基于大数据和人工智能的电商直播商业模式优化浅析
张平平
（上海交通职业技术学院，上海 200000）

      摘要：随着电商直播行业从流量红利转向价值深耕阶段，大数据分析与人工智能技术的深度应用为商业模式优化提供了新思路。本文围绕数智化运营体系构建与全链路数据分析以及人机协同等创新路径，探讨智能技术在电商直播领域的应用方向。通过分析商品选品与品质管控以及风险预警等环节的技术应用策略，探索构建标准化的行业发展规范。在此基础上，提出电商直播平台运营效率提升与用户信任重塑以及专业人才培养等方面的优化建议，为高职院校相关专业人才培养提供理论参考。
      关键词：电商直播；大数据分析；人工智能；商业模式优化
一、大数据与人工智能驱动下的电商直播商业模式演进分析
      电商直播作为一种新兴商业模式，正在经历从流量红利向价值深耕的转型升级过程。2024年，中国直播电商市场规模达到了5.86万亿元，彰显出巨大发展潜力与市场空间。大数据分析技术在用户行为挖掘以及商品匹配优化方面发挥着重要作用，借助深度学习算法可对用户偏好进行精准画像，进而提升产品推荐精准度与转化效率，人工智能技术在智能选品、营销话术生成和直播效果评估等环节实现了规模化应用[1]。智能推荐系统能够基于实时数据快速对运营策略做出调整，数智化运营体系的构建推动电商直播朝着规范化、专业化方向不断发展，产业链上下游协同效应正逐步显现出来。平台企业通过技术创新重塑信任机制并建立起覆盖选品、品控、物流、售后的全链路质量管理体系，推动行业从粗放式增长向高质量发展转变。
二、数智化转型背景下电商直播商业模式优化痛点透视
      随着电商直播行业呈现快速发展态势，传统运营模式的局限性正日益凸显，市场监管数据反映出行业在运营效率、质量管控、人才培养与标准建设等方面存在明显短板，行业急需借助技术创新来实现突破发展。
（一）运营效率与成本问题
      电商直播运营中数据分析能力不足制约了决策效率提升 （图1）。传统的人工选品方式面对海量商品信息有明显效率瓶颈，这使得商品上下架周期出现延长情况，现有直播筹备流程中人工环节占比过高问题突出，选品人员需花费大量时间进行商品筛选评估工作，单个商品信息整理时间常常超过20分钟，数据采集系统架构分散造成“信息孤岛”现象发生，这导致了数据价值挖掘的深度难以拓展，运营团队无法依靠实时数据快速调整营销策略。供应链协同机制落后导致了库存周转效率低下的状况，缺乏智能化预测模型支持造成备货精准度不足，人工智能技术在运营流程中应用深度不够明显，智能选品推荐准确率还有待进一步提升，商品标签体系建设不完善影响了分类准确性表现。
（二）质量管控与信任缺失
      电商直播质量管控体系建设滞后问题正愈发突出。现有商品资质审核流程高度依赖人工操作，审核人员面对大量商品信息时易出现判断偏差；产品质量追溯系统覆盖深度不够，供应链关键节点数据采集不全面导致质量问题难以精准定位，影响到问题处理效率；智能风控体系建设进展缓慢，规则更新机制不够灵活，致使难以及时发现并处置违规行为。同时，商品质量评估标准体系不够完善，缺乏基于大数据分析的科学评价方法，质量管理决策缺乏有效数据支撑，售后服务响应机制效率低下，智能客服系统解决问题能力有限，人工服务资源配置不足让用户等待时间过长，直播间商品质量保障机制存在漏洞，虚假宣传现象屡禁不止，消费者权益保护措施执行不到位严重影响用户信任。

（三）技术应用与人才匹配
      电商直播行业目前存在技术人才储备严重不足的情况。大数据分析师与人工智能应用工程师缺乏对问题制约技术的创新，企业技术团队建设面临着较大压力，从业人员对新技术的认知程度普遍处于偏低水平，缺乏系统化培训导致技术应用能力提升较为缓慢，影响到新技术在实际业务场景中的落地效果。高等院校人才培养方案更新速度难以适应行业发展需求，课程设置与市场需求脱节问题表现得十分突出，毕业生实践能力不足影响就业质量，技术应用场景开发不足限制了人才实践机会，理论知识向实际操作能力转化效率处于低下状态，影响了人才价值发挥。
（四）创新模式与标准缺位
      电商直播行业标准体系建设进度严重滞后，数据采集规范不统一使得平台间数据难以互通，进而影响行业整体数据价值挖掘效果。创新模式发展缺少规范性指导文件，新技术应用边界模糊增加了创新风险，技术创新停留在表层应用阶段，缺乏系统性思维导致创新效果难以持续，直播效果评估指标体系不够科学，缺乏基于大数据分析的综合评价方法。行业发展缺乏长效机制支撑，标准化建设进度缓慢阻碍创新能力提升，技术创新成果转化渠道不够通畅，创新实践局限于少数头部平台。监管标准更新速度难以跟上技术发展节奏，造成创新实践合规风险增加；标准制定过程中利益相关方参与度不够，导致标准实施效果难以得到保障。
三、大数据与人工智能赋能电商直播商业模式升级构想
      大数据分析技术和人工智能深度融合给电商直播商业模式优化带来新思路，构建智能化运营体系能够实现电商直播效率提升，借助全链路数据分析可以强化电商直播质量管控，依托人机协同合作能够推进电商直播人才培养，基于标准化建设工作可保障电商直播可持续发展。优化策略的实施要求平台企业积极探索技术创新应用场景，推动传统电商直播运营模式往数智化方向升级转型，打造具备市场竞争力的电商直播全新生态环境。
（一）智能化运营体系构建
      智能化运营体系构建须深度整合大数据分析和人工智能技术（图2）。

