商业模式分析方法篇1
关键词：互联网+；商务模式；教学体系
一、引言
近年来，全球范围内it创新发展迅猛，it领域新产品、新服务、新业态大量涌现，不断激发出新的消费需求，成为日益活跃的消费热点。2013年，国务院《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》旨在推动居民消费模式向信息消费发展，破解原子消费对我国环境与生态保护的难题，促进“新四化”（信息化、工业化、城镇化、农业现代化）的加快融合与发展。我国信息消费发展具有良好基础和巨大潜力，但信息产品的设计、生产、服务与创新能力还远不如西方国家，存在基础设施支撑能力不足、产品和服务创新能力弱、配套政策不健全、体制机制不适应等问题，亟需开展与促进信息消费相关人才培养的体系建设，以促进消费升级、产业转型和民生改善。
随后，国家在2014年出台《国务院关于加快发展生产业促进产业结构调整升级的指导意见》，从国家战略导向上推动生产业，向结构调整要动力、促进经济稳定增长，引领产业向价值链高端提升。尤其是通过推动云计算、大数据、物联网等在生产业的应用，鼓励企业开展科技创新、产品创新、管理创新、市场创新和商业模式创新，发展服务于产业集群的电子商务、数字内容、数据托管、技术推广、管理咨询等服务平台，提高资源配置效率。另外，产业结构升级中的重要一环是工业制造新现代化，要求传统产业大力引进信息化、电商方面专业人才，支撑商务模式的改造与创新，这也对电商人才的培养提出进一步要求。
2015年国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，强调各行业充分运用互联网思维，把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。“互联网+商务”（广义电子商务）的发展已成为不可阻挡的时代潮流，加快推进“互联网+商务”的发展，有利于激发创新活力、培育新兴业态和创新商务模式，对促进“大众创业、万众创新”、适应和引领经济发展新常态具有重要意义。这进一步明确了基于互联网商务应用与高端人才需求的重大趋势，对满足互联网商务模式设计、开发、构建、应用人才培养体系提出了更高的要求。
由此，本文聚焦于互联网商务模式教学上的核心问题，提出通识教学、实践教学以及研究教学三个层次的教学体系构建方案，并进一步从课程目标、教学形式、讲授内容的基本要求、教学难点和重点、教学方法与考核方式、能力素质提升指标这六个方面予以探讨，以期为“互联网+”背景下高校培育满足各行各业需求的新型商务人才提供参考思路。
二、互联网商务模式
商务模式本质上是若干因素构成的一组赢利逻辑关系的链条，是商务战略生成的基础，商务战略是在商务模式基础上的行为选择。价值主张、价值网络和价值实现等要素之间的不同组合方式形成了不同的商务模式。商务模式设计是创业机会开发环节不断试错、修正和反复的过程，是分解企业价值链条和价值要素的过程，涉及到要素的新组合关系或新要素的增加。
学术界，有关商务模式的研究大多与电子商务有关。Zott等的文献研究也证实其研究的49个商务模式定义中，四分之一同电子商务有关。但学术界关于电子商务模式的概念没有形成一个清晰的定义，不同的人有不同的理解。morris将商务模式的定义归为三类：盈利观、运营观和战略观。盈利观认为商务模式是企业获取利润的逻辑；运营观认为商务模式是一种结构化的配置，强调内部流程和基础管理；战略观认为商务模式应该从总体上体现企业的市场定位，跨组织边界的相互作用和发展机会，强调竞争优势和持续发展。
教学实践中，afuah和tucci认为，决定互联网企业业绩的因素有三个：商务模式、商务运作环境和变化。商务模式是一个系统，整个系统运行的好坏不仅取决于系统各个部分，还取决于各个部分之间的关系。同时商务模式各个部分的连接环节不是一成不变的，在一些产业中，公司必须对它们的商务模式不断创新，必须在其他公司迫使它们改变之前做出改变，这些能够引起公司改变的机制成为“动力机制”。afuah和tucci随后将其构建的商务模式称为“互联网商务模式”，并建立了一个教学教材体系。
基于上述理论、实践、教学上的研究与探索，亟需对互联网商务模式的教学体系进行探讨，为高校培养具有全局观、战略观、实操能力的互联网商务建设人才提供有效思路。
三、互联网商务模式通识教学体系建设
（一）课程目标
互联网商务模式教学目的是培养互联网商务管理人才的基础理论，并系统地讨论互联网商务业绩的商务模式、决定因素、价值网络、竞争环境、互联网商务模式的组成、动力机制、评价方法及相关战略及其应用。通过系统训练，让授课对象充分理解互联网商务的基本概念、原理和方法，掌握互联网商务相关内容的科学定义及其发展方向，从而提高自身参与互联网商务实践的能力。
（二）教学形式
互联网商务是一门专业基础课程且应用性很强，因此，应在教学设计上对互联网商务概念、原理、模型和方法进行必要的讲授，使学员理解应用互联网为何能获得竞争优势。并且，注意理论联系实际，通过经典案例讨论、实践操作、模拟演示、课堂思考等，启迪学员的思维，把握最新动向，提高观察、思考、分析问题与解决问题的实际能力。
（三）讲授内容的基本要求
1.掌握互联网商务的基本概念、商务模式、价值网络与环境因素。
2.掌握互联网商务模式的组成部分、动力机制与评价方法。
3.理解互联网商务模式竞争环境与宏观环境的作用。
4.能应用基本概念、工具对互联网商务模式进行分析并制定相应的战略。
（四）教学难点和重点
1.难点。互联网商务环境分析技术与方法、商务模式分析方法；
2.重点。互联网商务创业环境分析、商务模式变迁、商务模式结构组成分析等。
（五）教学方法与考核方式
1.教学方法。讨论教学+案例教学、头脑风暴+实践教学。
2.考核方式。期末商业计划书与案例制作、平时考核相结合，采用1：3：6综合成绩评定体系。其中10%为平时成绩，包括出勤、课堂参与；30%为课程作业，包括新模式观察与分析；60%为期末成绩，以课程论文或考试形式进行。
（六）能力素质提升指标
通过系统的训练与实践，学员应具备的能力素质见表1，从0～5表示能力素质从低到高。
四、互联网商务模式实践教学体系建设
（一）课程目标
该体系旨在培养学生利用互联网工具开展商务活动的创新能力与管理操作能力，掌握互联网商务模式的构建与分析方法，认识互联网商务活动中潜在的商机及陷阱，基于自身的资源优势建立新的商务模式并开展商务活动。课程系统研讨互联网商务业绩的决定因素、商务模式、价值网络、竞争环境、动力机制、评价方法及相关战略及其应用，提高学员参与互联网商务实践的能力。培养具备较好专业理论知识和较强实际运作能力的互联网商务模式开发与管理人才。
（二）教学形式
在教学设计上对互联网商务概念、原理、模型和方法进行深入的研讨，教会学员应用互联网开展商务活动并获得竞争优势。同时，理论联系实际，通过案例讨论、实践操作、模拟演示、课堂思考等，启迪学员的创业思维，使学员了解互联网商务的最新动向及发展趋势，捕捉知识经济环境中蕴藏的种种商机。
（三）讲授内容的基本要求
1.互联网创业环境分析。
2.互联网商务模式结构组成。
3.互联网商务模式的构建。
4.互联网商务模式的评价。
5.互联网创业案例剖析。
（四）教学难点和重点
1.难点。互联网商务环境分析技术与方法、商务模式构建方法、商务模式的驱动因素。
2.重点。互联网商务创业环境分析、商务模式变迁、商务模式结构组成、价值网、战略分析等。
（五）教学方法与考核方式
1.教学方法。讨论教学+案例教学、头脑风暴+实践教学、实验教学+兵棋推演。
2.考核方式。期末商业计划书与案例制作、平时考核相结合。其中10%为平时成绩，包括出勤、课堂参与；30%为课堂训练实效考察，包括新模式观察与分析；60%为期末成绩，以商业计划书编写或案例制作形式进行。
（六）能力素质提升指标
通过系统的训练与实践，学员应具备的能力素质见表2，从0～5表示能力素质从低到高。
五、互联网商务模式研究教学体系建设
（一）课程目标
该体系旨在培养面向互联网平台的商务模式的研究与创新人才。训练互联网商务模式的构建与分析方法，认识互联网商务活动中潜在的机遇及陷阱，提升对竞争环境、动力机制、评价方法及相关战略的研究、分析、制定能力。
（二）教学形式
通过案例研讨、模拟演示、机会识别等，观察与分析互联网商务模式发展最新动向及趋势，撰写案例、培训材料及商业计划书。
（三）讲授内容的基本要求
1.互联网创业环境分析。
2.互联网商务模式的构建方法。
3.互联网商务模式的评价。
4.互联网创业案例剖析。
5.创新商业模式实训。
（四）教学难点和重点
1.难点。互联网商务环境分析技术与方法、商务模式构建方法、商务模式的识别与创新。
2.重点。互联网商务创业环境分析、商务模式变迁、新商务模式构建。
（五）教学方法与考核方式
1.教学方法。讨论教学+案例教学、头脑风暴+实践教学、实验教学+兵棋推演。
2.考核方式。论文撰写、商业计划书、案例制作及平时考核相结合。其中10%为平时成绩，包括出勤、课堂参与；30%为课堂训练实效考察，包括新模式观察与分析；60%为期末成绩，以课程论文、商业计划书编写或案例制作形式进行。
（六）能力素质提升指标
通过系统的训练与实践，学员应具备的能力素质见表3，从0～5表示能力素质从低到高。
六、展望
互联网商务模式本质上是互联网利润点、客户价值、实施策略、动力机制等若干因素构成的一组赢利逻辑关系的链条，是互联网商务战略生成的基础，决定互联网商务业务的生死成败。高校通过互联网商务模式三层教学体系的应用与实践，培养商务模式的分析、构建与创新人才，为我国“互联网+”背景下产业转型升级、推动新经济业态建设服务。
参考文献：
[1]陈燕武，邓兴磊.我国城乡居民信息消费比较研究[J].华侨大学学报（哲学社会科学版），2016（01）.
[2]俞世峰.生态消费需求视角下产业结构转型升级路径研究[J].理论探讨，2015（04）.
[3]辜胜阻，曹冬梅，李睿.让”互联网+”行动计划引领新一轮创业浪潮[J].科学学研究，2016（02）.
[4]孙艳霞.电子商务模式研究综述[J].现代管理科学，2012（05）.
[5]ZottC，amitR，massaL.thebusinessmodel：theoreticalroots，recentdevelopmentsandfutureresearch[C].ieSeBusinessSchoolworkingpaperwp-862，June，2010.
[6]morrism，Schindehuttem，allenJ.theentrepreneur’sbusinessmodel：towardaunifiedperspective[J].JournalofBusinessResearch，2003（01）.
