大数据背景下电商企业管理现状及问题优化

欧扬东孙海月

中国人民大学

2008 年9 月,《Nature》杂志开创了用来讨论正在产生的大量数据资源该如何处理的“BigData”专刊。随后计算社区联盟也发布了关于大数据技术和应用的总结,并提出大数据面临的挑战。麦肯锡从2011 年以来陆续发布了很多项研究报告,这些报告涉及“大数据”的研究内容较多,大部分报告准确预测了大数据会促进新兴公司的产生。不断发展成熟的全球信息科技,持续带动了“大数据”的概念提出、丰富到各领域应用,而“大数据”成为又一个科技创新和商业经营的新时代风口,全球相继进入了全新的“大数据时代”。随后各国也将大数据研究和发展作为国家的重要发展战略,美国、德国、英国等国家都相继颁布了促进大数据发展的相关政策,进一步建设并维护良好的大数据发展环境,有利于各行业与大数据有机结合。

1.大数据的定义与特点

随着时间的推移和技术的进步,信息数据化与传统行业的不断融合与创新反映在对大数据的特点定义也不尽相同。麦肯锡公司(McKinsey&Company)(2011)提出大数据也是一种生产要素,这种要素承担数据池的角色,可以被采集、传递、聚集、储存和分析;
IBM(2013)公司提出,大数据在速度、真实度、多样化程度以及规模程度方面具有明显的优势;
维基百科(2015)表示大数据作为巨大混杂的数据集合,传统的方法对其处理很难有效,并罗列出目前面临的主要挑战;
美国国家科学基金会(NSF)(2012)提出,大数据是一种分布式的数据集,这一数据集具有复杂多样、纵向延伸的特点,需要借助科学仪器、传感器或者电子邮件等工具对信息进行传输和利用。

2.电商平台企业的相关研究

平台企业的相关概念研究起源于双边市场理论和平台经济理论。Roche 和Tirole(2003)定义了双边市场的概念,他们认为具有网络外部性(Networkexternalities)的市场存在相同的特点,即在同一平台上由于市场两边的相互作用使它们产生了相等或者不等的利润。Afuah 和Tucci(2015)认为互联网平台是一个公司在互联网技术的运用过程中实现持续赚钱目的的平台。平台型企业组织形式和商业模式反映这些平台的“双边市场”特征,在现实情况中,百度、亚马逊、京东等都是具有这一特点的终端层互联网企业。西方发达国家的电子商务发展比我国电子商务发展的时间要早,世界范围内电子商务在互联网技术的广泛应用下此起彼伏,中国电子商务发展的市场空间较大,具有无限的发展潜力。

联合国经济合作组织在2017 年对电子商务进行了重新的定义,其内涵可以理解为:电子商务(以下简称为“电商”)是不同的企业之间、众多的消费者之间以及企业和消费者之间进行交易互动的便捷渠道和方式,而其根本是依靠开放式的网络作为交易的基础。早期穆斯认为是资本创造出了价值,机会成本、风险成本和管理成本伴随着付出资本产生,针对承担的风险理应分得相关的报酬,所以在这个时期的古典利润理论将资本报酬和利润价值同论。而熊彼特(2005)认为价值创造不能与资本进行混淆,价值创造体现着企业家的首创精神,这种精神对经济租金的获取产生了影响,经营者将资源重新组合,此时利润价值被创造出来,经营者获得了熊彼特租金,这个过程也就是价值创造。曼昆(2010)对资本主义市场的状态进行了假设,其认为这种市场处于静态均衡状态,各个利益主体在完全竞争市场环境中、在价值的驱使下会让某个产品的相关利润不断降低,直至趋于零。在企业能力相关理论中,蒋卫平(2019)认为企业内在成长和企业持续竞争优势是企业的重要领域,在此基础上让企业获得持续的竞争优势,同时更加关注企业的文化、社会资本等带来的相关价值。

3.供应链理论与价值创造理论

随着网络平台的崛起和发展,传统的单向供应链已经不能满足企业的需求,开始逐渐被市场淘汰。在传统的供应链理论中,不同的企业所扮演的角色是不一样,但是在整个市场中都是从“上游卖家”中获得基础产品或服务等,再通过一系列的方式交易给“下游买家”。目前以互联网为依托的电商平台所形成的供应链,是多层次、多角度的网络化发展态势。根据供应链理论可以了解到:平台企业的最终目的在于对平台上的各个企业和消费者等进行价值整合,提供多层次、多角度的供应方式,满足多方需求完成交易。包括商业信息、资源、资金支持、物流运输等多个阶段和领域,保证了整个供应链的有效运行,并提供可视化的报告和市场定位等。期间能够让企业和消费者实现信息对等交流,可以同时向上或是向下兼容和整合各类信息、资源,最大化实现整体价值。

