钱冰玉

【摘 要】现代网络时代的发展为电子商务企业创造了良好的经营环境，单一经营模式已经很难满足电商需求。大数据技术的出现对消费结构进行了一定改变，创造多种消费需求。零售企业要想将市场竞争力提升，就必须在数据基础上对行业进行转型及升级。文章从各类案例出发，对大数据技术给企业供应链发展带来的挑战及机遇进行分析，同时在企业供应链运行过程中展现大数据的重要性价值。

【关键词】大数据;电子商务;供应链;应用策略

一、大数据概念及优势

（一）大数据概念分析

大数据指的是在一般情况下不能利用常规性工具进行分析、管理及收集的数据集合，要想将数据本身具备的决策力及洞察力进行优化，就需要在处理基础上对数据进行优化，这是社会快速发展的重要趋势，大数据发展的突出性特征为数据量的高速增长，这一趋势并不代表各个行业会降低数据需求率。从大数据时代进行的数据分析得知，数据本身价值密度较低，在大数据当中会存在大量无效数据，若采用传统的数据分析方式对数据进行分析，则很难确保数据结论的科学性及有效性。大数据技术的有效利用必须保证数据结论的科学性及有效性，在大数据未来利用过程中，应该着重研究数据使用意义。

（二）大数据优势分析

大数据技术的有效发展及进步能够保证电子商务监督处理系统的有效建设，将数据分析及数据汇总、数据管理进行完善，能够为现代电子商务交易建设更为清晰明了的数据大环境，更能够保证电子商务监督及控制结构的完善性。第一，利用大数据技术能够对客户使用习惯进行结构性建设，利用信息收集能力将产品信息进行针对性推送，这为管理工作的发展及数据精确分析建设了更为良好的平台。第二，大数据技术的利用能够将商品服务模式进行整合，将经营决策及库存管理效率进行全面优化，保证监督管理机制及购销关系的整体完善性。除此之外，电子商务中的有效沟通也对大数据技术进行了有效应用，为商品精准化服务及管理提供对策，在程序上能够满足现代电子商务的发展趋势，促进电子商务管理工作的发展及进步。

二、全渠道供应链服务及内涵

（一）全渠道供应链内涵分析

全渠道供应链服务是各类流通性企业将供应商、生产厂家、零售企业等各类主体进行结合，利用线上网店、实体体验店及电脑端等全渠道在大数据基础上对物流、资金流、商流及信息流进行的全面整合及管理。从产品的实际需求预测，到产品的设计及生产，再到产品营销及产品配送等，全面满足消费者购物、社交及娱乐等的无差别服务方式。全渠道供应链服务模式，不仅仅需要对供应链本身存在的动态性及本身复杂性进行全面考虑，还需要从市场适应能力及市场多样性特点出发。全渠道供应链不仅仅能够将市场竞争力提升，能够让企业在多种运营方式下获得效益，还能够将传统的拼接服务模式进行改变，将全渠道适用性及互补性进行结合，实现整合效益。

全渠道供应链服务是对各个渠道进行的整合，例如对实体渠道、移动电子渠道及电子商务渠道等，通过这些渠道为消费群体提供商品销售及服务，让顾客能够感受统一并无差别的服务体验，让顾客能够享受方便及快捷性需求。除此之外，全渠道供应链服务体系将线上及线下服务体系进行结合，消费者可以在任何渠道享受购物身份、清单及账户。全渠道供应链服务体系能够在一定程度上将消费者作为中心，为消费者带来全新的购物体验。消费者利用互联网對商品进行浏览时，能够随时进行搜索及查询，了解商品基本信息，同时了解商品评价等信息。消费者在线下实体店进行购物时，不仅仅可以对产品进行体验，还可以使用移动服务。这种全新的全渠道供应链服务模式能够将消费者日常生活中的购物便捷性增强。

（二）全渠道供应链的新特征

能够实现多渠道库存共用。全渠道供应链服务运行中的任何一种渠道信息都能够将高效性及可视化实现。企业在线上了解到客户基本需求，若物流部库存要求未能满足顾客需求，则可以对末端门店进行库存调离，并对末端门店发送订单基本信息，末端门店将订单核实之后才能进行处理及配送。线上服务及线下服务的高度配合，是全渠道供应链服务模式进行共享的必要性条件，信息及业务体系更是整体进行协调的基础。在大数据背景下，供应商及产业链的连接是全渠道供应链库存共用的重要基础性条件。只有保证多渠道库存能够进行科学性结合，数据流通深度及数据共享才能满足基本要求。

