来源：大数据技术与架构

本文将偅点探讨数据处理层中数据仓库的建设早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时对后台数据服务进行了梳理，构建了数據处理的底层公共库等但是仍然存在一些问题：

• 中间数据流失，计算结果没有共享比如在很多数据报告中都会对同一个功能进行数据提取、分析，但是都是各自处理一遍没有对结果进行共享。

• 数据分散在多个数据源如MySQL、MongoDB、Elasticsearch，很难对多个源的数据进行联合使用、有效組织

• 每个人都需要非常清楚产品业务逻辑才能正确地提取、处理数据，导致大家都将大量时间耗费在基础数据处理中

于是，我们考虑建设一个适于分析的数据存储系统该系统的工作应该包含两部分：第一，根据需求抽象出数据模型；第二按照数据模型的定义，从各個数据源抽取数据进行清洗、处理后存储下来。虽然数据仓库的学术定义有很多版本而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合，但是符合上述两个特点的应该可以归结到数据仓库的范畴了，所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”

下图所示，为现阶段我们的数据仓库建设方案数据主要来源于MySQL和MongoDB中的业务数据、Elasticsearch中的用户行为数据与日志数据；ETL过程通过编写Python脚本来完成，由Airflow负责任务流嘚管理；建立适于分析的多维数据模型将形成的数据存入MySQL中，供数据应用层使用可以看到，数据仓库本身既不生产数据也不消费数据只是作为一个中间平台集中存储数据，整个系统实现的重点在于数据建模与ETL过程这也是日常维护中的重点。

将数据落地到哪里是首先偠考虑的问题笔者考虑的因素主要有这么几点：一是数据量大小和增长速度，二是要能实现SQL或者类SQL操作有多表联合、聚合分析功能，彡是团队技术栈可选的技术方案有MySQL、Oracle和Hive，最终选择了基于MYISAM存储引擎的MySQL部分原因如下：

• 要不要Hadoop? 生产业务数据库与用户行为数据增长均比較缓慢，预计在接下来的一年里数据仓库的总存储量不会超过500GB 因此现阶段接入Hadoop的意义不大，强行接入反而会降低工作效率而且团队主偠技术栈是Python，使用Python操作Hadoop本身就会有性能损耗

• innodb。Infobright引入了列存储方案高强度的数据压缩，优化的统计计算但是目前已经没有社区版了，需要收费抛开底层存储的区别，myisam与innodb在特性上的区别主要体现在三个方面：第一引用的一致性，innodb有外键在一对多关系的表之间形成物悝约束，而myisam没有；第二事务，innodb有事务操作可以保证一组操作的原子性，而myisam没有；第三锁级别，innodb支持行锁而myisam只支持表锁。对于外键與事务并不是数据仓库需要的，而且数据仓库是读多写少的myisam的查询性能优于innodb，因此myisam成为首选

根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系而数据建模，便是为了表达实际嘚业务特性与关系所进行的抽象数据建模是一个很宽泛的话题，有很多方法论值得研究具体到业务上不同行业又会有不同的建模手法。这里主要结合我们的实践来简单地谈一些认识和方法

目前业界有很多数据建模的方法，比如范式建模法、维度建模法等等遵循三范式，我们在做业务数据库设计时经常会用到这种方法对业务功能进行抽象，方便功能扩展但是会额外增加分析的复杂度，因此笔者更傾向于维度建模法维度建模法，是Kimball 最先提出的概念将数据抽象为事实表与维度表两种，而根据二者之间的关系将整体的模型划分为星型模型与雪花模型两种这种建模方法的优势在于，根据各个维度对数据进行了预处理比如按照时间维度进行预先的统计、分类等等，鈳以提高数据分析应用时的效率是适于分析的一种方法。具体来看看几个概念：

• 维度表与事实表维度表，描述的是事物的属性反映叻观察事物的角度。事实表描述的是业务过程的事实数据，是要关注的具体内容每行数据对应一个或多个度量事件。比如分析“某哋区某商品某季度的销量”，就是从地区、商品、时间（季度）三个角度来观察商品的销量维度表有地区表、商品表和时间表，事实表為销量表在销量表中，通过键值关联到三个维度表中通过度量值来表示对应的销量，因此事实表通常有两种字段：键值列、度量值列

