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大数据在电子商务物流中的应用：一个研究评估和概念模型
摘要
电子商务正以其为消费者和企业提供的优势而不断发展。随着业务量的增长，出现了几个运营物流方面的挑战，主要与提供满足消费者期望的适当服务水平有关。探索消费者行为数据来进行预测分析是克服逻辑困难的一种选择。基于此，本文对电子商务的分销运作进行了评估，并提出了一种基于数字营销收集的数据来预测电子商务需求的新概念模型，以实现对产品分销的预测规划。
关键词 数字营销，需求预测，电子商务，电子履行
1 介绍
通过电脑和移动上网设备的增加，带动了全球电子商务市场的增长。在这种情况下，消费者始终可以从多个供应商访问各种各样的产品。这些特点使市场通过均衡的价格非常具有竞争。在某些情况下越过地理障碍，为消费者提供优势(Allen和 Fjermestad，2001)。然而，这一活动的发展不仅有利于消费者，也有利于行业。与传统贸易相比，这种贸易可以用更少的基础设施和劳动力来运作，这代表了一个更有效的成本管理的商业机会 （Galinari等人，2015)
另一方面，随着需求的增加，也发现了巨大的挑。例如交付操作的效率可能会受到影，，从而影响服务水平和客户满意度。由于货运条件和客户满意度之间的这种关系，可以推断物流管理对客户关于买方旅程的决策有影响(Ramanathan，2010;pyke等，2001）。因此，为了保持电子商务的发展，有必要研究物流战略改进的可能生。反过来，利用行为数据和消费者档案可能是这方面的一个有价值的工具。(Mentzer et al，2008)。根据Leeflang等人(2014)，市场营销是个知识领域更贴近消费者。事实上，数字领域的新范式正在改变销售的结果和可预测性，因此，这数据可以用于供应链的管理，使他们能够更有效地满足市场的需求。事实上，赵和王(2017)使用卷积神经网络(CNN)对消费在线行为的原始数据进行处理，自动学习特征并预测销售。与自回归综合移动平均法(ARIMA)、梯度增强回归树和深度神经网络(DNN)进行特征提取相比，该方法具有更好的效果。
在诸如Agatz等人的杰出著作中，一些作者已经记录了这些实现电子商务的挑战(2008)。主要集中在多通道分布和Pyke等(2001)，特别针对家具行业的这些主题。这篇论文的贡献可以从以前的著作中提炼出来，因为它带来了一个多学科的视角来看待这个问题，(2)提出了一个系统的研究评估，(3)它不仅是描述性的，而且为一个创新的解决方案设定了概念。
下一节将介绍与研究问题相关的知识领域中的基本概念。然后，在序列中描述了对电子商务配送操作的研究评估，允许识别导致服务水平优化的机会。在此基础上，针对电子商务的需求进行预测，从而制定相应的规划提出了基于数字营销收集的数据进行产品分销的概念模型。最后给出了主要研究机会的概述。
2 基本概念
本研究处于不同知识领域的交叉点。从本质上讲，它是利用物流与营销的结合，创造一个大数据应用来提高电商务行业的效率
2.1 电子商务
电子商务的定义是多种多样的，这些通常是与电子性质的渠道，其中购买交易的信息是通过传输(孟，2009)。这种商业模式的演变是渐进的，最初在20世纪70年代存在的唯一商业关系是公司之间(B2B)，后来在20世纪90年代发生了第一次公司与消费者之间的交易(B2C)( Galinari等人，2015)。然后，最新的类型是消费者直接与虚拟领域(C2C)中的其他消费者做生意灵活性和易用性是电子商务为消费者提供的优势( Delfmann等人，2002)。通过这种方式，消费者不再需要去不同的实体店寻找他想买的产品( Allen andFjermestad， 2001)
2.2 市场营销
在市场营销中进行多种活动，如:市场机会评估;顾客感知价值评估;销售预测;产品和服务关系管理;与客户沟通，渠道策略和定价。如今，互联网提供控制论空间在这个空间里，组织可以比以往任何时候都更紧密地与消费者保持联系( Allen and Fjermestad，2001)在这种背景下，一个基本的概念从2009年开始变得突出起来，在这个寻找有效的关系行动的过程中，就是对内营销，这个概念在《对内营销：被发现使用谷歌，社交媒体和博客》的哈里根和沙，原则是让消费者去公司的人，而不是相反，这样做成为现实的方法是建立一个关系，行动是执行的理解每个消费者的形象和利益，尊重他们的时刻购买之旅(霍利曼和罗利，2014)。这是一条从推战略转向拉战略的路径，它的影响延伸到整个供应链。