商业模式分析方法篇2
【关键词】商业模式；市场营销；资源组合；7pS理论；创新
一、商业模式概述
（一）概念
商业模式的原型就是对企业中客户界面、内部构造以及合作伙伴界面中的各种要素形态的结合。其实质是一种商业实践模式，在该实践模式中不仅包括企业中有形的外壳运作，还包括了很多企业内部的运作流程以及资源组合等。从另一角度对商业模式进行分析，可以对其概括为对活动性以及一致性的综合表现。
（二）构成要素
1.价值主张。企业中的价值主张是指，企业发展中为了目标客户而创造的价值。价值主张主要的表现形式就是通过向客户展示企业的发展产品是什么，指出企业的客户是谁等问题，从这些比较基础的问题中能够总结出企业产品的研发、采购、生产以及销售等流程，并将这些信息在企业中进行传递。企业的价值主张中的这些做法能够符合企业的价值创造逻辑，实现企业定的方法，并体现出现一定逻辑。
2.资源组合。要想实现企业经济价值创造，需要在企业中投入一定的资金，如果没有相应的资金，将不能实现企业的价值提升。对于资源的组合，需要从企业的人力资源、原材料、厂房设备以及专利技术方面入手，进而实现企业的资源组合。
3.运作流程。企业的商业运行流程是一个动态的过程，是指从一系列的活动中实现出重复。在此环节中企业的根本任务就是根据市场经济发展需求，向社会提供相应的服务以及提升企业的经济资本，进而实现企业的价值创造。在此环节中，企业管理人员将企业的活动的资源进行整合，并不断重复，进而产生了运作流程。在企业中，主要内部运作流程有：企业的战略计划、产品的开发流程、订单完成流程以及产品销售流程等。这些流程相互支撑，相互依托，完成了整个商业运作构架。
二、商业模式的创新必要性
随着社会经济不断发展，传统形式的商业模式不能与时代接轨，在市场经济发展中展现出来较大的局限性。因此需要将商业模式进行创新，商业模式的创新能够从经济上为企业带来较大的发展。目前，很多企业都在面临着重大的经济改革，对于商业模式的创新，是新时期社会经济对企业发展的必然需求。第一，从党的领导方针中进行分析，我国社会正在向着社会主义新型工业化的道路中发展，要想实现国民经济发展，需要不断地推动企业经济产业发展，优化其产业结构。从我国的经济发展形势上进行分析，我国经济市场中的企业长期以来一直处于传统的商业模式中，企业的经济结构没有得到优化与完善。产生这样的现象主要的原因就是，我国经济管理一直处于一种粗放式的管理形式，商业模式得不到创新；第二，近年来，很多企业在发展中采取绿色经济形势，而这种经济形势正在与我国企业之间相互磨合，是商业模式创新的基础。
商业模式的创新是指，企业通过联系经济市场中的发展形势，对原有的商业模式进行经验总结，将其构成要素，与企业的经济发展动机相互结合，在科学的领导方针下，实现对企业发展要求的重新整合，以为社会创造出更大的经济价值为目标，完善发展结构。
目前，随着经济市场中竞争日益激烈，企业要想在市场营销中占据一席之地，就需要对将其发展结构以及模式进行创新。商业模式的创新，能够实现企业中机构的调整。因此说，商业模式创新实现了市场营销的社会贡献。
三、商业模式与市场营销的内在联系
（一）市场营销环境分析
要想实现对商业模式与市场营销内在联系研究，就需要对于市场营销的环境进行分析，实现商业模式社会意义。对市场营销进行分析，企业需要对市场中的环境因素进行调查，并制定科学的市场营销决策。在企业中，企业的营销一般受到宏观环境、内部经济竞争以及行业中客户需求的影响。从微观环境中进行分析，主要可分为政治、经济、社会以及法律；而从微观环境中进行分析，主要从市场的竞争激烈程度、技术优势以及企业的利润前景中分析。在商业模式中，比较常见的市场营销分析方法有：peSt分析方法、五种竞争力模型分析方法、机会威胁分析矩阵法以及Swot分析方法。针对peSt分析方法进行研究，与企业实现双向的联系的部分分别为：政治、经济、社会以及技术。其中政治方面主要考虑的是政局的稳定性、政策的持续性、政府的效率以及对商业利益的鼓励保护政策等。而从经济方面主要考虑的是国内生产总值、价格水平、可支配的收入、国际收支情况利率。从社会的角度进行分析，其主要的内容体现为社会结构、人口规模、风俗和信仰、文化传媒以及价值观念。
（二）市场营销的拓展性变化
市场营销的变化能够及时的反映出不同时期的经济市场发展形式，同时也能够反映出相应的变化。在市场营销的拓展中，包含了很多内容，主要有：营销主体、营销客体、营销对象、营销方式以及营销目标等。从商业模式进行分析，就会发现，这些内容能够呈现出一致性。在商业模式中主要主张的是企业的经济市场价值，并与市场营销维持企业与顾客的关系。在商业模式的概念中，也可以集中体现出营销的要素与内涵。以上两者都能够很好地体现出了商业模式的市场营销意义。可以说，商业模式是经济市场营销中的关键体现，而市场营销则是商业模式的实现方法。
四、商业模式的市场营销意义揭示与发展
（一）商业模式7pS理论创新
商业模式下的市场营销实际上就是一个企业的基本发展策略，在企业发展中国比较著名的就是“4pS”理论，针对4pS的实际含义进行分析，主要的内容为产品、价格、渠道、促销。这四项内容构成了商业模式的总体构架，是商业发展中必不可少的职能部分。随着社会经济不断发展，经济学家针对经济市场的发展趋势进行分析，在理论基础上进行内容扩充。增加了3个“pS”。7pS策略与4pS相比，更加注重企业员工的营销技能，关注企业的服务对象――客户，以企业的活动为基础，实现工作的协调。
一个优秀的商业模式下企业市场营销形式，更加注重的是企业的经济活动开展与活动分工，在7pS理论基础上，新型的企业营销整合形式诞生――4CS营销策略。该种策略是前面理论的优化与拓展，能够与科技社会发展目标相结合，是新时期商业模式创新中的重点营销策略。该种新型策略的诞生，不仅能够实现企业的发展目标，还能够在新的商业模式下，将客户需求与企业服务提升到另一个高度中来。4CS的实际含义是指，消费者的需求、欲望以及消费者的成本。该种模式虽然是以上模式的延伸与完善，但是也存在着一定的差异性。4CS能够将企业的市场营销模式扩大，并试图将企业的营销思路拓展到社会经济领域中，源于企业的内部调整，但是并不拘泥于企业的内部调整。
（二）商业模式的市场营销创新意义
随着社会经济不断发展，市场营销定位逐渐变化，从传统的市场经济选择最后发展到当今社会中的绿色营销形式，经济发展为市场营销提供相应的理论依据。市场营销在商业模式不断创新下，推陈出新，内涵逐渐丰富。由此可见，商业模式创新下的市场营销为经济社会发展带来的积极意义。从市场营销的概念以及方式转变上进行分析，其运行范畴逐渐加大，在创新理念下，实现商业模式巩固。商业模式可以与市场营销分开来进行分析，两者具有相互促进的关系，同时两者在经济发展中的作用，都是企业发展的竞争力的体现。
其中商业模式从宏观角度进行科学模式建立，以科技信息技术为基础，实现对企业的基本要求的集中整合，在企业发展中能够提高企业的竞争力。而市场营销理论是一个由点到面的动态发展过程。从最初的阶段的对企业产品的营销，到最后能够解决企业营销中的实际问题，在企业发展中逐渐壮大与完善。如今，在科技高度发展的当今社会中，企业中的市场营销能够向着市场调研、产品研发中发展。市场营销在企业中能够得到价值体现，市场营销在企业中的变化，得益于商业模式的转变创新。从整体角度对市场营销进行分析，商业模式则是企业实现市场营销的核心要素，换言之，商业模式是推动我国经济发展的重要力量，为市场营销带来无限生机。
五、结论
本文对商业模式概念进行论述，针对商业模式的构成要素，研究商业模式与市场营销的内在联系，并提出商业模式的市场营销意义。科技高度发展，当今企业中的市场营销逐渐趋向于科技化。市场营销在企业中能够得到价值体现，得益于商业模式的转变创新。可见，商业模式是推动我国经济发展的重要力量，为市场营销带来无限生机。
参考文献
[1]吴宣.商业模式的市场营销意义分析[J].中国商贸，2012，（17）：28-29.
