Elektron tijoratda katta ma'lumotlar tahlili: tizimli ko'rib chiqish va kelajakdagi tadqiqotlar uchun kun tartibi

1-jadval: Elektron tijorat va katta maʼlumotlar tahlilida global oʻsish (BDA)

Yil	Butun dunyo bo'ylab elektron tijorat mijozlari sonining o'sishi (millionlab)	Dunyo bo'ylab har bir mijozga to'g'ri keladigan elektron tijorat savdosining o'sishi (AQSh dollarida)	Butun dunyo bo'ylab katta ma'lumotlar tahlili (BDA) bozorining o'sishi (milliardlarda)
2015	792.6	1162	7.3
2016	903.6	1243	11.8
2017	1015.8	1318	18.6
2018	1124.3	1399	28.5
2019	1228.5	1459	38.4
2020	1321.4	1513	45.3
2021	1485,6	1674	64.5

Manba: emarketer (2019) va (Piatetskiy, 2020) dan moslashtirilgan

2. Tadqiqot yondashuvi

Tadqiqot elektron tijoratda BDA ning ta'rifiy jihatlari, atributlari, turlari va biznes qiymati bo'yicha mavjud bilimlarni aniqlash va baholash uchun adabiyotlarni o'rganishga asoslangan. Elektron tijoratni aniqlashda Kalakota va Uinston (1997) to'rtta istiqbolga e'tibor qaratdilar: onlayn xarid va sotish, texnologiyaga asoslangan biznes jarayoni, axborot kommunikatsiyasi va mijozlarga xizmat ko'rsatish. Biroq, bu ta'rif tranzaksiya narxiga va elektron tijoratning boshqa jihatlariga (masalan, B2B, B2G, C2C va boshqalar) etarlicha e'tibor bermaydi. Shunday qilib, ushbu muhim jihatlarni yoritib, Frost
va Strauss (2013) ta'rifni onlayn xarid qilish va sotish, raqamli qiymat yaratish, virtual bozor joylari va do'konlar va yangi tarqatish vositachilariga qaratilgan. Biroq, bu ta'rif asosan elektron marketingga qaratilgan va boshqa muhim elektron biznes jarayonlarini birlashtira olmaydi. Shunday qilib, ushbu tadqiqot tranzaksiya qiymatiga (ya'ni, xarajatlarni tejash, mahsuldorlik va samaradorlikni oshirish) va strategik qiymatga (ya'ni, raqobatdosh ustunliklar, firma faoliyati) erishishga qaratilgan katta ma'lumotlar muhitida elektron tijoratning yanada yaxlit ta'rifini ilgari suradi. raqamli bozorlarda ishlab chiqarish, inventarizatsiya, innovatsiyalar, risklar, moliya, bilimlar, munosabatlar va inson resurslarini boshqarishni tahliliy tushunchalar yordamida o'zgartirish orqali (Wixom va boshq., 2013). Ushbu tadqiqot elektron tijorat muhitidagi "katta ma'lumotlar" ni o'rganadi, bu elektron tijorat landshaftidagi katta miqdordagi tranzaktsiyalar, klik-stream, ovoz va video ma'lumotlariga ishora qiladi (Davenport va boshq., 2012). Tadqiqot ko'rib chiqish davomida qat'iylikni o'rnatish uchun tizimli yondashuvni o'z ichiga oldi: bu Ngai va Wat (2002) va Vaitianathan (2010) tomonidan elektron tijorat tadqiqotlarida va Benedettini va Neely (2012) xizmat ko'rsatish tizimlarini tadqiq qilishda qo'llangan shunga o'xshash yondashuvga asoslangan edi. Ko'rib chiqish jarayonida har bir bosqichda mezonlar, ko'lam va metodologiya tavsiflangan protokol qabul qilindi. Tadqiqotning subyektiv xususiyatidan kelib chiqib, tizimli yondashuv tadqiqotning aniq maqsadlariga moslashtirildi. Tadqiqot ko'rib chiqish jarayonini yanada aniqroq va kamroq xolis qilish uchun protokol davomida ilmiy va shaffof jarayonni qo'lladi. Ko'rib chiqish jarayoni quyidagi tadqiqot savolidan kelib chiqdi: elektron tijoratda BDA ning ta'rifiy istiqbollari, o'ziga xos xususiyatlari, turlari, biznes qiymatining jihatlari va muammolari qanday? Tadqiqot savolining ushbu jihatlari mavzu yo'nalishlarini, tegishli