大数据影响下的电商企业商业模式创新路径分析-以阿里巴巴电商平台为例

摘要互联网的普及与发展为电商企业发展创造了新的机遇。尤其是在大数据影响下，通过用户书记处的深度采集与挖掘，为移动支付、电子消费及电子商务等领域带来了高额收益。而伴随着行业的发展，很多电商企业已经从大数据的收集向挖掘分析方向改变。这也直接促使众多的电商企业开始在发展模式上进行创新，比如在电子商务领域，很多企业通过自身获取经济数据，对自身的平台模式进行创新。为了对此进一步探究，本文以阿里巴巴电商平台为研究对象，对大数据影响下的电商企业模式创新路径进行了研究分析。关键词：大数据；电商企业；商业模式；创新；阿里巴巴AbstractThepopularizationanddevelopmentoftheInternethascreatednewopportunitiesforthedevelopmentofelectricbusinessenterprises.Especiallyinthelargedataundertheinfluenceoftheuserthroughthedepthofthecollectionandmining,formobilepayment,electronicconsumptionande-commerceandotherareasofhighreturns.Withthedevelopmentoftheindustry,alotofelectricitybusinessenterpriseshavebeencollectedfromthelargedatatothedirectionofmininganalysis.Thisalsodirectlypromptedmanyoftheelectricitybusinessenterprisesbegantoinnovateinthedevelopmentmodel,suchasinthefieldofe-commerce,manycompaniesthroughtheirownaccesstoeconomicdata,theirownplatformmodelinnovation.Inordertofurtherexplorethisarticle,thispapertakesAlibabaelectricalplatformastheresearchobject,andanalyzestheinnovationpathofelectricbusinessmodelundertheinfluenceoflargedata.Keyword：Largedata;electricbusinessenterprises;businessmodel;innovation;Alibaba绪论当今时代互联网快速发展，各种数据不断积累，进入名副其实的“大爆炸”时代。数据也被赋予了更多的作用与价值，而不再仅仅是信息的载体。随着数据内容的不断增加，作为一种基础性资源而被广泛应用至通信、工业、交通等领域。通过对庞大的数据网络进行分析，能够为各行业提供更加准确的信息，从而促进行业的发展。由于其数量庞大、且增长迅速，对大数据的分析应用已经逐渐得到世界各国的重视。通过应用大数据，能够显著改善企业的管理及发展方式。以大数据处理技术为代表的互联网经济正在逐步取代传统的数据处理经济。以往，数据获得、储存、分析、处理等主要是通过传统的渠道，如问卷调查、内部数据库管理等，然而随着当今云计算技术、物联网技术的应用与发展，大数据已经超过了以往的典型数据库，正在成为主流的数据分析处理技术。短短几年时间，大数据已经对电商企业的商业模式产生了重要影响。大数据也是推动企业模式创新的一个重要因素。以我国最著名的电商平台——阿里巴巴为例，通过分析用户的浏览数据，购物记录等分析用户的喜好，可以获得用户的更准确的信息，以便于为用户推荐更实用的产品，提高交易成功率，这对于提升企业服务质量，促进企业的发展具有重要意义。文献综述2.1大数据大数据这一概念的产生并不是一蹴而就的，而是一个缓慢的过程。最早提出“大数据”这一概念的是2008年美国的《nature》杂志，随后这一概念逐渐被各个研究领域应用。2010年，ApacheHadoop从专业技术角度对大数据进行了定义：一种庞大的无法在短时间内处理、分析的数据集。2011年，麦肯锡管理咨询公司率先使用大数据概念，这这标志着企业管理领域正式引入大数据概念。当前，对于大数据的定义还没有统一标准。但大部分定义都是从大数据最典型的特征，即规模性，经过总结分析得到的。对于大数据的认识，通常是从齐维度方面进行认识。大数据最早的维度是3维模式，即速度、种类与数量，分别代表的是规模性、多样性、高速性，后来IDC又将价值性加入其中，这样大数据便形成了4个常用的维度。规模性是大数据的首要特征。这也是大数据区别于其他数据的主要特征，数据集庞大、在固定时间点下普通计算机无法进行处理。多样性则是指大数据来源的广泛性。在当前的电商企业中，各种声音、影像等非结构化的数据资料正在逐步融入到大数据库中，这间接促进了企业的大数据分析能力与数据筛选能力。