本文是一篇电子商务论文，本文以S电商企业为案例，研究在大数据背景下S电商企业价值链成本管理的情况，分析S电商企业在大数据背景下价值链成本管理关键环节的现状、大数据的应用和分析相关财务指标，发现存在的问题并提出相关建议。
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
电子商务行业目前处在以数据为基础的阶段，这一阶段企业主要利用大数据技术为客户画像，通过用户的搜索记录、浏览记录等进行定向营销，数据的价值得到了充分的体现，也有效的对成本进行了管理。
1.1.1 研究背景
截止至2020年12月31日，中国网络购物用户规模为7.82亿，占据整体网民的79.1%，线上销售零售额高达117601亿元，同比增长10.61%。大数据时代的来临不仅改变了商业模式，对供需关系也产生了一定的影响，在供大于求的当下，企业需要投入大量的运营成本以满足不同消费者的需求。因此，在竞争激烈的电商行业中，企业若想提高竞争优势，占领市场份额，就要关注成本管理这一核心要素。然而，传统的成本核算模式已经无法满足电商企业的需求，价值链成本管理通过分析企业在生产经营中各个流转环节的成本，帮助企业找到能够产生价值增值的环节，获取成本优势。在大数据背景下，企业如果在价值链成本管理中合理应用大数据技术，可以帮助企业做出更加合理有效的决策，降低成本，促进企业在大数据技术的推动下沿着正确的方向发展，提高企业核心竞争力。大数据技术在价值链中的迅速发展，能够开发出更大的潜力，帮助电子商务行业优化产业布局、完善产业链，将大数据技术与价值链整合是实现产业规模化、可持续发展的必经之路。
1.2文献综述
本小节主要整理和概括国内外学者对价值链、价值链成本管理以及大数据技术应用在价值链成本管理中的相关文献和资料。
1.2.1 价值链研究综述
（1）国外研究综述
哈佛商学院（Harvard Business School）教授Michael Porter（1985）最先提出了价值链这一概念。波特教授表明了每个企业在正常的生产经营活动中，都不可避免的要有研发、支持活动、采购、营销等等这些必要的活动，波特认为这一系列的活动都可以在价值链上面的各个节点得到体现，按照其功能的不同，可以分为基础活动和辅助活动，价值链各个节点的活动都可以根据其不同的功能为企业的生产经营活动带来相对应的价值[1]。之后，许多学者也在波特所提出的价值链理论基础上探索研究，相继提出了虚拟价值链，价值网这两个概念。
Gunasekaran A.（2015）对价值链进行了更加深入的研究，该学者认为每个企业在价值链中都要经历从上游供应商处购买原材料之后进行生产加工成产成品，再销售到下游的消费者手中这些必经的流程，这一观点也进一步在波特教授的基础上扩大了价值链的范围[2]。
Alexandros（2015）重新界定了价值链理论Alexandros将其比作一根运输链条，在这一类型的链条中，材料的价值取决于使用了何种外部手段，如利用信息技术，以实现客户的预期目标，进一步了扩大了价值链的范围[3]。
Banerjee. S（2018）丰富和扩展了Michael Porter教授提出的价值链理论，该学者认为可以将价值链分为内部价值链和外部价值链，内部价值链主要指的是企业内部的职能部门，如人力资源、财务、信息管理；外部价值链包括但不限于上游供应商，平级竞争对手以及下游客户，该学者认为由以上几部分构成的价值链才是完整并且全面的[4]。
第二章 相关理论概述
2.1价值链理论
价值链理论是帮助企业分析其竞争优势，以此来制订具体的企业发展战略的重要工具。本文主要研究的是价值链理论在电商行业中的应用。
2.1.1 价值链理论的概念
1985年，波特教授首次定义了价值链理论。企业在经营过程所包含的采购、生产、运输、销售和服务等活动都可以在一条价值链中体现出来，价值链可以分为基本活动和支持活动，基本活动包括进料后勤、生产、发货后勤、销售和售后服务五个环节；支持性活动包括企业基础设施、人力资源管理、研究与开发和采购等，如图2.1所示：
2.2价值链成本管理理论
价值链成本管理理论是企业常用的分析工具，用于界定价值的流转过程、增值环节以及其他相关的经济活动，找到企业的竞争优势，为企业制定更加契合完善的发展战略。在这个过程中，通过增加产生价值增值的活动，减少或去除非增值活动，压缩企业成本，优化价值链成本的控制。
2.2.1 价值链成本管理理论的内容
近年来，随着商业经济全球化和信息化的快速发展，我国政府部门和业内专家深刻认识到，企业要想提高全球竞争力，必须要加强成本管理，充分调动并组织企业中的全体员工提高成本管理水平，推动企业降本增效。
传统成本管理对财务报表数据过于重视，在完全成本管理上缺乏意识。价值链成本管理理论的出现带来了集成式管理这种新模式。由于企业在价值链各个环节中的经营活动必然会导致资源的消耗，因此对这些资源的管理就是价值链成本管理。如下文图2.5所示，价值链成本管理扩大了传统成本管理的时间和空间双重维度，从只注重生产阶段的成本管理演变成关注整体价值链的成本管理。价值链成本管理的核心目标是提高企业的核心竞争力，因此更具有全局意识。价值链成本管理的重点是控制在流通环节中的成本，包括内部和外部价值链的成本管理、动态和隐性的成本管理，同时降低了财务报表中的成本数据。当成本沿价值链上各个环节摊薄之后，可以更精确地找到成本改善的突破口，方便协同优化。因此，通过价值链优化，企业的完全成本有望降低，也可以提高企业决策的正确性，有助于企业在持久的竞争中取得优势。
