基于大数据的电商企业管理模式研究_电商企业绩效管理研究

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基于大数据的电商企业管理模式研究

摘要

伴随着大数据时代的来临，我们生活中很多领域都受到了大数据的冲击和影响。基于互联网技术开发的大数据应用，并逐渐的跟人民群众的生产和商品交换产生了破坏性影响。挖掘和数据分析在变化的整个过程仅仅是一个片段，但远非全部改变。利用大数据是关键，以提高核心竞争力，提高市场占有率。现代企业的决策是从“业务驱动”向“数据驱动”的转变。大数据时代对电商决策进行了有效的过滤。本篇论文主要对大数据时代背景下的电商企业的管理模型进行研究和探讨。在电子商务行业中，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略，对于电商企业管理方面也是如此。本文通过对大数据时代背景下的电商企业管理现状进行分析和研究，参考和学习先进的管理理念以及和传统的企业管理模式进行对比，发现当前电商企业的管理模式中存在的问题和面临的挑战，在此基础上提出了相应的改进措施以及创新的管理新模式。希望本文能够为电商企业管理模式方面起到一定的参考作用。

关键词：大数据 电商 企业 管理模式 1大数据与电商企业 1.1大数据的内涵

大数据是一个更综合，更全面的概念，包括技术和商业层面。在每个类型数据质量，可以有效地筛选，迅速找到技术数据具有使用价值作为一般的下一个大数据技术是通过大量快速分析数据之间的数据高速采集大数据以发现其特点和获得新技术的桥梁。

关于大数据定义由于定义方式、角度以及侧重点都各不相同所以定义也不尽相同，但是基本内容大致相同，即大数据从根本上讲是数据集合体的一种形式，其特性就是与传统意义上面的数据管理来相比较，以便能够凸显其效率以及准确度的精确化程度，不仅如此，它除此之外，还能够进一步的满足不同的需求，其要求时间处理范围具有差异性的特点，另外最为重要的一点是大数据的价值不单单是是数据自己本身所具有价值，而是在通过一定的技术手段对大数据进行数据分析，将结果进行分析，分析出来的结果所反映的决策、知识以及问题等。

大数据的特色更加鲜明，大量的数据运行和操作各方运行速度有不同的特性精确。高效率的大型数据预测信息，它可以精确地分析所有的数据中间的相关性的数据。常规的数据分析是只抽样调查数据，并且只能够得到，但不能得出大数据中的一个本质之间的因果关系，并且通过关系数据的分析来预测。1.2大数据时代

大数据的诞生带给这个时代巨大的商业价值，并且与此同时它也具有不可估量的侧面价值。现在大数据的发展已经影响和渗透到我们社会生活和工作的方方面面，大数据在很大

[4][3]

[1]程度上促进创新驱动，在很大程度上面提高了劳动生产的效率，实现新的经济增长和新竞争力的类型，并产生商业价值。现如今互联网使用的大数据，移动和医疗疖视频监控和产生的结构化和非结构化数据的海量一些IT设备等非传统渠道，而今天的现代化管理和同行的运作，并非影响从数据业务的交易获得有关消费者的有效信息，而是要对供应商和运营商的实际情况加深了解；注入移动设备，从仪表获得的交易数据，移动电话，汽车等的传感器测量，以感应实现数据交换；网络用户每秒上传长的高分辨率图像信息，这将是通过社会媒体和用户交互的大量数据从网络行为的指数级增长，它可以存储近2000倍宇段数据。而且其他产业形式相比，电子商务已经成为快速发展的高价值产业。1.3大数据环境下的电商企业发展特点

（一）有效规划和精准的营销策划和市场营销从开始到结束都是商业企业追求最大化的手段利益。亚马逊的大数据是通过数据来促进销售，这也使得亚马逊的数据操作具有鲜明的特点。从用户数据的收集开始，亚马逊的数据系统当中详细的记录着每个个人用户的搜索页面的内容，其中具体包括搜索的产品详细的信息以及在每个页面上的停留时间，并且对类似的产品进行最终比较，最后决定购买其中的一种产品。除此以外，亚马逊还会采取一些明智的小技巧，例如通过一些非常微不足道的小事件，乘此机会将某一新产品或新实物推向不同的类型和阶层的用户，而且通过各种交互式构件的使用，来参与奖品取得的反馈信息，以更加能够通过对用户的数据分析的结果了解到用户的真实偏好。因此，亚马逊对用户数据的挖掘结果，使得亚马逊对用户的爱好兴趣，消费习惯以及购物偏见和潜在需求都如数家珍。这些都为了到最后能够做到数据完整的精准营销。

