大數據思維導向下電商企業發展的困境與出路

呂姝慧

(山西青年職業學院 管理工程系,山西 太原 030032)

大數據思維是指在解決相關問題時運用容錯思維、全樣思維、相關思維、智能思維等數據思維方式或方法。隨著傳統電商的紅利見底與數字電商的異軍突起,大數據思維在電商企業中的滲透逐漸深化,促進企業在電商營銷、商品推薦、物流管理和用戶服務等環節的變革。有數據顯示,截至2021年底,我國在業/存續電商相關企業476.41萬家,2022年新增注冊數將超過150萬家[1]。近年來,我國不斷完善電子商務頂層設計?！丁笆奈濉彪娮由虅瞻l展規劃》(以下簡稱《規劃》)明確提出,要“支持產業鏈上下游企業基于電子商務平臺加快訂單、產能、物流、渠道等資源整合與數據共享”[2]。本研究以大數據思維為導向,分析電商企業發展面臨的困境,探索電商企業的發展出路,對適應國家經濟發展戰略、推動電商行業從“新業態”向“新常態”轉變意義重大。

一、大數據思維在電商企業發展中的應用

(一)數字化電商營銷

大數據全樣思維可以用于企業數字化電商營銷過程中。全樣思維是相較于抽樣思維而言的,在大數據支持下,電子超算、智能算法為數據處理提供了技術保障,由此催生了全樣思維[3]?；诖?電子商務企業可以根據需求,對過去很難獲得的各類市場信息進行全樣本的采集、存儲和分析,從而挖掘數據潛在價值,制訂精準的市場營銷策略。在此過程中,電商企業逐漸確立利用大數據來方便、快捷、動態地獲得研究對象有關數據的全樣思維,靠數據驅動運營并引領電商營銷的發展。利用大數據全樣思維可以更清楚地發現調查樣本中的細節信息,體現電商企業營銷資訊傳播的統一性、流量獲取的精準性和商品交換的互動性。

(二)大數據商品推薦

大數據容錯思維可以用于電商企業大數據商品推薦過程中?；诖髷祿娜蒎e思維是指容忍相關數據存在一定異常、紕漏、錯誤的思維模式,即當擁有海量即時數據時,可以在一定閾值范圍內忽略微觀層面的精確度,容許少部分錯誤的存在。當前,電商企業的發展很大程度上依賴第三方電商平臺,如淘寶、京東、抖音等,每個平臺的產品曝光機制和商品推薦規則不盡相同,成為電商產品營銷的基本前提。企業在入駐電商平臺后,要對平臺上的商品推薦抱著試錯或容錯的態度,對不同電商平臺所得出的產品DSR評分、收藏量、點擊率、推薦數等數據,都要考慮相關指標客觀存在的變異程度[4]。即便是在大樣本條件下,也應該掌握樣本總體的置信區間,為剔除其中的異構化數字提供參考。在容錯思維下,電商企業不必執著于構建百分百精確的流量池,正所謂“有容乃大”。例如,企業在統計某平臺相關產品的點擊率時,要預判部分用戶“誤點”或“誤進”的可能性,并剔除錯誤數據。

(三)全鏈路物流管理

大數據相關思維可以用于電商企業全鏈路物流管理領域。在小數據格局下,樣本數據規模小,無法全面反映事物之間存在的普遍關系,而大數據彌補了樣本規模不足的問題,能夠更清楚地揭示相關關系。在電商企業的全鏈路物流管理領域內,要具備前瞻性和預見性,為將來順暢的物流安排提供保障。尤其是在電商購物節前后,社會范圍內電商快遞包裹量暴增,物流系統高負荷運轉。例如,國家郵政局監測數據顯示,2022年11月1日—11日,全國郵政快遞企業共處理快遞包裹42.7億件,為日常業務量的1.3倍,僅11月11日當天便處理快遞包裹5.52億件[5]。電商企業實施全鏈路物流管理就是要依托物流大數據,利用相關思維,預知未來市場方向,提前規劃送貨路徑,避免物流堵點,最終在商品配送環節實現提質增效。

(四)智能化用戶服務

大數據智能思維可以用于電商企業的智能化用戶服務。隨著人工智能的不斷發展,運用自動化和智能化手段便于管理市場用戶,增加消費者黏性[6]。電商企業利用大數據智能思維,對市場用戶數據信息進行自動化的全面收集、邏輯判斷和歸納總結,以類人化的思維方式全面分析數據、做出判斷、提出建議,從而克服傳統電商采用的無序、有限、耗時管理模式的弊端。如針對店鋪內所有用戶,構建消費行為、產品偏好、年齡階段、交易特點等消費者畫像,通過個性化服務留住復購頻繁的用戶,為差異化競爭和用戶市場精準定位提供參考數據。

