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摘要：大數據時代電子商務物流服務需求具有訂單履約期極短化、柔性化、個性化和透明化等特點，企業只有通過電子商務物流服務創新才能夠不斷滿足客戶需求。在大數據背景下，電子商務物流服務在服務產品和服務過程兩個方面實現了創新，在實踐中，以菜鳥、京東、順豐為主的物流數據服務企業，利用自身數據優勢，為客戶提供創新性的電子商務物流服務產品，并利用大數據技術對電子商務物流服務過程進行優化和重構。在創新模式方面，企業可以通過跟隨競爭創新、顧客需求主導創新、電子商務物流技術創新、電子商務物流網絡創新以及電子商務物流增值服務創新等四種模式實現電子商務物流服務創新。

關鍵詞：大數據；電子商務物流；服務創新；創新模式

國家“互聯網+”行動計劃提出了“互聯網+高效物流”等11項重點行動，高效物流成為各大電商企業決勝的關鍵。以“雙十一”為例，據統計，2016年“雙十一”中國電商物流指數為213.5點，比2015年“雙十一”增加49點，增長29.8%，其中，時效指數為138.9點，增長41.6%，最快的物流訂單完成時間不到13分鐘。值得注意的是，在人員指數僅增長17.2%的情況下，支撐著數倍業務量的電商物流高速增長和物流效率的改善，反映了電商物流人均效率的顯著提升?！半p十一”期間急速增長的天量訂單是對整個物流體系的巨大考驗，逼迫著各大電商物流企業不斷創新，行業內三大巨頭順豐速運、菜鳥網絡、京東物流都紛紛推出與物流大數據相關的產品以及基于大數據的電子商務物流服務新模式、新功能，從整體上帶動了電子商務物流的快速發展。大數據通過賦能供應鏈與物流，使“大數據+供應鏈”成為物流管理新常態，數據成為新物流的價值來源之一[1]。2017年6月，順豐宣布關閉對菜鳥的數據接口，停止給所有淘寶平臺上的包裹回傳物流信息，充分說明了大數據對電商物流的重要性。2017年8月，京東官網公告稱，將終止與天天快遞和百世快遞的合作，理由是“綜合服務質量較差，違反平臺規則”，也有分析認為這是出于對數據安全問題的考慮。無論是出于服務質量問題還是數據安全問題方面的考慮，京東這一舉措都表明，大數據時代物流服務水平已成為電商平臺和物流企業的競爭點。大數據時代物流企業的最大挑戰是如何通過大數據分析提升自身的物流服務水平[2]，而物流服務水平的提高離不開持續的物流服務創新。物流服務創新可以增加企業客戶價值，提升客戶的競爭能力，滿足和開發客戶需求[3]，其實質就是通過創新實現物流服務差異化，并最終獲得競爭優勢[4]。因此，基于大數據的電子商務物流服務創新就成為當前研究的一大熱點問題。

