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大数据技术在电子商务物流集成中应用案例

發布時間:2023/12/24 综合教程 28 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 大数据技术在电子商务物流集成中应用案例 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

全球960 億美元的 IT 支出,這一數據在 2013 年將達到1200 億美元,2016 年達到 2320 億美元,2015 年全球將會新增 440 萬個 IT 工作崗位以支持大數據。

1.2 大數據背景下電子商務的發展現狀

在大數據時代,未來數年數據量將會呈指數爆炸。圖靈獎獲得者吉姆?格雷(Jim Gray)和 IDC 公司曾預測,全球數據量每 18 個月翻一番。例如,淘寶網每日新增的交易數據達 10TB;eBay 分析平臺日處理數據量高達 100PB,超過了美國納斯達克交易所全天的數據處理量;亞馬遜每、秒鐘處理 72.9 筆訂單。由此可見,電子商務網站的數據正是典型的大數據。

電子商務經歷了三個時代:(1)基于用戶數的時代,此時電子商務企業通過收取會員費、廣告費等方式發展客戶來賺取利潤;(2)基于銷量的時代,電商企業通過投放廣告來實現銷售量的增長,以此來提升品牌影響力和企業價值;(3)基于數據的時代,電子商務公司通過對消費者的海量數據的收集、分析、整合,挖掘出商業價值,促進個性化和精確化營銷的開展。全球迎來大數據時代,數據成為越來越有用的資源,電子商務企業在開發利用大數據的市場上存在著巨大的發展前景。

隨著大數據時代的到來,相對于傳統的線下銷售企業來說,爆炸性增長的數據已成為了電子商務企業非常具有優勢和商業價值的資源,大數據將成為企業未來的核心競爭力。電商掌握了幾乎最全面的數據信息,其中包括所有注冊用戶的瀏覽、購買消費記錄,用戶對商品的評價、在其平臺上商家的買賣記錄、產品交易量、庫存量以及商家的信用信息等等。

電子商務與大數據的結合,是互聯網時代的必然產物,兩者間也存在著互惠關系。一方面,電子商務的迅猛發展,為大數據的積累拓展了可觀的空間。另一方面,大數據為電子商務的更廣泛開展,提供了便利條件。從管理方法到管理思維,大數據給電子商務帶來革命性的變化。基于大數據的數據分析系統,將為電子商務的管理者找到更多商機和需求。同時,數據將像普通產品一樣被加工和交換。電子商務的經營和管理核心,已經從對商品的管理,轉移到對商品背后數據的管理和挖掘層面,而基于大數據的數據分析將為電子商務提供發展的動力。

如今,在大數據的背景下,電子商務的服務業產生了變革。例如電商可以大數據資源給用戶提供個性化和精準的商品推薦;還可根據商品的購買和瀏覽數據進行優質產品信息的匯總;電商可以為消費者提供準確強大的信息檢索服務;電商可根據消費人群的不同需求,將營銷目標針對某個具體的領域,更加細化服務領域;不少互聯網公司提供數據云存儲服務以滿足為了滿足用戶對數據處理、存儲方面的需求。

2.電子商務物流集成相關技術介紹

電子商務的發展需要一個完善穩定的集成平臺, 使得各個企業部門能夠在這個環境中進行交易, 盡可能地消除由于企業內部系統不同而給企業問交易帶來的障礙。

2.1 基于EDI的電子商務集成

EDI(Electronic Data interchange)是將業務文件按一個公認的標準從一臺計算機傳輸到另一臺計算機上去的電子傳輸方法。從技術上講,EDI包括硬件與軟件兩大部分。硬件主要是指計算機網絡。90年代之前的大多數EDI都不通過網絡, 而是通過租用的電腦線在專用網絡上實現,這類專用的網絡被稱為VAN(增值網)。軟件包括計算機軟件和EDI標準。EDI所需要的軟件主要是將用戶數據庫系統中的信息,翻譯成EDI的標準格式以供傳輸交換。EDI軟件主要包括轉換軟件、翻譯軟件和通信軟件。除此之外還包括EDI標準。