高速性则指的是时效性，是指在互联网环境中，企业获得的数据的时效性。价值性则是指大数据信息资源蕴含的商业价值，大数据的价值性越大，能够为企业带来的利益也就越大。这4个维度是识别大数据的常用方法，可以有效降低企业识别大数据时的运行成本。当前国内对于大数据的研究多集中在其属性研究上，如张品、陈俊等人研究的如何将普通数据改变为大数据，根据研究方向不同，可以将大数据的研究分为科学、技术、工程和应用四个方面。国外对于大数据的研究起步时间更早，且沃尔玛公司已经采用商业卫星监测全球买一辆运输的货车，通过采集实施物流数据，经过实时分析后对全球范围内的任意一家门店仓库情况进行补充。这不仅降低了企业的物流成本，并提高了数据分析的准确性。2.2商业模式创新商业模式的概念是企业在实践过程中不管积累获得的，互联网商业模式最早在1947年便已提出。但尽管对其定义进行了较长时间的研究，对目前还没有形成一个明确清晰的定义。Timers等人将商业模式定义为一种由产品流、服务流、信息流所共同构成的一种体系，并将商业参与者角色描述、潜在利益描述和收入来源描述称为其三要素。Zott等人则提出了评判商业模式创新的10个标准，为评价企业模式创新提供了一些重要依据。除此之外，Zott还提出了用于描述商业模式创新整体性的方法，这对于我们理解商业模式创新也非常有帮助。商业模式创新并不仅仅是一个组织体的操作策略，同时它也应该被视为是一种商业生态系统中相互沟通的工具。这是企业战略发展的核心动力。但其他研究人员则将商业模式创新定义为一种商业与企业模式相近的企业概念。商业模式主要反映的是企业组织的运营战略，两者之间的交互性更有益于企业的发展。而且，通过商业模式创新还增加了价值解锁、价值捕获以及价值利用，对于提升企业的内在价值具有十分重要的意义。研究方法设计3.1案例研究方法本次研究工作主要采用案例研究方法，通过对阿里巴巴大数据平台进行分析与应用，探究大数据环境下电商企业平台的商业模式创新路径。案例研究方法与其他研究方法的研究程序和步骤基本都相同。本文祖选择采用案例研究法对大数据下的电商企业创新模式进行研究，是符合上述研究特点的。通过研究可以发现，伴随着大数据的广度、深度的发展，企业的商业模式创新路径正在逐渐发生改变。因此，本文选用了案例研究法揭示大数据对企业商业模式创新路径的影响。本文具体选用了单案例研究法。Eisenhard曾论述到单案例研究法与多案例研究法相比，更适合对事物进行纵向探索分析，以便于提炼能够深度的发展规律。在本次研究中，大数据与商业模式创新的概念都并不清晰，因此采用单案例研究法更适合探究两者之间的相互影响关系。而在案例选择上，选择了国大最大的阿里巴巴电商企业平台进行研究。阿里巴巴集团是我国著名的互联网企业，从成立发展至今一直走在电商企业发展的前列。在发展过程中，保持对商业模式的创新，保持着行业领导者。因此选择阿里巴巴平台进行研究能够充分展现出大数据影响下的电商企业模式创新影响方式，更有助于对问题的研究与分析。3.2数据分析与收集关于数据收集，Yin和余菁都总结了案例研究的六种数据来源，即文件、档案记录、采访、直接观察、参与性观察、实物证据。本文采用的数据收集方法主要来自于，文件、文献、档案记录等二手数据，本文采用的文档、文献记录的数据來源具有稳定、自然、真实、确切、覆盖面广、精确量化等优点。本文的案例对象阿里己己集团为我们提供了一个理想的平台，化其是在大数据兴起后，对干大数据的应用，相关案例也更为丰富。城然，本文并不否认二手数据来源在论文的效度和信度构建上有一定的缺陷，但由于处在互联网行业这一新兴行业中，各企业的商业模式资料都较为隐秘，直接获取的难度较大，而行业研究的成果在公开文献库中已经较为普遍，可提供有效的数据支撑，笔者对于采用二手数据进行挖掘的案例分析抱有信心.本次收集的研究资料主要包括企业的大数据、商业模式创新等文献资料、相关实践报道等书籍资料和其他媒体的报道资料。案例分析4.1背景分析阿里巴己集团成立于1999年，由著名的企业家马云等人创立，经过将近17年的发展，目前其业务范围已广泛覆盖淘宝、天猫等电商平台。2015年底，阿里巴巴注册的电商平台已达到将近4亿万家，其当年交易总额为25000亿元人民币，净利润达到350亿元人民币。阿里己己集团涵盖极为广泛的经营业务，同时集团也在同一商业生态系统中，从其关联公司的业务和服务中取得支援。2009年，阿里己己推出阿里云平台服务，致力于为全球企业提供公共云服务产品及解决方案，范围覆盖全球200多个国家和地区。2012年，阿里巴巴集团发布＂聚石塔＂平台产品，旨在为旗下电商平台上的卖家和服务商提供大数据服务为商家进行精准的营销定位，云计算服务则为中小企业进行高效的企业决策提供了可能。阿里巴己集团业务覆盖了多家电子商务平台，在移动支付兴起后，又巧妙的开始布局移动电商平台市场，并通过既有的大数据中也和高水平的云计算服务能力，致力于为中小企业提供廉价和精准的公共云计算服务。＂阿里己己相信互联网能够创造公平的竞争境让小企业通过创新与科技扩展业务，并在参与国内或全球市场竞争时处于更有利的位置＂。