tadqiqotlarni, materiallar manbalarini, qo'shish va chiqarib tashlash mezonlarini to'g'ri aniqlash orqali ko'rib chiqish jarayoniga rahbarlik qildi. Ko'rib chiqish empirik dalillar yordamida aniq va mazmunli jihatlarni qamrab olgan holda tadqiqot savoliga pragmatik echimlarni taqdim etishga qaratilgan. Shu sababli, elektron tijoratning asosiy tarkibiy qismlari (masalan, mahsulotni ishlab chiqish; operatsiyalar; marketing, moliya va inson resurslarini boshqarish; va axborot tizimlari) BDA va biznes qiymati bilan bog'liq holda o'rganildi. Biz biologiya, kimyo, geologiya, fizika yoki siyosat kabi ilmiy qiziqishlarimiz bilan bevosita bog'liq bo'lmagan fanlarni chiqarib tashladik. BDA bo'yicha tadqiqotlar rivojlanayotgan soha bo'lganligi sababli, 2006-2014 yillar oralig'idagi qidiruv vakillik sifatida qabul qilindi. Biz pastki chegarani 2006 yilga belgilab oldik, chunki bu yili “tahlil bo'yicha raqobatlashuvchi” birinchi ilmiy maqola Davenport (2006) tomonidan Garvard Business Review jurnalida nashr etilgan (500 martadan ko'p iqtibos keltirilgan). Tadqiqotning tizimli ko'rib chiqilishi ushbu maqolani katta ma'lumotlar tahlili bo'yicha keyingi tadqiqotlar uchun tetik sifatida aniqladi.
Tadqiqot "katta ma'lumotlar tahlili*" kalit so'zlarini turli xil atamalar va iboralar bilan birlashtirgan qidiruv satrlarini shakllantirish orqali tegishli nashrlarni aniqladi. Joyker belgilardan foydalangan holda, tadqiqot qidiruv satrlari sonini qisqartirdi, chunki, masalan, "katta ma'lumotlar tahlili*" "katta ma'lumotlar tahlili" va "katta ma'lumotlar tahlili" uchun xitlarni qaytarishi mumkin. Dastlab, qidiruv e-tijorat firmalari tomonidan boshdan kechirilgan katta ma'lumotlar va tahlillarga eng mos keladigan material manbai sifatida elektron tijorat tadqiqotlariga qaratilgan. Tadqiqot "katta ma'lumotlar tahlili" kalit so'zlarini "elektron tijorat*", "elektron tijorat*", "katta ma'lumotlar tahlili* VA elektron tijorat*" va "katta ma'lumotlar tahlili*" atamalari bilan birlashtirgan ma'lumotlar bazasini qidirishni o'tkazdi. elektron tijorat*'. Umuman olganda, tadqiqot elektron tijorat tadqiqotlari doirasidagi turli oqimlardan (masalan, marketing, operatsiyalarni boshqarish, strategik menejment, inson resurslarini boshqarish, elektron tijorat va axborot tizimlari). Panel ko'rib chiqish protokolini tasdiqlash uchun har bir oqimdan akademik va tahlilchi amaliyotchidan iborat ekspertlar guruhini taqdim etdi.
Bizning qidiruvimiz 2014-yil 01-noyabrda boshlangan va 2014-yil 20-dekabrda yakunlangan. Tadqiqot beshta maʼlumotlar bazasini oʻrganish orqali ilmiy ekspertizadan oʻtgan jurnallar, davriy nashrlar va sifatli veb-kontentni koʻrib chiqdi: Scopus (Elsevier); Web of Knowledge (Thomson ISI); ABI/Inform Complete (ProQuest); Business Source Complete (EBSCO Host); va Emerald, IEEE Xplore va ScienceDirect (Teylor va Frensis). Bundan tashqari, xuddi shunday qidiruv Axborot tizimlari assotsiatsiyasi (AIS) eng yaxshi jurnallar savatida ham o'tkazildi. Eng yaxshi jurnallar savatini qo'shish orqali tadqiqot shunga o'xshash yondashuvga ega bo'lgan oldingi tadqiqotlar tomonidan foydalanilgan asosiy ma'lumotlar bazalarini o'z ichiga oldi (Fosso Wamba va boshq., 2013; Lim va boshq., 2013b; Ngai va boshq., 2008; Ngai va boshq. , 2009) hamda yetakchi axborot tizimlari (IS) jurnallaridan olingan muhim topilmalar.
