大数据背景下电商企业绩效管理创新思路研究

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时间:2018-10-23

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1、大数据背景下电商企业绩效管理创新思路研究    摘要:互联网+时代,电商企业发展迅速,但在绩效管理方面缺乏行之有效的方法,已阻碍其健康发展。如何将大数据技术与电商企业绩效管理有机结合,是当前电商企业所关注的焦点。论文从大数据及大数据时代的电商企业入手,深入分析大数据背景下电商企业绩效管理的特点,从理论创新、技术创新、实践创新三个方面提出大数据背景下电商企业绩效管理创新的思路,以及保障基于大?稻莸牡缟唐笠导ㄐЧ芾泶葱碌拇胧?。下载论文网  关键词:大数据;电商企业;绩效管理;创新管理  互联网+时代,电商企业已成为国家经济体中

2、不可忽视的重要力量,但有相当比例的电商企业利用绩效管理失灵的现象屡有发生,电商企业绩效管理缺乏行之有效的方法,也已成为阻碍其快速健康发展的重要原因。在大数据背景下,电商企业绩效管理的科学与否可使管理人员能够更好地了解企业的发展状况和方向,也能够为企业战略发展决策提供一定的理论依据。因此,如何将大数据技术与电商企业绩效管理有机结合,增强企业绩效管理针对性和实效性,是当前电商企业所关注的焦点。  一、大数据及大数据时代的电商企业  大数据(BigData)又称海量数据、巨量数据集合,它是一种一般常用软件无法在正常的运行时间内承受

3、的收集、统计、处理、管理和分析数据能力的巨量数据的集合,它抛弃了传统的随机分析法的统计捷径,采用对所有收集来的数据进行管理、分析、处理。大数据技术是对收集来多层次、多样化巨量数据快速的对每个类型的数据进行全面有效筛选,找出其最具使用价值的数据,因此大数据的分析结果具有更综合、更全面、更具洞察力、更强决策力的特点。大数据的突出效率和准确度现已广泛的应用到商业层面上的关系数据分析,并进行预测。网络时代和信息数据爆炸时代的到来,给企业带来了有效信息处理的苦恼,海量数据无法进行有效的辨别,这就进一步推动了大数据的快速发展,使得大数据

4、技术在当前社会经济发展和企业理性发展中被广泛的运用。  电子商务是网络信息和大数据时代的必然产物,大数据的快速发展催生了电商企业,电商企业的发展带动了大数据技术的利用。互联网的普及和互联网技术的快速发展,让巨量数据的收集、统计、处理、管理和分析成为了可能,而这些数据都是用户在使用互联网时引入的,具有高效及时、成本低、多源头的性质,这些及时有效的信息不是传统企业所能获得的,这为电商企业快速发展提供了重要的保障性条件,因为大数据时代电商企业最主要比较优势就是互联网各种数据的可及时获得性,电商企业通过顾客在其网站内的搜索、收藏、购

5、买等相关信息的关联性,可以实时获得顾客的来访源头,为其发展提供了有利的竞争条件。  二、大数据背景下电商企业绩效管理的特点  1.绩效管理工具选择多样化,考评结果呈现高效化。纵观当前电商企业的HR部门在进行绩效管理方面仍存在信息处理不及时,工作效率低下等弊端,这种绩效管理很难对员工的实际业绩进行公平、公正的评定,已经严重制约了员工的工作积极性。在大数据背景下,电商企业选择适合电商企业自身行业特点的评价方法,这种方法应该是单一工具的组合使用,才能更好地反应电商企业的绩效考评效果,如不单纯的采用BSC或者采用KPI,而是采用BS

6、C+KPI绩效综合考评。根据电商企业自身业务发展的层次和阶段来制定企业战略性发展目标,根据发展规划的关键指标逐级分解到电商企业的各个层级,从而形成自上而下的组织、部门、岗位层级以及个人员工的职责,使个人职责服从于企业的战略目标,使得员工个人效益与企业总体效益有机结合,最终形成科学的电商企业绩效考评体系,其考核结果的高效化也必将带动整个企业员工的积极性。  2.绩效考核指标设置合理化,考核目标结果多元化。当前电商企业绩效考核指标中社会责任比例较小,有悖于电商企业长远发展的需要。电商企业在生产经营需要与社会各经济实体配合与协作,

7、若过度倚重财务会计指标,使得电商企业的绩效考评体系过于单一,脱离了社会其他指标对企业绩效的影响。大数据背景下,电商企业绩效考核指标必须设置合理化,其考核目标结果体现也会呈现出多元化的发展趋势,考核目标从最基础的提高工资报酬,作为职务晋升依据的传统层面,逐步向员工薪酬规划、职业规划的指导性方向发展。一是通过对员工自身兴趣特长的了解,性格的测试,安排合适的工作岗位,企业创造施展才华的平台,员工尽情彰显自身才能。二是通过绩效考核数据的处理,掌握员工与岗位的匹配度,合理的配置,加以引导,提高工作效率,科学规划员工职业发展方向。  三

8、、大数据背景下电商企业绩效管理创新思路  1.理论创新。借助IT化的数据平台,融合绩效管理与大数据两个方面,对电商企业绩效考评进行精细化的管理,这是大数据背景下电商企业绩效管理理论创新的特点。虽然当前绩效管理方法体系日趋完善,但系统的绩效管理体系需要海量数据、分析精准化数据做为支持,这就为

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