根据管理学对价值创造的定义,它可以为企业的战略规划、制定提供参考思路,能够增强企业的经营管理能力。以价值创造理论为指导方向,对价值链进行剖析和建立模型,可以深入了解到企业的价值创造等实现的完整过程,为企业的竞争优势分析做好准备和铺垫。以企业所提供的产品和服务等为出发点,对其进行剖析,以价值创造为导向,寻找出能够促进价值实现的各类活动,为企业占领市场、提升竞争力提供参考依据。随着现代社会科学技术的不断发展、经营理念的不断创新,以大数据等先进技术为主的术语层出不穷,也为企业价值创造理论的发展带来了新的突破和新的趋势。从价值视角出发,企业之间的竞争逐渐扩大,除了传统意义上的城市市场份额的竞争,已经逐渐转移到各个网络平台,为市场竞争带来了新的转变。传统意义上的价值链理论已经逐渐被市场所淘汰,因其过分强调企业之间的竞争关系,加剧了市场饱和,使企业很难在行业内取得新的突破。最新提出的价值理论观点是符合市场需求的、可以促进整个行业的发展,它所表达的是一种价值网络的形成,在这个价值网络内的各个企业和行业,都能够寻找到各自的发展模式,为适应市场环境做出调整和改变。价值网主要依据的是顾客的价值,以网络平台为出发点,将各个资源进行整合,是一种创新型的价值模式,和旧有的传统价值链是有所区别的,它更加适合市场竞争的需要。而提升和实现顾客价值是它的核心目的,企业将围绕它形成各类战略计划。

1.采购环节内部控制力较差

部分企业在采购环节所制定的制度通常是比较模糊的,对权力和责任的划分不明确,很容易存在漏洞,让别有用心的员工钻空子,为企业带来经济损失。一般情况下设置的采购负责人比较单一,他们负责采购的整个环节,缺少对采购的整体监控和审核。此外,部分企业对采购环节是比较放任和宽松的,以此来保证企业的正常运行,但是因为绩效评价制度和薪酬设置不完善以及采购人员的权力过大等原因,都会造成因内部管控不健全而使采购成本上升。

2.营销环节成本投入过高

销售环节是企业重点关注的环节,在此之前必须清晰地了解目标市场和客户等情况,以此确保自己产品、服务的销售效果。虽然每个电商平台所涉及的行业种类比较丰富,但是并没有对自己市场进行精准的定位和细致的划分切割,即使可以满足消费者不同的需求,但是在专业性上有所缺失,长期发展下来是自身的一个劣势。此外,电商平台的营销是推式策略,比如常以各类流量明星等为其代言宣传或采用价格促销等形式进行营销,这种营销方式,所需要的资金投入是非常庞大的。

3.产品研发进度及技术管理落后

电商服务平台另一个重要的环节就是物流。不同地区的物流标准是不一样的,收费也是不同,而我国地大物博,偏远地区也是非常多的,这类地区的交通网络不完善所带来的支出就更加昂贵,尤其是新疆、西藏等地的物流费用,可能会比产品本身售价更加昂贵。为了保证企业的抗风险能力,一定要对企业的现金流进行合理的控制,避免企业因为物流环节造成经营困难等问题。此外,我国企业信息共享方面水平比较低,仍处在各自为营的阶段,很难通过各类平台达成相互协作。尤其是不同的企业,对其产品的规划是不一样的,在物流过程中会加剧成本的支出,出现重复运输或者是其他影响等等。而且电子商务企业属于劳动密集型产业,所需要的人才是比较多的,其人员流动率也比较高,可能因为劳动强度大或者薪酬等各类原因,离职、培训、招聘的过程循环往复,再加上企业物流方面需要准备的机器设备等,会严重加剧企业的资金投入,如果招聘临时员工的话,又难以保证企业的工作效率。

1.加强数据分析,提升价值判断准确性

通过使用大数据技术,对于电商平台企业而言,判断价值的准确性变得更高。针对每一笔交易,电商企业都能够进行详细记录和储存。收集到相关数据和资料后,使用CRM(客户关系管理)系统将其保存下来,然后再进行分析,从而达到数据整合的目的。通过大数据挖掘技术,对原始的信息和数据进行分析和处理,对于非结构化数据而言,通过这些技术,电商企业也可以使之有效结构化,让这些数据变成更有价值的资源。对同行业提出的特色服务和相关策略,通过大数据技术进行收集整合并加以定向分析,可以给电商企业提供一些参考和借鉴。电商企业还能够借助交易型平台大数据详尽记录,以及跨界型平台大数据对比借鉴,使得价值判断结果更加准确。

2.关注数据时效性,实时应对市场环境变化

通过发挥大数据的作用,企业还能够了解外界环境的发展变化情况。现阶段,电商平台的大数据技术已经有所上升。通过使用这些技术,企业可以和用户进行及时的交流与沟通,并且对交易型平台的大数据进行及时的分析和研究。对大数据流程进行优化和完善,把无关对象及时删掉,随时实现精准营销的目标。建立生产者实时参与机制,及时参与新平台大数据反馈。发挥平台消费端口流向和流量监督作用,达到平台大数据流向监控的目的,这些对于企业来说都是非常有意义的,及时应对市场变化能够帮助他们提高竞争力。

