电子商务物流服务创新机制研究

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［摘要］互联网时代，电子商务和物流行业是极为重要的。随“互联网+”大数据技术的深入研究及快速发展应用，对电子商务物流有着积极推进和深远影响，但如何利用大数据技术优势来服务电子商务物流创新，满足社会和客户对其应用需求是当前各电商物流服务企业的工作侧重点。本文从电子商务物流研究现状、服务需求特点、创新机制策略等方面，结合大数据技术应用实践，阐述基于大数据背景下的电子商务物流服务创新理念，以全面提升服务质量和大数据与电子商务物流两者结合应用程度。

［关键词］电子商务物流；服务质量；大数据；创新

0引言

互联网时代，随着电子商务应用与供给需求不断改善发展，对建立健全物流体系也成必然要求。国家“互联网+”行动计划中“互联网+高效物流”一项重点行动，势必成为各大电商物流企业发展的重点和决胜因素。因大数据技术等现代信息科技的优势介入和应用推动，建立基于大数据的电子商务物流服务体系是关键所在，可最大限度地提升服务有效性和准确性，满足社会和客户对电子商务的物流应用需求。但是，因电商物流企业技术研究投入不够、专业技术人才缺乏、政策扶持力度差等现实因素，制约电子商务物流服务水平和客户体验满意度，实现不了以创新为手段的物流服务差异化。因此，结合大数据技术优势，创新电子商务物流服务机制是当前各电商物流服务企业的工作侧重点。

1电子商务物流应用及研究现状

目前，根据参与买卖双方的主体不同，电子商务可分为常见的3种形式：企业到个人（BusinesstoCustomer，B2C）、企业到企业（BusinesstoBusiness，B2B）、个人到个人（CustomertoCustomer，C2C）。电子商务物流就是为买卖双方提供优质的物流服务，降低物流成本及提高企业或个体运作效率。针对B2C、B2B形式下的电子商务物流涉及物流成本、企业信用、仓储模式和物流模式等多个环节，如何基于大数据技术为企业或个人提供个性化物流服务，能降低物流业务风险。此外，如何整合电商平台资源，实现物资库存资源共享和物流运输选配，降低物流成本和优化库存，都关乎电商物流的质量，也是当前应用亟待解决的问题。而C2C形式下的电子商务物流主要应用为物流服务模式，从物流运输及时性、配送准确性、信息回馈等对物流提出高要求，在物流产品安全和信息实时跟进方面有较大的提升空间。结合电子商务物流文献资料和各大电商物流服务企业实际应用，信息化程度对电子商务物流影响较大，如何利用大数据技术和物资库存进行布局规划、物流运输设计及成本控制、优化电商物流服务、提升服务质量等是满足社会和客户服务需求必然所在。大数据技术依托分布式云计算、云存储和处理来实现大数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘及应用展现等功能。在电子商务物流行业应用主要体现在物流中心选址、物流仓储、物流运作管理、物流配送方案及企业市场策略等环节，因为每个物流环节信息量随着电子商务应用愈加广泛，呈现出海量碎片化信息，必须采取大数据技术对其进行分析、挖掘，处理管理实现物流环节的协同和智慧物流管理，更好地降低物流成本，提高服务水平。

2电子商务物流服务需求特点

互联网时代，电子商务平台已成为社会和国民消费娱乐的重要载体，而物流就是电子商务平台中产品库存及运送，是其重要组成部分和支撑环节。基于大数据的电子商务物流服务需求应满足如下特点。一是物流信息化。因大数据技术、条码技术、电子订货系统技术等在物流行业大量应用推广，使物流信息商品化、代码化、物流信息处理电子化、物流信息传递标准化和物流信息存储数字式化，这些都是物流信息化表现形式，也决定“互联网+”物流的基础，彻底改变了传统物流面貌。二是物流履约期极短化。电子商务物流面临着海量订单，对物流订单下达、运输、配送时效都有较高要求，快速履行海量订单，准确及时送至客户手中，极短的物流履约期已成为物流服务需求的重要要求和特点。三是柔性化和个性化。物流的标准不只局限于“快”。根据客户需求小批量、多品种、短周期的个性化要求，将生产、物流集成在一起，灵活组织生产和实施物流运输配送活动。另外，物流信息透明化、物流商品包装的标准化、物流设施智能化也是电子商务物流的新特点。

3物流服务创新途径

在大数据背景下，应从物流需求特点、大数据技术应用优势、应用途径等方面考虑创新切入点，利用大数据优势，为客户提供创新性的物流服务产品，并对物流服务过程进行优化或重构，实现对物流服务产品和物流服务过程两方面的创新。

3.1物流服务产品创新

物流服务产品是电子商务平台的消费品或工业产品或虚拟品，客户根据自身需求购买服务产品后再进入物流运输、配送。在电子商务产品基础上，提供个性化订制创新、集成创新的全新服务产品和组合优化改进服务产品。全新服务产品，顾名思义就是根据客户需求，将产品生产与物流整合起来，利用大数据中心进行挖掘分析形成有用的信息，制定物流策略，实现客户的小批量、多品种、短周期的个性化要求；同时，面对特定客户提供特定的延伸服务产品，实现物流和产品信息高度整合，实现物流的柔性化、透明化和信息化。组合优化改进服务产品，指物流标准服务组合创新、物流环节组合创新、物流服务改进创新3方面，对社会物流资源进行充分整合，将产品信息和物流数据纳入传统物流标准服务内，使供给侧变得透明和柔性，缩短产品与客户距离，实现物流服务产品配送全覆盖。