2.2 基于Web的電子商務集成

20世紀90年代中期后,網絡迅速走向普及,逐步地從大學、科研機構走向企業和百姓家庭。其功能也已從信息共享演變為一種大眾化的信息傳播工具。從l991年起,商業貿易活動正式進入到互聯網這個王國,因此而使電子商務成為互聯網應用的最大熱點。通過網絡進行交易使很多中小企業啟動電子商務成為可能。而Internet上的電了商冬集成大致經歷了三個階段:

1)Web Interaction階段:此階段企業主要是在網上發布一些產品和企業信息,通過這些信息客戶可以對企業的情況包括它們的產品和商業重點等有個大致的了解。

2)Web Transaction階段:在這一階段,客戶可以通過web進行一些交易, 比如在Web上購物、結賬等。而企業的目標就是激發客戶的興趣,吸引他們的目光到自己的網站上來消費。

3)Web Collaboration階段:第三階段特別指的是B2B的電子商務,它的目標是幫助企業的合作伙伴完成商業過程。在這一階段,比較重要的是企業問的協作,比如企業A可能會共享一些庫存數據,或者提供一些網絡服務,而這樣做的目的就是方便其用戶,最終更好的銷售自己的產品。

2.3 基于XML的電子商務集成

XML是一種格式固定,獨立于平臺的半結構化語言,用它來做企業的數據交互媒介是一個非常好的選擇。利用XML可以準確的描述企業服務、商業流程等,很好地完成交易的自動化,所以,XML為網絡提供了統一的數據傳輸媒介。基于XML的電子商務集成所要解決的問題是統一異構系統直接的數據表達,同時充分發揮XML的可擴展性,定義企業問的事務邏輯,保證系統的穩定,減少由于企業系統不一致而帶來的程序上大的改動。在眾多的標準中,ebXML和Bizta1k這兩個的影響比較大的標準。

ebXML由OASIS、UN/CEFACT、NIST、W3C等組織贊助或者參與制訂, 旨在取代目前使用的ED l電子商務標準,因為ED I價格昂貴,操作復雜,不利于推廣。ebXML是一個規范集,這些規范共同實現了模塊化電子商務框架。

Bizta1k框架是微軟提出的用于應用集成和電子商務的XML框架,它包括一個設計框架來實現XML大綱(Schema)和一套在應用程序問傳遞信息用的XML標簽。它的目標是推動XML的迅速普及和應用Bizta1k框架大綱以XML形式表達企業的商業文檔和消息,并在BizTa1k.Org網站注冊和存檔,任何個人或組織都能下載框架用以具體實現或者向網站遞交XML大綱。

3.亞馬遜在物流集成中對大數據技術應用的案例

3.1 公司概況

亞馬遜公司(Amazon),是美國最大的一家網絡電子商務公司,是網絡上最早開始經營電子商務的公司之一,位于華盛頓州的西雅圖。亞馬遜成立于1995年,一開始只經營網絡的書籍銷售業務,現在則擴及了范圍相當廣的其他產品,已成為全球商品品種最多的網上零售商和全球第二大互聯網企業,在公司名下,也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互聯網電影數據庫(Internet Movie Database,IMDB)等子公司。

亞馬遜堅持走自建物流方向,將集成物流與大數據緊緊相連。在亞馬遜近二十年的歷史中,自建物流不但是其發展過程中的關鍵環節,也與大數據挖掘結合在一起,幫助亞馬遜在營銷方面實現更大的價值。由亞馬遜強大技術支持的智能物流系統是其價值鏈擴張的重要部分,使其在整條產業鏈上建立競爭優勢。

亞馬遜還將免費“物流免費”作為營銷手段,其基礎正是在于其對市場的把握和分析。在電子商務經營處于“高天滾滾寒流急”的危難時刻,亞馬遜獨辟蹊徑,三次大膽地將免費送貨作為促銷手段,并且不斷降低免費送貨服務的門檻。薄利多銷、低價競爭,以物流的代價去占領市場,招攬顧客,擴大市場份額。顯然此項策略是正確的,因為抓住了問題的實質。當然這項經營策略也是有風險的。

亞馬遜重視物流集成系統的發展。完善的物流系統是決定電子商務生存與發展的命脈。由于亞馬遜有完善、優化的物流系統作為保障,它才能將物流作為促銷的手段,并有能力嚴格地控制物流成本和有效地進行物流過程的組織運作。

