大数据下B2C电子商务物流配送模式与优化策略

近年来，我国电子商务仍然保持快速增长态势，潜力巨大，我国近年来的电子商务交易额增长率一直保持快速增长势头。随着数据量的不断增加，B2C日益成为推动电子商务产业发展的重要分支，给各行各业带来了发展新机遇。目前，电子商务企业的配送模式主要包括内部物流配送、第三方物流配送以及两种模式的结合。

 

随着大数据时代的到来，电子商务与物流配送之间的联系也在持续增强，物流配送成为衡量电子商务企业竞争力的关键指标[1]。配送方式直接决定了电商企业物流配送的成本和质量，也影响着供应链的质量[2]。韩小改提出了在大数据时代电子商务物流信息的反馈机制中，电子商务物流企业的市场竞争力更依赖于大数据信息的有效整合[3]。大数据下B2C电子商务的物流配送具有信息集中、配送资源共享和数据资源整合等特点。近年来，许多研究者提出了B2C电子商务的物流配送模式和方法。Ran等人提出了一种增加成本加权时间的灵活性评估方法[4]。Xiaoyan J分析了传统B2C模式的配送路线方法[5]。Leung等人提出了一个B2C电子商务智能系统，用于重新设计电子订单履行过程[6]。Arnold等人演示了不同交付概念的影响[7]。Xu等人基于大量的电子商务交易数据，提出了一种电子商务物流运营风险定量分析方法[8]。Barenji等人提出了一种使用混合代理的电子商务物流园区调度与同步方法[9]。Moons等提出了一种基于记录更新法（RRT）算法的一体化订单挑选车辆路径方法[10]。Olsson等人为物流研究提供了较为一致的观点[11]。Zhong等人提出了一种无合作模式的分配决策方法[12]。Zhou等人设计了一个B2C电子商务管理模块[13]。魏霜提出制约移动互联网推广效率的主要障碍在于终端物流配送能力的缺乏[14]。此外，对于物流配送，许多研究人员提出了许多优化方法来获得最优的物流配送方案。万国海提出了一种电子商务物流配送路径优化方法，通过改进蚁群优化算法，解决物流配送路径长导致的配送效率低的问题[15]。

 

通过以上文献可以发现，目前国内外的研究主要集中在物流配送模型的基础研究、计算模型的修正与应用以及解决某一物流配送问题的应用研究。尽管这一领域有大量的文章，但关于大数据下的电子商务物流配送理论层次分析的学术研究还不够，主要体现在以下几个方面：

 

(1）研究者对大数据下B2C电子商务物流配送的发展过程缺乏全面的把握，对未来相关研究的发展方向缺乏明确的指导。

 

(2）对大数据下B2C电子商务物流配送的基本要素、边界和理论基础探讨不足。大数据下B2C电子商务物流配送的深化和发展面临着巨大的挑战，因此系统梳理大数据下B2C电子商务物流配送的研究现状，并对大数据下未来的发展方向提出合理建议迫在眉睫。

 

那么，在大数据时代，如何利用大数据技术对电商用户的网购信息数据进行挖掘和分析，从而有针对性地对客户进行个性化的物流配送服务，从而提高B2C电商物流配送服务的效率，是大数据下B2C电子商务物流企业面临的巨大挑战。本文针对大数据下B2C电子商务物流配送成本过高、速度过慢等问题，分析了大数据下B2C电子商务物流配送模式、影响因素和发展现状，深入研究了大数据下B2C电子商务物流配送的数据处理问题、业务流程和路径优化策略。探讨基于大数据平台的B2C电子商务产品销售与物流配送联合优化模式，提出大数据下B2C电子商务物流配送创新优化策略，提高物流配送效率，缩短物流配送过程中所耗费的时间和距离，降低B2C电子商务物流配送成本。最后，详细介绍了大数据技术在B2C电子商务物流企业管理中的应用。

 

二、大数据下B2C电子商务物流配送的发展现状

1. 物流配送数据处理效率低

目前，大数据技术仅局限于B2C电子商务物流配送过程中的一些具体服务，缺乏能够有效应用于B2C电子商务物流配送各个环节的大数据技术的集成分析与处理，成为阻碍B2C电子商务物流配送大数据分析与处理技术发展的瓶颈。因此，从整体上看，我们知道大数据下分析处理技术的实际利用效率是低效率的，需要进一步拓展，大数据分析和处理技术还有待进一步完善。

 