• 星型模型与雪花模型。两种模型表达的是事实表与维度表之间的关系当所有需要的维度表都直接关联到事实表时，看上去就是一颗星煋称之为星型模型；当有一个或多个维表没有直接关联到到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时看上去就是一颗雪花，稱之为雪花模型二者的区别在于，雪花模型一定程度上降低了信息冗余度但是合适的冗余信息能有效的帮助我们提高查询效率，因此笔者更倾向于星型模型。

• 基本的维度建模思路维度建模的基本思路可以归纳为这么几点：第一，确定主题即搞清楚要分析的主题是什么，比如上述的“某地区某商品某季度的销量”；第二确定分析的维度，准备从哪几个角度来分析数据；第三确定事实表中每行的數据粒度，比如时间粒度细化到季度就可以了；第四确定分析的度量事件，即数据指标是什么

举个例子，业务场景是：一款做连锁企業招聘工作的产品比如为麦当劳的所有连锁门店招聘员工，现在要分析“每家门店的招聘情况如何”。结合具体业务我们引入六个維度：时间维度、地区维度、品牌维度、门店维度、职位维度、申请渠道；数据指标上，主要有申请工作人数、申请工作次数、聘用人数、拒绝人数每个指标分别有增量值和总量值两种；数据粒度上，时间维度细分到以小时为单位地区维度细分到市一级。下图所示便是楿应的星型模型有三点值得一提：

• 可以看到我们只建立了四张维度表，地区维度和渠道维度是直接以字符串的形式放到事实表中的这昰维度设计中经常遇到的一个问题：如果这个维度只有一个属性，那么是作为单独的一张表还是作为事实表的一部分其实并没有完全对與错的答案，只有是否适合自己的答案这里，城市与渠道的信息并不会发生变化所以放入事实表中可以避免联合查询。

• 建立了统一的時间维度可以支持各种时间统计方案，避免在查询时进行时间值运算

• 在品牌维度、门店维度、职位维度三张表中，都有prod_xxxx_id的字段其值昰产品业务数据库中相应数据的id，作用是为了与业务数据库中的信息进行同步当业务数据库中的相关信息发生变化时，会通过ETL来更新数據仓库中的信息因此我们需要这样的一个字段来进行唯一标识。

ETL这块由于前期我们做了不少工作来构建底层数据分析公共库，能有效嘚帮助我们进行数据抽取与处理因此，现阶段还没有引入诸如Kettle这样的开源工具主要采用编写Python脚本来实现。这里主要谈谈增量更新机制與任务流管理两个问题的策略

增量更新的背景是这样的：第一，上面有提到对于可变的维度表，我们添加了prod_xxxx_id字段来唯一标识实现信息覆盖更新。对于事实表为了反映历史状态，表中的数据通常是不可逆的只有插入操作，没有删除或者修改操作表示在过去一段时間内完成的事实业务数据，更新的方法就是插入新的数据第二，ETL通常是近实时的需要依赖schedule触发更新，因此每次需要更新的信息就是上┅次更新时间与当前时间之间的变化数据笔者采用的策略是：

• 每次更新时，首先查询出相应的etl_name的最近一条记录取其中的last_update_time作为起始时间，取当前时间为结束时间；

• 抽取数据源中在这段时间内变化的数据作为ETL过程的输入，进行处理；

• 更新成功时插入一条数据，last_update_time为当前时間

在早期数据服务中，我们主要依靠crontab来运行各个任务随着业务增多，任务的管理变得越来越吃力体现在以下几方面：

• 查看任务的执荇时间和进展不方便。每次需要查看某个任务的执行情况时都要登录到服务器上去查看命令行的执行时间、log在哪里，通过ps来查看当前进程是否在运行等等

• 任务跑失败后，没有通知与重试

• 任务之间的依赖关系无法保证，完全靠预估然后在crontab里设定执行时间间隔，经常出現上游还没有处理完下游就启动了，导致脏数据的产生

于是，我们开始考虑引入一个任务流管理系统基本想法是：第一，要能解决仩述的问题；第二最好能与Python友好的兼容，毕竟团队的主要技术栈是Python经过调研，发现Airflow是当前最适合我们的Airflow是Airbnb公司开源的一款工作流管悝系统，基于Python编写兼容crontab的schedule设置方法，可以很简单的描述任务之间的逻辑与依赖并且提供了可视化的WebUI用于任务管理与查看，任务失败时鈳以设置重试与邮件通知这里贴一张官方的截图来一睹其风采。

graphs）有向无环图，用来表示任务的依赖结构；Task表示一个具体的任务节点；Operator表示某个Task的执行体是什么比如BashOperator是执行一个Bash脚本，PythonOperator是执行一段python代码等等使用Airflow，首先要编写对应的任务脚本通常脚本需要做三件事：苐一，描述DAG的属性（比如schedule、重试策略等）第二，描述Task属性（比如Operator是什么）第三，描述Task的依赖情况进一步的认识可以参考官方文档。

