江娟 杨奇星 陈家淳

基金项目：本文为电子科技大学中山学院青年基金项目（415YJ10）的阶段性研究成果

中图分类号：F270 文献标识码：A

内容摘要：大数据蕴含着创造性破坏现有商业生态的巨大力量，已成为零售业商业模式创新的时代背景。本文基于商业模式的组成要素、价值链和价值网络三个视角，多层面地系统研究大数据对零售业商业模式创新的路径驱动。在组成要素层面，揭示了大数据对零售业价值主张、关键流程、關键资源和盈利模式的创新驱动；在价值链层面，根据零售业价值链在价值链体系中的变动方式和自身价值活动的变化提出了五种创新途径；在价值网络层面，提出了多边平台式价值网络体系的新型模式。

关键词：大数据 零售业 商业模式创新 价值链 价值网络

引言

伴随着现代通信、互联网、物联网等高新技术的日益发展，每个社会个体都成为移动的数据产生源，全球的数据量呈指数式暴增，2011年全球产生了1.8ZB的海量数据，根据预测到2020年全世界的数据产生量将高达35.2ZB（John Gantz、Reinsel D，2010），大数据时代已经来临。大数据带来的革新是多角度的：促使消费者购买行为具有消费个性化、购买自主性、对服务和便利性的要求提高、一站式购物、体验性的特性等，如何进行商业模式革新以适应大数据带来的变化成为了企业面临的重大问题。

从理论界来看，目前对商业模式创新的关注点集中在它的前因后果、路径、实施和障碍等领域。对大数据的研究热潮出现在2011年，已有的文献主要集中于技术发展领域，近两年的关注点才由技术研究向大数据的管理应用转移。通过分析商业模式创新和大数据的相关综述，认为主要存在以下不足：第一，对大数据催发的商业模式创新路径缺乏深入系统的研究，停留在抽象理论的探索，可操作性较弱；第二，已有的研究大多以个别案例分析为主，不具有普遍的指导意义，透过多样复杂的创新表象探索背后的规律性路径对企业会更有指导作用；第三，大数据对零售业的创新驱动研究较少，现有文献大多以商业模式要素视角进行研究，甚至只侧重大数据对价值主张这一个要素的影响。而商业模式作为一种系统架构，大数据对它的创新激发具有多层面和多维性的特点（李文莲、夏建明，2013），一个视角的分析并不能全面展示创新的多层面性。目前，分析商业模式创新途径的视角主要有战略、系统、创新程度、商业模式构成要素、价值链和价值网络角度，其中前三种视角只提供了创新的方向，后三种视角由于实用性强已成为目前的主流研究方向。

鉴于此，本文选择零售业作为研究对象，从商业模式构成要素、价值链和价值网络三个视角综合分析大数据为零售业商业模式创新带来了哪些创新途径。

基于构成要素视角的零售业商业模式创新

（一）零售业商业模式构成要素模型

Morris等（2003）总结出界定商业模式逻辑的三个主导视角即战略、运营和经济视角，战略视角揭示企业竞争优势和市场定位等，运营视角关注企业运营流程，经济视角揭露企业利润产生的原因。魏江等（2012）提出商业模式是一个涉及发现价值、创造价值和获取价值的逻辑构架。陈文基等（2011）也提出商业模式包括价值发现、价值创造和价值实现三个部分。本文认为Morris、魏江和陈文基等人的观点一脉相承，商业模式的本质逻辑就在于价值主张、创造和实现，分别体现为企业的战略、运营和经济三个视角，而零售业是以满足消费者要求为战略目标（价值主张）、以商品流通为运营流程（价值创造），最终出售给消费者实现盈利的经济目标（价值实现）。基于此，本文认为零售业商业模式包含价值主张、核心资源和关键流程、盈利模式四大要素，价值主张和盈利模式指向顾客价值主张和零售企业价值实现，关键资源和流程则涉及前两者的价值是如何创造出来的。零售业商业模式构成要素模型详见图1虚线部分。

（二）大数据时代的零售业商业模式构成要素创新

大数据时代的价值主张创新。零售业的价值主张是为目标顾客提供的商品或服务，包含两层含义：一是向哪个细分市场传递价值，即明确目标顾客，这需要企业先进行市场细分，再结合企业战略和资源定位目标顾客；二是向目标客户传送何种价值，即确定价值内容。而大数据的巨大能量在于可以通过海量多样化的数据分析，为企业提供精准的洞察力：提供微小化细分市场。传统的细分市场只能以性别、年龄、地理位置等具体宏观指标进行划分，大数据让企业实现以抽象化的指标细分市场，如偏好、兴趣、生活方式等，这样的划分方式可以实现细分市场精细化，每个人都有一个独特的标签。提供精准化目标顾客。大数据能够准确解读出消费者隐蔽多变复杂的真实需求，例如顾客的网络足迹、浏览类型、点击次数等都是顾客真实内心的反应，这可以帮助企业准确找到自己的目标客户。提供个性化市场。大数据的瞬时、动态、准确定位，消费者全面可见的偏好行为和标签，让零售业产品和服务的定制化和个性化得以实现，如日本麦当劳通过大数据给每位会员量身定制了一套优惠券。

