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大数据与电子商务协同发展应用现状

来源:www.37lw.cn 编辑:admin 时间:2017-09-08

一、中国电子商务的发展现状

2016年中国宏观经济实现稳步增长,中央加快“供给侧改革”力度,旨在通过“互联网+”来促进传统企业转型升级。从中央到地方,电子商务已经成为经济发展的一个重要增长点。2016年中国电子商务交易额达到22.97万亿元,同比增长25.5%。

随着中国经济增速趋缓亟待转型,整个产业链重构机会明显,为了推动产业全面升级,国家提出“互联网+”战略,大力推动产业互联网的发展,在此背景下各类B2B平台应运而生,B2B市场交易规模也在逐年增加。2016年B2B市场交易额16.7万亿元,同比增长20.14%。

2016年商务部印发《2016年电子商务和信息化工作要点》,国家政策的不断出台与政府的大力支持,使得网络零售市场得以快速发展。“新零售”商业模式的诞生更加速推动了线上线下融合的进一步发展。2016年网络零售市场交易额达5.3万亿元,同比增长39.1%,占社会消费品零售总额的14.9%,较2015年的12.7%,提高了2.2%。

二、大数据促进电子商务发展的作用机理

1.消费行为的数据化。电子商务的发展是传统商贸流通主要交易流程被数据交换取代的结果,随着网络信息技术的发展和商业模式的不断创新,大数据技术在电子商务的发展中发挥着越来越重要的作用。大数据使企业获得消费者的真实需求成为可能,人们的细微行为,都会直接暴露内心的真实想法。例如我们在网上留下的足迹、点击、浏览、留言等都能直接反映一个人的性格、偏好、意愿、生活方式、价值观等,而这些都可以被数据化,企业可以利用这些数据来精确瞄准用户群,并更新产品来满足消费者的真实需求和潜在需求。在大数据时代,商户只有通过数据分析深入了解用户,剖析消费者的消费行为,才能实现精细运营和精准营销。

2.利用大数据进行商品推介。零售业作为一个典型的数据驱动定制化的行业,在线零售商利用实时数据提供精淮的商品推介已十分普遍。新一代的零售商可以通过互联网点击流跟踪消费者的个人行为,更新偏好、实时数据化消费者的行为模式,快速识别出消费者在什么时候接近购买决策,然后打包首选商品促进交易的完成。零售商也会根据消费者的浏览足迹来确定消费者的购买意向,并实时推介相应的产品来促进交易的完成。

3.大数据服务商品化。电商平台在运行过程中存储了海量的交易数据。如淘宝网就拥有自己的云存储系统Ocean Base,通过专业的数据挖掘,形成了面向进驻商家的多项数据产品,实现了数据的商品化;进而利用Ocean Base开源还可以为非淘宝的其他电商网站提供数据产品及软件,为各类网站及社区提供电商解决方案,淘宝卖家和消费者提供各类优化工具,从而实现了从交易平台到“生态圈”基础服务提供商的角色转变。

4.利用大数据创新产业。拥有大数据的公司利用大数据和大数据技术优势,开拓行业之外的业务,以完全不同的方式解决传统业务出现的问题,实现跨界经营,从而成为这一传统产业的破坏性创新者,或者创造出一个全新的产业。例如,小额信贷需要提供抵押品或者担保,但是小微企业没有任何可以抵押的资产,也没有人愿意为小微企业提供担保,这在一定程度上阻碍了小微企业的进一步发展,同时也使银行等金融机构无法将资金贷出去,从而限制了银行的资产业务。而“大数据”就可以使这一问题得以解决,通过分析这些小微企业的交易数据、信用数据、客户评价数据,可以掌握他们的资金流动状况、信用状况等。这种模式与传统的银行小额信贷业务相比,业务成本和放贷风险都大大降低。另外,数据所带来的经济效益越来越大,催生了许多关于数据的业务。如: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,以可视化的形式如图表等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。

