第1章　电子商务的内涵

1.1　电子商务的概念

随着信息科技的发展与经济全球化的渗透，电子商务的概念与内涵不断地扩展和延伸，各国政府、学者、企业界人士对电子商务给出了许多不同的概念定义。

学术界中，电子商务（E-Commerce）被定义为一种面向业务和工作流自动化的技术的应用，通过电话线、计算机网络或其他电子方式，在机构及个人之间进行数字化的信息、产品、服务或支付的传送和交易，帮助厂家、消费者和管理层削减服务成本，提升商品和服务的品质。电子商务提供了企业通过Internet 和其他在线服务进行产品和信息的采购和销售的能力，将企业的业务流程、应用系统和组织结构进行复杂的融合，形成了高效的企业经营模式（R. Kalakota ＆ AB. Winston，1996； R. Kalakota，2001； Kenneth C. Laudon ＆ Carol Guercio Traver，2004；刘宏、刘美玲、王浩，2013；刘业政，2007）。

企业界中则以IBM公司的观点为代表，将电子商务从应用范围上分为狭义的电子商务（Electronic Commerce，E-Commerce，也称电子交易）和广义的电子商务（Electronic Business，E-Business）。E-Commerce指的是（目前主要）使用计算机网络（或任何一种组成互联网的网络，包括电信网、广播电视网和移动网等）进行信息、产品和服务的买卖等交易活动。E-Business指的是通过电子连接进行的任何形式经济活动；具体是指应用计算机与网络通信技术以及信息技术（即ICT），按照一定标准，利用电子化工具（有时甚至指整个电子媒介领域，包括电信网、广播电视网和移动网等等）实现包括电子交易（E-Commerce）在内的商业交换、行政作业、后勤服务或其他的组织管理活动的全过程；如利用ICT技术的电子市场、企业网和提供旅游服务、金融服务、保险服务、客户服务和商品分销和配送等电子网络。2002年，IBM提出“随需应变电子商务（E-Business On Demand）”的电子商务，电子商务将“像水和电一样，需要时，就能轻松享用”。这时，企业可以借助“随取即用”的服务，很自如地在整个企业内部范围内梳理、优化并整合从订单到最终产品的全部流程，然后通过电子商务方式打通整个供应链，将企业外部的重要合作伙伴、供应商和客户天衣无缝地整合、连接在一起，以快速响应客户的需求和市场机遇，应对外部的挑战。

从上述学界和企业界的观点中，可以对电子商务的概念进行进一步的概括界定。对电子商务概念的理解可以分为狭义和广义两种。狭义的电子商务（E-Commerce）把电子商务和互联网（或其他组成互联网的网络）紧密联系起来，只有与互联网相关的商务活动，才能被称为电子商务。

广义的电子商务（E-Business）涵盖了狭义的电子商务（E-Commerce）、商务智能（Business Intelligence，BI）、客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）、供应链管理（Supply Chain Management，SCM）、企业资源计划（Enterprise Resource Plan，ERP）和SoLoMo商业模式（社交-Social、本地化-Local、移动-Mobile），指交易双方在基于广义的计算机网络（或任何一种组成互联网的网络，包括电信网、广播电视网、移动网、社交网、物联网等）进行电子交易活动、后勤服务活动或其他组织管理活动（如：ERP、CRM、SCM以及对合作伙伴、竞争对手、企业外部环境交互活动等），交易对象或标的包括一切能通过网络传递或投射到现实的产品、服务、信息和体验。广义电子商务（E-Business）的概念如图1.1所示。在上述活动过程中，企业通过企业内联网（Intranet）、企业外联网（Extranet）和互联网（Internet）中积累了大量关于价值流、物流、资金流、业务流和人的数据，形成了指导企业经营管理的“大数据（Big Data）金矿”。