3.提升信息交互水平,降低交易成本

大数据技术这几年来发展速度不断加快,推动了消费者和企业的沟通,减少了由于信息不对称而导致的高昂交易成本,最大化实现资源合理分配的价值。各项技术依然在不断地发展并进步,通过发挥后台各项技术的保障和支持作用,企业和消费者的交流互动频率越来越高,顺畅度也越来越好。除此之外,电商平台也能够采取多元化的沟通激励机制,对企业和消费者进行鼓励和引导,推动双方互动,记录双方的供需情况,让大数据收集的资源更加丰富。并根据当时的实际情况设计定制化服务,以更小的成本、更精准地投递来增加交易可行性,最终通过降低各方交易成本、形成资源的更优化配置来完成价值创造。

4.优化数据算法,提高决策效率

对于电商企业来说,通过使用大数据资源,他们的决策效率得以改善,能够更高效地创造更多价值。使用大数据智能对相关流程进行优化,同时对决策进行辅助,提高了决策的效率。与此同时,有利于减少内部成本,让企业获取更高的价值。不仅如此,还有利于减少搜寻成本,让搜寻效果更好。电商企业学习算法优化,持续不断优化交易型平台大数据,最终减少了总成本。在大数据环境下,流程创新的收益如果远远大于执行成本,那么企业就会获得更多的效益,有利于得到长期竞争优势,从而实现更多的价值创造。

5.快速取得数据基础优势

在价值发现阶段,电商平台针对大数据的主要特点采取针对性的措施,首先要尽可能快速、准确且完整地收集保存原始数据资源,比如从多渠道、多平台收集数据来提升数据的可获得性,收集用户群体留下的相关交易信息,汇集成数据池存入服务器中。其次要将收集的大量原始数据分析加工成为数据资源,需要提升企业数据分析处理能力,譬如通过引导评价系统激发用户积极性提升数据价值密度,从不同的交易角色中多角度开发数据价值。最后要改良出高效率模型,搭建科学的数据平台框架,合理确定流程框架,确定数据流向过程,以此打造一体化、自助化的平台,开发一系列工具提升数据处理效率。

在价值创造阶段,根据大数据分析提取出具有实用价值的数据资源,对整个供应链进行流程优化,以此确保企业在价值链上建立起可持续性的竞争优势。首先,在供应链的上游环节,充分发挥大数据作用,把企业和供应链上的相关者联系起来,比如供应商,生产商等等,促进信息的共享,推动共同合作。通过数据驱动、技术拉动,实现整个采购和仓储的创新、升级和改造。针对采购库存,也可以使用大数据,同样可以借助人工智能,对其进行优化和完善,从而达到自动补货和定价的目标,既降低采购成本和仓储成本,还能通过提升市场竞争力进而有效提高行业的效率和品质。其次,使用大数据来研究消费者的需求,分析他们的偏好,并划分标签,针对不同的客户群体实施精准营销,省略了大量的不必要环节,减少了整体成本,同时提高了收益。而且还针对消费者打造个性化沟通服务体系,形成客户黏性扩充用户基础。最后,发挥大数据技术的作用,人和设备,设备和设备的关系也变得越来越密切,最终构成了功能完善且庞大的智能物流系统,既要保障物流作业自动化,还要实现物流作业的智能化,这有利于帮助企业做出更正确的决策,有利于维护客户关系,有利于提高资源配置效率等等。

电商企业合理利用大数据提升价值判断能力的准确性,实时应对市场环境变化降低风险。其次利用大数据进一步打破信息不对称,使得交易成本减少,得到资源合理分配的最高价值。再者降低成本、提升运营效率的同时提升用户体验,更好的用户体验会凝聚出更为庞大的用户群体,从而产生更多的数据资源,因此扩充出更大的大数据样本,有利于产生更加精准的商业洞察,进一步提高用户体验,形成良性的循环。在这个过程中伴随着价值创造的路径创新,不断提升企业和社会的价值。

在大数据背景之下,人们面临的危险也越来越多,除了泄露个人隐私和信息之外,还涉及以大数据传输为基础的预测人的状态和行为。这几年来,在全国范围内,大数据传输安全事件不断发生,致使用户的隐私被泄露,这都展现了大数据的双刃剑性质,处理不当将导致用户受到严重的侵害。所以,在这样的背景下,一个急需要解决的问题就在于怎样才能够对数据进行科学合理的管控,在发挥出数据使用价值的同时,也要保护个人的信息安全。此外,大量的电商平台自身的综合实力比较强,他们有各种各样的资源,资金实力也非常雄厚,而且还具备先进发达的数字技术,在未来的发展中,希望他们也能够不断地进行创新,推动我国的科技创新发展,这不仅是为企业发展储蓄技术,也是企业的社会责任之所在。

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