三、电商企业大数据发展应用现状

1.阿里巴巴的大数据平台一一聚石塔、天池、数加、大数据学院。从2005年开始,阿里巴巴就积极投入到大数据的研发当中,组建了商业智能部的数据部门,专门负责数据产品开发。淘宝网作为互联网购物平台,会产生相当大的数据量。随着互联网的不断普及,网络购物逐渐成为大众的消费方式,随之产生的数据量也越来越大。为了应对不断增加的数据存储和查询问题,阿里巴巴成立淘宝云存储系统,淘宝利用云存储系统对海量的交易数据进行分析处理。2012年7月,天猫携手阿里云、万网联合推出了一个“开放式电商云工作平台”——聚石塔,旨在汇聚整个阿里系的各方资源优势,实现“云+SAAS”模式的打通,通过资源共享与数据互通创造无限的商业价值。2014年,阿里集团推出“天池”大数据可研平台,基于阿里云的开放数据处理服务,面向学术界开放海量数据(包括阿里数据及第三方数据)和分布式计算资源。依托阿里云生态,阿里云数据提供了大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用等大数据产品,帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。2016年1月,阿里云推出大数据平台“数加”,它是阿里云为企业大数据实施提供的一套完整的一站式数据解决方案,从数据导入、查找、开发、ETL、调度、部署、建模、BI报表、机器学习,到服务开发、发布,以及外部数据交换的完整大数据链,一站式集成开发环境,降低数据创新与创业成本。覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域,助力企业在大数据时代更敏捷、更智能、更具洞察力。随着数据产业如数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析的快速发展,对大数据人才的需求也逐渐增加,大数据人才的培养也应提上日程。2017年,阿里巴巴集团开始与全国高校合办大数据学院,培养云计算、大数据云安全和人工智能方面的高端专业人才,为大数据产业的发展输送新鲜血液。

2.京东大数据战——智慧物流与京东慧眼。京东的智慧物流也一直走在前列,而智慧物流的建立是根植于大数据的基础之上的,在效率、成本和用户体验上都具有很大的优势。青龙系统作为支撑京东智慧物流的核心系统,实现了所有物流操作的数据化,并且对每个操作环节进行实时分析,然后利用大数据处理技术将大数据转化为智慧系统。整个操作流程包括:第一,通过大数据技术准确及时还原业务即有效地采集业务运行的数据,并分不同层次需求展示出来。第二,通过大数据评估业务。即依据社会化的数据进行业务评估,利用互联网灰度测试的方法,进行流程优化的评估。第三,在对业务进行实时监控和准确评估的基础之上,利用大数据对业务进行预测。预测是大数据应用的核心,预测的准确与否将直接关系到资源调度,精准的预测能够避免资源浪费,并且保证更好的时效性。第四,依托数据进行智能决策。决策的合理与否在很大程度上依赖预测的准确性和业务对准确性的包容性。可见,整个智慧物流的成功是在准确的进行数据分析的基础之上的。基于电商大数据,京东打造C2B智能决策系统:京东慧眼。它从规模、竞争程度及各品牌占有率,对全品类进行市场分析进而了解哪些地区卖哪些产品;从人群结构、购物习惯、需求分布对全品类进行用户分析金额确定哪些商品卖给哪些人;从商品扩展属性的消费关注排行、属性组合、属性趋势与详情,对全品类进行商品分析进而确定怎样描述商品才能提高消费欲望;从消费者的整体发展、消费习惯、购物心理等角度,对外发布对政府、行业有价值的消费趋势指数,提前了解用户的消费需求。

3.苏宁的大数据战略——数据超市与苏宁金融。2017年,苏宁上线数据超市,将运用数据超市等大数据智能工具,进行全渠道、全场景、全业态的数据开放共享。数据超市具有三大优势。其一,针对目标人群的精准营销。苏宁数据超市通过大数据的消费者人群分析技术,帮助品牌及商家精准定向人群,将无形数据进行有形处理,将冗杂的记录数据进行精准提炼,实现高效营销。其二,定制化的营销服务。商户可以自行选择营销排期,结合自身活动,灵活创建营销计划,赋能商户实现高时效性。高精准度的营销,助力销售。其三,最大化的营销效率。商户可通过“营销效果分析”模块监测营销效果,根据营销人数、访问用户数、购物人数、购物金额等数据得到反馈信息,为营销策略调整提供分析支持。另外,以苏宁支付为核心,依托苏宁的大数据、风控、IT系统平台,苏宁金融构建了资金账户管理系统,为消费者和商户提供多样化的金融产品和服务。苏宁金融成立了专门为大数据风控业务服务的大数据中心,从各个维度分析用户的交易行为,防范电信诈骗。[基金项目:本文系河北经贸大学科研基金项目“农村电子商务的模式选择及发展路径”( 2016KY208)的阶段性成果。]

(作者单位:河北经贸大学)

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