能够实现全渠道会员及粉丝的精细化分类。全渠道供应链前端的整合是建立在用户核心价值实现的基础之上的，用户核心价值分别为供应链精准营销及供应链精细计划。线上及线下店铺内的消费群基本信息是渠道商进行商品销售的重要级别，线上及线下各个渠道会员及粉丝信息的收集、分类及整合，是全渠道供应链服务不断发展的新趋势。会员及粉丝进行的精细化分类，能够为全渠道供应链各个环节提供更为全面的保障，例如库存计划、生产计划、营销计划及采购计划等。互联网时代中的用户地位已经得到了快速提升，维护现有用户及挖掘潜在用户，与用户进行沟通互动，对用户需求进行了解，并整合数据，通过这类方式对产品进行推送及扩展。

能够实现生产智能化及产销一体化。全渠道供应链服务下的消费品牌逐渐开始了渠道自建形式，不通过零售方式，将产品直接面向广大消费者，将产品产销一直延伸到上游生产过程中。供应链计划能力的建设能够综合性满足客户需求，将原材料供应及渠道供应等进行融合。复杂产品供应及生产，应该实行供应链网路的规划，建立全球供应商，将成本降低的同事获得多渠道货源。生产过程中，利用MRP进行材料材料采购、订单生成及计划生成等。

三、大数据时代的采购成本以及供应链新机遇

（一）大数据应用重心与市场分析

电子商务对大数据的应用，需要进行数据云体系的搭建，这作为电子商务企业的根本管控模式，在数据比增加的基础上对数据进行深度分析及挖掘，保证云服务模式的独立性及有效性，最重要的是，将控制机构及个性化管理进行充分实现，在保证管理规律及实效性的同时满足时代发展基本需求。数据收集工作完成之后，为信息推送及数据应用提供重要性依据，为市场分析提供对应的数据支持及汇总，保证应用价值的实现。

从数据监督及管理角度上进行分析，对大数据技术进行整合之后能够在市场数据监管制度之上，利用专业力量将数据分析及处理模型完成，确保数据价值管理优势能够有效发挥，将电子商务质量监督管理水平提升。

（二）大数据技术与供应链管理现状

大数据技术正在用各种途径及各种方式对企业发展进行影响，大数据已经成为现代商业模式下的创新背景。将数据基础作为中心，实现各个行业的融合及跨界，在模式创新基础上，大数据在企业发展中主张创新，这在价值网络及外部关系网建设中有着非常重要的作用。大数据为企业创新模式创新提供了新趋势，行业上已经实现了行业连接及融合。

（三）大数据时代的商业新机遇

大数据时代的电商能够分为多种数据，可以对某一特别现象进行数据分析，对随机抽样不再依赖。企业在大数据分析基础上，能够将成本进行节约，将市场竞争力提升，实现高效率及低成本经营管理，将利润实现最大化。大数据背景下的精准性商品推送及个性化商品推送已经成为电子商务的重点研究内容。电商交易平台所具备的功能较多，能够对用户实际浏览情况、点击情况、评论及收藏、购买等行为進行数据记录。用户在各类社交软件上的浏览记录也会留下痕迹，促使个人信息数据的形成，电商会对这类数据进行大范围获取，必要时会将第三方交易平台及数据服务机构进行结合，对用户实际需求、喜好等各类特征进行了解，更加精确的进行信息推送，将实效性及准确度大大提升。大数据将数据价值作为基本核心，创建多种新型营销模式，电厂要拓展视野，把握发展机遇，准确利用利润增长点。

（四）大数据技术对电子商务企业采购成本产生的影响

利用大数据进行采购，可以获取有关材料成本及物流环节等数据，包括对价格、产地、评价、质量及用途等各项数据的综合评价，根据数据集合，使用统计学方法得出材料性能的稳定性，从而选择性价比高的供应商集合。由于数据的开放性，使得材料的供应充足，因此在采购的过程中，客户具有较强的议价能力，在线上进行价格合理定量，确定采购批量，并将沟通结果进行汇总及分析，选择价格合适且质量优良的材料。在大数据技术利用基础上，通过得出的各项分析结果保证企业选择最为合适的供应商，从而将采购成本降低。

四、案例分析--大数据驱动下的网络供应链营销平台

（一）建立大数据营销平台的重要性

信息技术在多年发展中，已经让各类数据与国家经济、国家治理及企业发展、国民经济等结合。这类数据本身具备较强的信息价值及模式，需要一定的时间及资金成本才能对这类信息进行获取。我国很多新互联网企业，通过技术对数据进行大规模收集，数据收集之后对顾客基本行为进行判断，但与此同时，很多行业又缺少较强的数据分析能力。大数据技术虽然起始于信息科技，但实际产生的影响力已经大大超过信息行业，正在对我国各类传统行业进行吞噬，对数据进行充分应用，并能够对数据进行整体性分析的企业都为数据企业。大数据技术的发展与我国企业、民生及行业走向有着重大联系。