第三章 S电商企业概况及价值链分析 ................................... 19
3.1S电商企业概述 ................................... 19
3.1.1 S电商概况 ........................................ 19
3.1.2 S电商发展历程 ..................... 20
第四章 大数据背景下S电商价值链成本管理现状及问题 ..................................... 27
4.1评价指标的选取 ....................................... 27
4.2S电商利用大数据进行成本管理的流程 ....................................... 27
4.3大数据在节约S电商成本中的应用现状 .................................. 28
第五章 S电商基于大数据的价值链成本管理优化建议 .................................. 55
5.1运用大数据技术增强采购环节的可视性.................................... 55
5.1.1 优化供应商数据库，提高议价能力 ............................................... 55
5.1.2 利用大数据预测采购量，减少产品滞销可能性 ........................... 55
第五章 S电商基于大数据的价值链成本管理优化建议
5.1运用大数据技术增强采购环节的可视性
在采购环节中，S电商企业可以应用大数据技术选择合适的供应商、优化供应商数据库，提高议价能力、利用大数据技术预测采购量减少产品滞销的可能性、完善采购人员的绩效考核方式来增加采购环节的可视性。
5.1.1 优化供应商数据库，提高议价能力
在S电商企业的采购环节中，选择合适的供应商是非常重要的。S电商企业与上游供应商和下游消费者是紧密相连的，形成了一个利益共同体，而价值链上的各个环节都可能影响企业的最终利润，因此，企业必须对价值链中的各个环节都进行有效控制，才能保证企业的整体利润。S电商企业作为消费者与供应商之间的桥梁，可以对价值链中的采购环节进行全程控制，利用大数据技术增强采购环节的可视性，通过海量历史数据挖掘采购数据规律，提前制订好采购计划，降低采购成本。在采购这个环节，S电商企业可以应用企业大数据从多个维度去衡量供应商与自身的匹配程度，如供应商的信用评级、所供应商品的性价比、供货速度、所需预付款项的比例、合作的稳定性、延迟交付的概率等等，同时S电商企业可以结合大数据技术与互联网技术完善SCS供应商交流信息系统，加大数字化采购平台的使用力度，深度挖掘、计算和分析出最适合自己的供应商、减少采购环节中的搜寻成本、决策成本和谈判成本，提高企业的议价能力。
第六章 总结与展望
6.1总结
本文以S电商企业为案例，研究在大数据背景下S电商企业价值链成本管理的情况，分析S电商企业在大数据背景下价值链成本管理关键环节的现状、大数据的应用和分析相关财务指标，发现存在的问题并提出相关建议。
首先，本文通过整理国内外相关文献，概述价值链理论、价值链成本管理理论和大数据等相关概念，为本文打下一定的理论基础。
其次，本文选取了大数据技术在价值链成本管理应用方面有所代表性的S电商企业作为案例研究对象，分析其财务状况和经营成果，解构了其价值链成本的构成和价值链体系，并挑选出了在价值链流转环节产生增值效果的四个关键环节——采购环节、物流环节、仓储环节和销售环节。
再次，本文通过使用案例分析法、比较分析法、定量分析法以及财务指标分析法，分析S电商企业在大数据背景下的价值链成本管理关键环节中的现状、大数据的应用和分析相关财务指标，将S电商企业与行业中同样应用了大数据技术的京东商城进行对比研究。发现采购环节中存在预付款项占比高、滞销商品导致采购成本的增加、采购人员责任不明确的问题，并分析问题的成因，相关建议是运用大数据技术增强采购环节的可视性，完善供应商交流信息系统提高议价能力、利用大数据技术预测采购量减少产品滞销的可能性确定采购数量、方式和完善绩效考核；发现物流环节中存在发货运输成本较高、退货物流成本较高的问题，并分析问题的成因，相关建议是运用大数据监督物流全过程并提高自动分拣技术；发现仓储环节中存在仓储租金及人工成本高和库存管理技术不够先进的问题，相关建议是运用大数据技术合理布局仓库位置、加大技术研发的投入；发现销售环节中存在广告促销费较高和租赁费用过高的问题，相关建议是运用大数据精准投放广告、合理规划门店选址和做好消费者维护。
参考文献（略）