上述企业大数据，主要分为交易数据、人的数据和物的数据。交易数据包括企业内联网中的数据如经营业绩、内部文件等，以及企业外联网中的数据如销售流转、合同文书等；人的数据包括企业内联网中的内部社交网络如BBS、论坛、博客等产生的数据，以及互联网中的外部社交网络如微博中的品牌推广、评价平台中的用户点评等产生的数据；物的数据包括企业内联网和企业外联网中的内向物流（Inbound Logistics）数据如商品二维码、条形码与RFID等，以及互联网中的外向物流（Outbound Logistics）数据如公共交通摄像数据、卫星数据等产生的数据。基于企业大数据的商务智能（BI）通过ETL、数据仓库技术、数据挖掘技术和数据分析等技术将这些体量大、更新快、类型结构复杂的数据转化为对企业经营决策有用的信息和知识，从而更为有效地了解用户需求、实现精准定位和个性化大规模定制。

1.2　电子商务的新兴特征

1.2.1　电子商务与大数据

根据研究机构Gartner的定义，大数据（Big Data）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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我们可以用4个“V”概括大数据的特征：海量数据（Volume）——大数据的体量级别大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合；多源异构（Variety）——来自不同数据源的文本、图像、声音、视频甚至地理位置信息等类型的数据都属于数据收集和处理的范畴；低价值密度（Value）——收集大量的信息中必然混合为数不少的噪声，有使用价值的信息可能不到数据总量的1%；实时分析（Velocity）——大数据无时无刻不在快速地生成和更新，因此对大数据的收集和处理必然提出实时分析的时效和速度的要求。可以预见，未来的数字化生活中，大数据将会连接人、财、物的信息，连接个人、组织、社会，让人们以数据处理的技术进行医疗、交通、金融等领域的实际应用。

大数据时代的到来为电子商务带来观念的转变以及对数据的新管理模式，使得数据的实际应用更能与企业运营结合，促使服务模式的革新。庞大的消费数据量为电商企业提供了把握用户消费模式的基础，电商企业通过大数据应用，可以进行个性化、精确化和智能化的广告推送服务，创立更为有趣和有效的服务模式；同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好地增加用户黏性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法和途径。具体而言，大数据时代的电子商务模式包括以下几个方面。

1.2.1.1　基于大数据的个性化导购

立足于提供个性化服务以及第三方服务提供者的结合，可以发掘出个性化导购型的电子商务服务模式。导购型的电子商务模式需要一个大数据的集合体，其中包括用户的浏览历史、购买历史、消费喜好等记录。利用大数据的挖掘，首先可以投放个性化广告和进行个性化推荐，从而实现精准导购。基于用户行为大数据，通过分析用户的网页浏览行为，从而给用户推荐适合的广告；通过分析用户的日常关联行为，推荐出用户阶段性最需要、最适合的产品。按需推荐的精准营销将极大地降低电子商务企业的营销成本，促进销售增长。

1.2.1.2　基于大数据的垂直领域服务

大数据时代的数据整合能力不断加强，使得电商企业更容易、更方便与供应链上下游进行信息与资源的共享，企业之间明显的过渡界限显得十分模糊，从而使得最终用户关注的焦点集中于企业如何关心并解决自己的问题。因此在产业价值链中，谁越接近最终用户，谁的生存空间就越大。基于大数据在行业垂直细分领域了解产业链上客户的需求并不断完善自身的服务，从而专注于为专业特定的客户群体提供专业的产品和服务。

1.2.1.3　大数据产品服务

大数据时代，数据将成为企业最重要的资产之一，未来企业的竞争，将是拥有数据规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用也日渐被企业所重视，从而就催生出许多关于数据的业务，其中包括：数据分析业务，供应商开始提供数据分析服务，通过用户的非结构化数据提供标准的报告和数据服务；数据可视化服务，以可视化的形式（类似于信息图表）来展示数据的规模和数据点；众包模式，企业利用互联网将工作分配出去，以发现创意或解决技术问题，从而帮助分析和发现数据中的模型。

1.2.2　电子商务与个性化

如前所述，基于大数据分析，电子商务企业能够依据用户的海量数据进行用户偏好分析，为用户量身打造个性化的信息服务，从而满足不同用户的特定信息需求，包括根据不同用户的不同需要向其提供相应的个性化信息，或者电商平台主动根据用户上网习惯的差异向其提供信息服务等。电子商务个性化信息推荐服务分为个性化的服务内容和个性化的服务方式（胡一，2015）。

