［摘要］新媒体技术的迅猛发展重构了电子商务的底层逻辑，数据驱动决策的价值日益凸显。基于此，本文介绍了新媒体环境中电子商务数据的特征与决策模式的变革，从技术实施、管理机制、合规风险以及数据质量等方面分析了新媒体环境中电子商务数据驱动决策面临的挑战，最后针对性地提出了新媒体环境中电子商务数据驱动决策的应对策略，旨在为电商行业突破发展瓶颈提供理论支撑与实践指导。

　　［关键词］新媒体；电子商务；数据驱动；数据治理；数据生态

　　0引言

　　在当今数字化浪潮中，直播电商凭借实时互动与直观展示的优势，以及社交网络依靠强大的社交连接与口碑传播，全方位重塑着消费者行为，使购物决策路径发生巨大转变。电商行业从单纯的流量竞争逐步迈向深度的用户价值挖掘，数据成为解锁商业潜力的关键钥匙。与此同时，数据驱动决策（Data Driven Decision Making，DDDM）在电商领域已跃居核心地位。而在全球数据经济蓬勃发展的大背景下，中国电子商务市场呈现出鲜明的典型性与复杂性。一方面，庞大的用户基数与丰富的消费场景为数据积累和应用提供了广阔土壤；另一方面，复杂的市场环境、多元的消费群体以及不断更迭的技术与监管要求，又给电商企业的数据驱动决策带来诸多挑战。

　　1新媒体环境中电子商务数据特征与决策模式的变革

　　1.1新媒体环境中电子商务数据特征

　　在新媒体蓬勃发展的环境下，电子商务数据展现出独特的面貌。一是数据的海量性。随着消费者在短视频、直播电商以及社交网络平台上的频繁互动，电商平台积累的数据量呈指数级增长。二是数据的多样性。数据涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式，这些多类型的数据全方位地描绘了商品与消费者的状态。三是数据的高速性。新媒体环境下信息传播迅速，数据实时产生。一场热门直播瞬间即可生成海量交易数据，电商企业须及时捕捉与处理这些数据，才能跟上市场节奏。

　　1.2电子商务数据驱动决策模式的重构

　　电子商务数据驱动决策模式在新媒体环境下经历了深刻重构。传统的“人找货”模式下，消费者需主动搜索商品，效率较低。如今，借助大数据与人工智能算法，平台依据消费者的历史行为、兴趣偏好、社交关系等多维度数据，精准推送契合其需求的商品，转变为“货找人”的模式。此外，动态定价模型的实时性要求也在不断提升。以拼多多百亿补贴算法为例，平台需要实时考量市场供需、竞争对手价格动态等因素，对补贴商品价格进行即时调整。在激烈的市场竞争中，只有快速灵活的定价，才能吸引消费者并保证利润空间。这种实时定价模式，打破了传统固定价格策略的局限，充分利用数据实现价格的动态优化，是新媒体环境下电商决策模式重构的重要体现。

　　2新媒体环境中电子商务数据驱动决策面临的挑战

       2.1技术实施瓶颈

　　在新媒体环境下，非结构化数据大量涌现，但当前技术在解析短视频语义、情感倾向以及精准识别商品相关元素时，准确性欠佳[1]。例如，一段展示旅行穿搭的短视频，算法难以精准提取出每件服装的品牌、款式、材质等关键信息，导致基于此类数据的商品推荐与营销效果大打折扣。同时，实时决策系统面临巨大的算力成本压力。以双十一购物狂欢节为例，流量瞬间爆发，交易数据呈几何倍数增长。电商平台需要在毫秒级时间内处理海量数据，以完成价格调整、库存调配、推荐策略优化等实时决策任务。为满足这一需求，企业不得不投入巨额资金购置高性能服务器与先进的计算设备，增加了运营成本。

　　2.2管理机制不健全

　　电商行业内部管理机制不够健全，数据部门与业务部门之间常存在决策权博弈。数据部门专注于数据的收集、分析与解读，期望基于数据洞察推动决策；而业务部门更关注短期业务目标与市场动态，倾向于凭借经验与直觉决策。双方目标与视角的差异，导致在诸如营销活动策划、商品选品等关键决策上，难以达成一致，延误决策时机，降低企业运营效率。此外，复合型人才的匮乏严重制约数据驱动决策的推进。既精通用户增长模型，能够通过数据分析实现用户获取、激活、留存、变现与推荐，又熟悉《数据安全法》，确保数据合规使用的人才极为稀缺。这使企业在数据驱动决策过程中，难以平衡业务增长与数据安全的关系。