大数据时代的关键流程创新。零售业是连接供应商和消费者的纽带，其关键流程就是商品流通，由采购、仓储、配送和销售四个环节构成。关键流程创新可以从四个环节入手：

一是低成本高价值的采购模式。第一，实施电子采购。网络供应商目录可以帮助零售企业在明晰供应商货物种类、规模、资质、信用和合作伙伴的前提下选择合适的供应商伙伴；可以以网络招标和比价的方式精简程序，缩减采购成本。第二，与供应商建立战略同盟关系。大数据帮助零售业既可以组成零售业联盟与供应商谈判降低采购成本，又可以与供应商组成战略联盟关系，实施数据共享。第三，优先采购高价值的产品。通过企业销售数据的大数据分析，优先采购给企业带来高利润和给顾客带来高价值的产品。二是少存货的仓储模式。一方面，条形码、通用条码和无线射频识别标签技术的使用方便货物的清点，即时更新库存和销售信息；另一方面，大数据分析取代传统零售业的经验直觉，能够更加准确地预测未来库存周转率，从而保持存货最少而又不缺货。三是高效率的配送模式。第一，提前配送，完美衔接。利用大数据找出商品类型和周转率的关系，根据分析结果提前配送，例如亚马逊利用大数据分析顾客行为，预测购买时间，预判发货，减少物流时间。第二，减少空车数量。根据大数据分析历史配送情况，确定配送车辆数量，减少闲置车辆。第三，规划最短配送路线。对历史车辆配送路线、交通拥堵时段、天气、交通事故等数据进行大数据分析，结合司机经验，预判最短配送路线。四是全渠道精准销售模式。第一，全渠道零售模式。无论是像亚马逊和谷歌一样的电商代表开始转攻实体，还是沃尔玛一样的传统零售开始进攻电商，都表明单纯的电商或实体零售都会被网店、微店、实体店、PC端、手机端等一应俱全、特征各异的全渠道新型零售模式所取代。第二，精准营销。大数据技术使得个性化和定制化消费者的产品或服务得以实现，包括定制化产品、价格、渠道、促销方式和宣传手段等。

大数据时代的关键资源创新。关键资源是企业价值创造的基础，是满足消费者需求的能力。大数据时代，零售企业的核心资源由资产、人力、店面、位置等向企业内外部的各类结构或非结构化的数据资源、大数据技术人才资源转变。科尔尼咨询公司研究报告估计超过百分之九十的世界500强企业将在未来一年内实施至少一项大数据计划。大数据的应用成为企业战胜竞争对手的核心途径（荆浩，2014）。

大数据时代的盈利模式創新。传统零售业通过进销差价的模式实现盈利，大数据时代零售业以拓宽收入来源、降低运营成本提高盈利。运营成本的降低如前文所示可以从采购、仓储、配送、销售等企业关键流程方面入手，收入来源不仅有进销差价，还有以下七种模式：一是大数据商品销售模式。例如，深圳广联达作为一家建筑领域软件销售企业，利用业务便利收集并销售有关建材价格的数据。二是大数据技术销售模式。例如，电商巨头亚马逊由于大数据基础设施具有高固定成本、低边际成本的特点，开始销售云计算服务。三是大数据服务销售模式。四是广告模式。五是平台收费模式。例如，淘宝网大数据技术的成熟实现了从平台商向服务提供商角色的转变，除了向进驻商家收取平台费用外，还利用大数据为商家提供精准营销服务进而收取广告费用，同时为其他电商网站和社区提供一揽子的IT服务解决方案（李文莲、夏建明，2013）。六是出售转出租模式。如建筑设备销售商喜利得向设备出租商转型。七是整体转模块模式。如一些软件销售商将大型高额软件根据用户需求拆分成多个模块进行销售。出售转出租和整体转模块模式的实现都得益于大数据能够实时记录用户使用习惯、次数等行为。基于大数据的零售业商业模式构成要素创新路径详见图1所示。