二、大數據思維導向下電商企業發展的困境

(一)電商營銷的精準度缺失

當前,部分電商企業對大數據思維的認知不足或定位不準,導致數字化電商營銷的精準度不高。具體表現如下:(1)大數據全樣思維缺失。受大數據、云計算和智能算法等技術資源限制,以及資金成本、數據抓取、精準引流的影響,電商企業營銷體系中全樣數據的收集利用不足,無法通過全樣數據制訂精確的引流方案和營銷策略。尤其是在傳統高客戶轉化率的影響下,電商企業如果將目光局限于單一店鋪或某一直播間的營銷數據,不遺余力地轉化樣本客戶里的潛在客戶,就會忽略全網用戶流量的獲取和全渠道電商營銷。(2)大數據營銷工具運用滯后。大數據全樣思維的電商營銷要求綜合利用電商平臺的營銷工具,對店鋪或直播間進行系統性的數據分析,但是部分電商企業基于營銷成本考慮,放棄了電商平臺巨量算數、引流統計及直播福袋等功能及相關技術,這樣不利于用戶的精準轉化。(3)盲目采取電商營銷模式。在“大眾創業、萬眾創新”背景下,電商創業逐漸平民化。部分企業在傳統思維禁錮下,沒有樹立利用大數據來分析市場需求、建立商戶關系的精準營銷意識,而是盲目跟風采取電商營銷模式。

(二)商品信息的曝光度不高

在運用大數據容錯思維來指導商品推薦的過程中,容錯能力較低或過高都會影響店鋪引流和商品曝光,從而使商品展示不足。一些電商企業容錯能力低,在電商企業產品推薦中的韌性不強。入駐第三方電商平臺的企業,要想商品曝光必須付費。在“流量為王”的時代,商品曝光成本較高,一旦廣告投放時段、類型出錯,廣告帶來的流量無法順利注入流量池,企業很可能“血本無歸”,這也是電商企業容錯能力不足的重要原因。在多重顧慮下,電商企業的店鋪引流和商品曝光行為更加“小心翼翼”,從而在一定程度上影響商品信息的曝光度。還有一些電商企業的大數據容錯能力又過高,在引流環節“不擇手段”,盜用其他電商企業的引流內容或文案,傳播“假、大、空”的內容博人眼球,通過過度“容忍錯誤”來發展粉絲經濟和社群運營。隨著電商行業良性生態圈的建設與引流秩序日趨規范,容錯引流物極必反,這些電商企業發展所依賴的流量逐漸被耗盡,商品信息的曝光度便會直線下降。

(三)物流跟蹤的時效性不強

電商物流與電商企業的數據鏈密切關聯。當前,物流跟蹤的時效性不強,極大地阻礙了電商企業的發展。具體而言,一是受到整個物流行業的影響,電商企業物流跟蹤不及時。當前,我國物流企業在全國范圍內呈網絡狀分布,不同企業在不同的倉庫和集散中心使用的信息系統不盡相同,數據字段格式、信息儲存處理等不統一,降低了商品運輸信息更新的速度[7]。物流體系內部的滯后性跟蹤短板傳導到電商企業后會被放大,從而影響企業寄件與發貨安排,最終不利于電商企業發展。二是電商企業本身的物流跟蹤緩慢。在大數據環境下,電商企業的物流跟蹤主要依靠電商平臺更新物流動態,而電商平臺的動態信息又與物流體系相關,物流信息經過層層“中轉”,同步更新受到諸多因素的影響,時效性大大降低。三是電商企業的貨物配送要經過打單、貼單、攬件、運輸、分配、派送等環節,需電商企業自行錄入數據源,而且一旦貨物發出,數據不可更改。加上攬件與派送過程中物流數據斷節,自動化和數字化程度較低,不利于電商企業高效發展。

(四)用戶服務的針對性不足

電商企業需要根據產品特性為用戶提供有針對性的服務,提高產品及消費者的黏性。在大數據智能思維導向下,電商企業用戶服務的智能化、個性化和數字化還有較大的空間。首先,在用戶服務的智能化方面,隨著人工智能的發展,自動回復已經被普遍用于網絡購物之中。但是,客戶從商品瀏覽到成功交易存在多個環節,每一環節的問題多種多樣,用戶咨詢量大,僅僅依靠平臺設置的機械式自動回復已經無法滿足用戶的多元化需求。其次,在用戶服務的個性化方面,當前3D技術、虛擬技術已經在消費者網絡購物體驗中得到應用,但是,部分企業缺乏相關技術的原始數據積累,無法搭建虛擬體驗模型,使得用戶服務的個性化缺失。最后,在用戶服務的數字化方面,企業開展全鏈路的電商營銷以用戶流量為基礎,在大數據相關技術限制下,數字化技術與數字化營銷脫節,電商企業的一站式用戶服務模式存在漏洞,多類型、多鏈條、多架構的數字營銷服務體系不夠成熟。

