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摘要：在信息化时代，大数据被广泛应用于科技、经济等领域，展现了其在决策、管理方面所带来的优势。当今而言，电子商务面临着巨大转型，只有运用好互联网大数据，才能把握好市场的脉搏，才能根据市场的规律，为客户提供周到的物流服务。本文分析了当今环境下电子商务物流服务需求特点及传统模式的弊端，并论述了大数据对于电子商务物流服务创新的能动作用以及创新过程。
关键词：大数据;电子商务;物流服务;创新
1.大数据应用于电子商务物流服务创新中具有较强的适应性
1.1.大数据的概述
大数据这个概念最早在2008年8月被维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中被提出，其是指那些无法在一定的时间、范围内使用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
1.2.大数据适用于电子商务物流服务创新
在如今这个互联网高速发展的时代，现代信息以及通讯技术不断地在创新，电子商务也借此机遇不断发展，导致物流业务量也逐渐增多，随之而来的便是巨大的信息流与相关数据的不断增多。物流被定义为第三产业，其本质是为客户提供服务，属于服务性行业，电商平台要想在市场中可持续发展就必须在市场环境不断变化的同时保证其服务质量提升，以满足客户的需求，而大数据在此过程中将发挥巨大的作用。
2.大数据时代电子商务物流服务需求的特点
物流需求是物流服务创新的行为基础，物流服务创新是有效满足物流需求的途径，两者是一种共生关系。大数据时代电子商务物流服务需求具有明显的特点。
2.1.订单履约期极短化
随着电子商务的快速发展，电子商务物流面临着碎片化的海量订单。据统计，2017年我国快递业务量达到400.6亿件，这就决定了电子商务物流配送的数量、频率和方向都具有不确定性，而顾客对电子商务物流的基本需求是配送时效越快越好，订单履约期的极短化对电子商务物流的精准度提出了非常高的要求，快速履行这些碎片化的海量订单成为电商物流的一个基本要求。
2.2.柔性化
中国电商物流指数表明，我国电子商务物流呈现明显的季节性波动，业务量历史环比指数三大高峰时间段集中在3月、6月和11月，业务量历史定基指数显示春夏为淡季、秋冬为旺季，从每年“双十一”订单量激增程度不难看出，周期性订单波动为电子商务物流服务的柔性化和灵活性提出了较高要求。
2.3. 个性化
随着新兴技术的发展，“快”不再是电子商务物流服务的唯一评价标准，根据顾客的差异化需求提供个性化的服务，将是未来电子商务物流的发展方向。
2.4. 透明化
在信息技术发达的背景下，顾客要求物流信息高度透明，包括物流单据流转过程信息透明、流程各环节的信息透明以及物流网络节点的信息透明等。
3.大数据对于驱动电子商务物流服务创新的能动作用
3.1.促使服务质量提升
大数据技术能将企业内部生产、供应、存储、销售的业务数据以及关于供应商、分销商、人员等基础数据整合处理。与此同时，数据的共享与合作在当今变得愈发重要，能够收集到更多外部数据供使用。大数据技术带来更加全面、具体、精确的需求预测以及管理决策，有助于企业更好地找到和改进影响服务的因素，从而带来企业物流服务质量的提升。
3.2.促使服务效率提升
在大数据技术的支持下，平台能够有效地节约时间来进行决策分析，大数据能应用到优化路线选择、自动补货等在传统的数据分析下难以快速完成的决策，使得做出的决策更加全面具体、客户响应更加迅速，进而进一步促使的服务效率升级。
3.3.促使服务功能升级
在大数据背景下，对于数据的挖掘也是人们在不断改进、加强的重点，所以此项技术不断地在推陈出新，不仅仅是对已有数据进行预处理，还能在此基础上做出更加深入、精确的分析过程。比如在营销方面，支持对客户面容进行画像，将定制化服务的开展变得更加地简单。而在配送方面，此技术又可以提供路线优化、选配车型等相关功能，以此促使企业扩宽服务的范围，促进升级转型。
3.4.促使公共网络平台的形成
大数据已经证明了其具有带动互联网、物联网发展的能力，能不断地加快“大物流”体系的构建，掀起当前此行业的巨大变革。在“大物流”体系下，自营物流与第三方物流可以做到信息以及资源的共享，将各方面的资源实现最大限度地利用，从而控制物流成本。第三方物流公司所提供的专业化功能使得合作企业能够将自己的精力集中在发展核心业务上，第三方物流公司利用大数据对资源进行搭配、调度。