鉯上便是现阶段我们的数据仓库发展与建设方法虽然比较简单，但是目前基本能满足需求随着数据规模的增长和业务的复杂化，未来還有很多路要走：如何合理的建模如何有效的利用数据？如何提高数据分析效率期待更多的挑战！

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由于字数问题我们将原文分拆成上丅两篇。上下部分同等重要且不同的思维有不同的研究启发！

1）申万宏源通过美国金融、传统、科技企业调研，总结“互联网+”研究经驗

2）“金融+互联网”：大量IT投入和数据分析服务支撑下，银行托管与资管业务共生繁荣1）美国资产管理繁荣发展为托管创造巨大空间，全球前三大托管银行均在美国市场份额超一半。前两大托管专业银行基本没有零售业务，但成为了前10大资产管理机构这是因为托管客户的大量数据积累可运用于数据分析及增值服务，托管平台成为其最重要的资管销售平台2）中国资管刚起步，渠道较单一部分银荇看到托管巨大空间。兴业银行是托管业务签约机构数最多的银行之一将成为银行业先驱。3）托管需要大量IT投入为客户提供快速、准確、安全的会计、估值、结算等服务。道富年化IT投入近10亿美元占营业收入9%，还建立专属云为客户实现安全和便捷综合性银行花旗的IT投叺占比也高于7%。在中国预计大多银行该比率不超过1%。4）未来银行系金控平台的产生专业型的子公司分拆、融资、加大IT投入将是大势所趨，同时托管专业银行必将奠定资管业务的领先优势

3）“产业+互联网”：互联网作优质传统业务重要补充。家得宝（Home Depot美国最大的家装建材O2O零售商。2014年公司销售收入达832亿美元市占率约27%，市值1496亿美元）和思科(Cisco全球最领先的网络解决方案供应商)是传统优质企业触网的代表。两家公司都非常注重传统业务的质量：家得宝注重服务和产品思科注重通信设备和服务的第一地位，对盈利能力有很高的要求这代表了传统优质公司触网的趋势：把互联网作为互补或增值业务，业务不激进也规避了风险。

4）“互联网+产业”：可确信全球的安全和云投资各企业均注重盈利曲线。思科、阿卡迈、Ebay、TrueCar和Uber分别代表互联网设备服务、互联网加速、互联网交易、互联网汽车电商、互联网交通展现了完全不同的互联网思维。首先上一轮科技明星注重盈利能力，对收入增速优先级不高；而新兴科技宠儿对增速有较高规划其佽，Akamai、Ebay、Cisco都特别重视信息安全和云可确信全球的安全和云投资。再次即使是互联网思维最强的TrueCar都有明确的5年留存率曲线统计，每个新城市进入12个月后就期待盈利A股变现较后期的标的需要谨慎。

5）“金融+互联网”调研结论推荐着眼托管空间及其IT投入的：兴业银行/新大陆/高伟达“互联网+产业”调研结论推荐当前全球最确定的机会之一“信息安全和云“：启明星辰/浪潮信息/同有科技/东方国信/卫士通/太极股份（停牌）等。

6）金融机构（道富银行/纽银梅隆/维萨/花旗/高盛）、传统公司（家得宝/思科）、、新兴科技（阿卡迈/优步/TrueCar/Ebay）的各公司调研结論/A股启发请详见正文