2.3 物流
- 后勤的概念自第二次世界大战以来一直在演变，在第二界大战中，后勤概念的产生是为了将负责在适当的和地点提供必要资源的小组所执行的行动分组部队的时间到了。随着时间的推移，这个概念被带到组织环境中，以参考存储和运输操作。在这一开始，操作是以一种被动的方式执行的，并没有认识到向消费者交付的价值。今天我们把物流归结为四种价值:地点、时间质量和信息。物流的概念是广泛的，不仅包括物理过程但服务和相关的信息以及( Novaes，2001: Gatz et al2008)
- 因此，物流的概念是全面的，涉及多个代理和过程，从收集生产所需的原材料，到将成品送到消费者手中。第二个是配送物流，特别是指电子商务的配送过程，电子履行的概念诞生了，使数字化和物理方面的集成通过配送过程:仓库管理，销售，订单管理，交付和售后服务( Woudhuysen，2001; Gatz et al，2008;Pyke等，2001)。根据一些作者的说法，它可能包括纯粹零售的采购过程但不包括制造过程。
2.4 大数据应用
随着“大数据”（BD）一词的流行，出现了许多定义，它们都有两个共同点：存储和数据分析。BD严格地指大量的数据，但通常用来表示来自不同来源的数据。在数据量大的情况下，获取大量的信息是可能的，主要的挑战是提岀正确的问题，实现正确的数据处理，获得可靠的信息。BD概念的应用非常多样化，例如Waller和Fawcett(2013)以及Lsasi等人（2015）提出了在供应链下文中肯的应用。BD应用程序可以提供必要的信息，使预测更准确，从而更有效地响应市场需求，减少一些不确定性，从而降低成本。
3 电子商务配送运作研究工作评估
本节专门针对电子商务配送的运作，提出了研究评估分为六类:电子商务流量来源;电子商务，买家旅程;制造;长运输货物;最后一英里的交付;同步系统。这些类别中的每一个都包含多个挑战和研究机会，其中三个问题在施普林格数据库中列出并与一组关键字相关联以引导每个问题的结果如图1所示。
3.1 电子商务流量来源
公司经常在寻找更有效的方式与客户沟通，这些选择会随着行业的不同而改变，因为渠道的表现会根据环境的不同而不同。尽管如此，关于数字源的概念和研究相对较新。例如，在施普林格搜索中与社交媒体主题相关的第一项工作发生在2004年(张，2004)。
3.2 电子商务买家之旅
在与该公司第一次接触后，它可能会帮助访问者找到正确的产品推荐工具基于相似度或买方概况( Ogawa等。，2008)。但是，除了产品价值之外，公司还需要提供良好的体验，在这一点上，可靠性和数据隐私在电子商务环境中是强制性的。这可能是数据隐私话题带来这类结果最多的一个原因，这反映了由于互联网在日常生活中的渗透而引起的巨大关注。从技术角度来看，多项研究正在进行中，以了解系统的要求，使用户在网上购物时能够安全导航(张和 Chanson，2001)
3.3 制造
制造调度是一个复杂的问题，它将多个变量组合在一起，在一定的时间内分配资源，产生特定的结果。为了解决这个问题，文献中提出了不同的方法：数据驱动(K'uck等，2016);基于多代理范式的协议( Kaihara和Fuji，2005)，还有瓦雷拉等人(2005)提出了一个完整的制造调度问题知识库。除了生产调度，其他概念正在获得相关的行业4．0应用是智能制造维护管理和雾计算。Rodseth et al(2017)引入生产与维护一体化规划。的确，对越这样的本地处理需要，雾计算存在，允许过程数据在网络的边缘没有将不必要的信息上传至云端，在这个领域研究的方法使这些资源的勘探或开发雾协调器正在执行( Skarlat eta，2017;委拉斯开兹etal，2018)。
3.4 长途运输货物
对于电子商务来说，在线路传输中査找信息是不常见的，这也发生在制造主题中。但是现有的材料是广泛的，例如，这类中最受欢迎的主题是与库存管理有关的，它带来了1963年的一个结果 ：McGarrah(1963).