三、大數據思維導向下電商企業的發展出路

(一)數據提質,提高電商營銷準度

《規劃》提出,要“推動5G、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈、虛擬現實/增強現實等新一代信息技術在電子商務領域的集成創新和融合應用”?；诖?大數據思維導向下的電商企業要立足于此,依靠數據提質,提高電商營銷準度。首先,要樹立大數據全樣思維。采集并分析全樣數據,為電商店鋪制訂精確的引流方案和營銷策略,還要在內容引流、數據監控、營銷管理、店鋪銷售環節融入全樣思維,從全網角度綜合采集、存儲、分析數據,提高電商營銷準度。其次,重視大數據營銷工具的使用,找到營銷成本與使用營銷工具所產生費用的臨界點,處理好二者的關系,充分利用平臺的精準營銷工具,借助電商平臺的表單工具、超算服務、統計功能等技術手段,對數據進行全樣統計和精準分析,從而為精準營銷提供助力。最后,重視學習并構建全鏈路的精準營銷模式,將云計算、超級計算、人工智能、區塊鏈等新興計算業態與大數據相融合,引入大數據全樣思維,逐漸改變傳統的憑經驗進行營銷決策的模式,提高數據利用率,構建精準營銷運行體系。

(二)精準推送,提高店鋪產品流量

針對大數據思維導向下商品信息曝光度不夠高的問題,電商企業需要探索新的渠道,精確推送,通過提高店鋪產品流量,獲得高轉化率。一方面,在合理范圍內提高電商企業的容錯能力,不僅要保障電商企業發展的基本資金、技術需要,提高電商引流的試錯成本基準線,使企業在廣告投放時段、投放類型上有一定的選擇空間。同時,要制訂科學的試錯方案,使電商企業的店鋪引流不會因過于謹慎而停滯不前。另一方面,適當控制電商企業的容錯能力。電商企業要與行業協會加強聯系,在國家政策指引下致力于規范電商營銷平臺的運行機制,杜絕“刷流量、買數據、要好評”等不良行為,抑制利用“假大空”的虛假內容和盜用冒用信息等引流的行為。此外,電商企業還要積極探索精準推送與店鋪產品配送等相關的綜合性服務,利用視頻、圖片、音頻、文字等內容拓展獲客渠道,有效提高店鋪產品流量。

(三)動態跟蹤,創建鏈路聚合通道

物流是電子商務中連接企業和消費者的紐帶,電商企業的發展離不開物流體系的支撐。針對當前大數據思維下電商企業物流存在的短板,需要動態跟蹤,創建鏈路聚合通道。第一,充分利用大數據技術,創新物流行業運行模式,提高物流運輸效率。電商企業要積極聯合物流協會與頭部企業,制訂物流信息錄入與動態跟蹤的規范機制,促進不同物流企業信息系統在數據字段格式、信息儲存處理領域一體化,提高在途商品的物流信息更新效率,實現對物流產品的無人化、動態化跟蹤。第二,利用現代信息技術推動物流要素在線化、數據化,開發多樣化的應用場景,實現物流資源線上線下聯動。在物流行業轉型階段,要重視電商企業、電商平臺與物流平臺在物流動態領域的對接,逐漸消除中間環節的“中轉”流程[8]。第三,基于大數據創建鏈路聚合通道,提高電商企業的貨物配送效率。推動電商公司和物流公司在鏈路創建與聚合、數據整理與重塑、貨物攬件與派送等方面進行合作,優化物流鏈路,促進電商企業拓展業務。

(四)智能服務,加強用戶管理

《規劃》提出,電商企業“要積極利用大數據、云計算及算法技術優化平臺流量規則,提升物流倉儲、訂單處理、用戶運營、商品管理、財務票據處理等各環節的智能化運營水平”。針對大數據智慧思維導向下電商企業在用戶管理中的問題,可以從以下方面入手:一是強化電商用戶的智能化管理。大力發展以自然語言處理(NLP)技術為核心的智能客戶服務,通過大數據收集企業日常所需的知識語料,構建店鋪的智能語音庫,初步篩選并解答重復性問題,并將復雜會話轉接至人工客服,實現人機協作。二是構建電商用戶的個性化維護方案。通過采集用戶的瀏覽記錄和購買記錄等數據,分析其消費偏好和習慣,建立消費者檔案,進行個性化產品推薦或廣告推送服務,提升用戶體驗。三是加強電商企業全鏈路營銷的監管,明確全鏈路營銷中的數字化服務內容,提高售前、售中和售后的數字化服務水平。以大數據智能思維為基本思想,運用用戶數據管理、畫像構建、挖掘分析等管理工具,增強用戶和產品的黏性,提高商品轉化率。