Qidiruvlar mavhum maydon bilan chegaralangan, mavzu (ya'ni, referat, sarlavha va kalit so'zlar) ishlatilgan Web of Knowledge ma'lumotlar bazasi bundan mustasno. Hammasi bo'lib 121 ta maqola yuklab olindi va ko'rib chiqildi. Tadqiqot e'tibori elektron tijoratda BDA bo'yicha maksimal ko'rishlar sonini qo'lga kiritishga qaratilganligi sababli, maqolalarning tadqiqot savollariga qo'shgan hissalarining ravshanligi bo'yicha sifat bahosi o'rnatildi (Birnik va Bowman, 2007). Ushbu bosqichda 32 ta hujjat aniqlandi. Yana ettita hujjat tegishli deb topildi, chunki ular turli sohalarda, shu jumladan elektron tijoratda BDAga aniq yo'naltirilgan edi. O'zaro havolalar qo'shish uchun mos bo'lgan yana beshta hujjatni berdi. Ushbu bosqichda tadqiqot qo'lda yana to'rtta maqolani o'z ichiga oldi va 48 ta maqolaning yakuniy ro'yxatini berdi. Umuman olganda, har bir qog'ozni tanlash uchun ishlatiladigan mezonlar elektron tijorat landshaftida BDA ning aniq yoki yashirin ko'rsatkichini o'z ichiga oladi. Biz adabiyotlarni ko'rib chiqishning tematik tahlilini (Ezzy, 2002) qabul qildik, uni ayniqsa Braun va Klark (2006) boshqargan. Keng qamrovli tekshiruv 5 ta boshlang'ich kodlar to'plamini yaratdi. Ochiq kodlash adabiyotlarni o'rganish natijasida olingan kodlar bilan ma'lum qilingan bo'lsa-da, koderlar adabiyotda mavjud bo'lmagan qo'shimcha o'lchamlarni aniqlash uchun ochiq edi (Spiggle, 1994). Biroq, koderlar adabiyot va aniqlangan besh toifa (ya'ni, ehtiyojlarni aniqlash, bozor segmentatsiyasi, qaror qabul qilish va ish faoliyatini yaxshilash, yangi mahsulot/bozor/biznes modeli innovatsiyasi, infratuzilma va shaffoflikni yaratish) o'rtasida dastlabki yozishmalarni o'rnatdilar. Ushbu bosqichda, kontentni tahlil qilishda qo'shimcha qat'iylikni o'rnatish uchun biz Krippendorff alfasini (yoki Kalfa) baholadik, bu kuzatuvchilar soni, o'lchov darajasi, namuna o'lchamlari va etishmayotgan ma'lumotlarning mavjudligi yoki yo'qligidan qat'i nazar, ishonchlilik o'lchovidir ( Krippendorff, 2004, 2007). Kalfani baholash uchun, birinchi navbatda, 48 ta maqolaning har bir kichik namunasi ikkita sudya tomonidan 1 dan 5 gacha bo'lgan nominal shkaladan foydalangan holda mustaqil ravishda kodlangan (ya'ni, 1 = ehtiyojlarni aniqlash, 2 = bozor segmentatsiyasi, 3 = qaror qabul qilish va ish faoliyatini yaxshilash, 4 = yangi mahsulot/bozor/biznes modeli innovatsiyasi, 5= infratuzilma va shaffoflikni yaratish). Ikkinchidan, biz kodlangan ma'lumotlarni IBM SPSS statistik to'plamiga (21-versiya) yukladik va kodlangan o'zgaruvchilarning (Hayes va Krippendorff, 2007). Nihoyat, natijalar bizga 0,82 ning munosib Kalpha qiymatini taqdim etdi, bu 0,80 (De Swert, 2012) chegara qiymatidan oshadi va bizga kontentni tahlil qilishda ishonchlilikning etarli dalillarini taqdim etadi.
