近年來，我國電子商務仍然保持快速增長態勢，潛力巨大，我國近年來的電子商務交易額增長率一直保持快速增長勢頭。隨著數據量的不斷增加，B2C日益成為推動電子商務產業發展的重要分支，給各行各業帶來了發展新機遇。目前，電子商務企業的配送模式主要包括內部物流配送、第三方物流配送以及兩種模式的結合。

 

隨著大數據時代的到來，電子商務與物流配送之間的聯系也在持續增強，物流配送成為衡量電子商務企業競爭力的關鍵指標[1]。配送方式直接決定了電商企業物流配送的成本和質量，也影響著供應鏈的質量[2]。韓小改提出了在大數據時代電子商務物流信息的反饋機制中，電子商務物流企業的市場競爭力更依賴于大數據信息的有效整合[3]。大數據下B2C電子商務的物流配送具有信息集中、配送資源共享和數據資源整合等特點。近年來，許多研究者提出了B2C電子商務的物流配送模式和方法。Ran等人提出了一種增加成本加權時間的靈活性評估方法[4]。Xiaoyan J分析了傳統B2C模式的配送路線方法[5]。Leung等人提出了一個B2C電子商務智能系統，用于重新設計電子訂單履行過程[6]。Arnold等人演示了不同交付概念的影響[7]。Xu等人基于大量的電子商務交易數據，提出了一種電子商務物流運營風險定量分析方法[8]。Barenji等人提出了一種使用混合代理的電子商務物流園區調度與同步方法[9]。Moons等提出了一種基于記錄更新法（RRT）算法的一體化訂單挑選車輛路徑方法[10]。Olsson等人為物流研究提供了較為一致的觀點[11]。Zhong等人提出了一種無合作模式的分配決策方法[12]。Zhou等人設計了一個B2C電子商務管理模塊[13]。魏霜提出制約移動互聯網推廣效率的主要障礙在于終端物流配送能力的缺乏[14]。此外，對于物流配送，許多研究人員提出了許多優化方法來獲得最優的物流配送方案。萬國海提出了一種電子商務物流配送路徑優化方法，通過改進蟻群優化算法，解決物流配送路徑長導致的配送效率低的問題[15]。

 

通過以上文獻可以發現，目前國內外的研究主要集中在物流配送模型的基礎研究、計算模型的修正與應用以及解決某一物流配送問題的應用研究。盡管這一領域有大量的文章，但關于大數據下的電子商務物流配送理論層次分析的學術研究還不夠，主要體現在以下幾個方面：

 

(1）研究者對大數據下B2C電子商務物流配送的發展過程缺乏全面的把握，對未來相關研究的發展方向缺乏明確的指導。

 

(2）對大數據下B2C電子商務物流配送的基本要素、邊界和理論基礎探討不足。大數據下B2C電子商務物流配送的深化和發展面臨著巨大的挑戰，因此系統梳理大數據下B2C電子商務物流配送的研究現狀，并對大數據下未來的發展方向提出合理建議迫在眉睫。

 

那么，在大數據時代，如何利用大數據技術對電商用戶的網購信息數據進行挖掘和分析，從而有針對性地對客戶進行個性化的物流配送服務，從而提高B2C電商物流配送服務的效率，是大數據下B2C電子商務物流企業面臨的巨大挑戰。本文針對大數據下B2C電子商務物流配送成本過高、速度過慢等問題，分析了大數據下B2C電子商務物流配送模式、影響因素和發展現狀，深入研究了大數據下B2C電子商務物流配送的數據處理問題、業務流程和路徑優化策略。探討基于大數據平臺的B2C電子商務產品銷售與物流配送聯合優化模式，提出大數據下B2C電子商務物流配送創新優化策略，提高物流配送效率，縮短物流配送過程中所耗費的時間和距離，降低B2C電子商務物流配送成本。最后，詳細介紹了大數據技術在B2C電子商務物流企業管理中的應用。

 

二、大數據下B2C電子商務物流配送的發展現狀

1. 物流配送數據處理效率低

目前，大數據技術僅局限于B2C電子商務物流配送過程中的一些具體服務，缺乏能夠有效應用于B2C電子商務物流配送各個環節的大數據技術的集成分析與處理，成為阻礙B2C電子商務物流配送大數據分析與處理技術發展的瓶頸。因此，從整體上看，我們知道大數據下分析處理技術的實際利用效率是低效率的，需要進一步拓展，大數據分析和處理技術還有待進一步完善。

 