高闯（2006）基于价值链提出五种创新方式：价值链延展、拆分、创新、延展+拆分、混合型。根据波特理论，零售业的价值链体系由上游供应商、零售企业、下游渠道和顾客价值链组成。本文基于价值链视角的商业模式创新研究是根据零售业价值链在价值链体系中的变动方式和自身价值活动的变化展开。

大数据的发展有助于零售业建立更加紧密的供产销产业链，通过与上下游的信息共享提高零售业价值链运营效率，主要有以下五种创新模式：

一是纵向上游延展型。该模式主要表现为两种方式：建立自有品牌，大数据可以使零售商无限接近消费者，因此零售商比供应商更能精准掌握消费者的价值诉求，通过建立自有品牌可以节省采购和交易成本，如华润万家建立了自由组合的品牌；参与到供应商的价值创造中，如阿里巴巴基于大数据为供应商提供数据、技术和服务支撑。二是纵向下游延展型。如定制化模式由消费者自己参与产品设计、样式选择并自助下单，让消费者融入并参与企业价值活动，减少企业设计和销售成本。三是横向延展型。大数据推动零售业态朝着融合与多元化的方向前进，如“7-11+星巴克+吉野家”多元组合店，融合便利、休闲、餐饮、金融多种元素，满足消费者在大数据时代对一站式购物的要求。四是拆分型。即将企业价值链的价值活动进行分离、拆分、外包等，如宝洁就借助大数据利用众包方式来完成本属于企业内部价值活动的技术、设计或创意等。五是创新型。包括技术、公司架构、公司文化等层面的革新，如苏宁将矩阵式结构转为事业群结构以适应大数据时代的转型。

大数据所实现的沟通零距离、数据信息和知识可共享等降低了零售业与供应商之间、零售业与消费者之间、零售业内部之间的交易成本（李文莲、夏建明，2013），引领零售业从传统单个企业的孤军奋战向由供应商、零售企业、中小零售企业、消费者等构成，集用户、数据、技术于一体的多边平台式价值网络体系（魏农建等，2012）转型。同时网络效应所产生的日益增长的大数据可以用来指导各方决策和战略的制定，实现了整个零售网络体系价值创造的扩大。

具体而言：第一，零售企业与供应商间由传统上下游买卖关系向价值链多维度、全方位集成的合作伙伴和协调关系转变。零售企业实行信息实时共享和网络化ERP，为供应商提供金融、消费者消费行为、销售预测和市场大数据深度分析等一揽子解决方案，形成以零售企业为核心的、供应商协同的新模式。第二，核心零售企业与其他中小型零售商间由传统竞争关系向共生合作关系转变。核心零售平台企业通过大数据优势帮助其他中小型零售企业准确了解目标消费者的消费行为，提供满足目标消费者需求的商品组合和定价建议，制定精准营销和促销计划，扩大中小零售商的品牌影响力，以此提高中小零售企业对平台的忠诚度和转换成本，进而扩大平台的知名度，吸引更多供应商、中小零售商和消费者加盟，形成共赢共生的良性循环。第三，核心零售企业内部应用大数据实现运营成本降低、员工培训和成长计划定制化、业务的多元化和融合。第四，消费者在多边平台式商业模式中可以实现一站式购物、便利快捷性、大平台的安全保障性、个性化和自主化需求的满足，通过提供基础服务加增值服务、内容服务和解决方案等提高用户粘度。

结论

本文所提出的创新路径：商业模式构成要素（价值主张、关键流程、关键资源和盈利模式）创新——价值链（纵向上游延展型、纵向下游延展型、横向延展型、拆分型、创新型）创新——价值网络（多边平台式价值网络体系）创新，是由浅入深、递进式的三个阶段和三个层面，零售企业可以沿用这个层层递进的思路，从而找到创新路径的入口以适应大数据的发展趋势。

参考文献：

1.John Gantz，Reinsel D.The Digital Universe Decade-Are You Ready[R].IDC Iview，2010

2.李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013（5）

3.MORRIS M，SCHINDEHUTTE M，ALLEN M.The entrepreneurs business model：toward a unified perspective[J]. Journal of business research.2003，1（58）

4.魏江，刘洋，应瑛.商业模式内涵与研究框架建构[J].科研管理，2012（5）

5.陈文基，忻展红，申志伟.基于经典扎根理论的商业模式研究[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2011（3）

6.荆浩.大数据时代商业模式创新研究[J].科技进步与对策，2014（7）

7.高闯，关鑫.企业商业模式创新的实现方式与演进机理──一种基于价值链创新的理论解释[J].中国工业经济，2006（11）

8.魏农建，左鹏，刘静波.全球化、信息化条件下中国零售业发展环境分析与商业模式选择[J].上海大学学报（社会科学版），2012（5）