2. 物流配送模式缺乏创新

随着大数据技术多年来的发展，许多新的大数据技术被提出并应用于各个行业，认识到大数据的重要性，提高物流配送服务水平对于B2C电子商务企业的未来发展起到举足轻重的作用。为此，电子商务企业应在大数据下建立完整的具有开放或网络特征的应用系统，实现B2C电子商务物流配送战略和模式的创新，在一定程度上提高B2C电子商务物流配送的服务水平和效率。但由于复杂数据对策略和模式的严重影响，应用系统内部架构受到各种繁琐数据处理的影响，无法提高B2C电子商务物流配送的贡献。

 

3. 物流配送过程缺乏优化

B2C电子商务物流配送中心的建设体现了一个企业的能力，它取决于选择一个好的时机和地点。设计规划的合理性，对B2C电子商务物流配送中心的运行效率和安全，以及物流的合理化，都有着直接而深远的影响。传统B2C电子商务物流配送中心存在着收放阶段不一致、进出库部门摩擦、运行补货距离远等问题。因此B2C电子商务的物流配送过程缺乏优化。

 

4. 大数据对B2C电子商务物流配送企业的巨大影响

在大数据下对大量数据进行了分类和处理，使物流配送透明化，便于实时监控物流配送，满足B2C电子商务物流配送的需求。随着物流配送企业竞争市场的日益激烈，其竞争重点已从价格竞争转向服务竞争。

 

5. 第三方物流配送效率低

很多企业都选择了大数据下的第三方物流企业。第三方物流是指电子商务企业将其物流业务外包给外部物流企业，外部物流企业拥有自己的物流管理平台，能够对产品和物流信息进行监控和管理。电子商务企业选择第三方企业物流配送，不仅可以提高电子商务企业物流配送的水平和效率，还有助于提高消费者满意度。但受基础设施、人员素质等诸多因素的影响B2C电子商务的物流配送效率较低。

 

6. 物流标准化体系水平低

要使物流企业高效，有必要对物流信息系统进行规范，也就是说，供应链中的所有环节都应该使用相同的标准，所有的物流信息系统都可以连接起来，交换数据，共享信息。

 

三、大数据下B2C电子商务物流配送的影响因素及核心问题

就目前的情况来看，低效率、低创新是因为B2C电子商务与物流的大数据在目前的产业发展过程中是独立的、分离的[16]。因此，为了加快两个产业之间的分工、协调、融合、沟通和相互联系，产生合作效果，就需要实施大数据技术的发展。目前，整个产业链对市场需求变化和运营效率的响应速度较快。

 

1. 实现B2C电子商务物流配送信息对接

管理数据并将其转化为有用信息并将其作为战略差异化的能力是成功的关键因素。随着大数据的兴起，B2C电子商务发展迅速，物流配送任务日益繁重，物流配送数据规模呈指数级增长。若采用大数据处理方法对各类物流信息进行处理，可以有效促进B2C电子商务的物流配送，满足物流需求。B2C电子商务物流配送的成功取决于提供的数据和信息的数量，以及如何使用它们来优化配送过程。数据的规模大到足以提取大量有价值的知识，这些知识可能决定企业的成功或失败。使用大数据分析，制定和采用最优的配送策略，以达到最符合自己利益的结果。

 

2. 提高B2C电子商务物流配送利用价值

随着B2C电子商务企业的激烈竞争与发展，电子商务物流配送过程中的各个环节都会产生大量的数据，为了充分合理地运用这些数据的价值，需要将大数据转化为结构化数据集。B2C电子商务物流配送必须充分利用近年来由于互联网、社交网络、移动电话应用程序、RFID和传感器应用程序以及创建和捕获数据的新技术而变得可用的大量消费者数据，收集的数据主要是非结构化的，包含有价值的客户意见和行为信息。大数据分析可以定义为分析关键业务数据的综合技术、技术、实践、方法和应用程序，以帮助组织更好地理解其业务并做出实时决策。传统B2C电子商务物流配送的数据结构转变会导致物流信息的丢失，降低物流配送数据的利用价值。在大数据下，为了避免信息丢失，提升B2C电子商务物流配送数据的利用价值，建立了专门的数据管理中心。

 

3. 提高B2C电子商务企业的客户满意度

在电子商务B2C企业中利用大数据技术对客户画像实现精准营销、优化物流工作流程可以提高B2C电子商务企业的服务水平进而提高客户满意度。在B2C电子商务的传统物流配送中，其服务水平仍不能完全满足消费者的需求，且提升空间有限。而在大数据下，我们可以利用人工智能和数据挖掘的方法对客户的网购大数据进行分析和挖掘，帮助B2C电子商务企业对B2C电子商务的物流配送进行个性化服务，从而提高客户满意度。

 