商业模式分析方法篇3
【关键词】B2C企业；物流配送；电子商务
一、绪论
随着网络的大规模普及和应用，电子商务快速发展，发展过程中物流配送问题开始出现，想要快速发展只有选择合适的配送模式，才能长期健康稳定的快速发展。
因此，找到一种方法能够尽量科学全面地评价物流模式，对于填补B2C电商物流空缺和促进电商及物流行业的发展具有重要的战略意义。
二、B2C电子商务物流配送相关理论
核心竞争力理论最早是由prahalad和Hamel提出的。所谓核心竞争力，是指积累沉淀于一个组织中的知识和技能，特别是关于协调、整合不同生产技能和技术的知识和技能，可为企业挖掘出多种进入并拓宽市场的渠道，从而实现企业长期盈利。
目前在中市场上存在的物流配送模式主要有以下3种：企业自建物流模式：第三方物流模式：物流联盟模式。
三、B2C电子商务物流配送模式选择评价指标体系模型建立
（一）电子商务下物流配送模式的指标体系
根据参考的论文文献和网上信息的收集，进行分析整理得出本文指标体系的建立。接下来进行简单的介绍：企业对物流的管控能力：企业自身的实力：物流成本问题：物流对企业的重要程度：对企业柔性的要求：自建物流。
（二）基于层次分析法的综合评价
1.层次分析法概述
层次分析法最早产生于19世纪七十年代，由运筹学家萨蒂（t.L.Saaw）提出。
2.选择详细的指标
3.判断矩阵的建立，通过问卷调查取得的数据构建一个模糊矩阵表。
4.归一化
5.计算B1，B2，B3，C1，C2，C3，C4，C5，C6，D1，D2，D3的值。
6.评价结果，根据之前得到的D1，D2，D3的值，做出合适的物流配送模式选择。
四、凡客诚品的物流配送模式分析
（一）凡客诚品的物流配送模式简介
凡客诚品是我国目前比较有代表性的垂直服装类B2C电子商务企业，在2007年初建立了自己的配送小队伍，规模虽小但是可以看出凡客诚品意图采用自建物流作为企业物流配送的主要模式。
（二）凡客诚品的物流配送模式选择
根据调查问卷的统计数据进行凡客诚品物流配送模式选择的分析研究。
1.构造判断矩阵表
2.归一化处理得到下列矩阵
3.再次进行归一化处理，计算得到B1=0.130，B2=0.218，B3=0.652。计算C1=0.0325，C2=0.0975，C3=0.072594，Ca=0.072594，C5=0.072594，C6=0.652；接着把C1、C2、C3、C4、C5、C6代入求D1、D2、D3，D1=0.556，D2=0.236，D3=0.208。
4.通过计算，在层次分析法的分析下三种配送模式的结果为（自建物流，第三方物流，物流联盟）=（0.556，0.236，0.208），自建物流比第三方物流和物流联盟的比重高，因此凡客诚品的最佳物流配送模式是自建物流，也与凡客目前的配送模式相吻合。
商业模式分析方法篇4
关键词：数据挖掘；数据仓库；电子商务；信息处理
中图分类号：tp274文献识别码：a文章编号：1001-828X（2016）007-000-01
电子商务使得公司在发展商务活动的过程中得到大量的复杂的数据，这些数据需要通过一种方法将它转变成有用的信息和知识，从而为公司创造出应有价值。因此，通过在互联网对大量数据进行挖掘分析，从而对公司企业带来无比巨大的效益。通过数据挖掘技术，找出其中有效信息，进来调整企业营销策略，改善客户服务，使得企业的服务更加便捷更加人性化。
一、如何进行数据挖掘
挖掘数据过程可以分为3个步骤：
1.数据预处理。将数据文件或数据库合并；很多来自有效的数据分析得出的无用数据，除去无用的数据，并将其转换成以促进数据挖掘的格式等。
2.模式发现。通过模式发现来搜寻其中的能够用到的新的有效信息。web挖掘技术可以用于路径选择，相关分析，分类规则，聚类分析，序列分析等。
3.模式分析。从相位检测模式得到的模式的分析模型，通过技术手段，从中过滤掉不感兴趣的信息，得出有意义的结论。常用的技术有：关联规则，分类，聚类，序列模式等。
二、在电子商务活动中数据挖掘的作用
数字挖掘技术通过挖掘潜在信息来指导电子商务活动，通过这种方式来达到服务电子商务的目的。在电子商务中的作用有7个方面：
1.通过在客户浏览网站时反馈的信息来改善网络服务，提升客户的服务质量。
2.在对电子商务网站的浏览信息中挖掘潜在的客户。
3.通过挖掘商务网站的访问者的各类信息需求来优化服务，更加深入了解客户所需。
4.挖掘客户的购买需求与习惯来帮助开发产品和定制合理的促销策略。
5.通过对商品的访问状况和销售状况来优化营销活动。
6.针对不同客户提供不同的信息导航，方便客户的浏览。
7.通过收集客户在浏览时出现的各类错误，来发现该网站的漏洞以及不合理的部分，并改善问题，从而提高网站的稳定和解决客户的问题，以确保购物的效率。
三、常用在电子商务活动的数据挖掘方式
1.分类
数据挖掘分类启动一批已经分类数据集（训练集）来获取数据集中的知识。从而应用此模型（知识）的未分类的新数据进行分类。它的目标是分类或分类功能，数据项数据库用于特定类别的模型。分类的主要方法是基于数据分类树模型，贝叶斯分类算法，iD3算法和基于算法的神经网络等。例如，在医疗应用中，对象可以被划分成两种类型患病和未患病；在所有的财务中，该对象可以分为低风险和高风险类别。
2.聚类分析
聚类分析是一组相似的数据因之间的差异而被分成几类，其目的是使该各种类别之间的数据相似性属于同一个类别。聚类分析是数据挖掘的最常用的技术。聚类分析常用的方法有：聚类分割方法，层次聚类方法，基于密度聚类方法和罕见的高维聚类算法。从聚类分析的不同和分级的方法聚类分发数据之前，它们没有任何意义。在通过多次的删除或添加变量影响的分类方式，可以从中得到我们想要的最佳结果。使用电子商务的聚类分析的方法也非常广阔。一个典型的应用就是帮助企业通过数据分析来发现不同客户的不同需求，以及不同的方式来分享获取，对客户提供更细致的服务。
3.关联规则挖掘
关联规则是描述一个事物某些项目可以导出到其他项目的数据点数据库之间的关系出现，这是隐藏在之间的相关性或关系规则数据，例如，在相关的采集的事件购买各种产品。在电子商务，有一个由交易数据大量且有趣的业务关系，它可以帮助使许多商业决策。在典型的购物篮分析中，通过客人对购物篮中商品的分类，来得到不同产品之间的联系并得到决策制定。典型的应用是超市的客户，以确定哪些产品将被放置在一个购物车或购物篮，他们就会购买这些商品。这些信息可以帮助零售商选择调节分配和货架，行李箱出售。例如，将牛奶和面包放在一起刺激客人去同时购买这些商品。在电子商务，web服务器因为日志文件记录访问用户数据，这些数据通过使用客户挖掘关联规则来购买产品的网上某些偏好和品牌忠诚的相关性，价格可以接受的范围内和包装要求的结果可以用来挖掘，以帮助管理人员计划，确定投资品，价格和新产品的类型。
4.序列模式分析
关联规则挖掘模型和类似的序列分析，而是侧重于之前和序列分析后的数据之间的关系。他发现，在一定的时间期限内形式的数据库，顾客购买商品1，然后购买商品2，然后购买商品3，会出现1-2-3这样的多次出现的数据。描述序列分析模型的问题是，每个序列是按照调节与交易的时间进行，在一个特定的数据库事务的序列，如果序列功能的事务处理流程数据库定义了一组，高频序列数据库会出现。当连续模型的分析，还要求用户输入至少最低的最低支持C和信任S。序列模式促进电子商务组织预测的方法给客户端，从而进行有针对性的广告服务或建议，尽力满足客人的各式各样要求。
四、结语
电子商务是现代信息技术的发展与应用，它给人们带来便捷的同时也给企业与公司带来了新的商业模式，并为未来的商务网站的运营提供了有力保障。而电子商务网站离不开数据挖掘技术，利用数据挖掘技术来分析大量数据，可以挖掘客户购买习惯以及浏览习惯来分析策略，并帮助企业制定有效的营销策略，充分发挥优势独特的企业，推进技术创新和管理创新，增强企业的竞争力。
参考文献：
[1]吴春琼.浅析数据挖掘技术及其在电子商务中的应用[J].黑龙江科技信息，2009，（30）：90.
商业模式分析方法篇5
关键词：数据挖掘 电子商务 关联分析 分类 聚类
1引言
随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。
电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。
2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用
2.1数据挖掘的概念
数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
2.2数据挖掘在电子商务中的应用
由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。
在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。
在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和weB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。
3选择数据挖掘技术的两个重要依据
数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（Bp算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或oLap方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。
3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术
数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。
概念描述
概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体oLap的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软件产品与同一时期销售至少下降30%的那些产品进行比较。用于数据区分的方法与用于数据特征化的方法类似。总之，进行概念描述挖掘时一般采用面向数据库的方法，另外还可以采用机器学习方法的基于范例学习技术。与机器学习方法相比，面向数据库的概念描述导致在大型数据库和数据仓库中的有效性和可伸缩性。
聚集发现
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同，在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。聚类方法主要有两类，包括统计方法和神经网络方法。自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的聚集算法。
关联规则发现
关联分析是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似，它寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。以市场货篮这个典型例子分析关联规则。“在购买面包和黄油的顾客中，有90%的人同时也买了牛奶”（面包＋黄油牛奶）。用于规则发现的对象主要是事务型数据库，分析的是售货数据，也称货篮数据。以下给出的数学模型用来描述关联规则的发现问题。
设i={i1，i2，．．．，im}是一组物品集,其中每一个事务t是一组物品，显然ti。设X为一组物品，当且仅当Xt时，称事务t包含X。一个关联规则是如下形式的一种蕴涵：XY，其中Xi，Yi且X∩Y=。如果D中s%的事务包含X∪Y，则称规则XY在事务集D上的支持度support（X∪Y）＝s。可信度为c，如果c=support（X∪Y）*100/support（X），则说明D中包含X的事务中有c%的事务同时也包含了Y。可信度说明了蕴涵的强度，而支持度说明了规则中所出现模式的频率。具有高可信度和强支持度的规则称为“强规则”（strongrules）。关联规则发现任务的本质是要在数据库中发现强关联规则。利用这些关联规则可以了解客户的行为，这对于改进零售业等商业活动的决策很有帮助。例如，可以帮助改进商品的摆放（把顾客经常同时买的商品摆放在一起），帮助如何规划市场（互相搭配进货）等。在数据挖掘研究领域，对于关联分析的研究开展的比较深入，人们提出了多种关联规则的挖掘算法，如apRioRi、Fp增长、Stem、aiS、DHp等算法分类发现