3.2 公司產品與物流集成服務

亞馬遜及其它銷售商為客戶提供數百萬種獨特的全新、翻新及二手商品,如圖書、影視、音樂和游戲、數碼下載、電子和電腦、家居園藝用品、玩具、嬰幼兒用品、食品、服飾、鞋類和珠寶、健康和個人護理用品、體育及戶外用品、玩具、汽車及工業產品等。公司依托物流集成服務,通過物流中心、桔子機器人、外部賣家和揀貨流程等系列服務,提高產品市場率和顧客滿意度。

(1)物流中心

2013年,亞馬遜花費約46億美元建設了17個物流中心,并盡其所能地從中節約每一分錢。亞馬遜在美國菲尼克斯建有120萬平方英尺的倉庫,借助手機程序的幫助,這里的員工都可以最大程度地發揮空間利用效率,即使是1英寸的地方。盡管亞馬遜去年的收入增長41%,但營業費用的增幅也高達44%,導致利潤率下滑2.3個百分點,部分源于這些物流中心的龐大開支。為了扭轉局勢,亞馬遜正在擴大產品和服務范圍,以便這些巨大的倉庫能夠成為利潤樞紐。

(2)桔子機器人

桔子機器人可以在貨架下穿梭,還能搬運產品,加快訂單履行速度。對物流中心的投資成為亞馬遜2013年最大的一筆營業費用,在銷售額中的占比達到9.5%,這也使得該公司的倉庫總數達到69個。為了進一步推動物流業務的自動化進程,亞馬遜斥資7.75億美元收購倉庫機器人制造商Kiva Systems。亞馬遜旗下擁有Soap.com和Diapers.com兩大購物網站的Quidsi已經開始使用這種設備。使用亞馬遜倉庫和配送服務的第三方商家也推動了該公司的擴張。

(3)外部賣家

通過亞馬遜出售商品的外部賣家,給該公司帶來了更高的利潤率。亞馬遜會從第三方商家出售的商品中抽取一定的傭金,通常約10%,這部分傭金全部計入利潤。如果合作伙伴選擇通過亞馬遜的倉庫履行訂單,還要交納一定的費用。亞馬遜控制了整個體驗,確保消費者可以得到始終如一的高速物流服務,而且完全沒有庫存風險。

(4)揀貨流程

要從倉庫中取出商品,首先由一組名為“充填工”的工人把商品塞進由塑料隔開的儲物格內,經過電腦的計算,這些儲物格的空間效率實現了最大化。亞馬遜物流配送環節中,將以最高效率往來于貨架之間,并將貨物依次擺放到傳送帶上,等待打包和配送。通過先進的倉儲服務,亞馬遜2013年多實現了1000萬美元的銷售額。

3.3 亞馬遜的大數據技術案例分析

3.3.1亞馬遜的大數據業務

亞馬遜的業務主要包括了三大方面:電商平臺,包括自有產品的電子商務、第三方賣家及對一些成員的特殊服務;KINDLE、數字內容等;云服務。以電子商務起家的亞馬遜,由電子書發家,由云服務推動企業更進一步發展,以企業云平臺聞名于世。

由于大數據技術的日漸成熟,亞馬遜慢慢變為大數據行業的排頭兵。亞馬遜推出過一系列大數據產品,其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大數據數據庫以及能夠與Amazon Web Services順利協作的Redshift規模化并行數據倉儲方案。

3.3.2亞馬遜的大數據平臺開發

在亞馬遜大數據計算開發的參與人員中,包括消費者、其他進駐賣家和亞馬遜公司自身三大組成部分。盡管亞馬遜屬于整合平臺的提供商,但亞馬遜實際上身兼多職,涵蓋了價值鏈的多個環節,同時擔任了服務商和運輸者等多個角色。亞馬遜在智能物流方面的創舉,對其營銷能力的增強起到了輔助作用。

亞馬遜憑借著對于顧客購買數據的多方位采集和挖掘,能夠獲得大量關于目標客戶的信息。最后,在第三方賣家方面,亞馬遜從數據的角度去研究商家需求,并與消費者數據相結合,同物流集成思想相結合,提高平臺精準營銷的能力。

亞馬遜的大數據技術主要分為四個步驟:

(1)收集用戶行為數據

用戶使用亞馬遜網站上發生的所有行為都會被亞馬遜記錄:如搜索、瀏覽、打分、點評、購買、使用減價券和退貨等。亞馬遜根據這些數據,不斷勾畫出每個用戶的特征輪廓和需求,并以此為依據進行精準營銷。

(2)整合用戶行為數據

亞馬遜強大之處還在于它可以整合用戶行為數據和喜好,并挖掘用戶的潛在需求,善于用各種形式的活動去獲取用戶的喜好和需求,比較典型的活動就是投票。一旦用戶投票了,其觀點、傾向、或者興趣愛好就暴露了,這個用戶就被亞馬遜打上了“標簽”。

(3)個性化推薦營銷服務

通過對所獲行為信息的分析和理解,亞馬遜制定對客戶的貼心服務及個性化推薦。這不僅可以提高客戶購買的意愿,縮短購買的路徑和時間,在恰當的時機捕獲客戶的最佳購買沖動,降低了傳統營銷方式對客戶的無端騷擾。

(4)統計用戶行為數據

給目標用戶發送郵件后,用戶是否打開了郵件、是否點擊了郵件中的鏈接瀏覽促銷產品,這些行為都會被持續跟蹤下來。整個促銷推廣活動而言,這樣可以統計活動的效果,為下次評估類似促銷的活動提供歷史依據。

3.3.3對亞馬遜大數據技術的應用分析

亞馬遜最先把大數據引入電商行業,應用大數據技術改變客戶的體驗,將大數據技術與智能物流、物流集成相結合。在亞馬遜近二十年的歷史中,物流不但是其發展過程中的關鍵環節,也與大數據挖掘結合在一起,幫助亞馬遜在物流集成方面實現更大的價值。由亞馬遜強大技術支持的智能物流系統是其價值鏈擴張的重要部分,使其在整條產業鏈上建立競爭優勢。

首先,亞馬遜經由以云計算為依托的電商開放平臺,通過客戶數據收集、目標客戶甄選、營銷組合設計和營銷信息推送四個步驟來實現精準營銷。整個過程的核心在于對目標客戶的準確定位,從而在分析客戶偏好的基礎上有針對性地發布營銷信息。其次,有了數據分析系統的支撐,智能物流也得以發展。對于亞馬遜這樣一家秉承“客戶至上”的企業來說,其智能物流方面的創新是其他電商企業難以企及的——物流的精準實現了更高層次的消費者體驗滿足。

亞馬遜依靠大數據技術及大型的系統運輸能力作為支撐,在物流集成方面有以下創新之處。

(1)智能化預估系統。

亞馬遜的預估體系,在整個物流集成管理上起到了非常關鍵的作用。應用云計算的設備以及管理系統,亞馬遜創建了智能化預估系統,對每個物流中心進行非常特別的管理方式,對倉儲空間和配送路徑進行相當精細的計算。亞馬遜物流中心內的存貨,不單單是同品種存放在一起,它們是亂七八糟的擺在一起,貨物碼放亂,但是亂中有序。亞馬遜依據技術投入的大數據可推知客戶在買一樣貨物時有哪些可能同時購買的關聯貨物,由此,他們在供貨、上架、儲存的時候,會按照數據的分配相互交叉的儲存,使空間得到最好的利用,同時在拿貨的時候,取用最短距離。這使得亞馬遜的上架效率極高,空間的利用率極高。

亞馬遜的下單,每一個對季節性產品的下單都會左右其數據如何支配,以及在庫存里面的各個物流中心的儲備,實時的調節庫存,才可能實現庫房或者我們叫做物流中心,每一個空間得到最好的使用。

(2)智能化運輸調撥系統。

應用大數據技術,亞馬遜實行全天侯全程時時監控運輸網絡。通過調撥和干線運輸和最后一公里運輸進行智能化管理實現“還未下單貨在途”。購買亞馬遜的產品,可以在網上看到一個配送時間的估算,這個估算實際上是用大數據跟物流體系進行的連接,這個連接能夠讓亞馬遜知道,根據消費者的要求在什么時間送到,這個數據是在即時的情況下,消費者下單的時候會做出核算。亞馬遜在美國、加拿大商品是跨境配送的,在中國實行的是全國配送。亞馬遜配備了幾大物流系統,像調撥線路;亞馬遜采取智能調撥系統,在庫房之間進行調撥,還有干線運輸、第三方合作運輸等多種方式。