4. B2C电子商务物流配送与可持续发展目标的互动

B2C电子商务的发展可以更快更有效地促进物流业的发展和物流体系的完善，尤其是物流配送行业，它需要综合物资资源的配置，对收、储、销三条供应链的核心环节进行整合优化，从而有效降低系统的整体运营成本，结合大数据分析实现高效精准的B2C电子商务物流配送模式。在“互联网+”和大数据背景下，从数据分析的角度，探索B2C电子商务物流配送高效体系的构建，以期提升信息环境下电子商务物流配送模式的质量，丰富B2C线上营销模式的实践，加快这一新兴模式的信息化进程。

 

四、大数据下B2C电子商务物流配送模式研究

麦肯锡全球研究所将大数据定义为数据库软件工具在一定时间范围内无法获取、存储、管理和分析的一种大规模数据集合，它具有数据量大、数据流转快速、数据类型多样和价值密度低的四个特点。随着信息技术的发展，云计算、物联网、社交网络等互联网技术被广泛应用于各个领域，数据的种类呈指数增长。大数据包含有价值的信息和知识，对数据进行分析和挖掘，可以帮助企业更好地为客户服务，降低成本，合理配置资源，从而带来创新的商业模式和管理技能[17]，提出了构建大数据下B2C电子商务物流配送管理模式的思路。在数据采集阶段，B2C电商企业、物流企业和终端客户通过产业链上的数据源进行整合。然后对这些数据进行挖掘、分析和提取，利用大数据技术促进数据从非结构化数据向结构化数据的转化，从而更好地反映数据的规律。目标是提高数据价值和使用价值，最终实现个性化和高质量的服务，获得更多的客户。此设计正是解决前端核心问题的体现，大数据下B2C电子商务物流配送管理模式如图1所示。

 

图1 大数据下B2C电子商务物流配送管理模式   

 

该模式包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析和数据挖掘。通过对数据的分析和挖掘，为不同应用平台的客户提供信息、流程、功能、知识、反馈和备份计划。它可以进一步重构企业的要素和业务流程，促进企业的发展。

 

五、大数据下B2C电子商务物流配送创新与优化策略

基于大数据下B2C电子商务物流配送的发展，B2C电子商务物流配送策略和模式中大数据的分析和处理技术相对单一，数据处理效率低，配送过程缺乏优化，配送效率有待不断提高。因此，在B2C电子商务物流配送的整体发展中，促进大数据分析处理技术在B2C电子商务物流配送发展中的充分应用，促进其价值的充分发挥，可以从以下几个方面进行有效的优化和提升。

 

1. 大数据框架下B2C电子商务物流配送优化策略

针对大数据下B2C电子商务物流配送现阶段效率低、通用性差的问题，设计和构建大数据框架下完整的优化策略，优化B2C电子商务物流配送的价值是十分必要的。因此，在原有大数据处理框架的基础上，借鉴先进经验，基于B2C电子商务物流配送需求和特点，探讨B2C电子商务物流配送大数据处理优化策略，魏斐翡提出了一种有效的ECLHadoop的大数据处理优化策略，然后针对B2C电子商务物流配送设计了一个完整成熟的ECLHadoop大数据处理优化策略框架[18]。该框架根据B2C电子商务物流配送的要求对数据属性进行分类，然后对相关数据进行分段，存储在数据节点中。当需要查询时，直接查询单个存储节点。MapReduce计算采用Map计算，跳过Reduce计算，提高了处理效率，降低了成本。

 

此外，根据数据模块之间的关系，采用相应的时间标签等方法，将不同的数据块进行有效链接，实现大数据分析和处理，促进B2C电子商务物流配送信息的有效获取，提高其工作效率，为大数据下物流配送领域的发展提供参考。

 

2. 大数据平台下B2C电子商务产品销售与物流配送的混合优化模式

尽管B2C电子商务物流配送发展迅速，但B2C电商平台已成为主要消费场所，社会物流资源不足，物流配送能力较差，B2C电子商务企业的销售与物流配送之间存在脱节。如果不了解所购商品的信息，不提供送货上门和安装服务，就无法提高客户的满意度。因此，有必要实现基于大数据平台的B2C电子商务产品销售与物流配送的联合优化模式。该模式是将物流配送过程中产生的信息与B2C电子商务企业的商品销售信息连接起来，通过两种信息的联合优化，提高物流配送过程的服务水平，促进B2C电子商务物流配送的发展。作为成熟电商企业的代表，京东成功部署了自营、第三方和联合配送三大物流配送模式，实现了产品销售和物流配送的联合优化模式，有效提高了服务水平。

 