分类要解决的问题是为一个事件或对象归类。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。在电子商务中分类分析可以预测客户响应，如哪些客户最倾向于对直接邮件推销做出回应，又有哪些客户可能会换他的手机服务提供商，或进行商店定位，如按成功的商店、一般商店和失败商店排列得出这3类商店各自具有的属性。然后选择包含位置属性的地理数据库，分析每一预期的商店位置属性，以确定预期的商店定位属于哪一类。只有那些符合成功一类要求的商店位置才作为商店定位的候选。用于分类分析的技术有很多，典型方法有统计方法的贝叶斯分类、机器学习的判定树归纳分类、神经网络的后向传播分类等。最近数据挖掘技术也将关联规则用于分类问题。另外还有一些其它分类方法，包括k－最临近分类、mBR、遗传算法、粗糙集和模糊集方法。目前，尚未发现有一种方法对所有数据都优于其它方法。实验研究表明，许多算法的准确性非常相似，其差别是统计不明显，而训练时间可能显著不同。一般的，大部分神经网络和涉及样条的统计分类与大部分判定树方法相比，趋向于计算量大。
回归发现
回归是通过具有已知值的变量来预测其他变量的值。它与分类类似，差别在于前者的预测值是连续的，而后者是离散的。在最简单的情况下，回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。但在大多数现实世界中的问题是不能用简单的线性回归所能预测的。如商品的销售量、股票价格、产品合格率、利润的大小等，很难找到简单有效的方法来预测，因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计，且这些变量本身往往都是非线性的。为此人们又发明了许多新的手段来试图解决这个问题，如逻辑回归、决策树、神经网络等。一般同一个模型既可用于回归也可用于分类，如CaRt决策树算法既可以用于建立分类树，也可建立回归树。神经网络也一样。
序列模式发现
序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品a，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列aBC出现的频率较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要有用户输入最小值信度C和最小支持度S。另外序列关联规则挖掘中采用的apriori特性可以用于序列模式的挖掘，另一类挖掘此类模式的方法是基于数据库投影的序列模式生长技术。
3.2理解可以获得的数据的信息。
对可以挖掘的数据进行分析，理解可以获得的数据的信息：内容、字段类型、记录之间的关系。可能影响数据挖掘技术选择的数据性质主要有：
1）种类字段：关联分析和连接分析只适用于种类字段。决策树也可以很容易的用于种类字段。但是有一个忠告：就是当种类的值较多的时候，效果可能就会比较差，当然如果限制分支的个数的时候，决策树的效果还是不错的。神经元网络，可以将种类字段转化成数值字段，但是这样就给种类字段强加了一个先后次序。也可以将种类字段作为多个输入，但是当值很多时，这种方法就成问题了。
2）数值字段：神经元网络将所有输入转化到0—1之间。mBR和聚集检测通过距离函数来处理数值字段。决策树可以通过splitter数值来处理数值字段。对于关联分析，则必须将数值变量区间化成种类变量，但是区间的选择是一个很困难的问题。
3）每条记录都有大量的字段（独立）：记录中的字段很多，神经元网络和mBR技术会受其影响，关联规则挖掘也会受影响。而决策树受其影响的程度就比较的小。
4）多个目标字段（非独立）：对于存在多个依赖变量的情况，神经元网络是最佳的选择。
5）记录是变长的：只有关联规则和连接分析可以直接处理变长记录。对于其他的技术，数据需要一些预处理：可以生成一些统计字段；将一条记录拆分成几条记录，每个含有记录号。
6）有时间顺序的数据：神经元网络，关联规则对时间顺序的数据的处理能力比较的好。决策树也能处理时间顺序，但是需要的数据准备就相对较多一点。
7）自由文本数据：mBR技术最适合。
4结论
总之在选择一种数据挖掘技术我们应根据商业问题的特点来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适。应选择符合数据的模型的算法，确定合适的模型和参数。只有选择好正确的数据挖掘工具，才能真正发挥数据挖掘的作用，使企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策，保持有力的竞争优势。
参考文献：
1．《构件面向CRm的数据挖掘应用》/（美）贝尔森，（美）史密斯，（美）西瑞林著；贺奇等译。人民邮电出版社，2001.8
2.《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，2001.8
商业模式分析方法篇6
关键词：灰色系统商业企业营销管理
近年来灰色系统理论及其方法愈来愈广泛的应用于各行业中。事实证明了灰色系统的方法在运用于复杂情况下的分析与预测的优越性。可以说，灰色系统的方法将会成为认识客观系统，改造客观系统的新型理论工具。本文结合实际情况论叙了灰色系统的建模方法，以及对影响系统的因素分析，提出结果以及企业对策分析。灰色系统作为一种新生的，先进的数学方法，越来越受到人们的重视，越来越广泛的应用实际。作为商业企业，营销将是整个企业的核心，运用灰色理论这种先进的工具，对整个营销过程进行分析及预测，为企业决策提供依据，大为降低经济活动中存在的风险，为企业实现最优化决策，实现最大效益。
一、灰色系统模型理论
（一）模型基础灰色系统建立模型是基于以下观点、方式和方法：灰色理论将随机量当作是在一定范围内变化的灰色量，将随机过程看作是在一定范围、一定时区内变化的灰色过程；灰色理论将无规律的原始资料经生成后，使其变成较有规律的生成数列再建模。所以，灰色模型Gm实际上是生成数列模型；灰色系统理论按开集拓补定义了数列的时间测度，进而定义了信息浓度，定义了灰微分方程；灰色理论通过灰数的不同生成方式，资料的不同取舍，不同级别的残差Gm模型，来调整，修正，提高精度。残差是模型计算值与实际值之差；灰色理论模型在考虑残差Gm模型的补充和修正后，变成了差微分方程；灰色理论的模型选择基于关联度的概念，基于关联收敛原理，关联度收敛是一种有限范围的近视收敛；灰色Gm模型提供了三种检验方法，即残差检验、关联度检验、后验差检验。残差大小检验是按点检验，关联度检验是建立模型与指定函数检验，后残差检验是残差分布统计特性的检验；对高阶系统建模，灰色理论是通过Gm（1，n）模型群解决的；Gm模型所得资料必须经过逆生成还原后才能用。
（二）模型理论建立预测模型是灰色系统预测的基础。灰色系统Gm（1，1）分析预测模型Gm（1，1）表示一阶的、单变量的线性动态预测模型，用于时间序列预测的是其离散形式的微分方程模型。模型形为：d（x）/d（t）+ax=u…（1）。这是一个单变量相对时间t的一阶微分方程，是连续的，离散的对单个资料的形式。设：数列想x二、灰色模型的实际应用
（一）模型及其处理（1）数据处理并建立模型。灰色系统的方法全面的运用数学的模型，对事物的各个方面进行运算。因而资料的选取特别的重要，对而任意已知的资料，首先，对其进行定性分析，并经过简单的运算，确定其精度，从而选定资料进行精度高的进行模型中的运算。这在以后的检验中会算出其精度。对而选取的资料进行处理是建模的第一步。
第一步，数据处理。由于经济活动中存在着的不确定性，使得所取得的资料存在较大的波动性，显得杂乱无章，不利于处理，因而，必须进行一定的处理，从而发现内在的规律。灰色系统采用的累加生成法，使原始资料经处理后呈现出线性规律。进行原始资料累加生成得x（1）（i），有：x(1)（1）=x(0)（1）=2.97；x(1)（2）=x(1建立模型的主要任务是根据社会，经济，农业，生态等系统的行为特征资料，找因素之间或因素本身的数学关系。建模由于对资料经过了处理，使原本杂乱无规律的资料呈现出较强的规律，有可能对变化过程作较长时间的描述，因此要建立微分方程。
（2）模型思路与特点。建模的思路与特点如下：定性分析是建模的前提；定量分析是定性分析的具体化、规格化、关系化、数量化；定性分析与定量分析紧密结合；明确系统潜在的与显露的因素，弄清楚因素间的因果关系，是系统的基本任务，是建模的基础；因素间的关系在经济系统中是“投入和产出”的关系；因素建的关系是相对的、多重的；因素分析，系统行为的研究，要考虑其变化；模型应控制化；通过模型了解系统的基本控制性能；应从模型获取尽可能多的信息，特别是发展变化的信息。
（二）实例说明及定性分析本文选取了某商场的销售资料如（表1）所示。当用传统的统计方法分析时，由于统计理论要求大样本收敛性质，（表1）的资料显然不能满足。当对资料进行定量的背景计算，即其一阶差分值。?驻xi=x（i+1）-x1均大于零，这说明资料序列具有明显上升趋势，加上样本资料个数较少，故建立Gm（1，1）预测模型是比较合适的。另外，对这个资料序列进行简单的定性背景分析也可以知道，由于消费需求的增大，商品消费也必然是稳步增加的，这种特点的资料正适合Gm模型的应用。
（三）影响销售因素分析以上只是就定性分析的基础上，对以往的销售资料做出了数学的分析，计算，以及建立了特定的微分方程。由于其资料只是单数列的简单模型。另外，由于商场因素往往不停的变化，因而，需要对各因素对商场的影响进行分析，这对商场的决策方面具有巨大的影响，以下再举个例子来说明这一点。还是以某商场为例子，采用问卷调查的方法获得资料。经分析，影响商场销售的因素有顾客需求，竞争对手，商场规模及在消费者心中的影响，宏观经济政策，宏观经济环境以及企业管理制度。如果我们确定Xi为商场销售因素的模式，则Xi（k）是指第i模中的第k个指针。如果确定k=1时指针为顾客需求，k=2时指针为竞争对手，k=3时的指针为商场规模及在消费者心中的地位，k=4指价格，k=5指企业管理制度，k=6时指宏观经济环境。则商品的灰关联模式为：
Xi=（Xi（1），Xi（2），Xi（3），Xi（4），Xi（5），Xi（6））=（Xi（顾客需求），Xi（竞争对手），Xi（商场规模及在消费者心中的地位），Xi（价格），Xi（企业管理制度），Xi（宏观经济环境））。确定各个因素对系统的重要性之前，采用问卷调查的方式对顾客进行了调查，共选择了60个样本，分别让其对影响购买决策因素做出评价，每个因素的满分为10分，最低为1分。我们从中选取了10份问卷，其结果如（表2）所示。minmin|x0（k）-xi（k）=0，maxmax|x0（k）-xi（k）|=5。横向表明的是影响商场销售的因素对系统的作用，因而需要求的是§k（i）。§k（i）=（0+p*）/［|X0（i）-xk（i）|+p*5］一般的p取0.5。由于k=1的各个数字最大，因而取k=1作为参考数列，即x0=x1=（9，9，8，9，7，9，
10，8，9，9）。
§1=（1，1，1，1，1，1，1，1，1，1）；§2=（0.714，0.714，0.714，1，0.714，
0.555，0.455，0.714，0.4555，0.555）；§3=（1，0.714，1，1，0.555，0.714，
0.555，0.455，0.714，0.455，0.555）；§4=（0.455，0.385，1，0.455，1，0.455，0.385，0.714，0.714，0.385）；§5=（0.714，0.555，0.714，0.455，0.714，
0.555，0.333，0.455，0.555，0.455）；§6=（0.714，0.714，0.714，0.455，1，0.555，0.455，1，0.555，1，0.555，0.714）
由关联度公式Ri=1/nΣ§i可得：r1=1，r2=0.6590，r3=0.7866，r4=0.5948，r5=0.5505，r6=0.5331。比较可知：r1>r3>r2>r4>r5>r6。即其因素在客户的心中的重要性是顾客需求，商场规模及在消费者心中的地位，竞争对手，价格，企业管理制度，宏观经济环境。灰关联度在对系统的因素分析中起着非常重要的作用。
三、结论与建议
