基于大数据驱动的商业模式创新过程研究

□ 王 迪，唐英瑜

(青岛大学 商学院，山东 青岛 266100)

遥感、云计算、移动技术、物联网(IoT)等高新技术的快速发展、融合，导致了数据的指数增长和海量聚集，这种现象被称为“大数据”。大数据引发了消费者的需求内容、结构和方式发生了巨大的改变，企业想要获得竞争优势需要利用大数据驱动组织持续创新。目前组织创新的研究主要集中在技术创新上，对于商业模式创新的研究较少。技术创新能够促进企业成长并提高企业利润，但随着大数据的快速发展缩短了企业间的技术差距，企业技术创新难度增大。商业模式创新是撬动技术创新价值的重要方法，两者共同助力于组织绩效提升。大数据可以改变“游戏规则”，企业的成功不仅仅取决于新技术，而且取决于如何利用大数据进行商业模式创新。

1 大数据驱动的商业模式创新研究进展

国外有关研究主要集中在大数据驱动对企业绩效的积极影响以及数据驱动的商业模式的特征、构成要素等方面。Mcafee和Brynjolfsson(2012)发现使用大数据驱动决策的公司在财务和运营结果的客观指标上表现更加突出[1]。Waller等(2013)认为大数据时代，企业成功的关键因素在于将数据作为资产，通过使用大数据从数据资源中提取有价值的信息，从而改变业务策略和商业模式，并在业务流程中做出更好的决策[2]。Hartmann等(2016)从静态视角开发了由6个关键维度组成的数据驱动的商业模式(DDBM)框架，包含关键资源、关键活动、价值主张、客户细分、收益模式和成本结构[3]。

国内的研究聚焦于大数据驱动的商业模式创新的驱动机理。李文莲和夏健明(2013)从行业、产业链和企业三个层面分析了大数据对商业模式创新的驱动机理[4]。李文博(2016)从数据时代特征、主体反应行为、行为属性认知和生态系统情境四个方面提炼了商业模式创新的驱动因子，揭示了大数据时代商业模式创新的驱动机理[5]。李立辉和王爽英(2017)分析了大数据风险类型的构成，并针对大数据风险对商业模式创新的影响机理进行模型构建和理论分析[6]。

由此可见，先前的研究从静态视角概括出数据驱动的商业模式价值创造的活动机制，但无法描述大数据驱动的商业模式创新的具体过程。因此，本文的研究问题是企业如何运用大数据来驱动商业模式创新，从而获取竞争优势。

2 大数据驱动的商业模式创新的内在机理

商业模式描述了一个公司如何经营它的业务，利用内部资源和外部网络开发提供产品和服务，以创造和获取价值。大数据不仅促使企业的关键资源、价值主张、关键活动等商业模式的组成要素发生变化，也改变了原有商业模式的价值创造核心逻辑。

2.1 大数据作为关键资源驱动企业的商业模式创新

企业的资源基础观(RBV)认为，企业有形和无形资源之间的相互作用形成了一个独特的资源池，关键资源的稀缺性和异质性决定了公司的主要竞争优势[7]。Ng(2014)认为大数据是一种新的经济资源形式，可以刺激企业的商业模式创新，改变生产者和消费者之间的关系[8]；大数据作为当今市场上一种新的异质性较高的资源形式，是企业进行商业模式创新的关键资源。尽管资源具有稀缺性，但信息资源是无限的，大数据作为一种信息资产，可以通过创新的、具有成本效益的处理方法来进行洞察和决策。企业可以通过分析和处理大数据获得更多信息和知识资源，实现数据、信息与知识资源在企业创新生态系统中转移和交易，从而促进企业商业模式的创新。

2.2 大数据颠覆企业传统商业模式的价值主张

大数据技术颠覆了传统的价值主张，为客户提供同质化产品的企业已经无法在竞争中获取优势。企业需要对大数据分析和预测，从大数据中挖掘出更有价值的信息，以客户个性化需求为中心，将实现客户价值主张作为核心目标。通过个性化定制和柔性生产，实现企业和客户全方位信息交互，促使企业的价值主张按客户个性化需求转型，改变了价值创造的核心逻辑，从而颠覆原有商业模式系统，实现商业模式创新。虽然大数据处理会产生很多有价值的信息，但由于虚假信息的存在，在数据驱动的商业模式价值主张生成之前，必须对数据进行筛选、分析和评估，保证数据的完整性、真实性和可靠性，从而保证大数据预测消费者个性化需求的准确性。

2.3 大数据驱动企业商业模式的关键活动、流程不断改进

数据的指数迭代和大数据相关技术的开发，信息的分析能力亦在增强，企业利用大数据技术持续优化和完善设计、生产、物流、服务等关键业务流程，提高了组织效率和产品服务质量。企业依赖数据分析做出决策，利用大数据促进关键业务流程不断改进，从而实现商业模式的创新。例如，生产商通过传感器和实时监控系统收集世界各地的的智能工厂生产数据和设备信息，通过大数据对生产制造环节中的数据进行提取、存储和智能化分析，使生产组织能够动态估计、分析和预测设备的不可见状态，有效避免了传统生产过程中设备故障后延迟修理造成的损失[9]。此外，航空服务业通过减少人工干预和优化信息流，利用大数据技术进行流程再设计提高了业务流程效率。