一、文獻回顧

查普曼（Chapman）等[5]認為，物流服務創新是物流企業在運營過程中應用新思想、新技術來改善和變革現有的服務流程與服務產品，以期提高現有的服務質量和服務效率，擴大服務范圍，更新服務內容，增加新的服務項目，從而提高物流服務附加價值的過程。在物流服務創新研究方面，學者們分別從不同的視角研究了物流服務創新模式及路徑。張光明[4]提出了五種物流服務創新模式，包括跟隨競爭創新模式、顧客需求主導創新模式、物流技術創新模式、物流網絡創新模式以及增值物流服務創新模式。比爾德貝克（Bilderbeek）等[6]提出了經典的服務創新四維度模型，翟運開等[7]在此基礎上構建了物流服務創新的“四棱錐”模型，包括新的服務概念、新的客戶服務界面、新的服務傳遞系統、新的技術應用、戰略選擇與協調。徐琪[8]從服務科學的視角提出了物流服務驅動要素與使能要素緊密結合的物流服務創新價值鏈體系結構和服務過程創新模型。姜燕寧等[9]從低碳經濟視角提出了物流服務創新的策略，包括技術層面創新、規劃層面創新和政策層面創新。劉丹[10]將物流企業服務創新劃分為服務產品創新、服務過程創新兩類，其中過程創新又細分為服務生產過程創新與服務傳遞過程創新。楊申燕等[11]認為，物聯網技術會引發各項傳統物流服務的逐步升級與轉型，物流服務創新會經歷局部革新與改良、集成化創新與全社會物聯網融合創新三個階段。劉剛[12]認為，生鮮電商的物流服務創新可以選擇物流技術創新、物流理念創新、物流組織創新、物流服務界面創新四種模式及其不同組合。郭（GuoHW）[13]通過案例分析了B2C電商企業的物流服務創新及其關鍵問題。隨著大數據的發展，學者們對大數據背景下電子商務物流展開了一系列研究。梁紅波[14]分析了在云物流和大數據引領下出現的一些新型物流模式，包括物流企業聯盟、虛擬無水港、供應鏈物流一體化等。韓小改[15]研究了大數據時代電子商務物流信息反饋機理。王柏誼等[16]通過對大數據物流信息平臺理論界定研究，對幾種典型大數據物流平臺進行了梳理，發現了大數據物流平臺構建中存在的問題，并提出相應對策。張夏恒等[17]認為，通過數據庫的建立、大數據的分析和處理，可對物流需求進行細分，結合相關性分析，能滿足消費者的各類物流細分需求，并及時有效地提供各類預測，降低逆向物流的發生概率，實現網絡購物的物流增值。劉艷秋等[18]提出了在大數據背景下，利用大數據的知識分析客戶的點擊量、瀏覽時間和銷量之間的關聯性，預測客戶的需求，分析客戶的位置數據，預測客戶的最佳配送時間，并基于大數據的預測結果建立三級物流服務供應鏈的訂單分配優化模型。陳永平等[19]結合大數據時代的物流末端配送需求變化，從物流末端配送的消費體驗需求出發，提出了基于消費體驗需求滿足的物流末端配送價值創造能力提升路徑。劉錦峰[20]通過分析大數據對于電子商務物流配送的影響，提出了大數據時代電子商務物流配送的發展策略。董鵬等[2]提出了物流企業面對大數據的幾種創新模式，包括“大數據+物流配送方案優化”模式、“大數據+互聯網供應鏈”模式、“大數據+物流個性化服務”模式、“大數據+物流信息化”模式等。楊建亮等[21]提出以北斗導航和大數據為基礎，構建國家大數據分析中心和國家冷鏈物流大數據實時監控預警平臺，徹底解決冷鏈“斷鏈”和“信息孤島”問題。可以看出，學術界對傳統企業物流服務創新的研究比較多，對電子商務物流服務創新的研究還比較少，與電商企業紛紛通過大數據技術推出物流服務創新的實踐相比，相關理論研究顯得有些滯后。本文在文獻回顧的基礎上，對大數據背景下的電子商務物流服務需求特點進行分析，從服務產品與服務過程兩方面研究基于大數據的電子商務物流服務創新，最后探討四種基于大數據的電子商務物流服務創新模式。

二、基于大數據的電子商務物流服務創新

（一）大數據時代電子商務物流服務需求的特點

物流需求是物流服務創新的行為基礎，物流服務創新是有效滿足物流需求的途徑，兩者是一種共生關系[3]。大數據時代電子商務物流服務需求具有明顯的特點。1.訂單履約期極短化隨著電子商務的快速發展，電子商務物流面臨著碎片化的海量訂單。據統計，2017年我國快遞業務量達到400.6億件，年人均快遞使用量達到75.66件，這就決定了電子商務物流配送的數量、頻率和方向都具有不確定性，而顧客對電子商務物流的基本需求是配送時效越快越好，訂單履約期的極短化對電子商務物流的精準度提出了非常高的要求，快速履行這些碎片化的海量訂單成為電商物流的一個基本要求。據統計，2017年“雙十一”第一單物流在12分鐘左右完成，國家郵政局關于2017年快遞服務時限準時率測試結果顯示，2017年全程時限均值為56.02小時，較2016年增加0.61小時，2017年72小時準時率均值為78.67%，較2016年降低2.72個百分點[22]，可以看出，電子商務物流的訂單履約仍然具有一定的提升空間，也仍然是相關企業面臨的一大挑戰。2.柔性化中國電商物流指數表明，我國電子商務物流呈現明顯的季節性波動（如圖1所示），業務量歷史環比指數三大高峰時間段集中在3月、6月和11月，業務量歷史定基指數顯示春夏為淡季、秋冬為旺季，從每年“雙十一”訂單量激增程度不難看出，電商物流面臨著巨大的周期性訂單波動，這就為電子商務物流服務的柔性化和靈活性提出了較高要求。3.個性化隨著新興技術的發展，“快”不再是電子商務物流服務的唯一評價標準，根據顧客的差異化需求提供個性化的服務，將是未來電子商務物流的發展方向。4.透明化在信息技術發達的背景下，顧客要求物流信息高度透明，包括物流單據流轉過程信息透明、流程各環節的信息透明以及物流網絡節點的信息透明等。