（一）结论由以上过程可以看出：第一，灰色系统在实践中的应用起着可喜的成就，该商场应用灰色系统的方法，成功的分析了影响该商场销售的各个因素，从而制定出了全面的营销优化计划，使得企业的销售额稳步上升，商场迅速壮大。第二，灰色系统所需原始资料少，运算方便，短期预测精度高，并采用原始资料累加的方法，由生成的资料来建立模型，这样，就消除了随机因素，使预测更精确。例中的误差在2%以内，因而可靠性能好，其优越性大大的强过其它预测法。第三，凡事预则立，不预则废。企业运用灰色系统的方法不仅仅是为了预先知道结果，而是要根据预测的结果制定出优化的办法，从而，使企业变得更有竞争力。第四，运用灰色系统的方法进行的预测，与专家的预测以及其它的方法预测一致，但是其精度要高于其它的方法。第五，灰色系统用于分析影响系统的因素具有十分重要的作用。由于灰色系统所用的对象往往是十分复杂多变的，只有弄明白了因素对系统的重要性及其内在的联系，才能更准确的预测。关联度分析法定量的，准确的做到了定点。
（二）建议商场根据灰色系统分析得出的结论，对下一年的计划做出更合理的安排。使计划更接近可能达到现实，且要有较大的挑战性。社会经济中一直存在着的风险与利润并丰决定了企业必须不停的对影响企业各个因素进行调查和分析，应用关联度的观点，利用以往的资料或者最近了解得到资料对各个因素进行分析，确定其影响企业的程度，从而可使企业抓住要点，确定对策。影响商场销售因素的重要性排序为：顾客需求，商场规模及在消费者心中的地位，竞争对手，价格，企业管理制度，宏观经济环境。商场根据这些制订计划，时刻注意调查社会需求，了解供求关系的变化永远是企业销售的重中之重，同时制定商场完善的售后服务体系，加强商场的质量管理工作，增加可信度，如对比较昂贵的上品实行三包政策，送货上门，假货以一陪十等。制订适合于商场现状的，科学的管理制度。加双销售方式，扩散分销渠道，采用平价直销的方式，把商场的销售机制搞清，把商场的销售网搞大。商战也是另一种战争，随时摸清楚对手的情况，是你在商战中获胜的前提。在决策上领先对手，在行动上快于对手，在企业运作方面优于对手，这些将是你获胜的利器。而灰色系统的方法，可使你的决策达到最优化，使你了解到在各个因素不变的情况下，做到是优时所能达到的效果，从而使你的决策优先于对手。对各个因素的分析，更使你能好好的把握经营动态，发现市场机会。为您赢得战争（指商战）做好预先的一步。由于市场的不断变化，光凭灰色系统的方法预测，从而制订计划还是远远不够的。那只是您制订计划的一个重要依据。除此之外，您还必须不断的对市场动态进行调查，随时了解市场的变化，随时根据变化，制造市场机会。同时，根据系统的无限可分性，您还可以根据了解市场变化原因和资料，把这一变化当作系统，对这一因素建模，分析其变化情况，当然，这只是在这种变化比较复杂且这一因素十分重要的情况下才进行。一般的，由于影响系统的因素当然也可以根据需要对这一因素进行分析。
参考文献：
［1］何勇：《Gm（1，1）解法及精度问题探讨》，《系统工程》1993年第11期。
［2］邓聚龙：《灰色系统的基本方法》，华中科技大学出版社1993年版。
［3］刘思峰：《灰色系统研究新进展》，华中科技大学出版社1995年版。
［4］王美金：《经济预测与决策》，厦门大学出版社1997年版。
［5］翁文波：《预测论基础》，清华大学出版社1998年版。
［6］孙玉玺：《现代预测学》，浙江教育出版社2003年版。
商业模式分析方法篇7
关键词：商业模式；Google；apple；范式分析
中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1009-3044(2012)10-2435-03
互联网的发展推动了互联网运营商的不断发展和壮大，并使其成为真正的巨型企业，对世界经济发展有着巨大的影响力。因此在对互联网发展现状与典型互联网成功企业的商业模式研究的基础上，通过基于企业核心竞争力的价值网络与企业生态系统分析的方法，深入研究互联网运营商的商业模式，进而把相关分析和结论延伸到其在移动互联网领域的发展中，对企业在互联网时代的竞争有重要的借鉴意义。该文选取了Google和apple这两个既具有典型互联网代表性又拥有截然不同商业模式的互联网企业作为研究对象，以求通过深入的对比分析，更好的探究互联网商业模式的核心特点。
该文的第一章首先对互联网商业模式的概念进行了剖析，并以此为基础建立了互联网商业模式的范式分析模型；第二章是对Google商业模式的深入分析；第三章对apple的iphone商业模式进行了分析，并与Google商业模式进行了对比；第四章基于前两张章分析结论对互联网商业模式共有的核心特点进行分析；第五章为该文结论。
1商业模式范式分析模型
1.1商业模式综述
商业模式在当代企业竞争中作用日趋显著，理论界对商业模式的研究也逐渐成为企业管理与市场竞争研究的热点。目前相关研究对商业模式尚未有统一的明确定义，但有一些影响力较大的概念阐述，该文对近年来的主要研究进行了梳理和分析，把其中对商业模式的定义分成体系论、价值论、盈利论和整合论四类。
在体系论中，认为商业模式应包含战略目标、价值主张、收入来源、关键成功因素和核心竞争力这几大要素[1]；在价值论中，商业模式则包含定价模式、收入模式、渠道模式、商业流程模式、基于互联网的商业关系、组织架构以及价值主张这几大要素；盈利论认为商业模式是解决应为顾客提供什么样的价值、应为哪些顾客提供价值、如何为该价值定价、谁应为该价值付费、为提供该价值应该采取什么战略、如何提供该价值、怎样保持优势的一揽子方案[2]；整合论则认为商业模式应包含产品、顾客界面、基础设施管理和财务四大要素。
除此以外，osterwalder与pigneur提出商业模式是企业战略在概念上和框架结构上的实现，并为企业过程的实施奠定了基础[3]；欧洲teleno研发小组提出商业模式时特定的汇集了物流、信息流、资金流的，最终传递给客户增值的商品或服务的业务流程与其核心环节的抽象。
综合上述对商业模式的分析和定义，该文认为：商业模式是企业以满足客户需求，实现客户价值与企业价值的一个完整的高效率的具有独特核心竞争力的运行系统。商业模式包含了企业战略、盈利模式、成本战略、人才战略、内部运营管控，其有效性、价值实现能力和生命周期受到外部相关产业环境、用户需求发展与内部企业核心竞争力的影响。
1.2互联网企业商业模式发展背景
前文分析中可知，企业商业模式的实现必须考虑外部环境、需求发展与内部能力的协调，因此，对互联网典型企业的商业模式分析首先需要对互联网时代环境，经济环境，竞争模式和用户需求发展进行分析，才能从根本上明晰互联网时代商业模式产生的基础和发展方向，为该文构造商业模式分析模型提供依据。
互联网时代社会经济出现了重大变革，可归结到如下几方面：
1）全球一体化：网络信息交互带来的生产的全球化、贸易全球化、金融全球化、消费分工全球化，其本质是信息、物资及人力等各种资源的迁移成本迅速降低，逐渐实现一个扁平的地球。
2）知识革命：互联网促使知识的加速传播，加速了知识的更新速度，使知识爆炸与经济发展直接联接，改变了传统的竞争和发展模式。
3）错位竞争：企业竞争已不仅是对传统资源占有的竞争，由于信息资源的开放和知识革命，小企业、甚至个人在某种程度上拥有了和大企业竞争的能力。
4）网络经济：与传统经济发展模式相反，网络经济极其重要的特征是边际效益递增，其单产品生产营销成本随着用户规模增长不发生变化甚至快速降低，经济价值则呈几何级数增加。
下面对当今时代和文化发展环境下的用户需求特点进行分析：
1）时代特性：当今时代特性崇尚个性化和多元化，与网络时代的联接的有机性和节点的离散性相契合。
2）矛盾的需求：信息需求的开放性与个人信息的隐私性并重，对主流价值的认同与批判并举，对围墙花园存在的矛盾心理。
3）长尾理论：人们的选择越多，自由就越多；人们选择的成本则越低，自由就越容易。当长尾理论与互联网相结合之后，实现了以最小的选择成本，提供最多的选择机会。由此互联网客户需求中长尾部分的至关重要。
结合上述分析，互联网时代的成功商业模式首先需要适应网络经济特点，理解网络时代用户需求的特点；能够利用互联网，吸引用户，满足用户的个性化需求；能够利用互联网，提升用户价值实现水平，并同时降低实现用户需求的成本。其次，成功的商业模式在独特价值实现的基础上，必须难以模仿。同时，在互联网时代，单纯依靠技术领先和资源优势已无法确保此点，竞争的形式已经从单纯的新产品、新技术及其后的价值链竞争，发展到了价值网络的竞争，价值网络也是扁平化趋势发展的必然选择；建立一个有竞争力的价值网络，对竞争对手来说往往是难以复制的，从而能够较长的保持竞争优势。
1.3商业模式范式分析模型
结合前文的分析思路，该文建立了如图1的商业模式范式分析模型：
图1商业模式范式分析模型
该文建立的分析模型基于研究目标的商业模式的直观现象与内在价值实现，从价值实现和系统体系两个维度进而拓展到内部性、外部性、结构性和整体性4个分析角度，深入互联网商业模式的核心进行分析，进而对其商业模式“范式”分析结论进行评价。
内部性：基于核心竞争力分析方法，研究对象独特的价值创造模式；
外部性：基于价值网络的竞争，与企业生态系统定位实现全价值网络（链）的竞争优势与最优价值实现；
结构性：特有的价值创造模块和资源的独特组织结构，从而实现难以复制性以建立竞争优势；
整体性：实现价值网络建立整体竞争优势，使某个商业模式与企业整体理念与发展策略有机结合。
后面章节中对Google和apple商业模式分析将基于此模型展开。
2Google商业模式
2.1商业模式分析
目前Google的核心价值模式是：搜索+信息应用+广告，其关键是让用户的网络应用更多的通过Google实现。
下面将应用商业模式分析模型对Google的商业模式进行分析。
内部性分析：在核心竞争力方面，Google有着具有技术领先的谷歌算法，降低了用户找到真正需要的信息的成本，提供了有效的信息服务。Google品牌是网络开放和网络技术的代名词，用户对Google“不作恶”的企业理念高度认同，从而有着极高的忠诚度。Google始终坚持与用户搜索内容直接相关纯文字广告，同时广告的精确投放不依赖于用户的个人信息，而只依赖于用户输入的搜索关键词，实现了信息开放需求与个人隐私保护的平衡；广告竞价不仅看广告商的出价，也同步考虑其广告每次用户点击带来的盈利，从泛化广告到精准营销，兼顾了顾客与广告商的利益最优化，这也体现了知识产生知识的特点。
外部性分析：Google通过组建联盟和商业收购，打造其庞大的价值网络，外部通过adwords和adsense拓展其广告联盟，以android为核心建立手机开放联盟；内部基于明晰的发展思路与战略发展规划，积极收购公司发展所需要的相关企业与专利，为Google打造全方位的用户需求实现能力，奠定了基础。Google通过庞大的用户群、领先的技术以及低成本的服务实现确立了其在价值网络的主导地位和生态系统的优势定位。
结构性分析：Google信息服务从互联网信息开始，逐步拓展到书籍信息、视频信息、社会交往、地图信息等，结构完整、步骤明确的践行这“组织起世界上所有信息”的愿景。从搜索引擎开始，发展到Google地图、Gmail、Youtube，云计算、android、Googleapps，让用户的全部需求能够通过网络实现。Google在技术层面通过先进的算法和云计算数据中心的支持，让其他竞争者暂时望尘莫及。Google搜索，Google地图，Googleapps，Google云计算，在保持其技术领先性的同时通过信息服务形成的有机的整体，从而确保了Google在企业生态系统中的优势定位。
整体性分析：从单纯的网络信息搜索，向全面的信息服务发展，提供包括信息、广告、书籍、地图、图片、视频、社交、电邮、办公等；从“点击一下就可以离开”到“欢迎进入星球Google”；所有的服务都整合到Google的网页，用户只需要登录Google就能够迅速的得到所要的服务。随着iGoogle的发展，用户可以按自己的需要打造最舒适的需求获取环境。通过云计算技术把数万至数十万台廉价CpU和硬盘组成服务器，协调全球的服务器成为“一台机器”并行处理计算需求，配合以高速光纤连接和互联网接入、以及廉价的电力和制冷，打造高效的“信息核电厂”，使得Google完成一项运算成本仅为普通公司的十分之一。Google把服务内涵、服务方式、服务提供、技术及支撑通过统一的价值观与理念凝结成一个有机整体，从而形成了难以复制的强大竞争力。
2.2Google商业模式“范式”分析结论