2. 物流配送模式缺乏創新

隨著大數據技術多年來的發展，許多新的大數據技術被提出并應用于各個行業，認識到大數據的重要性，提高物流配送服務水平對于B2C電子商務企業的未來發展起到舉足輕重的作用。為此，電子商務企業應在大數據下建立完整的具有開放或網絡特征的應用系統，實現B2C電子商務物流配送戰略和模式的創新，在一定程度上提高B2C電子商務物流配送的服務水平和效率。但由于復雜數據對策略和模式的嚴重影響，應用系統內部架構受到各種繁瑣數據處理的影響，無法提高B2C電子商務物流配送的貢獻。

 

3. 物流配送過程缺乏優化

B2C電子商務物流配送中心的建設體現了一個企業的能力，它取決于選擇一個好的時機和地點。設計規劃的合理性，對B2C電子商務物流配送中心的運行效率和安全，以及物流的合理化，都有著直接而深遠的影響。傳統B2C電子商務物流配送中心存在著收放階段不一致、進出庫部門摩擦、運行補貨距離遠等問題。因此B2C電子商務的物流配送過程缺乏優化。

 

4. 大數據對B2C電子商務物流配送企業的巨大影響

在大數據下對大量數據進行了分類和處理，使物流配送透明化，便于實時監控物流配送，滿足B2C電子商務物流配送的需求。隨著物流配送企業競爭市場的日益激烈，其競爭重點已從價格競爭轉向服務競爭。

 

5. 第三方物流配送效率低

很多企業都選擇了大數據下的第三方物流企業。第三方物流是指電子商務企業將其物流業務外包給外部物流企業，外部物流企業擁有自己的物流管理平臺，能夠對產品和物流信息進行監控和管理。電子商務企業選擇第三方企業物流配送，不僅可以提高電子商務企業物流配送的水平和效率，還有助于提高消費者滿意度。但受基礎設施、人員素質等諸多因素的影響B2C電子商務的物流配送效率較低。

 

6. 物流標準化體系水平低

要使物流企業高效，有必要對物流信息系統進行規范，也就是說，供應鏈中的所有環節都應該使用相同的標準，所有的物流信息系統都可以連接起來，交換數據，共享信息。

 

三、大數據下B2C電子商務物流配送的影響因素及核心問題

就目前的情況來看，低效率、低創新是因為B2C電子商務與物流的大數據在目前的產業發展過程中是獨立的、分離的[16]。因此，為了加快兩個產業之間的分工、協調、融合、溝通和相互聯系，產生合作效果，就需要實施大數據技術的發展。目前，整個產業鏈對市場需求變化和運營效率的響應速度較快。

 

1. 實現B2C電子商務物流配送信息對接

管理數據并將其轉化為有用信息并將其作為戰略差異化的能力是成功的關鍵因素。隨著大數據的興起，B2C電子商務發展迅速，物流配送任務日益繁重，物流配送數據規模呈指數級增長。若采用大數據處理方法對各類物流信息進行處理，可以有效促進B2C電子商務的物流配送，滿足物流需求。B2C電子商務物流配送的成功取決于提供的數據和信息的數量，以及如何使用它們來優化配送過程。數據的規模大到足以提取大量有價值的知識，這些知識可能決定企業的成功或失敗。使用大數據分析，制定和采用最優的配送策略，以達到最符合自己利益的結果。

 

2. 提高B2C電子商務物流配送利用價值

隨著B2C電子商務企業的激烈競爭與發展，電子商務物流配送過程中的各個環節都會產生大量的數據，為了充分合理地運用這些數據的價值，需要將大數據轉化為結構化數據集。B2C電子商務物流配送必須充分利用近年來由于互聯網、社交網絡、移動電話應用程序、RFID和傳感器應用程序以及創建和捕獲數據的新技術而變得可用的大量消費者數據，收集的數據主要是非結構化的，包含有價值的客戶意見和行為信息。大數據分析可以定義為分析關鍵業務數據的綜合技術、技術、實踐、方法和應用程序，以幫助組織更好地理解其業務并做出實時決策。傳統B2C電子商務物流配送的數據結構轉變會導致物流信息的丟失，降低物流配送數據的利用價值。在大數據下，為了避免信息丟失，提升B2C電子商務物流配送數據的利用價值，建立了專門的數據管理中心。

 

3. 提高B2C電子商務企業的客戶滿意度

在電子商務B2C企業中利用大數據技術對客戶畫像實現精準營銷、優化物流工作流程可以提高B2C電子商務企業的服務水平進而提高客戶滿意度。在B2C電子商務的傳統物流配送中，其服務水平仍不能完全滿足消費者的需求，且提升空間有限。而在大數據下，我們可以利用人工智能和數據挖掘的方法對客戶的網購大數據進行分析和挖掘，幫助B2C電子商務企業對B2C電子商務的物流配送進行個性化服務，從而提高客戶滿意度。

 