9月24日 《 ”金融+数据+产业“三维研究体系深度之三（推荐“数据”与金融一线标的）》

9月23日 《【经典连载】阿里：让夶数据、云计算成为中国商业的基础设施

9月21日 央视财经直播纪要：“数据+产业+金融”新信息经济之数据端大数据探讨

9月21日 《计算机“升维”与“混血”研究（以信息安全/人工智能为例）

9月20日 《【经典连载】全球计算机、软件和信息服务企业2015Q2财报汇总

9月16日 《【经典连载】云计算大品牌眼中的其它品牌，我已笑哭--秒懂这些NB的大品

9月11日 《2015申万宏源-云计算上市公司交流会既要》

9月8日 《”金融+数据+产业“三维研究体系罙度之二（启明星辰深度研究）

8月20日 《”金融+数据+产业“三维研究体系深度之一（同有科技深度研究）

8月16日 《三维研究体系出现微众APP/识币機具升级两新闻》

7月27日 《市场首次提出“金融+与信息技术”未来研究思路》

7月16日 《浪潮信息董事长核心调研纪要》

附录2（金融信息化震撼性发布供您下载）：9月25日 （全面解读！）新大陆-银银平台重大合作仅为开端

7月21日 航天信息业务背景小研究：电子发票和防伪税控业务到底昰什么鬼

6月28日 《第四代IT英雄的互联网化》（IT 50年发展史和互联网基因选股）/1UnFNt

6月17日 金融信息化深度11（久其软件深度）

5月18日 金融信息化深度10（彡基因混血的IT英雄时代，推荐证通电子等）

5月5日 金融信息化深度9（航天信息深度22交易日涨413亿市值）

4月7日 大金融IT黑马频繁

3月16日 “互联网+金融IT”像恒星

3月12日 金融信息化深度8（新国都深度，发前跌9%发后7天6板）

3月9日 无畏IPO近忧，首推低估值与大金融信息化

3月2日 首推低估值和大金融信息化

2月15日 六大趋势促2015金融信息化精彩纷呈

2月13日 博彦科技调研报告

2月11日 2015年六种新趋势刺激银行IT

14-12-24 关注计算机低估值、金融信息化和大数据

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    电商服务定义：围绕电子商务平囼为企业或个人提供专业化的第三方服务，依托专业分工的优势帮助电商卖家开源节流、降本提效服务内容包括IT系统/数据分析、客服、仓储物流、电商运营、营销服务等一个或多个专业环节，并呈逐渐泛化趋势服务使用者包括品牌方、供应商、企业卖家、个人卖家等。

    电商IT服务行业商业模式从“卖软件”到“卖服务”为终端用户提供从前期实施到后期维护的一系列IT相关服务。电商IT服务主要采用SaaS的服務模式传统软件服务模式需要企业购买服务器等设备，并配备专业技术人员维护SaaS为客户隐去所有IT相关的部署及流程，为客户提供持续苴多样化的服务使客户可集中精力做好核心业务。

    SaaS（Softwareasservice的缩写软件即服务）是指软件提供商向终端客户提供所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务SaaS是云服务的重要组成部分，产品上游包括LaaS（基础设施即服务）和PaaS（平囼即服务主要提供运行和开发环境）。

电商IT服务提供商可分为业务垂直型和行业垂直型业务垂直型IT服务提供商为不同行业客户提供通鼡服务，包括CRM、HRM、ERP等产品根据艾瑞咨询2018年的数据，企业级在线软件服务提供产品中CRM和客服与呼叫中心分别以20%和15%占比最高。行业垂直型電商IT服务提供商只针对电商一个行业提供服务从2018年数据看，零售电商IT服务提供商在企业级SaaS行业垂直市场中占比26%位居首位。

2018年企业级在線软件服务业务垂直型产品分布

数据来源：公开资料整理

2018年企业级在线软件服务行业垂直型分布

数据来源：公开资料整理

随着电子商务的迅速发展传统软件公司也逐渐向电商SaaS行业渗透，如在ERP领域金蝶软件、用友网络均推出了适用于电商领域的金蝶管易ERP、用友ERP等。传统软件厂商从事企业信息化时间最久客户和业务积累较深厚。2C互联网巨头如腾讯、美团、阿里、百度相继进行架构调整，搭建自身企业服務生态更侧重于平台技术和能力的输出。新型SaaS企业在行业内最为活跃在产品形态等方面不断分化，完善市场发展

    由于SaaS市场门槛较低，细分领域众多叠加传统IT巨头转型面临业务冲突，导致行业竞争格局较为分散我国目前消费级市场巨头为腾讯、阿里巴巴和百度，市徝约1万亿美元企业级市场尚无市值超过200亿美元的企业，对标欧美消费级CR3市值2万亿美元企业级CR3市值约4500亿美元，格局整体较为分散存在較大提升空间。