Google通过“开放”与“不作恶”的理念宣传，顺应了用户在网络时代对信息获取和信息服务提供的期待，从而得到全球众多用户的支持，其价值观为用户所肯定。在最优信息获取服务的基础上，通过应用的不断丰富及网络技术的进步，引导用户需求通过网络远端实现，减少用户对本地硬件软件的依赖，彻底改变现有的互联网商业模式。
基于Google的技术优势构建以Google为核心的价值网络，打造了一个综合信息网络服务平台，借助其价值网络提供全方位功能实现能力，从而确保难以复制的强大竞争力，让用户的所用需求都可以通过Google服务得以实现。
3apple商业模式
3.1商业模式分析
apple公司核心业务是电子科技产品，目前全球电脑市场占有率为3.8%，凭借iphone手机的巨大成功，苹果公司市值在2011年8月10日已超过埃克森美孚，成为全球市值最高的上市公司。因此，该文将主要对iphone的商业模式进行分析研究。
iphone核心价值创造逻辑：终端＋内容＋通信费分成，其关键是培育并掌控独特价值取向的用户群。通过应用商业模式分析模型对其商业模式的分析结果如下。
内部性分析：apple在美国电子产品市场一直占有相当数量的用户群，其工业设计与审美品位为用户广泛认可，apple致力于生产工业化时代的艺术性产品的理念使其拥有很高的用户忠诚度。同时apple作为美国最有价值的品牌之一，其总裁Jobs的个人影响力与个人魅力也起到了重要作用。apple强大的设计能力、品牌优势、最新技术集成及用户超强体验保证了iphone的强大竞争力。
外部性分析：iphone通过终端供应、内容应用供应及系统平台三位一体，确立其价值网络的整体竞争优势；与运营商合作扩展渠道，进一步完善其价值网络，同时依靠品牌吸引力及appStore模式确保其在价值网络中的主导地位。在美国，apple能部分掌握手机用户的数据库信息，iphone使得独立iSp得以绕过运营商提供服务，削弱运营商对服务提供商的控制，直接提升了iphone在价值网络中的地位；其safari浏览器可以使所有的互联网内容搬到iphone上，削弱了运营商对内容提供商的控制；在现有的价值网络和生态系统中，apple具有极大的控制力，占据了生态优势位。
结构性分析：apple把原有itunes成功的应用方式和服务模式移植到iphone上，通过appstore持续提供基于iphone的各种应用于服务，因此不断产生新的利润点。从某种意义上看，appstore是itunes的演进和升级。apple整体品牌吸引力及用户关注度其他终端厂商远远不及，其打造的简约的精英文化品位深入人心，这使得iphone的吸引力进一步提升。因此，iphone通过把产品、服务、应用和文化的有机结合，形成了难以复制的强大竞争力。
整体性分析：iphone出售只是客户价值实现的起点，其后整个价值网络启动，不断实现新的客户价值。apple的整体战略是构建以maC电脑为核心的“数字家庭”，通过多元化的产品策略来实现，iphone是ipod的手机化、maC的移动化，是apple在特定产业环境下的战略延伸；iphone商业模式的创新不是对apple整体战略的颠覆，而是其企业长期战略的局部实现方式；事实上，iphone的推出刺激了mac电脑的增长，光环作用体现了多个业务之间的正反馈。
3.2商业模式“范式”分析结论
apple从理解用户需求到引导用户需求，从itunes到appStore，构建了基于互联网的客户小众需求实现的创新模式，开拓了app2.0时代，有效的降低了成本。终端+服务+应用+丰富周边产品，同时满足了用户品味和个性化两方面的需求，也间接的突破了围墙花园的弱点。苹果通过产品和服务打造的精英文化征服了客户，使得苹果的封闭被用户理解为品位的象征，也让竞争对手难以效仿。
从maCpC到ipod到iphone到ipad，以核心竞争力为基础构建了apple主导的价值网络，形成了全面的竞争优势；苹果的商业模式围绕着一个长远的战略形成一个整体，从过去的“数字家庭”逐步扩展到“数字生活”。
4范式对比与解析
而Google和apple在互联网企业中分别是封闭和开放的代表，也体现了对围墙花园观念的不同理解和实践，通过对Google和apple的商业模式研究，及在模型应用分析的基础上，本节将对二者折射出的互联网典型商业模式“范式”进行统一分析，相关分析归结到以下几个方面。
1、切入点：必须在用户的网络生活中有合适的切入点，即某种用户需求的最佳实现方式，可以是服务，亦可以是产品从而快速形成巨大的用户规模，如Google的信息搜索，apple的iphone手机等。
2、独特的价值创造方式：在切入点的基础上，要建立创新的价值创造模式，且其价值实现要兼顾商业价值与社会价值；从而建立为用户所接受的创新的盈利模式，如苹果的appstore应用分成，Google的广告竞价。
3、核心竞争力：核心竞争力必须能够在企业所选切人点与价值创造中体现，且具有难以复制性；如Google的搜索技术与信息服务，apple的工业设计与电子应用。核心竞争力往往是企业文化、品牌、技术、服务等构成的有机整体，能保证企业所用商业模式不易被竞争对手复制。
4、构建价值网络：企业要尽可能的联合第三方伙伴构建自己的价值网络，在扩大竞争优势的同时，扩大切入点维度上的服务广度与深度，以最终包含用户所需全部需求为目标，不断扩展。Google和apple作为围墙花园的不同理念的代表，其践行的方式也有所不同，Google希望能够成为用户获取全互联网信息服务的唯一途径；apple则希望能够在花园中满足用户所有的服务需求，并激励用户自给自足。
5结论
该文提出了一种基于商业模式价值实现和系统体系两个维度及内部性、外部性、结构性和整体性4个分析角度的商业模式分析模型。并把模型分析应用到对Google和apple的主要商业模式分析中，并进一步引申到切入点、价值创造方式、核心竞争力与构建价值网络这四个关键点上，从而为相关企业在互联网的商业模式创新研究提供了可借鉴的经验与启示。
参考文献：
[1]timmers,p.,"Businessmodelsforelectronicmarkets."Journalonelectronicmarkets,8(2):3-8,1998.
商业模式分析方法篇8
关键词商业模式商业模式创新创新途径
管理学大师德鲁克曾说：“当今企业之间的竞争，不是产品之间的竞争，而是商业模式之间的竞争。”随着科技和新兴产业的迅速发展，学习、应用商业模式已成了一种风尚。
商业模式创新途径是商业模式创新的核心内容。对于企业来说，用何种方法、何种途径、经过什么过程，进行哪些方面的创新以达到商业模式的创新，是重中之重。
一、商业模式创新途经的研究
商业模式创新是一项复杂的系统工程，所以商业模式创新途径会因创新者视角的不同而有所不同。研究者们从以下不同的角度来研究了商业模式创新。
（一）过程视角的商业模式创新研究
osterwalder（2004）认为，企业商业模式的创新分三个步骤：一是对商业模式进行显化；二是对商业模式进行深入分析；三是对商业创意进行整合。
Shelton等（2005）把商业模式的创新阐述为一个从创意开始，以获取价值为结束的过程，包括：创新观点的产生、原型、试验、观点选择以及获取价值。这个过程是一个管理过程，需要与之对应的工具、系统化的管理、战略思考与企业高层的领导。
过程视角的商业模式创新从整体过程的角度来研究商业模式如何创新，对企业有很好的指导意义，但是已有的研究要么是定性的、思辨性的或总结性的。
（二）系统视角的商业模式创新研究
作为全球商业模式创新与设计研究的领先学者，amit和Zott（2009）认为商业模式这个活动系统的设计者需要考虑两个方面的因素，一方面是设计组成因素；另一方面是设计主题，这部分描述了商业模式活动系统价值创造的源泉。
SvenCVoelpelete通过分析商业模式的关键因素，提出了一个交互动态的商业模式再造的系统框架。从商业生态系统角度，考虑持续变化的环境因素，帮助企业保持并提高适应性和竞争力。
李东（2008）对33家国内外的典型企业进行了深入的个案分析，并在此基础上归纳出广阔草原型、带状森林型、山丘森林型和簇状丛林型等四种商业生态系统类型。
从国内外的整理的研究来看，从系统视角研究商业模式创新的文献还较为少见，研究有待进一步深化。
（三）价值链视角的商业模式创新研究
进入新世纪，timmers的价值链创新思路被大量应用，产生了许多研究成果。Gordijn（2001）基于价值链创新和商业网创新等理论方法，在e-value参考模型中把创新因素定义为价值活动、价值端口和价值界面三个元素，认为某种商业模式的创新分析可以从这些价值元素的解构着手。
magretta（2002）认为，新的商业模式就是隐藏在所有商业活动下一般价值链上的变量，得出结论：一个新的商业模式起始于一项流程的创新。
国内学者高闯和关鑫（2006）运用价值链创新理论对企业商业模式创新的实现方式进行了解释，认为企业商业模式是通过对企业全部价值活动进行优化选择，并对某些核心价值活动进行创新，然后再重新排列、优化整合而成的[6]。
价值链视角的研究较为新颖和独特，且对企业来说更为实用，但研究者并未提出价值链视角商业模式创新的具体实施方法，这是后续研究需要解决的问题。
（四）战略视角的商业模式创新研究
早在2000年，wolfle将战略管理中的Swot分析方法引入商业模式创新研究，作为分析外部环境和组织现状的工具，认为商业模式对于企业与战略有着类似的功能。
mitchell等（2003）认为那些最成功的公司就是那些能够将持续、有效的战略和强有力的商业模式创新结合在一起作为发展基础的公司，并根据商业模式创新程度的不同将商业模式创新分为商业模式提高和替代。
markides等学者（2004）认为，同一公司针对同一市场可以同时应用两种不同的商业模式，称为双商业模式，并列举了以此获得成功的公司，包括新加坡航空公司、iBm等。
战略视角的研究者们有的提出了商业模式创新的战略类型，有的提出战略规划步骤，但是没有说明怎么具体实施这些步骤，有待进一步研究。
总体来看，国内外学者们研究的视角也越来越多样化，并取得了很多成果。但是不同视角的研究还相对较少。
二、未来研究展望
商业模式作为一个独立的研究领域已经引起了研究者们的广泛关注，但关于商业模式创新研究更没有形成完整的理论体系，笔者认为今后可在以下几方面深化相关研究：
1、注重系统视角和价值链视角的研究，将会对企业具有更好的指导意义。
2、注重商业模式创新具体的实施步骤和具体方法的研究。现有商业模式创新途径研究大部分都是总体意义上概括，商业模式创新的具体方法却很少，缺乏可操作性。
3、注重创新方法的实用性的研究。目前的研究主要集中于理论框架或方法探讨层面上，缺乏实践应用方面的论证研究。
参考文献：
[1]欧阳峰，赵红丹.商业模式创新研究的演化路径与展望[J].科技管理研究，2010（12）：12-16.
商业模式分析方法篇9
abstract：integratedmanagementofenterpriseBusinessmodelinnovationcangreatlydeclinethelevelofriskintheprocessofinnovation，andpromotethesuccessofBusinessmodelinnovation.thispaperanalyzesthreedimensionofBusinessmodelinnovationandconstructsintergratedriskmanagementintheBusinessmodelinnovationprocess.moreover，itdiscussestheevaluationofintegratedmanagementlevelofBusinessmodelinnovationtakinguseofFuzzy-aHpmethod.ResearchresultsshowthattimedimensionaccordwithriskdimensionontheriskmanagementfunctionintheprocessofenterpriseBusinessmodelinnovation.theenterpriseBusinessmodelinnovationcompletelyanalyzesriskfactorsindifferentstagesandprovidesconstructivesuggestiononimprovingBusinessmodelinnovation.