本文选择对阿里己巴集团为案例的研究，学术界已经从不同的学科、领域，不同的视角进行了详尽的分析。在文献检索的过程中，笔者在中国知网检索出16178条相关主题文献。阿里巴巴集团所处在的是一个快速发展变化的一个商业环境中，每一天都在变化中的企业对于商业模式的理论应用不会一成不变，本文的研究意义就在于此。4.2大数据对阿里巴巴商业模式创新路径的影响本次通过阿里巴巴集团的案例分析，发现消费者的角色不同丰富了大数据资源，这是消费者参与到企业价值创造中的重要资源。Luch与kangXie等人分别对购买者、设计者中间人以及交流者四种不同的消费者进行了研究，并根据不同的角色定义了交易型、沟通型、参与型和跨界型四种大数据。交易型大数据主要是由消费购买者在交易过程中产生的数据，其来源主要是电商平台上的消费者行为。尤其是网上购物行为，当消费者在网上进行购物时，相关的浏览数据也会被记录下来，从而形成交易型大数据。沟通型大数据则主要是有消费交流者创造的。当消费者与企业进行交流时，包括通讯信息、电话热线等非结构化的数据。阿里巴巴集团拥有大型的客户服务中心，用于和客户进行交流，回馈客户需要反馈的信息等。在这一过程中产生的数据都是沟通型数据。参与型数据则是消费设计者的角色通过自己的知识、技能等对企业的产品、服务进行设计，产生的大数据。参与型大数据主要是针对一些特定的产品或者服务构建的。跨界型大数据则是由中间人的角色产生的，他们通常是由消费者在不同类型的交易平台时产生的。中间人的角色降低了消费者转移成本。通过对本次收集的大数据分析，发现可以在企业与消费者之间借助大数据平台构建基础性资源平台。对于不同类型的数据，可采用异质性平台。本文根据数据类型，分别构建了交易型、沟通型、参与型、跨界型四种交易平台。在对数据分析时，主要采用了时序分析、建构性分析、逻辑模型、模式匹配、跨案例分析等5种不同的分析方式。在对数据的信度、效度验证上，采用了刘静、Yin等人的观点，采用三角验证的方式验证内部效度。阿里巴巴作为国内最大的电商平台，为本次研究提供了充足的研究数据。另外，通过阅读相关的文献资料，提炼了相关的数据，这对本文的分析研究也具有十分重要的作用。大数据影响下电商企业商业模式创新路径分析5.1大数据对价值观发现的影响通过本次分析，大数据对电商企业商业模式创新路径的影响如图1所示。通过该效果图可以发现，首先大数据有益于发现价值观。大数据的高速传递特性能够显著增强企业与消费者之间的信息连接性，从而提升消费者的消费质量，最终影响企业的商业模式价值主张。电商平台可运用自己对大数据收集的优势不断多大收集面。这些收集面多来自愿不同的品牌、领域，而当同行业之间的数据来源端口全部打开时，无疑这些数据来源将会更加丰富。图1大数据对电商企业商业模式创新的路径大数据技术同时还加强了企业与消费者之间的信息交互能力，提升了消费者的整体价值。技术进步使电商企业中与客户之间的沟通信息传递更加便捷有效，提升了两者之间的互动交流效果，让沟通变得更加流畅。电商平台可通过对大数据分析，了解消费者的消费动态，分析消费者的消费习惯，进而为消费者提供更准确的服务。这样消费者与企业之间的交流也会更加通畅，提高了消费者的沟通意愿。同时，电商企业还可根据大数据的分析结果为消费者提供多样化的消费激励制度，鼓励消费者，让消费者以更加积极的态度与商家进行沟通。由此可以发现，大数据帮助电商企业重现了电商价值发现功能，通过分析大数据，企业可以更好的为消费者服务。对大数据的分析还可以增强消费者于交易平台的交互性，通过大数据交易平台传递路径增加，进而通过沟通型交易平台增加消费者与大数据支撑的效果。另外，尽管大数据的规模都非常庞大，但通过应用大数据技术实现了数据之间传递的无损性。规模庞大的大数据将企业的各行业、自身、产品等全部都包含在内，非常完善的展现在企业面前。而企业通过应用大数据分析，可以加强企业与环境之间的信息交互能力，而提供了详细的数据支持，更有利于企业各部门之间的数据无损传递。5.2大数据对应用价值观创造的影响大数据应用通过提高互联网企业电商平台价值判断的准确性继而作用于商业模式创新的价值创造阶段。电商企业对交易行为的详细记录，利用CRM系统对收集到的数据加Ｗ分析利用实现交易型平台大数据的数据整合，完成交易型平台大数据的记录，并在大数据下获取数据沟通，电商企业会通过自身的优势对这种非结构化的数据进行优化，使其结构化。从而促使非结构化大数据平台的获取。而对于同行业的电商平台，可通过特殊方式获得其跨界型大数据的收集，然后帮助电商企业及同业平台提升交流效果。而交易型平台，最终会通过对非平台数据详细记录，钻取获得非结构化的大数据平台数据，对比借鉴提升综合判断的准确性。通过大数据分析，企业还可以时时掌握周围环境的变化。当前，多数电商平台都逐渐从大数据的处理分析转变为实时分析，而借助交易平台的大数据分析，电商企业可以更好的与消费用户之间进行交流，从而实现企业与企业之间交互。大数据的动态定向模型更有利于实现企业与个体之间的精准化交流。定向模型可以自动筛选对象，对大数据进行优化，并保持动态营