（二）数据服务已成为电商的发展趋势。现在的腾讯、阿里巴巴以及百度等知名的网络平台都已经相继成为大量数据挖掘的巨大财富的数据所有者，显而易见，现在数据业务已逐渐开始演变成为中国电商的发展趋势，销售数据和相关的服务也已经成为一个新的增长兴趣点。这里以阿里巴巴为例，根据阿里巴巴旗下的淘宝网的数据显示，超过49TB每天活跃数据量。围绕这笔交易，很多的搜索，浏览和评价的买家和卖家在淘宝构成产生的数据源。打开淘宝数据平台，例如，对于个人用户来说，“淘宝指数”免费提供信息给公众，并通过各种指标指数淘宝网公众可以得到行业和宏观经济。阿里整合其所有的电商模式的基石-大数据平台已经形成，淘宝正在转化为电商的“生态系统”的基础服务提供商，数据服务提供商。

（三）增强用户体验为核心的服务理念，提高产品和服务的用户体验和认可是主要的电力供应，谁的用户多，谁就会占领市场从中脱颖而出。对于大数据的分析，自然少不了做一个关于用户的购物体验上做文章。经过几十年的数百万用户的数据的积累，这么多有价值的数据，因为它是非常宝贵的资源和财富。大数据模型的供应链管理和最终用户。各种数据的应用，存储分配是大数据应用和供应链管理模式之一。另一个典型应用是终端用户打造京东模式。京东每天产生数亿的个人信息，京东的用户分析，从多个维度采购，资产信息，设[7]

[5]置了一些简单的个体识别模型，然后根据用户的特点，京东推荐相应的产品和网站，成功的在很大程度上提升了京东用户的消费体验。2电商企业管理模式现状及存在问题 2.1电商企业的管理模式现状

电商企业管理是一项十分重要的手段和措施。它是连通当下的网络经济与传统的实体经济之间的媒介，同时，它亦是将企业从传统经济向网络经济跨步的必经之路，电商企业管理的影响是直接而且全方位的。电商企业的管理是对在虚拟空间进行的商务活动的管理，这是管理模式上的一次革命。它对于企业管理的思想和管理方法以及管理模式的创新，它会对企业面对的技术和市场的变化做出相对应的改进和调整。

众所周知，大数据时代的电商企业在创新技术的驱动下，与传统的企业相比大大的提高了劳动的生产率，实现了经济新增长以及新的竞争的模式和商业价值的产生。电商利用大数据提供的企业经营预测率以及行业趋势能够实现采取利益最大化的商业策略。这为电商的发展开辟了较为平坦的道路剔除了很多不可知的阻碍和不明朗的风险。这对于电商企业的管理来说无疑是一个非常好的消息。

大数据是数据服务的升级版，他对当今社会的服务深入细致到每一个人身上，针对每个人体都有自己个性化的设计，从而逐步演变发展形成了现在一种定制式的服务模式。现在网络交易的规模化发展在不知不觉当中形成了大量的交易数据，而这些数据同时又为电商的发展提供了充足的数据信息，通过对这些数据进行精确地分析和研究，就可以根据电商企业自身的发展特点规划出最适合它的发展方向和规模，对于它的消费群体和消费个体有更为清楚和明确的认识，这个非常有利于电商企业后期的产品研发和改善。

众所周知，商品的信息量随着电子商务的发展也在呈指数形式的迅猛发展，这样的势头，让消费者在消费过程当中变得更加迷惑和没有判断力

[9][8]，大量的商品使他们无从选择，与此同时，由于商品信息的筛选分析没有与之同步提高，这样就难以把最新的商品动态信息分享给消费者，这样会使消费者的消费过程变得丧失目的性。电商企业通过这样的发张方式，能够更加快速和稳定地在节约成本的同时占领市场的一席之地，提高企业效率而同时在强大的竞争力下，赢得对手。当然，与此同时也对电商企业的数据管理提出了更高的要求和挑战。2.2大数据时代电商企业管理存在的问题