Keywords：Businessmodelinnovation；integratedriskmanagement；Fuzzy-aHp；estimatedmode
0引言
互?网、大数据为代表的新技术迅猛发展带来新技术经济范式，深入地影响着传统的经营理念，为了获取持续竞争优势和实现利润的增长，企业之间的竞争方式逐渐由产品服务竞争转向商业模式创新，促使企业进行商业模式的创新[1，2]。商业模式创新也获得了政府的政策支持，国家已明确提出：“积极推进商业模式创新，破除限制新商业模式发展的不合理障碍”。创新商业模式成为国家创新战略实施不可或缺的组成部分，是有效推动企业持续发展的动力[3]。与此同时，由于商业模式创新环境的复杂性、企业自身资源能力局限性与企业价值网络中利益相关者关联的多元性，使得在商业模式创新过程中的客户价值主张、价值创造和价值获取等环节都面临不同的风险，企业商业模式创新成功与否面临极大的不确定性。如何平衡商业模式创新和风险之间的矛盾，对商业模式创新风险进行有效管理，正成为学术界与企业界关注的重点。
通过分析影响企业商业模式创新的因素，有效地辨识商业模式创新环节中的各种风险及其组成，从集成的视角构建商业模式创新风险集成化管理模型，提出企业实施商业模式创新的风险管控对策。既可丰富商业模式创新的风险管理研究，也可对企业实施商业模式创新提供科学、可操作的建议，有助于降低企业创新风险，促进企业商业模式创新的成功。
1集成管理视角下商业模式创新风险的“三维”研究框架
1.1商业模式创新风险研究综述
从企业经营的逻辑角度来认识商业模式，主要涉及顾客价值主张、创造价值和传递/获取价值三个基本方面，并将其看成是一个商业模式概念化模型[4]、商业模式构成的三个基本要素[5]和商业模式创新基本步骤[6]。由此，构成企业经营的价值三角形[7]：①价值主张不仅要与目标顾客的期望相符，还必须得到价值创造伙伴的认同；②价值创造是企业通过建立和协调与商业伙伴之间的关系，把各方资源转化为顾客价值的过程。③价值传递/获取是企业通过某种方式或渠道将企业创造价值传递给客户，并从创造出的经济价值中取得一定份额的过程。三者间相互关联且彼此影响，价值主张对价值创造、传递与获取的产生重要的影响，价值创造与价值传递、获取高度相关，企业只有为客户创造了价值才有可能获取价值。
商业模式创新是一种组织层面的系统变革，将涉及对原有商业模式的构成要素、内容以及架构进行局部或者大范围的调整和更改[8]。据以上分析，商业模式创新则是对企业价值主张重新定位、价值创造过程优化、价值传递有效性和价值获取能力提升的全面塑造，是一种企业生产经营的新模式。企业商业模式创新具有创新性、积极性与承受风险性的特点，风险性是商业模式创新的基本特性[9]。国外关于商业模式创新风险的研究主要分为两类[10]：一类是针对商业模式创新的体系结构、驱动要素等方面的风险分析。对创新体系结构面临的风险进行探究[11]；从商业模式组成要素来评价商业模式创新风险[12]；对商业模式创新的子要素进行的风险分析[13]。另一类是对商业模式创新的实施过程和效果的风险评价。如从价值链角度对新商业模式中的制造和销售过程的风险进行了测评[14]；从经济计量角度提出年度损失预期的商业模式风险分析法[15]。国内已有的研究中，以当前经济发展为背景，对企业技术创新风险和商业模式创新的研究较多，对于商业模式创新风险，有为数不多的研究，有以互联网经济为背景，结合某个行业的商业模式创新提出风险识别、评估和应对策略的一般性研究[10，21]，也有从多个方面对创新效果评估和结合商业模式的协同、创新、风险等特征对设计出的商业模式进行预评[16]。而对商业模式创新风险的研究相对较少，仅有少数从某个角度或层面进行分析。从集成视角对商业模式创新风险管理的研究更显得不足，进行测评的定量分析方法的文献还不多见。
1.2集成视角下商业模式创新风险管理三维结构
集成是指为了更大程度地提高整体功能，将2个及以上的单元（要素、子系统）集合成一个有机整体系统的过程[17]。风险集成管理是对面临各种风险进行综合分析，运用风险处理的技术，有效整合各类投入风险管理的资源，实现以最小的风险管理成本获得最大的安全保障的目标。集成理念下的企业商业模式创新风险管理实质上是将集成思想应用于商业模式创新的风险管理活动中。1969年，美国人霍尔提出了系统工程的三维结构，论述系统工程问题的三个维度：时间（阶段）、逻辑（步骤）及所需专业（知识），时间维表示系统工程活动的时间安排；逻辑维表示研究某个问题的步骤，专业维指解决一个系统工程问题，所需要的相应专业知识[18]。本文借鉴霍尔的三维结构和集成管理思想，结合商业模式创新风险的特性，构建商业模式创新风险集成管理的三维结构模型，如图1所示。该结构涵盖了商业模式创新风险的过程维、对象（风险源）维和风险管理功能维：
①理论界普遍认同商业模式创新涉及洞察价值提出价值主张、运营模式创造价值、营销模式传递价值、盈利模式获取价值这四个环节[19]。商业模式创新的三个阶段即价值主张、价值创造、价值传递/获取会产生不同的风险，由此构成商业模式创新风险的时间域的三个维度；
②“客户、供应商、合作伙伴、政府等”构成了企业价值网络，在创造网络价值实现“共赢”同时也会产生风险，是风险的主要来源，结合企业自身共同构成了风险的对象域（风险源）；
③功能域是实施风险管理的基本逻辑思维，主要包括识别风险、估测风险和处理风险等。该模型既对商业模式创新风险整体水平把控，又对商业创新不同实施阶段的每种风险对象（类型）所面临的各种风险因素进行识别、?u价和处理，使时间域、对象域与功能域实现充分耦合，提升商业模式创新的风险管理的整体效率。并以此作为构建商业模式创新风险集成管理评价的理论框架。
2商业模式创新风险的评价模型的构建
由于各类风险存在于在各个创新阶段中并由各种风险对象所致，商业模式创新风险集成管理需要综合考虑不同风险对象在创新不同阶段所面临的各类风险及其组成。商业模式创新风险集成管理本质是利用系统管理的理论、方法对各阶段的各个风险对象、各类风险进行整合，实施集中管理的过程，即建立基于过程维和对象维集成的商业模式创新风险管理层次模型。由于风险描述的模糊性和商业模式创新风险的复杂性，商业模式创新风险集成管理的评价具有模糊性。本文以上述商业模式创新风险集成的三维模型为理论框架，建立商业模式创新风险集成管理层次评价模型，并提出采用模糊综合评价方法进行评价。
2.1企业商业模式创新的风险组成
企业外部环境和企业内部因素均对商业模式创新活动带来冲击，商业模式创新风险应由内部及外部风险构成。内部风险指企业自身存在的风险；外部风险指由于市场或其它利益相关者变化而出现的产业环境风险和由政府政策变化引发的宏观环境风险[20]。三种风险按风险产生对象不同组成：①产业环境风险主要包括消费者风险、合作者风险、竞争者风险、供应商风险。消费者需求变化或支付意愿会影响企业商业模式创新。合作者风险控制能力弱或对新商业模式不认同而产生退出合作的风险；竞争者竞争力及模仿能力会促使企业商业模式创新或削弱创新企业的竞争优势；供应商议价能力影响企业成本，导致利润水平波动或下降的风险。②外部宏观环境变化风险指政策风险，主要包括政府监管和支持力度，较大程度上会影响企业商业模式创新成本和创新成功率。③企业内部风险包括企业自身的财务风险、技术风险、管理风险、人力资源风险等。其中，财务风险主要指企业的融资能力和盈利能力，影响企业商业模式创新是否成功。技术成熟度、技术选择水平等因素易造成企业的技术创新风险[21]。企业自组织能力和企业文化与领导者精神构成管理风险，管理水平与商业模式创新息息相关。管理者和技术人才队伍是企业商业模式创新的首要资源，人力资源风险包括研发人员素质和管理人员管理水平[22]。具体如表1所示。
2.1.1顾客价值主张阶段风险组成
价值主张是企业通过其产品和服务向消费者提供的价值，商业模式创新首先向目标顾客展示其新价值主张[23]。从产业环境分析，商业模式创新源于对顾客需求的洞察，企业需要洞察顾客需求的变化，通过发掘顾客潜在需求来吸引新顾客、创建新市场[24-26]。因此，商业模式创新的价值主张来源于不断变化和多样性的顾客需求，价值主张要体现充分满足顾客需求且为顾客创造需求。其次，促使企业实施商业模式创新的重要因素是日益激烈的市场竞争压力[27]。从宏观环境分析，政府对商业模式创新给予鼓励与保护是十分必要的，在商业模式创新实践领先的美国，政府通过授予专利等形式保护商业模式创新。目前，我国正在研究商业模式等新形态创新成果的知识产权保护办法。因此，企业价值主张的创新还需关注并积极运用相关政府政策，结合行业发展趋势和市场需求，来确定新客户价值主张。从企业自身来分析，企业家的洞察市场、挖掘顾客潜在需求能力以及创新精神对价值主张创新尤其重要。埃森哲公司的Lindqr和Cantreu（2000）通过对来自不同行业的70家企业Ceo的问卷调查显示，企业内部领导者是企业商业模式创新的主要推动力，企业家精神的本质就是创业精神和创新意识[28]。同时，企业的创新文化也形成创新价值主张的良好氛围。企业融资能力高低会影响价值主张定位，融资能力强的企业相对而言，会对顾客带来更大的价值。
由以上可知，在客户价值主张阶段所面临的风险：宏观环境包括政策风险中的政府监管力度和支持力度；企业自身方面包括财务风险中的融资能力，企业管理风险中的企业文化与领导者因素；产业环境方面的消费者需求变动风险、竞争者的竞争强度风险。
2.1.2价值创造阶段的风险组成
此阶段是顾客解决方案制定并实施，企业专注于如何以某种方式创造价值来实现客户价值主张，企业及其合作伙伴如何给顾客提供的解决问题或满足需求的产品或服务的过程。实现价值创造的基础和手段有两个方面：一是企业具有的独特价值性和难于模仿性的关键资源，二是可持续管理和可重复活动特性的关键流程。在此阶段，通过建立独特的资源、资产或具有竞争优势的地位，协调与合作者的关系，运用关键流程转化为顾客价值传递给顾客。在实践中企业运用的新技术或企业投入资金自主研发，嵌入价值创造活动中，生产和提供高附加值的新产品和服务。另外，充分运用各类价值网络资源，强化供应链建设，提高合作者的风险控制水平等，密切关注消费者需求的变化，开展企业内部的各种职能活动如运营、营销、财务等，为客户创造价值。在此过程中，商业模式创新过程中还会面临外部宏观环境如政府颁布政策、法律法规出台等的影响，有些地方政府还发挥服务中心作用，更好地解决企业资金不足问题，这些会不同程度地影响创造价值的效果。
由此可见，在价值创造阶段所面临的主要风险：企业自身会产生如技术风险、财务风险、管理风险和人力风险；产业环境因素如消费者、合作者和竞争者都会不同程度地影响价值创造。宏观因素如政府管制风险等。
2.1.3价值传递/获取阶段风险组成