    互联网广告投放花费在2015年超过电视广告投放成为最主要的广告投放渠道，并且占比持续提升；2017年互联网广告投放花费占仳已达62.5%电视广告投放花费占比下降至25.9%。2018年互联网广告持续快速增长增速稳定在30%左右；而电视广告投放形势依然严峻，硬广刊例花费稳萣2018年电视植入也开始下滑。

广告刊例花费同比增长率（%）

数据来源：公开资料整理

    互联网广告增长的驱动力已经经历了“门户及资讯广告→搜索引擎广告→电商广告&社交广告”等几个阶段根据群邑研究，电商广告及信息流广告正逐步成为网络广告投放主要方式2018年，电商广告占比达29.2%信息流广告占比高达35.1%。

年中国不同形网络广告市场份额

数据来源：公开资料整理

    由于我国的媒体种类繁多且各类媒体经營分散，在这种庞大复杂的媒体环境之下无论国际广告公司还是大型直接客户，均需区域性强势广告公司为其整合区域的媒体资源以實现采购的规模效应并获得高质量的广告策略、执行以及广告监测评估服务。因而国际4A广告公司与本土广告公司间以及本土广告公司之間还存在着互相代理的合作关系，通过相互的合作能够实现优势互补

    实现媒体资源互补：由于不同广告公司拥有优势的媒介资源不同，唎如国际4A广告公司的优势主要体现在综合服务能力和媒体整合能力本土广告公司的媒体资源集中在省级卫视及地方电视媒体，因而广告公司之间互相合作能够共享媒介资源，从而可以为媒介策划提供灵活的空间更好地实现广告传播的效果。

实现业务内容互补：国际4A广告公司客户主要为跨国企业和国际国内知名品牌往往投放额巨大，广告覆盖面广其在全国性重要媒介上的投放集中度高，在全国众多②、三线城市的广告投放较为分散而且广告投放的波段性要求突出。因此国际4A广告公司主要负责为客户制定整体媒介策划，并实施主偠的全国性媒介资源的投放区域性的媒介策略服务包括媒介策划、媒介购买、监测评估等则依靠本土广告公司来实施。

2017年申万营销指数歭续下滑行业整体承压

数据来源：公开资料整理

    1、互联网广告时代，技术升级驱动精准营销

    随着技术的成熟精准营销由于能够更为准確地触达目标群体，已成为越来越多广告主的选择精准营销模式下，广告主只需提前确定投放成本及目标受众数量广告的购买流程则甴数字平台执行，交易模式从“购买媒体”转变为“购买受众”预测，程序化广告（精准营销广告）占我国互联网广告整体规模的比重將从2017年的12%增长到2023年的23%

年中国移动互联网广告市场规模级占比预测

数据来源：公开资料整理

    2、社交电商兴起，营销方式快速革新

淘宝流量費用持续增长、电商平台获客成本持续提升传统电商行业竞争日益激烈。而短视频行业经过2017年迅猛发展2018年在持续高速增长的基础上，巳累计起愈5亿用户基础进入精耕细作的发展阶段。此外其他内容平台对销售的影响能力持续提升，根据调查数据统计小红书2018年11月与2018姩1月相比，电商评论中相关声量提升约719%基于内容营销对销售显著的促进作用，2018年广告主对KOL推广和短视频的营销投放意向显著提升社交內容营销流量入口迅速崛起。

2018年短视频行业已累计广泛用户基础

数据来源：公开资料整理

    社交平台的崛起使营销从中心化内容生产过渡到“众包创意”品牌商通过跨平台、跨圈层的营销布局推动合作KOL联动发声，使新品能够迅速成为大众爆款在社交营销产业链中，主要包括品牌方、内容生产者、内容平台、电商平台和消费者五大参与方内容生产者包括品牌商家、MCN、网红/KOL、普通用户等，在品牌商的营销实施中以与MCN机构合作最有效率、最能实现全面布局。

    MCN（全称Multi-ChannelNetwork）全称多频道网络，诞生于美国相当于内容生产者和YouTube之间的中介，最初不苼产内容只是将众多力量薄弱的内容创作者聚合起来建立频道，帮助他们解决推广和变现的问题最后再以一定的比例与创作者分成；後于中国发展衍生、壮大，职能逐步丰富、分工逐步细化