大数据环境下我们不能仅仅看到大数据给电商带来的整个繁荣的景象，而更应该看到它给电商企业带来的很多问题需要来面对。

首当其冲的是数据安全隐私管理的问题。数据安全隐私管理

是电商企业在大数据时代的背景下不得不面对的重要问题。因为众所周知的是，在现在的大数据时代，在屏蔽外部数据的基础之上进行个人信息的分析和挖掘个不现实的美好愿望。现阶段几乎没有社交网络不采取一定的措施，让各自用户的实时数据进行不同程度的开放，这些数据记录了网络用户注册时的个人信息以及浏览网站时的历史记录，这些数据被一些提供商收集起来，通过这些信息的整合分析，这些数据可以让电商企业掌握个人用户的消费倾向和喜好，在此基础上进行分析和预测，能够精度很高的预测出客户的需求点，在创新商品的时候成功率大大提升，企业的利润空间也得到了大步的提升。另一方面，这些数据基本上可以非常精确的锁定出网络用户，进一步的还可以挖掘出他的个人信息以及相关的银行账号密码等隐私，用户隐私安全问题令人堪忧，一旦泄露，后果不堪设想。Epsilon在2011年，发生了一起可谓史上最为严重的黑客入侵事件[12]，这起事件的后果导致大量企业客户名单以及电子邮件地址发生外泄，而且，不仅如此，还有很多著名企业例如美国银行和摩根大通都遭到损失。同年四月底，索尼公司同样遭到黑客的攻击，这次事件的结果也非常严重，索尼公司泄露了一亿份账户资料，索尼公司因此损失了1.71亿美元。我们国家在最近几年这样的事件也屡见不鲜。那么该如何确保数据的安全性呢？很多国家针对大数据时代所带来的数据隐私安全问题纷纷立法保护公众隐私。另外要求一些搜索引擎服务商缩短用户搜索信息的保留时间。电商企业应该在此基础上自身安全方面设置多个级别的保护措施，例如使用企业自身的安全防护软件来防止病毒、木马等恶意软件的侵犯。减少信息泄露给企业带来的纠纷事件。

其次，面对第二个的问题是行业数据的掌控。对于电商来说，有关客户的信息数据是具有重大价值的。近几年来，阿里集团以及京东等网络第三方交易平台和电子商务网站的蓬勃发展[13]，让他们凝聚了大量的经营者和消费者的信息，这些信息当中包含了客户的收入状况，消费习惯以及信用等等宝贵且全面的信息。这些大量的数据被他们用来通过大数据理论和技术，对网络购物以及支付等数据进行深度挖掘和分析，可以发现大量的有价值的信息和统计规律。例如，也可分析商业数据产品的行业搜索、浏览以及交易等数据，这些研究结果用于企业数据化运营和市场行业研究等，所以，我们可以得知拥有数据多的企业发展起来就会得到更多的便利。通常情况下，对于一家企业而言，大数据的数据来源主要由两个部分构成，其中一部分来自于企业自身内部的信息系统中产生的运营数据，这些数据基本上都是标准化、结构化的。具有企业自身的一些特点，如果继续细分的话，企业内部信息系统又可以分成两个小类，一类主要用于提高人事和财会处理以及接发订单等日常业务的工作效率；另一类则主要用于支持经营战略和开展市场分析以及开拓客户等。然而，在现在大数据的背景下，电商企业则比传统的企业多了一部分来自于外部的数据，其中包括的是日常广泛存在于各种社交网络等之中的非标准化而且非结构化数据。这些非结构化数据基本上是来源于腾讯QQ，新浪微博以及国外的Facebook和Twitter等及其它来源的社交媒体数据构成，另外还包括了各种搜索引擎例如百度，搜狐等门户网站，浏览记录，搜索记录，以及点击量等都被记录了下来，这些数据都成为了电商企业有利用价值的大数据的组成部分。而且它们的产生往往都伴随着社交网络和移动计算以及传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。其中具体包括了点击和呼叫的详细记录、GPS和地理定位映射数据、Web文本和点击流数据、设备和传感器信息、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、科学信息、电子邮件等等。这些企业会让更多的企业未来的发展得到更好的方向规划以及指导。最后，大数据发展的最重要的内容是如何对大数据进行处理和分析，这同时也是其利用者最应掌握的核心问题之一。由这些数据与企业数据库消费者倾向组合以消耗判决形成交叉验证中，信息互动社交媒体延伸到电力供应商，从而消耗数据通过形成闭环叠加效应。这也将极大地精细化营销和广度。用户数据和完善的数据管理系统的长期积累。直接进入生产率数据，在角色中的数据可以充分的体现。数据通常产生于一些社会媒体。社会关系，通过电商的数据库推出，该数据将极大地释放潜在价值的力量。著名的阿里巴巴为例

[14]，构建淘宝数据库，通过品牌和产品的销售，淘宝热词和消费数据流量来源和其他资源，最终形成消费行为总结数据库。社交平台可以实现对接数据库的电子商务平台，微博用户的数据可以形成消费需求趋势预测，然后通过现有的数据库来验证数据，有效的转化率，就会产生整个消费行为数据的整个链条力。此时，阿里巴巴已经牢牢地抓住了整个商业节奏的脉冲。由此可以看出，仅仅掌握电商企业的大数据是远远不够的，能够掌握对大数据的分析和利用才是重中之重。在技术的层面以及人才培养上解决大数据问题，才能完全充分地发挥大数据的价值。

