大数据时代的电子商务模式发展分析
【摘要】大数据时代的电子商务模式发展分析 商务的复杂性和不断变化发展决定了电子商务没有一个或几个固定模式,各种各样的电子商务模式充分反映了
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大数据时代的电子商务模式发展分析
商务的复杂性和不断变化发展决定了电子商务没有一个或几个固定模式,各种各样的电子商务模式充分反映了市场变化的需要,赢利空间是判断电子商务模式好坏的基本依据。
一、电子商务
电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动;以信息网络技术为手段,以商品交换为中心的商务活动;电子商务分为:ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O 等。
广义的电子商务是指利用各种信息技术所进行的经营管理活动,即利用整个工厂技术对整个商务活动实现电子化。
狭义的电子商务是指利用因特网开展的交易活动。
电子商务的目的是高效率、高效益、低成本地进行产品生产和服务,提高企业的整体竞争能力。
二、电子商务模式
电子商务模式,就是指在网络环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。研究和分析电子商务模式的分类体系,有助于挖掘新的电子商务模式,为电子商务模式创新提供途径,也有助于企业制定特定的电子商务策略和实施步骤。
电子商务在其发展的过程中,出现了各种各样的电子商务模式。电子商务模式可以从多个角度建立不同的分类框架,最简单的分类莫过于BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式,这样的分类,但就各模式还可以再次细分。
二、电子商务模式的基本类型
1.企业与消费者之间的电子商务(Business to Consumer,即B2C)。B2C就是企业通过网络销售产品或服务给个人消费者。这是消费者利用因特网直接参与经济活动的形式,类同于商业电子化的零售商务。
2.企业与企业之间的电子商务(Business to Business,即B2B)。企业可以使用Internet或其他网络对每笔交易寻找最佳合作伙伴,完成从定购到结算的全部交易行为。
3.消费者与消费者之间的电子商务(Consumer to Consumer 即C2C)。C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台,使卖方可以主动提供商品上网拍卖,而买方可以自行选择商品进行竞价。
4.线下商务与互联网之间的电子商务(Online To Offline即O2O)。这样线下服务就可以用线上来揽客,消费者可以用线上来筛选服务,还有成交可以在线结算,很快达到规模。这种模式的关键是:在网上寻找消费者,然后将他们带到现实的商店中。
5.所谓BOB 是 Business-Operator-Business的缩写,意指供应方(Business)与采购方(Business)之间通过运营者(Operator)达成产品或服务交易的一种新型电子商务模式。
四、大数据时代电子商务模式分析
电子商务的发展经历了用户数量为王、销售量为王、数据为王的三大时代,大数据时代给电子商务发展带来的机遇和挑战,未来电子商务的竞争是数据的竞争。
(1)数据服务的变革
大数据背景下,把消费者分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用,可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务,创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外,电商也可以通过运用大数据,寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。
(2)数据化运营
电商运营更多地转变为数据驱动的运营,在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例,其对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息。可进行运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
(3)数据资产化
大数据背景下,“ 数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争,将是规模和活性的竞争,数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视,因而催生出许多关于数据的业务。“ 数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现,他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身,而且具有了内在的“ 金融”价值。数据的功能不再只是体现于“ 使用价值”方面的产品,而成为实实在在的“ 价值”。
(4)个性化导购服务
在互联网普及的时代,为解决消费者信息超载的问题,引导消费者更便捷地购买商品,导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统,就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为,为消费者提供决策建议的软件系统,如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务,或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等,或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客,如新品推荐、特价推荐等,能够为顾客提供较好的决策支持服务。
(5)数据产品服务
在大数据背景下,数据成为资产,所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据,但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘,因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势,将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业,从而开辟出一种新的电子商务服务模式。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求,因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁,将为产生数据服务型的电子商务新模式。
(6)垂直细分领域服务
目前,淘宝等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此,在大数据时代下,把握每一个垂直细分领域,然后做得更精更专,这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低,能更好地挖掘分析消费者的信息数据,从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务,更能了解产业链上客户的需求,也能容易完善自身的服务。
大数据背景下,爆发式的信息资源给电商企业带来了机遇和挑战,通过对数据的挖掘、分析运用必将带来更多的服务模式的革新,给消费者更好的服务体验。随着大数据的技术和运作的成熟,必将涌现出更多、更好的新的服务模式,从而促进电子商务的发展。
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