（二）基于大數據的電子商務物流服務產品創新

本文根據劉丹[10]對物流企業服務創新的研究成果，從服務產品創新、服務過程創新兩方面，分析基于大數據的電子商務物流服務創新。其中，電子商務物流服務產品創新包括全新的服務產品、組合或改進的服務產品。1.全新的服務產品全新的服務產品是電商平臺或物流企業根據客戶需求，在核心服務內容基礎上，擴大服務范圍，增加新的服務內容與服務功能，提供全新的服務產品，主要包括多流集成創新和專門化創新兩類。（1）多流集成創新?；诖髷祿碾娮由虅瘴锪鞣债a品創新，本身就是在原有電子商務物流核心業務的基礎上，將物流與信息流、資金流等整合起來。在大數據背景下，電子商務物流服務首先通過多種接口和途徑獲取、捕捉數據，包括各類物流業務數據、商品數據、客戶需求數據、移動位置服務（LocationBasedService，LBS）數據等等，這些數據經過清洗、處理、挖掘等過程形成有用的信息，幫助企業做出更加優化的決策，提供創新性的物流服務。一些電商企業依靠自身的平臺優勢，匯集了海量數據，這些真實有效的數據成為企業的戰略資源，可以通過構建大數據中心，挖掘隱藏在數據背后的信息價值，從而開發基于大數據的創新性服務產品。如順豐的數據燈塔融合了順豐內外部的海量數據，包括收派員、個人用戶、企業用戶、社區信息、電商數據、社交網絡數據等，為客戶提供“燈塔物流+”“燈塔商業+”兩大類產品?！盁羲锪?”主要有快遞探照燈、倉儲儀表盤等產品，快遞探照燈對快件實時監控、自助取數，對異?？旒缶瑢v史快件分析；倉儲儀表盤對庫存、訂單、服務質量等進行分析和預警，通過分倉模擬工具，讓客戶做到精準備貨、就近發貨。“燈塔商業+”主要幫助客戶發現商機、防控風險、提供精準客戶畫像等?？梢?，基于大數據的電子商務物流服務產品，將物流與信息流高度整合，真正實現了物流的數字化、透明化和柔性化。（2）專門化創新。專門化創新主要面向特定客戶提供特定的延伸服務產品。如順豐數據燈塔基于順豐在生鮮、3C、服裝等行業的優勢數據，利用大數據分析與挖掘技術，結合生鮮行業特點，幫助商家提高品牌忠誠度，降低物流風險；幫助3C商家提升物流效率，尋找目標客戶，挖掘潛力商圈，建立行業優勢；為服裝品牌客戶提供高潛區域識別、店鋪選址、客流評估等定制化解決方案。菜鳥物流通過自身行業數據池和大數據服務優勢，為快遞、倉儲配送、跨境、貨運等行業提供解決方案。京東物流基于京東十多年物流經驗，結合各行業電子商務物流需求，為服裝、3C數碼、家居、食品生鮮、跨境電商、第三方物流等行業提供倉儲管理解決方案。2.組合或改進的服務產品（1）標準服務組合創新。在大數據背景下，電子商務物流服務除了傳統的標準服務組合，如基本的運輸、倉儲、配送、包裝等，還把物流數據作為一項重要的服務內容。無論是順豐的數據燈塔、菜鳥的物流云，還是京東的移動商店，都是基于大數據的創新性物流服務產品，物流數據成為企業的一個利潤來源。（2）物流環節組合創新。大數據能夠使供應鏈變得更具柔性和透明，平臺型企業可以充分利用大數據對社會物流資源進行充分整合，為客戶提供更高效的服務。如京東物流云利用大數據對倉儲、運輸、配送環節進行改進和組合創新，在倉儲和配送環節采用眾包模式，將社會閑散的物流資源整合起來，在倉儲方面，通過搭建倉儲眾包及信息化服務平臺，整合社會倉儲資源，建立倉儲硬件資源與軟件資源的雙重模式，實現倉儲資源共享，打造倉儲服務生態；在配送方面，提供車輛眾包與配送眾包雙重服務，整合社會車輛和人力配送資源，搭建全民眾包運營配送體系，實現配送全覆蓋。（3）物流服務改進創新。在大數據背景下，電子商務物流服務的各項功能都有了很大的改進和提升。在電子商務倉儲方面，利用大數據可以對倉庫布局、揀貨路徑進行優化，對單量進行預測；在電子商務配送方面，利用大數據對客戶建立精準畫像，做到提前備貨、就近發貨，利用LBS大數據，對運輸和配送路線進行優化，提高配送時效。如在倉儲方面，京東構建了一個基于時間序列的數據立方體，萃取穩定可信的商品關聯度，在此基礎上集中應用先進算法，自主研發了全品類商品布局解決方案[23]；在配送方面，京東開發了基于大數據的配送時效產品——移動商店，依托京東海量的交易數據，對不同社區的消費能力和消費習慣進行分析，描繪出不同小區的具體畫像，通過小區畫像實現未買先送的精準營銷，將庫存前置到終端的移動商店，縮短商品與客戶的距離，從而實現京東1小時達[24]。