2.4 大数据改变了企业原有商业模式的价值创造逻辑

大数据使企业间信息实时生成并通过外部网络传递，打破了时间顺序的“上下游”关系，创新生态系统中的各企业利用流向自己的信息流进行同步生产，消除信息延迟与传递误差所引起的“牛鞭效应”。大数据改变了企业原有的价值创造方式，大数据的应用使应用软件、智能终端、计算机技术成为价值创造的中间产品，由于其复制成本几乎没有，因而能够在供应商、最终产品制造商与消费者之间实现价值共创。在价值共创过程中，核心企业依托大数据成为创新生态系统的协调者和领导者，连接新的供应商和消费者参与，以合作竞争的方式使分工高度模块化，促进创新生态系统的互惠共生与有序发展，从而改变价值创造的核心逻辑，促进商业模式的协同式创新。

3 大数据驱动的商业模式创新过程

商业模式创新就是从一个稳定状态到另一个更高级的稳定状态的升级演变过程。本文借鉴Bucherer等(2012)的研究[10]，把大数据驱动的商业模式创新划分为分析、设计、实施和控制四个阶段，从组织、数据和创新生态系统三个层次分析苏宁易购利用大数据研发新型炊具罩的案例。

3.1 分析阶段

开发新的商业模式前需对当前组织的商业模式进行分析，通过收集、处理和分析相关数据来识别和评估机会。为了评估市场需求，企业需要收集大量数据并进行分析，预测市场需求，最终将信息转为洞察力。例如，苏宁易购集团为探索消费者对于炊具罩的需求，从线上和线下门店收集客户的购物行为数据建立核心数据集的全面架构。随后进行数据建模分析消费者对于炊具罩的使用需求。结合数据模型分析后发现用户期望的炊具罩的要求。在数据层面，苏宁易购集团利用大数据虚拟价值链的数据收集、数据存储、数据处理和数据分析等来确定市场需求。在组织层面，企业收集、存储、处理和分析内外部数据，对基础设施资源进行大量投资，融合线上线下平台，对技术平台和数据架构进行战略调整，以可扩展和可持续的方式支持商业模式系统重构。创新生态系统层面包括收集企业经营所处的社会、技术、经济或政治环境的变化信息，以识别可行的商业机会。

3.2 设计阶段

设计阶段中公司应用大数据价值链开发新的商业模式，用各种替代的解决方案进行可行性分析。苏宁易购的产品团队具备了来自大数据分析的初步洞察力之后，进一步验证他们对用户需求问题的假设，并提出相应的价值主张。由此苏宁易购的设计团队应用户需求重新设计他们的商业模式，以便为用户创造价值。利用数据分析结果对用户需求进行估算，探索可行的技术解决方案并加以验证。在数据层面，通过数据挖掘获得用户行为偏好的分析报告，在这个环节特别关注对数据源可用性和质量的评价。在组织层面，随着从客户群体中获取数据的增多，可以定位目标用户，洞察机会并提出价值主张。在创新生态系统层面，产品团队评估了数据驱动的商业模式的哪些任务可能由外部合作伙伴执行，从而从外部网络中获取进行商业模式创新的互补资源实现协同创新。

3.3 实施阶段

实施阶段关注于数据驱动的商业模式原型的测试和试验，主要是应用大数据风险评估进行商业模式的不断测试，并形成统一方案。通过使用大数据评估技术，企业可以从数据资源中提取价值信息并评估数据信息的风险，从而为改变业务策略和商业模式做出更好的决策。苏宁易购的产品团队通过与客服人员和顾客验证了用户的需求，并与设计团队共同探讨。设计团队选定了满足客户要求的法迪欧的“7”字型油烟机的初步设计方案。数据层面，随着苏宁易购决策方式的改变，重点应该是对大数据威胁的预测和风险评估。在组织层面，苏宁集团的高层管理者的决策制定是至关重要的。创新生态系统层面涉及评估数据驱动的商业模式的法律法规以及监管制度等。

3.4 控制阶段

控制阶段商业模式统一方案的变更测试和适应，使商业模式创新得以成功实现。炊具罩是一种源于利用消费者数据的产品创新，从传统的以制造商为主导的大规模生产模式转变为以用户为中心的创新模式。在数据层面，主要是利用数据建模和仿真预测使数据可操作化来不断完善商业模式创新。在组织层面，苏宁易购运用销售前端反馈的设计思路，迅速与制造商合作设计生产，再返回销售前端，中间省略了大量的工作，通过变革企业内部的供应链体系，优化业务流程，实现数据驱动的商业模式改进。在创新生态系统层面，主要包含对内部变革和外部网络参与者的监督，依据消费者需求信息与网络参与者协同创新等，控制创新生态系统的有序发展，提高创新生态系统的稳定性。

4 结语

综上所述，大数据驱动的商业模式创新是一个动态复杂的过程，需要对组织内部人力和智力资本广泛的前期投资以及企业创新生态系统的协同配合。为了更好的实现大数据驱动的商业模式创新，大数据收集、处理和分析的功能被外包给拥有管理大数据项目的基础设施、规模和经验的大数据咨询公司。