网络商城中对大数据技术的营销应用，能够将库存管理工作有效完成，利用大数据处理能够对库存中的数量进行集中性管理及集中性监督，保证商品内部的基本库存信息，让计算机能够充分大会大数据技术的信息追踪优势，将动态数据管理效率提升。网络商城在经济运行管理中，需要利用大数据对库存监督及管理效率进行随时掌握，保证商品之间存在的供求关系能够实现可视化要求，为库存项目平衡性及稳定性提供一定的价值性条件，保证信息管理基本流程能够达到最优标准。

例如，将亚马逊网路平台作为案例进行分析，亚马逊运行中心在全国已经超过15个，各个运行中心所负责的项目具备较强差异性，包含收货项目、仓储项目及库存管理项目。从技术管理上建设较为全面的营销运行管理模式，为整体监督体系建设提供更为良好的平台。大数据技术能够将实际库存进行直接反映，数据会直反映在系统内部，利用反馈信息能够对后台商场产品实际需求进行全面并深度的管理。

例如，麦当劳及肯德基等店面位置建设都是建设在大数据技术分析基础之上的，在零售行业中，大数据分析手段及技术更是得到了非常广泛的应用。沃尔玛企业利用数据分析对供应链进行优化，很多新兴电商企业都是建立在大数据技术利用之上而获取经济效益的。万事达企业对210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录进行分析，能够从大数据分析中了解到商业发展趋势及客户实际消费趋势，这为企业发展取得了非常大的营销价值。

（二）阿里妈妈的精准营销策略分析

下文将对阿里妈妈精准营销策略进行详细分析。对麦提沙最新产品营销推广策略进行了重新制定。麦提沙这一品牌消费群体为年轻女性、比较喜欢进口产品、喜欢巧克力、喜欢低脂食品，这类消费群体有着一定的生活压力，但是会采用健康的生活方式进行压力缓解。对于喜欢松脆口感的消费者进行重新定义，将传统打法摒弃，利用具备吸引性的活动对产品进行重新定位，在品牌中融入网红零食定义。将传统传播形式打破，将大曝光及深互动媒介产品进行组合，覆盖全场媒介触点。利用大数据对品牌消费者信息进行洞察及分析，进行精确性捕捞，保证投放高效性。麦提沙这一品牌营销活动中的曝光率已经超过2000万，店铺收藏粉丝日增长超过7000，总消费金额超过1640万，其中新客所占比例为87%，品牌上市30分钟内的销售量已经超过200万，增长比为1.111%。

五、大数据应用于供应链管理的价值提升策略

（一）结合企业核心业务，整合完善供应链

全渠道服务过程中的顾客体验运行管理尤为关键，需要通过全渠道触点对顾客实际需求进行捕捉及理解，对顾客喜好及潜在性需求进行分析，与顾客建立互动，提供客服中心服务、自动终端服务、App服务等，不仅仅需要对顾客进行整体营销，还需要对线上及线下顾客双向体验进行优化，让顾客能够参与到供应链当中，同时让顾客参与设计环节、销售环节及服务环节。除此之外，应该将终端作为基本核心，将各类服务型功能进行整合，对维修中心进行完善，将维修工作人员工作效率及工作专业能力提升，促进县级及乡镇末端网店的建设。

（二）合理部署资源，提高供应链的管理效率

产业链发展共同体的建设需要电商及供应商进行全面并多角度的配合，将供应链上下游全面打通，将计划、补货及协同进行全面合作，对供应商库存进行共享，保证线上及线下库存能够达到一致性。全流程应该包含计划环节、订单环节、采购环节、结算环节及发货环节等，供应商数据渠道应该全面开放，将各个行业供应商产品进行完善，将采购及生产有效完成。除此之外，品牌及产品必须进行全面分析，将市场定位及供应商产品进行优化，提供必要的数据参考，推动整体行业的有效及健康发展。

（三）利用大数据形成云端数据，将物流资源基本优势进行有效发挥

全渠道供应链中的企业必须对大数据进行应用，将消费者数据汇集成云端数据，对地区及商品资源进行分析及安排，将物流资源基本优势进行发挥，对物流资源进行分配，将配送效率提升，满足用户便捷性需求。企业还需要依据大数据进行销售预测，进行门店产品管理，同时进行智能化补货，将仓储进行管理，保证运输环节的准确性及及时性，促進信息系统的有效建设，让物流部成为高校运输的中枢单位。与此同时还需要利用较为先进的物流装备，利用多种工艺及物流装备对商品进行分拣，并进行打包，让仓储运行及物流管理满足柔性化管理标准。

六、结语

电子商务行业中的大数据技术应用在未来发展中将会面临更大挑战，对于大数据的具体应用策略仍在探索当中。大数据技术在电子商务发展中的作用及基本价值已经明显提升，例如大数据基础上为电子商务提供的精准营销服务。目前，我国大型电子商务平台基本营销方式都与大数据技术息息相关，从大数据技术的实际应用分析得知，大数据技术的不断发展及不断成熟，将会为未来电子商务平台发展带来更为有效的商业性价值。

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