费倾向、爱好、基本资料及交易历史为顾客提供消费建议的软件系统。个性化推荐系统的兴起能够很好地解决传统推荐系统所带来的问题，它基于顾客个性化特征和需求，依托协同过滤、内容过滤、知识发现、交互式推荐等技术，在合适的场景、合适的时机通过合适的渠道，把合适的内容，推荐给合适的用户，为顾客提供个性化的购物体验。在个性化推荐服务系统中，消费者不再是被动的信息或网页浏览者，而是主动参与者。目前商务网站的个性化推荐服务模式有个性化定购推荐、关联挖掘推荐、基于主体或关键词的排序推荐等。 四、结论与展望

从1990年电子商务诞生到2014年的全民电商时代，电子商务作为新兴行业快速发展至成熟稳定期。纵观将近30年的中国电子商务发展历程，从行业起步到快速发展这一段时间周期内，电子商务大致每隔3年左右就会出现一个阶段的“流行趋势”，现在已经进入了数据为王的

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时代。相信电子商务在国家“互联网+”及“大众创业、万众创新”的指引下，电子商务必将成为扩大消费的新亮点、带动就业的新载体、促进经济转型升级的新引擎、推动经济增长的新动力。 参考文献：

[1]王茜，钱力.大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析[J].商业研究，2014，8.

[2]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J]管理科学学报，2013，1.

[3]张昕.大数据环境下电子商务的发展探析[J].中国科技信息，2014，13.