4.传统电子商务模式存在的问题
4.1.缺乏精准预测，容易造成货物积压
在传统的电子商务模式下，商家缺乏对于商品的精准销售预测，在销售旺季，为确保货物的充足、尽可能盈利只能大量囤积货物，往往会造成货物积压滞销，导致库存成本增加的情况，从而大大地降低了盈利空间。
4.2.服务功能及模块单一
由于缺乏对于客户的多样信息的把握，商家及平台不能对于客户各方面需求情況进行把握，以至于不能及时调整客户服务相关的流程，服务功能、模块单一，不能很好地满足客户的需求。
5.基于大数据的电子商务物流服务过程创新
5.1.改变传统营销方式
传统营销方式中通过投放广告的地毯式轰炸方式已经不适用于大数据时代。基于通信行为、上网数据等在不经意间透露出来的特征，通过相关分析方法获取用户行为方式信息，进而精准投放针对性强的广告，将成为大数据时代电子商务产业的主流营销方式。
5.2.基于大数据进行销售数据的预测
区别于传统流程，利用大数据的精确营销为电商平台与商家提供了大量的便捷。在大数据的应用方向中，预测功能尤为重要，能够使误差范围缩小，描绘客户的画像。比如京东在实际运营过程中一直将销售计划与预测放在一起考虑，建立起了一套符合自身实际运营情况的预测系统，其可以根据某商品的历史销量来制定出一套营销方案，以预测其在未来的销售单量。
5.3.根据预测，提前备货
对于传统的模式来说，其备货过程具有一定的盲目性、过于从主观意识去判断，所以往往造成商品短缺或者是滞销的情况。而在大数据的帮助下，商家可以根据大数据的精准预测，提前将商品下放至物流网点，从而最大程度地减少缺货或滞销所带来的一系列损失。
5.4.对物流网络进行优化
对于电子商务物流而言，“最后一公里”配送问题始终是一个难题，除开上述预测销量、提前备货外，还需要优化物流网络，增大其覆盖的面积，这样才能快速地完成“最后一公里”的配送。参考文献：
[1]李彤.基于大数据的电子商务物流服务创新机制研究[J].中国管理信息化，2020，23（04）：174-175.
[2]马洁.大数据驱动下供应链物流服务升级路径研究[J].商业经济研究，2019（11）：105-107.
[3]刘志超，陈勇，姚志立.大数据时代的电子商务服务模式革新[J].科技管理研究，2014，3401：31-34.
[4]贾应丽.“大数据”背景下的客户关系管理研究——以B2C电子商务企业为例[J].电子商务，2018，02：5-8+10.
关键词：大数据;电子商务;物流服务;创新
1.大数据应用于电子商务物流服务创新中具有较强的适应性
1.1.大数据的概述
大数据这个概念最早在2008年8月被维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中被提出，其是指那些无法在一定的时间、范围内使用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
1.2.大数据适用于电子商务物流服务创新
在如今这个互联网高速发展的时代，现代信息以及通讯技术不断地在创新，电子商务也借此机遇不断发展，导致物流业务量也逐渐增多，随之而来的便是巨大的信息流与相关数据的不断增多。物流被定义为第三产业，其本质是为客户提供服务，属于服务性行业，电商平台要想在市场中可持续发展就必须在市场环境不断变化的同时保证其服务质量提升，以满足客户的需求，而大数据在此过程中将发挥巨大的作用。
2.大数据时代电子商务物流服务需求的特点
物流需求是物流服务创新的行为基础，物流服务创新是有效满足物流需求的途径，两者是一种共生关系。大数据时代电子商务物流服务需求具有明显的特点。
2.1.订单履约期极短化
随着电子商务的快速发展，电子商务物流面临着碎片化的海量订单。据统计，2017年我国快递业务量达到400.6亿件，这就决定了电子商务物流配送的数量、频率和方向都具有不确定性，而顾客对电子商务物流的基本需求是配送时效越快越好，订单履约期的极短化对电子商务物流的精准度提出了非常高的要求，快速履行这些碎片化的海量订单成为电商物流的一个基本要求。
2.2.柔性化
中国电商物流指数表明，我国电子商务物流呈现明显的季节性波动，业务量历史环比指数三大高峰时间段集中在3月、6月和11月，业务量历史定基指数显示春夏为淡季、秋冬为旺季，从每年“双十一”订单量激增程度不难看出，周期性订单波动为电子商务物流服务的柔性化和灵活性提出了较高要求。