3.2物流服务过程创新

传统物流服务过程为：客户下单，企业备货，物流公司打包运输，快递员配送等。该过程极易出现货物积压、收发货慢、配送延迟等不良问题，降低客户满意度。因此，对物流服务过程应从以下3个方面进行创新改进。一是利用大数据的预测功能，在电商平台进行产品销售预测，锁定潜在客户需求，实现精准营销。二是根据预测结果，将服务产品下沉至潜在客户最近的物流网点，降低电商企业的库存成本，帮助客户精准备货，实现就近发货。三是建立密集的物流网络，打通物流配送的“最后一公里”，实现服务产品的极速送达，缩短服务产品与客户距离。例如，菜鸟驿站根据大数据平台预测功能，将相关服务产品备货至菜鸟仓库，实现“单未下，货先行”，待客户下单后，菜鸟驿站快速分拣与通知物流公司进行取货配送，如与大润发超市、优衣库等电商企业可通过店仓一体化，实现定时送货服务和自提服务。

4基于大数据电子商务物流服务创新机制

服务创新机制应包括创新途径和方式方法，根据物流服务创新机制分类得知，跟随竞争创新机制、客户需求主导创新机制、技术创新机制、物流网络创新及增值物流服务创新等5类创新策略，本文以服务创新机制为基础，分析各创新机制的具体内容。

4.1跟随竞争创新机制

基于大数据的电子商务物流服务应用需要大量的智能化物流设备、专业人才和大数据获取挖掘分析能力，从而为客户提供更高的服务质量。此外，对于已经建立健全电子商务物流服务体系的企业而言，需要投入大量的人力、物力、财力，未建立的企业可借鉴或进行标准模仿，参照如京东物流等标杆企业服务标准，跟随竞争改进自身电子商务物流服务产品和过程。

4.2客户需求主导创新机制

物流服务的个性化和柔性化是大数据电子商务物流服务需求的重要特点，这要求电商物流服务企业根据客户需求的差异性进行针对性的服务创新。电商物流服务企业可借助大数据优势，分行业、分客户研发针对性的服务产品，如盒马生鲜、门店拣配货系统等。也可依托市场，让客户参与物流服务环节中，增强客户用户体验程度，提升运营效率和质量，如货拉拉、58速运等应用APP整合了社会运输资源，客户参与度高。

4.3技术创新机制

技术创新是基于大数据电子商务物流服务创新的核心，以技术创新的企业不易被模仿，核心竞争力强。首先，从物流技术入手，射频技术、物联网技术、智能化物流设备要加大资金投入与研发，获取大量的产品信息流和物流数据，为大数据分析挖掘和应用提供基础保障，完成数据获取和采集。其次，大数据技术方面，利用云计算平台技术、仓库技术、实时流处理技术等完成海量数据的存储和实施处理，奠定物流大数据分析基础。最后，结合数据的关联分析、时序与偏差分析等数据挖掘方法和预测分析等数据挖掘方法或预测决策系统，为各种物流业务提供优化方案。

4.4物流网络创新机制

物流网络与物流信息网络创新，通过云计算、大数据挖掘分析技术等技术手段形成潜在客户需求，预测产品订单、产品下沉至物流网点和智能分仓，然后实现配送中心和线路的最优规划，实现极速配合和物流网络创新。与此同时，大数据对整个物流供应链体系和配送流程进行再造与重构，创新供应链关系网络，并通过数据挖掘和建模对企业流程进行优化，提高物流效率，为客户提供更多的数据服务产品和资源。

4.5增值服务创新机制

增值服务主要体现在满足客户基本物流服务需求下，利用大数据中心和技术优势能为客户提供数据分析、应用、咨询、信息推送等方面增值服务。例如京东物流可为客户提供定制化的物流建设咨询服务和技术培训指导，定制数据服务等增值服务，菜鸟物流可为客户提供如数据安全组件、互联网中间件、物流增值业务组件等丰富的物流增值服务产品，满足客户对数据的个性化需求。

5结语

互联网时代，是信息数据爆炸时代。如何对大数据进行分析、处理、挖掘、存储管理等是研究应用重点，将大数据技术优势有效地融入物流各环节内，建立智慧物流或“互联网+”物流等模式，能够实现物流信息化、履约期极短化、柔性化和个性化等服务，创新电子商务物流服务机制，提升电商物流服务企业的服务质量和经济效益，提高市场竞争力。

主要参考文献

［1］张晓芹.基于大数据的电子商务物流服务创新［J］.中国流通经济,2018(8).

［2］张光明.物流服务创新模式研究［J］.经济管理,2006(18).

［3］王柏谊,孙庆峰.大数据时代物流信息平台构建与建设对策研究［J］.情报科学,2016(3).

［4］刘锦峰.大数据背景下电子商务物流配送发展对策研究［J］.商业经济研究,2017(2).

［5］王喜富.大数据与智慧物流［M］.北京:清华大学出版社,2016.

作者:李彤 单位:山西机电职业技术学院