　　2.3合规风险升级

　　个性化推荐虽提升了用户体验与营销精准度，却与《个人信息保护法》存在合规冲突。电商平台在收集用户浏览、购买等行为数据用于个性化推荐时，若未充分保障用户知情权与选择权，或对用户数据存储、使用不当，便可能触犯法律。例如，部分平台未经用户明确同意，过度收集敏感信息，将用户数据用于精准广告投放，引发用户对隐私泄露的担忧。同时，在跨境数据流动监管方面，不同国家和地区对数据存储、传输、使用存在不同的法规要求。

　　2.4数据质量不高

　　虚假流量对数据驱动决策造成严重干扰。尽管人工智能检测技术持续升级，但刷单行为仍屡禁不止。部分不良商家通过机器刷量伪造商品销量、评论数与直播间观看量，导致市场数据严重失真。此类虚假数据会直接影响营销策略制定、商品定价等关键决策的准确性。同时，多源数据标准化难题亟待解决。电商运营涉及多渠道、多平台数据（如直播间观看数与转化率指标），由于统计口径、数据来源不同，常出现冲突。例如，直播间显示观看数极高，但转化率却极低，难以判断是数据统计误差，还是营销策略本身存在问题，给数据分析与决策带来极大困扰。

　　3新媒体环境中电子商务数据驱动决策的应对策略

       3.1优化关键技术

　　3.1.1构建混合云架构下的弹性计算资源池

　　在新媒体背景下，电子商务数据流量的波动性极为显著[2]。构建混合云架构下的弹性计算资源池，成为应对这一挑战的有效手段。混合云融合了公有云的灵活性与私有云的安全性及可控性。在日常业务运营时，电商企业可借助公有云的计算资源，降低基础设施建设成本。当遇到如双十一、618等流量高峰时段，私有云能够迅速补充算力，确保系统稳定运行。例如，某知名电商平台在采用混合云架构后，通过自动化脚本实现资源的动态调配。在促销活动前，系统提前预估流量，从公有云租赁额外计算资源；活动结束后，自动释放多余资源，有效降低了约30%的算力成本，同时保障了系统在高并发场景下的响应速度，避免因算力不足导致的系统崩溃或延迟，提升了用户购物体验。

　　3.1.2基于知识图谱的多模态数据融合方案

　　为解决新媒体环境下多模态数据的整合难题，基于知识图谱的多模态数据融合方案应运而生。知识图谱以图形结构直观展示数据间的关联关系，能够有效整合文本、图像、音频、视频等多类型数据。电商企业可利用知识图谱技术，将商品的文本描述、图片展示、视频介绍以及用户的评论等信息相互关联。以一款智能手机为例，知识图谱可将手机的品牌、型号、配置参数、用户评价中的优缺点描述等信息整合为一个有机整体。通过这种方式，不仅能更全面地理解商品特征，还能挖掘出数据间潜在的语义联系，为精准的商品推荐、智能客服问答以及市场趋势分析提供有力支持。研究表明，采用知识图谱技术进行多模态数据融合后，商品推荐的准确率提升了约25%，大幅提高了营销效果与用户满意度。

　　3.2健全管理机制

　　3.2.1设立“数据治理委员会”

　　为解决数据部门与业务部门决策权博弈问题，电商企业可设立“数据治理委员会”。该委员会由数据专家、业务骨干以及高层管理人员组成，负责统筹数据治理工作。在制定决策时，委员会成员从不同角度提供专业意见，确保决策既基于数据洞察，又符合业务实际需求。例如，在策划一场新品推广活动时，数据部门提供目标用户画像、市场趋势等数据支持，业务部门阐述活动执行细节与市场反馈预期，高层管理人员则从企业战略层面进行把控。通过这种跨部门协作的决策模式，避免了部门间的利益冲突，提高了决策的科学性与执行效率。某中型电商企业在设立数据治理委员会后的一年内，决策执行周期平均缩短了15天，业务增长率提升了12%。

　　3.2.2开展内部数据素养培训

　　提升企业员工的数据素养，是推动数据驱动决策的关键[3]。企业应开发内部数据素养培训课程，针对不同岗位员工设计差异化内容。对于业务人员，培训重点在于如何理解与运用数据分析结果指导日常工作，如解读销售数据、分析用户行为等；对于技术人员，则侧重于数据处理、分析工具的深入应用以及数据安全知识。通过定期培训、案例分享与实践操作，员工能够更好地掌握数据技能。例如，某电商企业开展数据素养培训后，业务人员能够主动运用数据分析优化销售策略，订单转化率提升了8%；技术人员在数据安全防护方面的意识与能力显著增强，数据泄露事件发生率降低了60%。