（三）基于大數據的電子商務物流服務過程創新

1.傳統電子商務物流服務流程的弊端通常情況下，電子商務物流的流程是：客戶下單→商家備貨到物流網點→物流公司打包→配送到客戶手中。但是，這樣的流程在面臨“6•18”“雙十一”等節日的海量訂單時，容易導致貨物積壓、爆倉、發貨慢、攬收慢、送貨慢等問題，最終可能會延長配送時間，降低配送效率，影響客戶滿意度。

2.基于大數據的電子商務物流服務流程優化在大數據背景下，電商平臺通過對銷售大數據的預測，在客戶下單之前，商家就可以將貨物提前下沉到離客戶最近的物流網點，做到“單未下，貨先行”，客戶下單后直接就近配送，從而提高配送效率（參見圖3）。在這個過程中，可從三個方面對傳統流程進行優化與改進：（1）利用大數據對銷售數據進行預測。與傳統電子商務物流的服務流程不同，客戶在下單之前，商家或電商平臺就利用大數據對銷售數據進行預測，以期達到精準營銷。預測是大數據的一個重要應用方向，通過大數據預測，能夠在更小誤差范圍內預測客戶需求，描繪客戶畫像，實現精準營銷。京東將銷售計劃和銷售預測相結合，建立了一套特有的智能單量預測系統，該系統通過對歷史銷售數據的分析，自動抓取營銷方案，可預測某商品在未來的銷售單量，輸出疊加的預測單量[23]。（2）根據大數據預測結果，商家提前將商品下沉到物流網點。傳統商家備貨帶有一定的盲目性，往往造成商品滯銷，承擔較高的庫存成本。然而利用大數據預測結果變得更加精準，可使商家將所預測的商品提前備貨到物流網點，減少因為對市場把握不準帶來的商品滯銷問題，降低庫存成本。如前所述，京東利用大數據，通過分倉模擬技術幫助客戶精準備貨、就近發貨。（3）建立一個密集的物流網絡?！白詈笠还铩迸渌褪钱斍半娮由虅瘴锪鞯囊粋€難點問題，除了利用大數據的銷售預測、商家提前備貨，還需要有離買家比較近的物流網點，也就是說，要有一個密集的物流網絡覆蓋整個銷售市場，才能保證在買家下單后快速地完成“最后一公里”配送。目前一些電商平臺和新零售商推廣店倉一體化策略，目的就是要建立一個密集的物流網絡，實現極速送達，如菜鳥和屈臣氏天貓旗艦店在物流領域深度合作，開展門店發貨模式，目前屈臣氏的200多家門店變身“前置倉”，完成3公里內2小時快速送達，消費者還可以選擇定時送貨服務；盒馬鮮生則通過店倉一體化，實現3公里范圍內的半小時極速達。下面以菜鳥網絡為例，分析其基于大數據的電子商務物流服務流程，如圖4所示。首先，菜鳥網絡數據平臺根據以往銷售情況，利用大數據預測銷量，通知相關天貓店鋪備貨，店鋪將商品就近備貨到菜鳥倉庫，實現“單未下，貨先行”，待買家下單后，天貓平臺將訂單信息提交給菜鳥數據平臺，而后菜鳥數據平臺向菜鳥倉庫發出分揀與出庫指令，菜鳥倉庫接到指令后，通知與菜鳥合作的物流公司取貨、配送。在“最后一公里”配送環節，通過三種方式完成配送：一是傳統的送貨上門；二是通過菜鳥驛站等自提點由買家自提；三是針對校園包裹，通過眾包的方式由校園包裹俠完成配送。可以看出，在此過程中，大數據預測成為電子商務物流服務的前提和基礎。