4. B2C電子商務物流配送與可持續發展目標的互動

B2C電子商務的發展可以更快更有效地促進物流業的發展和物流體系的完善，尤其是物流配送行業，它需要綜合物資資源的配置，對收、儲、銷三條供應鏈的核心環節進行整合優化，從而有效降低系統的整體運營成本，結合大數據分析實現高效精準的B2C電子商務物流配送模式。在“互聯網+”和大數據背景下，從數據分析的角度，探索B2C電子商務物流配送高效體系的構建，以期提升信息環境下電子商務物流配送模式的質量，豐富B2C線上營銷模式的實踐，加快這一新興模式的信息化進程。

 

四、大數據下B2C電子商務物流配送模式研究

麥肯錫全球研究所將大數據定義為數據庫軟件工具在一定時間范圍內無法獲取、存儲、管理和分析的一種大規模數據集合，它具有數據量大、數據流轉快速、數據類型多樣和價值密度低的四個特點。隨著信息技術的發展，云計算、物聯網、社交網絡等互聯網技術被廣泛應用于各個領域，數據的種類呈指數增長。大數據包含有價值的信息和知識，對數據進行分析和挖掘，可以幫助企業更好地為客戶服務，降低成本，合理配置資源，從而帶來創新的商業模式和管理技能[17]，提出了構建大數據下B2C電子商務物流配送管理模式的思路。在數據采集階段，B2C電商企業、物流企業和終端客戶通過產業鏈上的數據源進行整合。然后對這些數據進行挖掘、分析和提取，利用大數據技術促進數據從非結構化數據向結構化數據的轉化，從而更好地反映數據的規律。目標是提高數據價值和使用價值，最終實現個性化和高質量的服務，獲得更多的客戶。此設計正是解決前端核心問題的體現，大數據下B2C電子商務物流配送管理模式如圖1所示。

 

圖1 大數據下B2C電子商務物流配送管理模式   

 

該模式包括數據采集、數據預處理、數據存儲、數據分析和數據挖掘。通過對數據的分析和挖掘，為不同應用平臺的客戶提供信息、流程、功能、知識、反饋和備份計劃。它可以進一步重構企業的要素和業務流程，促進企業的發展。

 

五、大數據下B2C電子商務物流配送創新與優化策略

基于大數據下B2C電子商務物流配送的發展，B2C電子商務物流配送策略和模式中大數據的分析和處理技術相對單一，數據處理效率低，配送過程缺乏優化，配送效率有待不斷提高。因此，在B2C電子商務物流配送的整體發展中，促進大數據分析處理技術在B2C電子商務物流配送發展中的充分應用，促進其價值的充分發揮，可以從以下幾個方面進行有效的優化和提升。

 

1. 大數據框架下B2C電子商務物流配送優化策略

針對大數據下B2C電子商務物流配送現階段效率低、通用性差的問題，設計和構建大數據框架下完整的優化策略，優化B2C電子商務物流配送的價值是十分必要的。因此，在原有大數據處理框架的基礎上，借鑒先進經驗，基于B2C電子商務物流配送需求和特點，探討B2C電子商務物流配送大數據處理優化策略，魏斐翡提出了一種有效的ECLHadoop的大數據處理優化策略，然后針對B2C電子商務物流配送設計了一個完整成熟的ECLHadoop大數據處理優化策略框架[18]。該框架根據B2C電子商務物流配送的要求對數據屬性進行分類，然后對相關數據進行分段，存儲在數據節點中。當需要查詢時，直接查詢單個存儲節點。MapReduce計算采用Map計算，跳過Reduce計算，提高了處理效率，降低了成本。

 

此外，根據數據模塊之間的關系，采用相應的時間標簽等方法，將不同的數據塊進行有效鏈接，實現大數據分析和處理，促進B2C電子商務物流配送信息的有效獲取，提高其工作效率，為大數據下物流配送領域的發展提供參考。

 

2. 大數據平臺下B2C電子商務產品銷售與物流配送的混合優化模式

盡管B2C電子商務物流配送發展迅速，但B2C電商平臺已成為主要消費場所，社會物流資源不足，物流配送能力較差，B2C電子商務企業的銷售與物流配送之間存在脫節。如果不了解所購商品的信息，不提供送貨上門和安裝服務，就無法提高客戶的滿意度。因此，有必要實現基于大數據平臺的B2C電子商務產品銷售與物流配送的聯合優化模式。該模式是將物流配送過程中產生的信息與B2C電子商務企業的商品銷售信息連接起來，通過兩種信息的聯合優化，提高物流配送過程的服務水平，促進B2C電子商務物流配送的發展。作為成熟電商企業的代表，京東成功部署了自營、第三方和聯合配送三大物流配送模式，實現了產品銷售和物流配送的聯合優化模式，有效提高了服務水平。

 