1.2.2.1　个性化服务内容

每个用户对信息和服务的需求根据其不同的个体条件而变化，对于个性化信息的服务用户并不是单纯的接受。电商网站能够为用户提供广泛的选择，更重要的是能够根据用户的需求推荐符合其购买习惯的商品信息，以此来缩短用户在搜索符合其要求的商品时所花费的时间。不仅如此，网站能够利用用户在网购过程中留下的数据，将其应用到商品推广过程中，更好地满足用户的个性化需求。

1.2.2.2　个性化服务方式

目前，使用最广泛的信息服务方式是“PULL”服务模式，即信息提供方直接将信息发布到网上，用户可以根据自己的需求在网上查找相应的信息。这种服务模式将会在各个网页间的转换上花费大量的时间和精力。与“PULL”模式相对应的是“PUSH”模式，在“PUSH”模式下，信息提供方将最近更新信息以摘要的形式发送给用户，用户可以根据自己的需求对推送的信息进行筛选。“PUSH”模式的优点是能够大量地节省用户的时间，以免用户在查找过程中浪费过多的精力。

电子商务个性化推荐服务的意义可以分为两个方面：用户方面，个性化推荐服务能够缩短用户在选购商品时所花费的时间，将用户从繁琐的商品信息中解脱出来；而针对信息提供者方面，个性化推荐服务能够保证用户数量，通过节约时间提高用户的访问量，让用户在相同时间内浏览更多的商品，从而提高商品的销售量。随着大数据的普及，个性化信息推荐服务日趋完善，不仅为电子商务企业赢得了前所未有的收益，也为信息服务方式提供了更广泛的发展空间。

1.2.3　电子商务与体验

新兴的电子商务类型已经不仅仅局限于产品和服务，近年来更逐渐兴起了“体验（Experience）”的热潮。从2010年的全民“偷菜”，到朋友圈的“微信运动”排行榜，再到当下火爆的虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、混合现实（Mix Reality，MR），体验正逐渐成为电子商务中一个重要的组成部分。

1.2.3.1　纯线上体验

2008年，“开心农场”“抢车位”“买卖好友”等基于SNS网络社区的社交游戏横空出世，通过社交游戏获取与社交好友的线上互动体验，促使人们跨越时间和空间的限制，在虚拟空间中一起享受轻松和愉悦的体验。以最火爆的“偷菜”游戏为例，这一社交游戏是基于社交网站，以农场为背景的模拟经营类游戏。游戏中，玩家扮演一个农场的经营者，完成从购买种子到耕种、浇水、施肥、喷农药、收获果实再到出售给市场的整个过程。游戏趣味性地模拟了作物的成长过程，因此玩家在经营农场的同时，也可以感受“作物养成”带来的乐趣。游戏中，玩家可以对自己的作物做大量的工作，也可以对社交网站好友的作物进行操作，在游戏中，玩家既可以成为一名乐善好施的“大好人”（例如：浇水、锄草），也可以成为一名专搞破坏掠夺的“大恶人”（例如：偷取果实）。这一社交游戏最大的特点是能够与社交网络上的好友互助互动——不仅可以替好友浇水除草除虫，享受助人为乐的乐趣，而且可以顺手牵羊偷窃好友的成熟果实。此外，还可以给好友使用特殊道具等互动方式，防备还有的攻击也是必要的，使用化肥可以缩短作物的成熟时间，尤其在最后阶段，可以提前收获，防止被偷窃。该款社交游戏上线数月即吸引了数千万网友的关注和参加，引发全民偷菜的热潮，并成功导流至社交平台的移动网络游戏研运、社区平台服务及互联网广告业务中，成为一种较为成功的电子商务模式。尽管当前SNS社交网站和社交游戏已经式微，但这种基于纯线上体验的电子商务模式不失为体验式电子商务的积极尝试。