长途运输(也被称为长途运输)是长距离运输货物的实践，主要挑战之一是在经济上可行的解决方案中这样做，这与路线、车辆和司机的选择有关。在沃尔夫格等人(2018)探索多种情态动词，寻找更便宜的方式来完成这些交付使用的数学，而Drex等人(2013)研究了路线车辆的可能性在欧洲的线路环境中，驾驶员通过模拟同时拖动，在节省成本方面没有取得重要的成果。
3.5 最后一英里交付
最后一英里交付是指产品到达客户之前的最后一次运输，在离开一个中心或配送中心之后，这种策略允许在配送操作中获得效率，因为车辆大小可以与要交付的包裹数量相匹配。在Arnold等人，（2017）对这种交付方式的不同方法——自提车、货运自行车和交付点一一进行了量化，并使用模拟进行了评估。
3．6 同步系统
如前几段所示，在这项评估的每一个不同类别中，都有许多利用技术进行数据提取和局部优化的机会。在文献中可能会发现一些作者暴露了这些类别之间的一些关系，例如 Barnett and Alexander(2004)阐述了电子杂货商的顾客密度与实现决策之间的关系如何影响企业利润。另一方面， Prock等人(2017)讨论了信息管理与供应链管理学科协同工作的必要性，提出了多个协同点。但是，在施普林格的咨询中，没有一篇论文提出了基于客户行为数据的电子履行的全局优化的见解，就像在这篇论文中提出的那样。
4 电子商务物流大数据应用
为了提高电子商务配送物流的效率，通过使用消费者行为数据，根据之前提出的基本概念、研究评估和之前在技术公司的实践经验，构建了一模型。本节将解释概念模型的主要组成部分、特征和条件。这一概念将使科学方法在未来得到应用，以便找到其他解决办法。
4．1问题定义
在电子商务事务中有两个主要的流:信息性的和物理的（图2)。通常它们是独立的，它们的规划和操作是连续的，影响了效率和服务水平。在整合两者的可能性中通过消费者行为的使用仍然是一个重要的改进机会。实际上，信息流可以与买方旅程阶段相关。例如，一旦一个采访者被吸引到电子商务的领域，他就需要在购买过程中采取特定的行动。例如，如果他是一个新访客，公司的第一个兴趣是使这个用户去匿名化，获取他们的个人数据来关联信息，如浏览或社交媒体行为，通常用于这方面的信息是电子邮件。有了系统的处理，就有可能了解每个人在购买过程中的概况和时刻。因此，那些负责在互联网上做营销的人，可以利用他们的消费者的信息为他们创造价值(Alen和 Fjermestad)。
在更详细的情况下，可以确定用户是否在旅程的开始时发现了他的必需品;或者认识和他已经有一个问题是在个时刻接近决策，他只需要几个参数接近一个事务——在这个步骤中推荐算法可以帮助用户发现更多的产品与他们的利益;第三种选择是，这个人已经处于收尾价段，可能已经有了购买意向，他只是在某些条件下可用的选项中进行选择，比如快速交付。在完成第一笔交易后，这个过程并没有结束，必须继续使用关系策略来加强客户忠诚度，从而保证未来的新交易。
同样，我们有产品的物理流，在分销链中可能的渠道组合是无限的，因为这取决于每个行业的特殊需求和公司的财务实力，采取主动来创建和维护这个网络。例如，小型电子商务公司可能从供应商那里购买最终产品，并使用外包的运输服务。然而，也有一些公司控制着他们的整个分销链，从生产或购买到离客户最近的实体店或分销中心。本文提出的模型将描述这些公司的实际情况同样重要的是要强调，该模型将申请操作有相当大的体积和标准化水平中等或高，因为当一个产品是定制或高度定制的生产只有在收到客户端的请求(定制)，在这种情况下，建议采用类似的策略，股票，这样的产品可以尽可能的消费者购买。
但是，众所周知，储存费用不仅是由于储存或运输资本的机会成本，而且也是操作基础设施的费用。理想情况下如果这个模型的准确性是完美的将生产或购买的产品通过不同的运输过程(船)，从生产中心或接收货物的配送中心或物理存储最近到来的客户和客户的采购订单将在创建一个进程 crossdocking很近，但这将包括采购订单的处理:使标签，选择和re- packing。
4．2承认条件
为了使这项工作的概念模型理想化，我们将考虑电子商务分销链上的一些特殊条件。概念模型将在下一节详细描述。
条件1：关于业务模型，此模型将考虑在其分销链中具有决策权并且使用低定制产品或无定制产品（即可以在采购订单到来之前制造）的公司。
条件2：在线路运输和最后一英里的运输路线之间会有一个中间实
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