Elektron tijoratda BDA ning 5 jihatini qamrab oluvchi adabiyotlarning umumiy taqsimoti 2-jadvalda keltirilgan. Shuni ta'kidlash kerakki, ko'plab maqolalar bir necha jihatlarni qamrab olganligi sababli bir necha marta paydo bo'lgan. Shubhasiz, nashrlarning katta qismi “qaror qabul qilish va samaradorlikni oshirish” toifasiga kirdi (48 ta maqola yoki barcha nashrlarning 36 foizi). Darhaqiqat, elektron tijoratning yakuniy muvaffaqiyati real vaqt rejimida biznes qarorlarini qabul qilishga bog'liq bo'lib, bu ushbu toifaga yo'naltirilgan nashrlarning yuqori darajasi uchun tushuntirishlardan biri bo'lishi mumkin. Tadqiqot shuni ko'rsatdiki, ko'pchilik tadqiqotlar murakkab tahlillar va amaliy tushunchalar asosida mustahkam qaror qabul qilish o'rtasidagi bog'lanishni qo'llab-quvvatlaydi. Masalan, ishonchli tahlillardan foydalangan holda, LinkedIn yangi xususiyatlarni joriy etishga qaror qildi, masalan, "Siz bilishi mumkin bo'lgan odamlar", "Sizni qiziqtiradigan ishlar", "Sizga yoqishi mumkin bo'lgan guruhlar", "Siz kuzatmoqchi bo'lgan kompaniyalar" va 30% yuqori bosish tezligiga erishdi (Barton va Kort, 2012). Shundan so‘ng har bir toifa uchun 24 ta maqola (yoki har bir domen uchun 18%) bo‘lgan “ehtiyojlarni aniqlash” va “infratuzilma va shaffoflikni yaratish” bo‘limlari kuzatildi. "Ehtiyojlarni aniqlash" yirik tranzaksiya ma'lumotlarini o'rganish orqali mijozlarning aniq ehtiyojlarini aniqlashni anglatadi, "infratuzilma va shaffoflik" esa to'g'ri qaror qabul qilish uchun tarmoqlar orqali tegishli ma'lumotlarni taqdim etishga qaratilgan. Misol uchun, Amazonning tavsiyalar mexanizmi tranzaktsiyalar tarixi va kitob ko'rinishini tahlil qilish asosida mijozlarning mumkin bo'lgan ehtiyojlarini aniqlash uchun "siz ham xohlashingiz mumkin" so'rovlarini ishlab chiqaradi (Manyika va boshq., 2011). Infratuzilma va shaffoflikning bir qismi sifatida Google asosiy qidiruv va reklama xizmatlarini ko'rsatish algoritmlarini takomillashtirish uchun katta ma'lumotlardan foydalanadi (Davenport va Patil, 2012). Xuddi shunday, AQShdagi elektron sotuvchi Macys bir soatdan ko'proq vaqt ichida 73 million mahsulot narxini optimallashtirishi mumkin bo'lgan tahliliy infratuzilmani ishlab chiqdi (Davenport va boshq., 2012). Macy's shuningdek, turli xil assortimentdagi mahsulotlarni tayyor bo'lishini ta'minlash uchun zaxiralarni saqlash birligi (SKU) darajasida ma'lumotlarni tahlil qiladi. Nihoyat, sharh 22 ta maqola (yoki barcha nashrlarning 17%) bilan "yangi mahsulot / bozor / biznes modeli innovatsiyasi" va 14 maqola yoki barcha nashrlarning 11% "bozor segmentatsiyasi" ni aniqladi. Misol uchun, Netflix Inc. yoqqan, sevilgan, nafratlangan va hokazo kabi toifalar bo'yicha bir milliarddan ortiq sharhlarni tahlil qilib, turli mijozlar segmentlarini (masalan, sarguzashtlar, jinoyat haqidagi filmlar, oilaviy xususiyatlar, kitoblardagi filmlar va boshqalar) yaratdi (Davenport va Xarris, 2007b). Vizualizatsiya va talabni tahlil qilish vositasidan foydalanib, Netflix Qo'shma Shtatlarda (AQSh) "Kartalar uyi" dasturini taqdim etdi, bu yangi mahsulot sifatida katta muvaffaqiyatga erishdi (Ramaswamy, 2013). Umuman olganda, ushbu tadqiqot tashkilotlar katta ma'lumotlar tahlilidan foydalangan holda biznes qiymatini yaratishi mumkin bo'lgan beshta keng jihatni aniqlaydi (2-jadvalga qarang)