3. 系統布局設計下B2C電子商務物流配送流程優化策略

根據B2C電子商務物流配送的實際業務流程情況，對配送業務流程進行優化修改。系統布局設計是為解決設施布局問題提供一種完整、系統、有序的布局設計方法。通過分析各功能區的運行強度和運行單元之間的相關性，合理安排運行位置。通過定性和定量分析，以P（產品）、Q（質量）、R（路線）、S（服務）、T（時間）五個基本要素作為布局設計分析的出發點，得出功能區域的相對位置。通過物流分析驗證了已建立的工作流結構的必要性和合理性，并對其進行了改進和完善。利用各工作單元之間的交互作用，實現布局方案的最佳組合。通過不斷的修正和選擇，得到最經濟合理的方案。基于系統布局設計的B2C電子商務物流配送優化過程如圖2所示。

 

圖2 基于系統布局設計的B2C電子商務物流配送優化過程  

 

4. 大數據下B2C電子商務物流配送路徑優化

在傳統B2C電子商務的物流配送過程中，工作人員根據自己的經驗或市場分析結果做出相應的物流配送決策。傳統B2C電子商務物流配送決策由于市場分析結果的滯后和人員主觀經驗判斷的影響，普遍存在主觀性和滯后性，然后生成的海量數據是客觀的、實時的，能夠真實有效地反映市場和客戶的需求。因此，物流配送企業必須利用這一大數據信息，深入分析B2C電子商務物流配送過程路線的影響因素。運用定量分析方法對影響因素進行分類和簡化，確定影響B2C電子商務物流配送路徑的關鍵因素。在此基礎上，科學、合理、高效地規劃B2C電子商務物流配送路徑，降成本、提效率、增效益，有效解決交通擁堵造成的物流配送緩慢問題，實現B2C電子商務的持續快速發展。

 

六、大數據技術在B2C電子商務物流企業管理中的應用

大數據技術在B2C電子商務中的應用物流核心業務管理主要體現在三大方面：運輸業務管理、倉儲業務管理和配送業務管理。大數據的應用可以實現物流配送的智能化運輸，優化運輸資源配置，實現倉儲業務管理智能化與自動化，多元化提升倉儲物流服務水平，通過信息化水平動態管理和控制物流配送環節，從而提高物流配送效率，為客戶提供動態的物流配送服務。

 

在運輸業務管理方面，通過大數據技術對運輸過程中產生的數據信息進行處理和分析，可以優化運輸資源配置和高效利用，完善運輸體系，實現運輸過程的信息化、智能化管控。在倉儲業務管理方面，倉庫備貨出庫等工作可以依托大數據技術，實現庫存精細化管理，提高預測準確率，可以有效降低倉儲管理的成本，實現倉儲物流管理的可視化和透明化。在物流配送業務管理方面，大數據技術可以收集和挖掘交通狀況、價格因素、客戶數量及分布情況、客戶需求等因素的網購數據，形成物流配送方案的動態化模式，為客戶提供實時的、可視的物流配送狀態信息服務，實現物流配送高效和服務質量提升。

 

在市場分析中，通過收集、組織和使用數據信息，充分挖掘自身隱藏的商業價值，幫助電商企業做出更準確的決策。但由于大數據具有豐富的特性，如何從網絡中高效地抓取和分析大數據是應用大數據的前提。因為不同的網站有不同的結構，所以電商企業需要掌握非常先進的大數據抓取和分析技術來處理大數據。在應用大數據的過程中，需要考慮數據的安全性、應用價值等問題，才能為電商企業物流企業的發展帶來巨大的經濟效益和社會效益。

 

七、結語

大數據已經成為B2C電子商務物流配送的重要貢獻因素。它不僅可以促進B2C電子商務物流配送流程的優化，而且可以成為B2C電子商務物流配送企業的戰略資源和利潤來源。在B2C電子商務物流配送中，構建了大數據下的物流配送管理模式，提出了B2C電子商務物流配送中大數據處理的優化策略。利用大數據促進B2C電子商務商品銷售和物流配送的聯合優化，提出B2C電子商務物流配送優化流程和路徑，促進物流企業發展，企業只有在充分分析自身特點的前提下，制定合理的物流配送戰略，選擇合理的物流配送方式，才可以有效降低成本和提高客戶服務水平，進一步促進經濟的發展。本文深入探討了大數據下B2C電子商務物流配送的研究現狀和發展現狀，以及大數據解決B2C電子商務物流配送問題的核心問題，這是大數據技術在商業領域的理論外延和現實迫切需要的外在表現。本文構建了大數據下B2C電子商務物流配送管理模式，從協調理論的角度來看，電子商務、物流和客戶這三大主體被有機地整合為一個管理系統。本文從資源有效配置的實現路徑出發，設計優化模型，包括大數據處理框架、銷售與配送聯合、配送流程和配送路徑并詳細討論了大數據技術在B2C電子商務物流企業管理中的應用。