三、基于大數據的電子商務物流服務創新模式

創新模式是指創新的基本途徑和方式，張光明[4]將物流服務創新模式歸納為五種，包括跟隨競爭創新模式、顧客需求主導創新模式、物流技術創新模式、物流網絡創新模式以及增值物流服務創新模式。本文以該五種物流服務創新模式為基礎，分析基于大數據的電子商務物流服務創新模式的具體內容。

（一）跟隨競爭創新模式

和傳統物流服務不同，基于大數據的電子商務物流服務不僅僅需要智能化的物流設施設備，還需要具備大數據獲取的能力以及大數據分析的能力，為客戶提供基于大數據的物流云服務，因此，對于那些不具有大數據分析技術的企業來說，可以選擇行業標桿進行模仿，參照標桿企業改進自身的電子商務物流服務產品和過程。如電商企業可以選擇京東作為標桿，分析它在物流服務中的創新，物流企業可以選擇順豐或菜鳥作為標桿，模仿它們在物流服務中提供的新產品。

（二）顧客需求主導創新模式

個性化是大數據時代電子商務物流服務需求的一個特點，客戶需求的差異化要求電子商務物流服務有針對性和創新性。一方面，企業可以借助自身數據優勢，分行業、分模塊開發電子商務物流服務產品，做到專門化創新，如前所述，順豐、京東、菜鳥都針對不同行業為客戶提供專門化的服務產品。另一方面，企業要依托客戶與市場，讓客戶參與到物流服務創新中來，集思廣益，獲得更有創造力的想法。如日日順物流通過“創客訓練營”，建立物流大學生創新創業平臺，以居家生活大件物流相關的“痛點”為出發點，圍繞“增強終端用戶體驗”“提升運營效率及質量”“創新物流商業模式”三大方向設置若干創業課題，提出創業、創新、創意的商業方案。

（三）電子商務物流技術創新模式

基于大數據的電子商務物流服務創新離不開技術創新，通過技術創新可以使物流服務不易被競爭對手模仿，強化核心競爭力。大數據背景下的電子商務物流服務技術創新包括兩方面內容，一是物流技術，二是大數據技術。在物流技術方面，除了傳統的條形碼、GPS/GIS、RFID等軟件技術，還需要物聯網技術、智能化物流硬件設施設備等，通過物聯網和智能化設備可以捕捉更多的數據，為物流大數據分析和應用提供保障。京東、菜鳥之所以匯集了海量的物流數據，一個重要原因就在于它們建立了一個智能化、自動化甚至無人化的倉配體系，從而捕捉了物流大數據。在大數據技術方面，主要涉及物流大數據捕捉技術、處理技術、分析和預測技術等。物流大數據捕捉技術主要通過物聯網、營銷數據捕捉、信息檢索與Web搜索數據捕捉與爬蟲等技術完成數據的獲取和采集；物流大數據處理技術主要包括物流大數據倉庫技術、云計算平臺技術、大數據實時流處理技術，完成海量數據的存儲和實施處理，為物流大數據分析奠定基礎；物流大數據分析技術主要包括數據的關聯分析、聚類分析、時序與偏差分析等數據挖掘方法；物流大數據預測技術主要利用預測分析等數據挖掘方法或預測決策系統，為各種物流業務提供優化方案[25]。如菜鳥物流云利用E-MapReduce為客戶提供一站式大數據處理分析服務，京東通過數據大屏（一個基于實時多層渲染技術的數據可視化工具）為客戶提供實時海量數據場景化展示服務，順豐分倉模擬運用遺傳算法等優化算法，根據銷量預測、倉網布局、成本與時效、配送產品等因素，幫助客戶計算合理的分倉方案。