3. 系统布局设计下B2C电子商务物流配送流程优化策略

根据B2C电子商务物流配送的实际业务流程情况，对配送业务流程进行优化修改。系统布局设计是为解决设施布局问题提供一种完整、系统、有序的布局设计方法。通过分析各功能区的运行强度和运行单元之间的相关性，合理安排运行位置。通过定性和定量分析，以P（产品）、Q（质量）、R（路线）、S（服务）、T（时间）五个基本要素作为布局设计分析的出发点，得出功能区域的相对位置。通过物流分析验证了已建立的工作流结构的必要性和合理性，并对其进行了改进和完善。利用各工作单元之间的交互作用，实现布局方案的最佳组合。通过不断的修正和选择，得到最经济合理的方案。基于系统布局设计的B2C电子商务物流配送优化过程如图2所示。

 

图2 基于系统布局设计的B2C电子商务物流配送优化过程  

 

4. 大数据下B2C电子商务物流配送路径优化

在传统B2C电子商务的物流配送过程中，工作人员根据自己的经验或市场分析结果做出相应的物流配送决策。传统B2C电子商务物流配送决策由于市场分析结果的滞后和人员主观经验判断的影响，普遍存在主观性和滞后性，然后生成的海量数据是客观的、实时的，能够真实有效地反映市场和客户的需求。因此，物流配送企业必须利用这一大数据信息，深入分析B2C电子商务物流配送过程路线的影响因素。运用定量分析方法对影响因素进行分类和简化，确定影响B2C电子商务物流配送路径的关键因素。在此基础上，科学、合理、高效地规划B2C电子商务物流配送路径，降成本、提效率、增效益，有效解决交通拥堵造成的物流配送缓慢问题，实现B2C电子商务的持续快速发展。

 

六、大数据技术在B2C电子商务物流企业管理中的应用

大数据技术在B2C电子商务中的应用物流核心业务管理主要体现在三大方面：运输业务管理、仓储业务管理和配送业务管理。大数据的应用可以实现物流配送的智能化运输，优化运输资源配置，实现仓储业务管理智能化与自动化，多元化提升仓储物流服务水平，通过信息化水平动态管理和控制物流配送环节，从而提高物流配送效率，为客户提供动态的物流配送服务。

 

在运输业务管理方面，通过大数据技术对运输过程中产生的数据信息进行处理和分析，可以优化运输资源配置和高效利用，完善运输体系，实现运输过程的信息化、智能化管控。在仓储业务管理方面，仓库备货出库等工作可以依托大数据技术，实现库存精细化管理，提高预测准确率，可以有效降低仓储管理的成本，实现仓储物流管理的可视化和透明化。在物流配送业务管理方面，大数据技术可以收集和挖掘交通状况、价格因素、客户数量及分布情况、客户需求等因素的网购数据，形成物流配送方案的动态化模式，为客户提供实时的、可视的物流配送状态信息服务，实现物流配送高效和服务质量提升。

 

在市场分析中，通过收集、组织和使用数据信息，充分挖掘自身隐藏的商业价值，帮助电商企业做出更准确的决策。但由于大数据具有丰富的特性，如何从网络中高效地抓取和分析大数据是应用大数据的前提。因为不同的网站有不同的结构，所以电商企业需要掌握非常先进的大数据抓取和分析技术来处理大数据。在应用大数据的过程中，需要考虑数据的安全性、应用价值等问题，才能为电商企业物流企业的发展带来巨大的经济效益和社会效益。

 

七、结语

大数据已经成为B2C电子商务物流配送的重要贡献因素。它不仅可以促进B2C电子商务物流配送流程的优化，而且可以成为B2C电子商务物流配送企业的战略资源和利润来源。在B2C电子商务物流配送中，构建了大数据下的物流配送管理模式，提出了B2C电子商务物流配送中大数据处理的优化策略。利用大数据促进B2C电子商务商品销售和物流配送的联合优化，提出B2C电子商务物流配送优化流程和路径，促进物流企业发展，企业只有在充分分析自身特点的前提下，制定合理的物流配送战略，选择合理的物流配送方式，才可以有效降低成本和提高客户服务水平，进一步促进经济的发展。本文深入探讨了大数据下B2C电子商务物流配送的研究现状和发展现状，以及大数据解决B2C电子商务物流配送问题的核心问题，这是大数据技术在商业领域的理论外延和现实迫切需要的外在表现。本文构建了大数据下B2C电子商务物流配送管理模式，从协调理论的角度来看，电子商务、物流和客户这三大主体被有机地整合为一个管理系统。本文从资源有效配置的实现路径出发，设计优化模型，包括大数据处理框架、销售与配送联合、配送流程和配送路径并详细讨论了大数据技术在B2C电子商务物流企业管理中的应用。