1.2.3.2　线下体验引领线上体验

“微信运动”是一款典型的线下体验引领线上体验的电子商务产品，在这一类似计步数据库的公众账号中，用户只需以运动手环或iPhone手机运动数据为介，然后关注该公众号，就能看见自己与好友每日行走的步数，并在同一排行榜上得以体现，好友之间可以相互点赞支持，排在第一的人有“特权”更换排行榜的头图，供其他好友欣赏。由于增加了与好友互动、计步排行榜这一体验式功能，人们只有真正加强运动和锻炼，首先获得在现实中的线下体验，才可以享有在线上朋友圈中名列前茅的地位。同样，微信运动借助自身强大的流量优势，将用户者引流至健康、保健等相关的产品或服务中，成功将体验产品变现。

1.2.3.3　线上体验投射线下体验

虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、混合现实（Mix Reality，MR）则利用先进技术将线上体验投射到线下体验中。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物；增强现实则是通过电脑技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在；而混合现实既包括增强现实和增强虚拟，指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境。在新的可视化环境里物理和数字对象共存，并实时互动。

基于虚拟现实的电子商务模式使得消费者变被动为主动，消费者可通过虚拟场景，按自己的想法与商家交互，全方位 “看” 到所需商品 “实物” ，选择更满意的商品；商家也可以反复修改虚拟物品，直到满足消费者的要求。这样既可以提高产品的设计效率，又可以降低生产成本，还能使最终产品很好地符合用户的要求。如借助VR技术在网上买衣服，用户只要将自己身高、 肩宽、 胸围、 腰围等数据输入，系统就可以提供一个和自己一样的虚拟模特在网上代替自己试穿新时装，模特身材可以在网上交互式修改，在自己挑选到色泽和式样满意的时装之前，不仅可以让虚拟模特一件接着一件地试穿，而且还可以让虚拟模特前后左右转动身体，让自己仔细地从多个侧面加以审视，选择到自己称心如意的新时装（任洪平，2009；陈娥祥，2016）。而基于增强现实的电子商务模式则是为网购用户提供不同商品的三维立体展示方案，由各个不同的角度体会商品的全貌，用户可以亲身感受到商品在真实场景中的呈现效果，比二维图形展示更形象、逼真，让消费者既仔细地挑选了商品，又避免了拥挤的购物人群，为用户的网购行为提供了便捷和舒适之感（孙琳钧、王英彦、洪圣武，2014）。

1.3　思考题

（1）简述电子商务的狭义概念和广义概念之间的区别和联系。

（2）电子商务中的大数据包括哪些，试从生活中举一例说明大数据在电子商务领域的应用。

（3）什么是个性化服务？哪一种个性化服务的方式更加契合未来趋势？

（4）你是否尝试过电子商务的体验服务，请简述任意一种你尝试过的体验服务带来的体验感受。

1.4　参考文献

[1]　Kalakota R，Whinston A B. Frontiers of Electronic Commerce ［Book Reviews］［J］. IEEE Transactions on Components，Packaging and Manufacturing Technology： Part C，1996，19（2）： 144.

[2]　Kalakota R，Robinson M. eBusiness 2.0： Roadmap for success［J］. MA： Addison-Wiley Inc，2001.

[3]　Laudon K C，Traver C G. E-commerce： Business［J］. Technology，Society，2004，10.

[4]　刘宏，刘美玲，王浩.电子商务概论.第2版［M］.北京：清华大学出版社，2013.

[5]　刘业政.电子商务概论［M］.北京：高等教育出版社，2007.

[6]　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，2014，34（1）： 31-34.

[7]　胡一. 基于大数据的电子商务个性化信息推荐服务模式研究［D］.吉林大学，2015.

[8]　孙琳钧，王英彦，洪圣武. 基于移动电子商务的 AR 商品展示系统设计［J］. 湖南邮电职业技术学院学报，2014，13（4）： 38-40.

[9]　任洪平. VR技术在电子商务中的应用［J］. 科技情报开发与经济，2009，（4）：114-116.

[10]　陈娥祥. 基于VR技术的电子商务平台构建［J］. 电子商务，2016，（8）：64-65.

[11]　周希霖，晏舒婷，郄恩田. 虚拟现实技术在电子商务的应用可能性研究——大学城VR 电子商务社区的搭建［J］. 中国商论，2015，（10）：52-53.