　　3.3构建合规体系

　　3.3.1优化隐私计算技术的场景化应用

　　面对个性化推荐与《个人信息保护法》的合规冲突，企业应优化隐私计算技术的场景化应用。隐私计算技术，如联邦学习、同态加密等，能够在不泄露原始数据的前提下实现数据的联合分析与模型训练。在电商领域，企业可利用联邦学习技术，在多个参与方之间协同训练用户画像模型，实现数据本地化存储与处理，有效保障用户隐私安全。例如，某电商平台与多家品牌商合作，通过联邦学习共同构建精准的用户兴趣模型，在保障数据合规的同时，实现了个性化推荐效果的提升，用户点击率提高了15%，既满足了用户个性化需求，又避免了法律风险[4]。

　　3.3.2开发动态合规监测系统

　　为应对复杂多变的法规环境，尤其是跨境数据流动监管，电商企业需开发动态合规监测系统。该系统能够实时跟踪国内外数据保护法规的变化，自动监测企业数据处理活动是否合规。系统可通过设置规则引擎，对数据收集、存储、传输、使用等全生命周期进行监控。一旦发现潜在违规行为，立即发出预警并提出整改建议。以TikTok为例，通过开发动态合规监测系统，实时监测全球不同国家和地区的数据法规变化，及时调整数据存储、传输与使用策略，确保在全球运营过程中的数据合规性，有效避免了因不合规导致的业务受阻与声誉损失。

　　3.4建立数据生态协同模式

　　3.4.1行业数据联盟的共建模式

　　建立行业数据联盟是整合行业数据资源、提升数据质量与价值的重要途径。电商企业可联合上下游企业、行业协会等共同组建数据联盟。在联盟框架下，成员单位按照统一标准收集、整理数据，并在合规前提下进行数据共享与合作分析。例如，某电商行业数据联盟由多家电商平台、物流企业与供应商组成，共同制定了商品数据标准、物流配送数据规范等。通过共享数据，企业能够获取更全面的市场信息，实现精准的供应链协同。联盟成立后，成员企业的库存周转率平均提升了20%，物流成本降低了15%，有效提升了整个行业的竞争力。

　　3.4.2“政府—平台—用户”的三方协同治理机制

　　为营造健康的数据生态环境，可以建立“政府—平台—用户”的三方协同治理机制。政府发挥监管与政策引导作用，制定完善的数据治理法规与标准，规范市场秩序；电商平台作为数据的主要收集与使用者，应承担主体责任，加强数据安全管理与隐私保护，确保数据的合法合规使用；用户则享有数据知情权与选择权，积极参与数据治理监督。例如，在某地区，政府联合当地电商平台开展用户数据保护宣传活动，平台优化用户隐私设置界面，明确告知用户数据收集与使用规则，用户积极反馈意见，促使平台不断改进数据治理措施。通过三方协同治理，用户对电商平台的信任度提升了25%，推动了电商行业的可持续发展[5]。

　　4结束语

　　本研究通过分析新媒体环境中电子商务的数据特征与决策模式的变革，阐述行业从流量竞争迈向注重用户价值的转型路径，为电商行业顺应趋势、提升数据质量提供了理论支撑。针对技术、管理等挑战提出了应对策略，助力企业突破发展瓶颈，优化运营、降低风险、增强竞争力。未来，研究人员应为电商行业在应对新兴技术冲击等方面提供更具前瞻性的指导，推动电商行业持续创新发展。

主要参考文献

　　［1］李楠.基于大数据的电子商务平台精准营销策略探讨［J］.全国流通经济，2024（22）：20-23.

　　［2］崔巍，李慧.基于大数据驱动的农村电商产品自动化识别系统［J］.现代电子技术，2024，47（4）：59-64.

　　［3］何树称，董晓璇.大数据时代下电子商务开展精准营销的策略研究［J］.现代商业，2025（2）：56-59.

　　［4］冀巧然.算法决策对电子商务隐私安全的影响研究［J］.现代商业，2025（1）：63-66.

　　［5］郑忆.电子商务背景下企业数字化营销存在的问题及对策［J］.中国管理信息化，2024，27（18）：122-124.