      例如，“交个朋友”直播平台依靠自主研发的“朋友云”系统达成了从商家招募到货品管理全链路数字化转型。系统运用AI技术对商品详情页数据做深度挖掘，结合社交平台用户反馈生成契合直播场景需求的口播话术，把传统人工撰写时长从15~20分钟压缩到2分钟以内。智能选品系统基于销售数据实时扫描日销榜单，结合用户画像特征推荐具有潜力的商品，从而显著提升选品效率[2]。资质审核中台引入 DeepSeek 模型自动识别商家资质与品牌授权等关键信息，实现风险点精准识别，有效降低了审核人员的工作负担。系统通过持续迭代升级已在招商到结算12个环节深度应用AI技术，让单场直播筹备效率提升80%。智能运营体系构建明显降低了人工成本，提升了直播间的整体运营效率。
（二）全链路数据分析与应用
      在全链路数据分析体系建设的实践过程中，义乌国际商贸城所打造的“市场大脑”Chinagoods 系统达成了 7.5万商户实体摊位数据和直播电商数据的深度融合。该系统借助智能语音识别技术把商户介绍内容快速转化成多语种产品介绍视频，以此帮助传统外贸商户突破语言方面的障碍，进而将销售渠道拓展至中东、南美、南非等新兴市场[3]。数据分析平台对用户浏览、互动以及购买行为开展实时追踪分析，构建起精准的用户画像模型来指导商户优化产品展示策略，供应链数据分析系统实现了从生产到销售全程的数据监控，能够帮助商户准确把握市场需求的变化趋势以提升库存管理效率。
（三）人机协同与人才培养
      在人机协同模式的人才培养创新实践当中，谦寻控股所开发的“AI 主播训练镜”系统给新人培养提供了科学的解决方案。该系统整合商品知识库、销售话术与互动技巧等核心要素，对主播试播过程开展智能评估并从语速、产品讲解覆盖度等维度给出专业化建议。AI辅助培训系统借助模拟真实直播场景，帮助主播熟悉直播话术生成、商品要素提取与互动技巧运用等关键技能，人机协同培养模式让主播专业能力得到显著提升[4]。系统评估数据表明，互动转化率提升达到了15%。培训体系通过标准化考核指标建设，形成能够复制的人才培养方案并为行业人才培养提供创新思路，培训效果数据积累为课程优化提供科学依据，推动了培训体系持续完善。
（四）标准化与可持续发展
      在标准化体系建设实践过程中，贾乃亮直播间所构建的质量管理体系为行业树立了全新标杆。平台引入遥望云质量管理链之后，实现了商家资质审核、样品质检、风险监测全流程数字化管理。系统采用神秘抽买、对比监控等手段来确保直播商品质量，设立亿元守护基金并创新实施先行赔付制度，进而建立起完整的消费者权益保障机制[5]。标准化管理体系获得新华社、消保委等权威机构认可，平台质量管控经验被纳入行业标准建设参考范围。系统性的标准化建设助力平台达成了规模化发展目标。标准化管理体系的推广应用能为行业高质量发展提供实践参考内容，推动电商直播行业朝着规范化方向不断迈进，可持续发展模式的构建能激发产业创新活力并带动上下游企业共同发展。
四、结语
      大数据分析与人工智能技术为电商直播商业模式优化开辟了新路径。数智化运营体系构建提升了平台运营效率，全链路数据分析强化了质量管控能力，人机协同模式创新了人才培养方法，标准化建设保障了行业可持续发展。未来，电商直播行业需进一步深化技术应用，加强人才队伍建设，完善标准体系，推动商业模式持续创新。高职院校应紧跟产业发展趋势，优化人才培养方案，为行业输送具备数字化思维与技术应用能力的专业人才，助力电商直播产业健康发展。
参考文献
[1] 闻知九.跨境电商群直播商业模式下品牌营销策略[J].商业观察,2024,10(21):97-100.
[2] 张国强.网络直播经济商业模式的演进机制与创新策略研究[J].商展经济,2025(4):112-115.
[3] 余荣滢,李碧,李政军,等.数字经济下的虚拟数字人直播带货模式研究[J].商场现代化,2025(5):54-56.
[4] 张艳,杨蕊竹,孟浩,等.新形势下直播零售商业模式研究[J].商业经济研究,2024(24):26-28.
[5] 梁朦曦.直播时代下零售业企业商业模式创新的实践策略[J].现代商业,2024(20):7-10.