（四）電子商務物流網絡創新模式

隨著大數據分析與應用技術的發展，電子商務物流網絡變得更具有柔性和動態化。大數據對整個供應鏈系統的業務和管理流程進行再造與重構，創新供應鏈關系網絡，并通過數據挖掘和建模對企業流程進行優化，進而提高物流效率。如大數據對小米公司的供應鏈關系網絡進行了重構，通過饑餓營銷、線上數據更精準地做好銷量預測和排產計劃，與上游代工廠、下游配送服務商實現了實時系統對接，尤其是順豐與小米的倉儲管理系統（WMS）進行實時對接，小米的出倉訂單數據直接接入順豐，同時使用電子運單，簡化了交接手續，減少了中轉次數，可以做到實時提貨。在大數據背景下，電商與物流企業轉型為平臺型企業，整合各類資源，實現供應鏈成員之間的信息傳遞與共享，在這種共享機制下，供應鏈成員的績效更透明，通過供應數據分析，創建可視化的供應鏈流程圖和儀表盤，促進信息透明，從而建立一個動態的合作共享的供應網絡[2]，促進信息網絡和供應網絡的創新。通過云計算、數據挖掘與分析技術形成客戶畫像，對電子商務物流的訂單進行預測、智能分倉，對配送中心及配送路線進行合理規劃，做到極速配送，實現配送網絡創新。在大數據背景下，電子商務物流服務相關組織之間更容易協同。研究表明，客戶服務創新感知對客戶滿意度具有顯著影響，物流企業應正確看待客戶服務創新感知，重視信息和知識共享機制的建立[26]。菜鳥網絡與各快遞企業、物流企業建立聯盟，實現物流數據共享和優勢互補，京東與競爭對手合作，通過云市場建立橫向協作關系，為客戶提供更多的數據服務產品和資源。同時，基于大數據的電子商務物流服務還可借助平臺優勢，整合社會資源，實現組織網絡創新。如前所述，京東采用眾包模式，對社會倉儲與配送資源進行了整合與優化。

（五）電子商務物流增值服務創新模式

大數據背景下，電子商務物流增值服務創新主要是借助自身數據優勢，根據客戶需求，為客戶提供大數據分析、應用、咨詢等方面的增值服務。菜鳥物流除了為客戶提供基于行業數據池的物流解決方案，還提供豐富的物流增值組件和數據服務產品，包括物流增值業務組件、互聯網中間件以及數據和安全組件等。京東物流則為客戶提供定制化的物流建設咨詢服務和運營規劃相關培訓與指導。京東數據燈塔為客戶提供定制數據服務，滿足客戶對數據的個性化需求。

四、結論與展望

大數據對電子商務物流服務帶來了深刻的影響，它不僅能夠促進電子商務物流服務流程的優化，還成為電子商務物流服務企業的一大戰略資源和利潤來源，目前實踐中涌現出了以菜鳥、京東、順豐為代表的物流數據服務企業，它們依托自身數據優勢，為客戶提供創新性的電子商務物流服務。但是，縱觀學術界，對于電子商務物流服務的研究落后于實踐的發展，本文在前人的基礎上，從物流產品和物流過程兩個角度分析了基于大數據的電子商務物流服務創新，并探討了四種電子商務物流服務創新的模式。今后，基于大數據的電子商務物流服務創新應該從以下幾個方面進行深入研究：（1）從技術層面分析大數據在電子商務物流服務創新中的具體應用場景；（2）探討電子商務物流服務中大數據應用的驅動因素與阻礙因素；（3）分析大數據在電子商務物流服務中的安全與風險防控；（4）大數據驅動電子商務物流服務創新的績效評價。

作者：張曉芹 單位：廣東東軟學院信息管理與工程系