(3)大數據、大系統出貨能力。

出貨時,亞馬遜也采用大數據技術、大系統的能力。通過系統進行動態訂單的處理,信息化智能控制來更多揀貨的路徑,提高揀貨效率。目前這個信息系統可以達到百分之百的送貨率,而庫存的準確率可以達到99%以上。

應用大數據技術,亞馬遜在物流集成方面的擁有以下三點創新之處。

第一,通過智能物流系統,亞馬遜可根據線上的銷售情況,實時記錄當前庫存,并以客戶的偏好為依據,預測下一期的銷售目標,從而使庫存始終保持在一個較低的水平。

第二,除了對自身的物流管理,亞馬遜大數據分析也與物流體系進行對接,將倉儲物流服務與產品配送結合起來,定時或定點為消費者提供新鮮的產品和及時服務。借助終端GPS設備,送貨員能夠確定最優送貨路線,在節省時間和財力的同時也為顧客提供了更優質的服務。

第三,亞馬遜物流中心預估和調撥的體系涵蓋了云計算設備和管理系統。通過大數據的分析,各類存貨按照數據分配進行相互交叉的儲存,對空間實現最優利用;而根據季節不同,庫存系統會自動轉移產品,合理利用庫房。換句話來說,數據分析相關的設施建設和信息挖掘是亞馬遜精準營銷的前提,而物流配送方面的創新則是精準營銷的效果鞏固,最大層面上增強了客戶體驗。

4.大數據時代電子商務的機遇與挑戰

4.1 大數據時代電子商務的機遇

企業可以分析和使用的數據在爆炸式增長,通過對大數據的收集、整合、分析,企業可以發現新的商機,創造新的價值,帶來大市場、大利潤和大發展,大數據時代蘊藏著巨大的商機。

(1)大數據有利于市場營銷。

大數據技術能夠幫助電商獲得更多的生意,銷售人員預計實施大數據戰略將對銷售有顯著的影響。大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據,挖掘用戶需求,并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案。如果電商擁有了基于大數據的技術,在尋找潛在客戶上、銷售時間以及預測交易成功的幾率上將會得到明顯改善。

(2)大數據有利于個性化和精準的商品推薦。

大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土。顧客的結構、流量、點擊率、購買的周期以及興趣,都會在電子商務平臺上產生大量的數據,通過對大數據的收集、整合和分析,電商可以對消費者的品位和消費意愿進行準確識別,主動為其提供個性化和精準的銷售產品和服務,提高銷售額和利潤率。

4.2 大數據時代電子商務的挑戰

電子商務企業在大數據時代將會迎來重大的機遇和契機,同時也面臨著大數據處理能力和隱私保護等方面的挑戰。

(1)擁有大數據的挑戰。在大數據時代下,電子商務的競爭已經成為基于數據的競爭。當今極速爆炸的信息量遠遠超越了大部分企業 IT 架構和基礎設施的承載能力,其實時性要求也大大超越了現有的計算能力。有大數據是利用大數據的前提條件,若不具備整合大數據收集和使用的能力,企業就很難在廣告和多個營銷渠道中提供真正個性化和精確的產品和服務推薦,而擁有大數據的企業則能在競爭中脫穎而出,不戰而勝。

(2)處理大數據能力的挑戰。據統計,82%的公司正受到處理海量信息的挑戰,而且他們花很多時間對其進行研究,89%的公司因超負荷處理數據而失去銷售機會。僅僅坐擁大數據并不夠,對大數據的分析和挖掘能力已成為企業的核心競爭力。

(3)對隱私保護的挑戰。大數據時代,網絡用戶在互聯網的評論、圖片、視頻、個人信息、興趣愛好、交易信息、訪問的網站等等均被企業記錄在案。如在淘寶網上交易時的真實姓名、家庭住址以及銀行賬號等重要的真實信息,逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。

在大數據時代,呈爆發式增長的信息資源給電子商務企業既帶來了機遇也帶來了挑戰,通過對數據的分析運用將帶來更多服務模式的革新,可以給消費者帶來更多更好的服務體驗,但是如何運用技術手段挖掘出有價值的信息和如何利用好這些信息還需要不斷思考和論證。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据技术在电子商务物流集成中应用案例的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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