3大数据环境下电商企业管理模式的创新和优势

根据我国当前的国情来看，电子商务企业开始逐渐意识到大数据时代的到来和将对未来产生的重要影响。同时开始针对大数据这个比较新的领域开始探索和研究，这样的一系列举动让电子商务得到了非常迅速的发展，衍生的全新的数据管理模式，让电商的整体服务模式得到革新，未来数据的实际应用将会决定企业的经营情况，新的营销管理模式适合市场的发展需要，给经济创造更多的社会价值。3.1实现管理的低成本

与传统的信息业务处理不同，现在信息不再采用手工处理的方式来进行，因为手工处理的方式相较来说成本高但是效率和准确率却相对来说都非常的低。现在我们开始利用大数据来进行分析，很多大型的企业基本上已经完全实现了通过全自动化的方式来采集和处理客户的信息，并且积极和广泛的利用自动系统大批量的进行客户信息的搜集，这样会让企业对客户的真实消费和收入等自己状况状况有了一个更为详尽的了解，这对于以后企业的发展以及市场的开拓提供了非常有利的数据条件。在这个过程当中，由于大大减少了人工干预的环节，所以业务处理效率得到大幅度的提高，而且错误率明显降低，与此同时数据处理的成本也大幅度降低，可谓一举多得。这个大数据环境下的电商企业管理模式的优势为企业进行业务的创新提供了新的思路。3.2精准营销创造更好的服务

精准营销凭借信息手段，对现有数据进行精准分析来确定客户群体，更为有效的和顾客进行沟通，这样便形成了相对个性化的服务体系，企业顺利拓展低成本方式，同时这也是网络营销的核心观点。精准营销的重要核心是对客户的购买行为进行分析，通常情况下，客户都会通过各种渠道对一些商品进行初步的了解和跟踪，逐步的缩小自己的购买范围，然后再通过比较的情况下，选中某一个商品后，在购买里达到的情况下来购买自己满意的商品。精准经营模式的开创，为企业打开了更为具体可实行的方案。即企业可以通过收集顾客的兴趣导向，然后仔细的分析顾客的不同的消费层次以及他们的关注点，通过分析顾客的购买行为来分析顾客的交易习惯。记录他们日常的消费习惯以及关注的信息和浏览的信息内容，他们的月均收入等等，当企业拥有了这些数据之后，形成了包含大量数据的有效数据库，用基础的数据挖掘技术作为它的辅助，运用系统化的科学分析和预测，针对性的向每位顾客推荐适合他们的产品。

3.3精细化的管理得以实施

众所周知，传统的业务模式难以实现大批量的处理有效数据，这也导致很多企业在传统的管理模式下仅仅通过抽取少量样本的方式对数据进行分析和存储，在通过对抽取的样本进行分析得到样本的分析结果并且以此来进一步的推断出总体特性。这样的传统技术方法不仅浪费大量人力物力而且也只能记录下客户简单的部分的消费信息，而顾客的消费明细等其他信息根本无法成功获取，更就没有办法对客户的个人信息进行分析和处理。这样一来这样对于实现精细化管理是远远不够的。在当今的大数据时代，电子商务企业拥有非常强大的处理数据的能力，它们可以精细的把顾客的每一次消费信息都成功提取，并且通过一定的分析和处理之后，将这些分析结果及顾客消费行为的记录数据收录到数据库中，采用挖掘技术的方式对数据进行有效的系统处理，最终得到有效的管理信息。这种方式不仅方便快捷而且节约成本，最重要的是大大提高了数据的利用率和利用价值，让企业在一定程度上实现了精细化的管理。这样的精细化个性化的顾客服务也使得办理各类业务的门槛大幅度降低。

结

论

本文通过大数据的电商企业管理模式的研究和分析，帮助企业能够成功的结合自身所处的商业环境，在电子商务模式的设计过程中应用新的信息技术来促进管理模式的发展以及变革，积极探索适合企业特点及所处环境的电子商务模式。电子商务模式是动态而非静态的，它在随着时间的变化而变化，所以处于竞争位置的企业仅仅靠模仿而不去自欺创新管理模式就难以保持长时间的竞争力，市场的状况和客户的需求以及竞争的威胁都在随时变动，所以没有一成不变的的电子商务模式。创新是永恒的主题。参考文献

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