2.3. 个性化
随着新兴技术的发展，“快”不再是电子商务物流服务的唯一评价标准，根据顾客的差异化需求提供个性化的服务，将是未来电子商务物流的发展方向。
2.4. 透明化
在信息技术发达的背景下，顾客要求物流信息高度透明，包括物流单据流转过程信息透明、流程各环节的信息透明以及物流网络节点的信息透明等。
3.大数据对于驱动电子商务物流服务创新的能动作用
3.1.促使服务质量提升
大数据技术能将企业内部生产、供应、存储、销售的业务数据以及关于供应商、分销商、人员等基础数据整合处理。与此同时，数据的共享与合作在当今变得愈发重要，能够收集到更多外部数据供使用。大数据技术带来更加全面、具体、精确的需求预测以及管理决策，有助于企业更好地找到和改进影响服务的因素，从而带来企业物流服务质量的提升。
3.2.促使服务效率提升
在大数据技术的支持下，平台能够有效地节约时间来进行决策分析，大数据能应用到优化路线选择、自动补货等在传统的数据分析下难以快速完成的决策，使得做出的决策更加全面具体、客户响应更加迅速，进而进一步促使的服务效率升级。
3.3.促使服务功能升级
在大数据背景下，对于数据的挖掘也是人们在不断改进、加强的重点，所以此项技术不断地在推陈出新，不仅仅是对已有数据进行预处理，还能在此基础上做出更加深入、精确的分析过程。比如在营销方面，支持对客户面容进行画像，将定制化服务的开展变得更加地简单。而在配送方面，此技术又可以提供路线优化、选配车型等相关功能，以此促使企业扩宽服务的范围，促进升级转型。
3.4.促使公共网络平台的形成
大数据已经证明了其具有带动互联网、物联网发展的能力，能不断地加快“大物流”体系的构建，掀起当前此行业的巨大变革。在“大物流”体系下，自营物流与第三方物流可以做到信息以及资源的共享，将各方面的资源实现最大限度地利用，从而控制物流成本。第三方物流公司所提供的专业化功能使得合作企业能够将自己的精力集中在发展核心业务上，第三方物流公司利用大数据对资源进行搭配、调度。
4.传统电子商务模式存在的问题
4.1.缺乏精准预测，容易造成货物积压
在传统的电子商务模式下，商家缺乏对于商品的精准销售预测，在销售旺季，为确保货物的充足、尽可能盈利只能大量囤积货物，往往会造成货物积压滞销，导致库存成本增加的情况，从而大大地降低了盈利空间。
4.2.服务功能及模块单一
由于缺乏对于客户的多样信息的把握，商家及平台不能对于客户各方面需求情況进行把握，以至于不能及时调整客户服务相关的流程，服务功能、模块单一，不能很好地满足客户的需求。
5.基于大数据的电子商务物流服务过程创新
5.1.改变传统营销方式
传统营销方式中通过投放广告的地毯式轰炸方式已经不适用于大数据时代。基于通信行为、上网数据等在不经意间透露出来的特征，通过相关分析方法获取用户行为方式信息，进而精准投放针对性强的广告，将成为大数据时代电子商务产业的主流营销方式。
5.2.基于大数据进行销售数据的预测
区别于传统流程，利用大数据的精确营销为电商平台与商家提供了大量的便捷。在大数据的应用方向中，预测功能尤为重要，能够使误差范围缩小，描绘客户的画像。比如京东在实际运营过程中一直将销售计划与预测放在一起考虑，建立起了一套符合自身实际运营情况的预测系统，其可以根据某商品的历史销量来制定出一套营销方案，以预测其在未来的销售单量。
5.3.根据预测，提前备货
对于传统的模式来说，其备货过程具有一定的盲目性、过于从主观意识去判断，所以往往造成商品短缺或者是滞销的情况。而在大数据的帮助下，商家可以根据大数据的精准预测，提前将商品下放至物流网点，从而最大程度地减少缺货或滞销所带来的一系列损失。
5.4.对物流网络进行优化
对于电子商务物流而言，“最后一公里”配送问题始终是一个难题，除开上述预测销量、提前备货外，还需要优化物流网络，增大其覆盖的面积，这样才能快速地完成“最后一公里”的配送。参考文献：
[1]李彤.基于大数据的电子商务物流服务创新机制研究[J].中国管理信息化，2020，23（04）：174-175.
[2]马洁.大数据驱动下供应链物流服务升级路径研究[J].商业经济研究，2019（11）：105-107.
[3]刘志超，陈勇，姚志立.大数据时代的电子商务服务模式革新[J].科技管理研究，2014，3401：31-34.
[4]贾应丽.“大数据”背景下的客户关系管理研究——以B2C电子商务企业为例[J].电子商务，2018，02：5-8+10.