商业模式创新的最终目的是使企业及其利益相关者获取更多利益。盈利模式是商业模式创新的重要组成部分，价值传递和获取是实现这一目标关键环节。企业获取价值的关键：一是如何拓展收入来源，二是如何控制成本支出。企业通过产品组合重构改变和优化营销渠道等业务形式，增强客户体验，传递产品价值给顾客，提高其付费意愿，以合理的定价获取收入；成本结构包括商业模式运营所引发的所有成本的构成，主要有融资成本、原材料成本和运营管理成本等，融资成本仍是企业面临的主要成本。借助互联网和大数据技术，企业逐步实现了供货、库存、销售等数据的融合，精准营销提高价值传递效率，企业的学习能力和协调能力全面提升，降低了运营成本。合作者的利益诉求和竞争者的定价水平也会不同程度地影响到企业赢利状况。商业模式创新过程中所包含的知识、信息产生的溢出效应，政府政策支持则会进行补偿，从而降低企业商业模式创新的成本支出，且政府对所支持产业的产品服务的宣传，加速新商业模式价值传递，为企业创造更大的价值。
由此可见，在这一阶段，企业内部会产生由于融资成本而产生的财务风险、管理风险则包括组织协调能力和学习能力所影响到的营销、库存成本，产业环境风险的消费者付费意愿程度、供应商成本高低、合作者利益诉求和竞争者价格策略等因素，都会不同程度地影响价值获取。政府政策会影响企业商业模式创新的成本支出。
按照上述风险集成管理三维模型的思路，建立评价层次模型，如图2所示。风险集成管理评价模型从下至上，依次分为三级层次：第一层次，对商业模式创新实施不同过程的风险对象分别进行风险评价。首先，确定不同过程中不同风险对象可能导致的各种风险，再建立模糊评价矩阵，对风险进行识别和衡量。商业模式创新风险类型一般分为六种，分别表示为：R1是政策风险，R2是企业技术应用和研发的风险，R3是财务风险，R4是管理风险，R5是人力资源风险，R6是消费者需求和供应的风险因素，R7是竞争强度风险因素，R8是合作者的风险因素，其中，R1是宏观环境风险，R2～R5是企业风险因素，R6～R8是产业环境风险。第二层次，对实施阶段分别进行商业模式创新风险集成管理评价，即对不同实施阶段的风险对象进行集成。第三层次，对不同实施过程中的商业模式创新风险进行综合评价，建立基于过程-对象集成管理的总风险评价，评价的结果按计算的分值确定风险级别。不同层次的风险水平表示如图2所示。图中各层次中的元素用“H”标记出来。
2.2商业模式创新风险集成管理模糊综合评价[29，30]
2.2.1商业模式创新风险集成各层次权重确定
采用层次分析法确定各层次诸要素的权重，权重确定方法可表示为：构造判断矩阵，表示因素i相对j相对目标重要性），且具有以下性质：；
；。相对权重可表示为：
根据企业商业模式方面专家和企业管理人员的打分结果，采用层次分析法进行权重，各层次的权重分别为：相对商业模式创新风险集成管理整体水平，价值主张、创造和获取阶段的权重分别表示为，对于价值主张阶段的政府、企业和利益相关者三个风险因素的权重分别为，同理，价值创造阶段的三个风险因素的权重分别表示为，价值获取阶段的风险因素权重分别为，对风险因素导致的风险事件的权重按风险因素的权重和风险事件的排列序号依次分别表示，如价值主??阶段的宏观因素所导致的风险1，分别表示为，依此类推。
2.2.2模糊一致性判断矩阵构造
根据商业模式创新风险状况，选择若干个评价级组成一个评价集，即：U={安全、较安全、一般、较危险、危险、很危险}。采用专家评分法进行，具体过程是：首先每位专家在综合考虑风险类型所包含的具体风险组成的基础上，对各具体风险组成指标数值实行标准化处理，保持指标同向性，为负向指标。运用已有的研究成果或层次分析法对风险类型包含的具体风险重要性进行确定，即明确各具体风险组成对相应风险类型的影响程度。其次，对不同类型风险程度从五个等级打分，打分范围在区间（0～1）之内，且打分总和为“1”。根据专家的打分，采用清晰集合构造模糊集合法分别确定各风险类型（最底层）的隶属度Rijk，表示第i个商业模式创新过程中的第j个对象的K种风险类型隶属级别的模糊判断矩阵。运用清晰集合构造模糊集合确定隶属度，详细过程参照文献[16]。
2.2.3求各层次的评价矩阵
逐层计算各层次的评价，首先建立同一商业模式创新过程中不同类型风险的单因素评价Bij=wijk?Rikj，再分别建立商业模式创新同一生产过程中的风险因素的综合评价矩阵Bi=wij?Rij，并进行归一化处理。
2.2.4建立目标矩阵
建立基于商业模式创新过程的风险集成目标矩阵B=（B1t，B2t，…，Bit）t，其中“t”表示转置矩阵。
2.2.5模糊综合评价
进行整体的模糊综合评价，得到模糊综合评价结果集，即权重向量w与模糊矩阵B的合成所得的模糊子集S为：S=w?B
由S=w?B得到商业模式创新风险集成管理水平的评估值，从而可以确定该商业模式创新风险管理水平值，为企业商业模式创新管理决策提供参考依据。
2.2.6商业模式创新风险管理集成水平评估分值
商业模式创新风险评估值可表示为：
在实际中根据评价结果，按隶属度最大原则，确定商业模式创新风险管理整体水平，且可进一步确定，在商业模式创新的三个环节中，每个环节的安全级别，从而由果溯因，从“企业、产业环境、宏观环境”风险对象角度分析，逐一确定，在商业模式创新环节中是哪种风险类型促使某个环节出现风险，形成创新风险的重要原因。根据形成创新风险的重要风险类型，对风险组成内容明确的来源及时采取相应的风险防范措施。因此，在实践中，企业应针对商业模式创新不同的阶段的风险因素进行分析，找准导致企业商业模式创新风险的主要原因，整合企业现有的核心资源，有针对性地对重点风险类型进行管控，降低企业商业模式创新风险，提高企业商业模式创新风险管理水平，为企业商业模式创新的成功提供保障。
3结论
3.1构建了企业商业模式创新风险集成管理的“三维结构”模型
该结构涵盖了客户价值主张、价值创造和价值传递/获取过程所构成的时间域、“政府、企业、产业环境”三方所构成的对象域和风险管理程序的功能域三个维度，实现企业商业模式创新时间域和风险对象域在功能域上的充分耦合，实现企业商业模式创新风险管理有效整合，有效地提高企业商业模式创新风险管理的效率。
商业模式分析方法篇10
关键词：企业；数据；信息；精准营销；方法
网络技术的快速发展使人们走进了网络时代，人们在网络使用中产生大量的数据信息，这些信息的增加呈现爆炸式增长，这些信息包含着人们的消费习惯、消费方式、消费类型等多种商业信息，如果企业可以将这些信息进行数据分析，将会给企业带来相当大的利润。数据挖掘成为了企业网络精准营销的重要工作。所谓数据挖掘（Datamining）就是从数据库中提取并分析隐含的未知具有商业价值的数据信息。这项工作是数据库研究中的一个新兴领域，是人工智能、信息统计、数据库技术多项理论和技术的集合体。
一、信息数据挖掘技术
1.关联分析
关联分析是最基础的数据挖掘分析方法，也是企业精准营销的常用手段之一。在数据挖掘领域关于关联分析的方法也是多样的，例如有apRioRi、aiS、DHp等算法，这种分析方法主要对数据之间的联系进行挖掘，例如在网络购物中我们在数据库中发现购买a商品的顾客点击B关联商品的概率是75%。通过关联数据信息分析找出两者商品的购买关联，更为精确的为顾客提供互补商品集约化销售，进而增加企业利润。
2.序列模式分析
序列模式分析同关联模式分析目的相同都是在挖掘数据之间的联系，但是序列模式分析更为连续化和网络化，例如对关联商品a、B、C之间进行序列化模式分析，客户在购买a商品后又购买B商品，再购买C商品，形成了固定的购买模式。每个序列内部都是按照固定模式排列。通过挖序列函数分析交易数据库，获得数据库中出现最高频次的序列，值得注意的是我们在序列模式分析时要输入最小置信度和最小支持度。
3.分类分析
我们对数据库中的不同类型的数据赋予特征标记，数据库就成为了具有分类特征的数据库，分类分析就是通过对具有特征的一组数据进行分析，用分类规则对数据库中数据进行具体分类。例如我们在汽车4S店数据库中有各类用户消费信息，4S店将根据购买不同级别汽车的用户信息进行分类，可以分为a级、B级、C级、D级、e级用户，然后对类别分类赋予数据库数据。然后对每一等级数据进行4S店装配、保养、置换消费金额分类，通过数据分析我们对不同种类用户进行准确描述和挖掘，针对各类型用户数据进行回归模型、决策树模型、神经网络模型分析，分析结果采用电话回访的方式进行精准营销，充分发挥用户的消费潜力。
4.聚类分析
聚类分析是一组没有分类的记录，对这些数据进行分类事前也没有具体数量判断，在数据分析过程中根据一定的分类规则进行划分记录，然后确定每一个记录的类别。在数据分析过程中采用的分类标准是根据聚类分析工具确定。使用较为普遍的聚类分析方法有系统聚类法、加入法、动态聚类法、分解法。在数据分析法过程中采用不同的分类标准有着不同的划分结果。我们会发现聚类分析和分类分析是一个互逆的过程。在实际的操作过程中，数据分析员可以利用分类经验进行数据初步分析，然后根据数据分类结果进行分类标准再调整，直至得到满意的分类结果。
二、数据挖掘在企业精准营销中的具体应用
现阶段很多企业早已在利用相关的数据挖掘工具进行客户分析进行精准营销，企业管理层也根据相关的分析数据搭建各类模型用于企业决策分析。随着经济国际化，生产全球化，资本开放化程度越来越成熟，企业面临的竞争也具有不确定性，企业需要借助大数据系统进行数据挖掘，对业务数据进行抽取和转换，从中获得有利于商业决策的关键性数据来控制成本和区分市场，进而提高经济效益。
1.有利于客户关系维护与管理
网络营销在如今业已成为各类企业进军的重要领域，如何在网络销售中最大限度地争取客户、扩大客户群体、与客户建立更高的黏度。这些都是网络营销最基本的要求，在网络时代企业如何才能确定精准的目标市场、挖掘客户产品需求、接受产品升级体验都是与以往有很大差距。如果一个企业能让客户流失率降低5%，其企业的利润就能增加40%-60%，通过大数据分析可以更好地了解客户需求，并且与客户进行良好的互动交流，降低户口流失率，不断增加企业产品新意，提高产品知名度。
2.有利于企业精准经营定位
企业通过大数据挖掘可以找出消费者的共性和个性特征，对消费者进行分类，针对不同目标客户群体进行个性营销，同样企业也可以用数据分析结果进行企业经营目标精准定位，针对客户进行一对一的产品服务，另外也可以针对目标群体进行精准营销，让客户建立新的客户群体，通过客户挖掘新的客户群体，现如今在微信上进行团购商品已经非常普遍，做得比较好的是“拼多多”，利用群体的共性进行目标客户精准营销非常到位。另外企业也可以根据客户个人特征进行特殊化的商品，提高客户的满意度和忠诚度。企业只有对客户的真正需求有充分的了解才能够有的放矢，提供多样化和差异化的个，从而对企业的市场进行精准定位。
3.有利于企业对消费需求的预测
网络营销中，消费者是一个不断变化的虚拟用户，这样的消费者一方面是企业产品的购买者，另一方面也是企业商品的消费者和宣传员，在一定程度上充当着产品的网络引导员的角色。企业在精准营销中一方面要考虑到线下客户的需要，也要对网路营销有着充分的考量，分析网络用户群体数据，分析他们在购买产品需求变化的表现，分析他们消费产品的趋势和原因，采用多种方式进行网络营销，多层次、多方面、多类型的营销方式刺激消费者的消费欲望，唤醒他们的消费能力，从而实现产品销售量的提升。
参考文献：