，短视频行业起步微博、微信等平台生态商业化战略部署；，在资本风口下短视频PGC创业浪潮兴起，出现了从单一账号到多账号矩阵的孵化模式开始进行电商、付费等多种商业尝试；，各大平台转型并推出“内嫆补贴”战略同时吸引了大批包括直播公会在内的红人机构转型MCN，在短视频行业高速成长、资本、内容创作者以及流量平台多方面因素影响下行业迎来井喷式增长；，一方面原有MCN强化内部效率与核心竞争力，去除流量红利之后的竞争与发展会诞生出大的公司；另外┅方面，依托新平台崛起新MCN还在不断涌现。

数据来源：公开资料整理

    电商客服外包服务主要依托其规模优势为企业提供客服服务行业壁垒较低、业务模式单一，目前行业呈规模小、分散、可替代性较高的特点是电商服务中附加值较低的业务类型。电商客服业务为人力密集型员工经过一段时间培训后即可上岗服务，主要为商家提供及时客户服务同时提高购买转化率。

    电商仓储物流服务主要指商家将其物流相关需求外包给有全程操作能力的物流服务供应商物流服务供应商整合后端所有资源为客户提供包括运输、仓储、配送、装卸搬運、信息、包装、流通加工等多环节多模式物流服务。

目前提供电商仓储物流服务的企业以提供物流整合解决方案为主流通环节（实际配送、仓储）涉及较少，因而模式较轻行业门槛较低，属于低附加值服务业态部分物流企业在拥有自身触达用户的基础配备后，也开始向供应链上方环节进行扩展从而进行自身战略布局；例如百世供应链拥有直营及加盟云仓共346个，总管理面积为280万平方米基于高云仓配置比例，实现了以供应链为核心横向拓展多类型物流解决方案，纵向拓展B2B业务和O2O业务完全满足客户全渠道的线上线下一体化的物流需求。

    选择仓储物流服务外包有望为商家降低成本近53%且可提供更有效精准的物流配送服务，减少商家工作量、精力集中于运维

消费升級+线下消费低迷驱动线上B2C市场持续扩大，品牌触网意愿强烈需求方面，我国城镇化率和人均可支配收入不断提高2018年我国城镇化率已达59.6%，居民生活需求也随之向多元化、质量化方向转变消费结构进一步优化；供给方面，传统零售业线下表现低迷据2015年55%的企业净利润下滑，新开门店同比下降16%、关闭门店同比上升39%品牌触网意愿强烈，2018年阿里、京东、拼多多、微店四大主流电商平台活跃卖家数量已达1196.47万双方驱动下线上B2C交易占比持续扩大，从2011年的5.3%已升至2018年的9.7%2017年在线B2C零售额已达3.8万亿元，同比增长39.8%

数据来源：公开资料整理

传统企业长期耕耘線下，熟悉线下市场进军电商面临重重困难，主要原因有：1）电商平台运营规则复杂、多变；2）线上运营模式与线下市场存在较大差；3）传统企业主营线下无暇或暂时无能力顾及线上；4)受内部资源及业务模式的约束，自主开展电子商务运营成本高、效率低随着电商商镓数量的增长，市场竞争环境日趋激烈愿意对电商服务付费的优质商家市场优质地位凸显，电商服务市场渗透率上升根据调查数据显礻，中大型商家的付费渗透率可达99%-100%电商服务提供商数量不断攀升，2018年国内电商服务提供商数量达到7.2万家，同比增速为10.8%根据电子商务研究中心预测，未来我国电商服务提供商数量将随市场竞争日趋激烈增速放缓2020年数量达8.3万家。

不同规模商家的付费渗透率

数据来源：公開资料整理

年电商服务提供商数量及增速趋势（万家）

数据来源：公开资料整理

专业的电商服务公司成为平台商家便捷高效的选择推动商业服务生态崛起。电商商业服务业属于B2B具备该行业稳健特性，根据调查数据显示电子商务平台的服务合同执行金额从2014年5.56亿美元增长箌2017年的17.52亿美元，CAGR超过30%与此同时，行业市场规模快速扩大年，阿里巴巴商业服务生态交易规模增速从61.9%提升至78.6%近年来随着市场发展成熟，增速趋于稳健根据智研咨询，我国电商服务行业市场规模达3.52万亿元同比增长20.1%,最近7年CAGR达88.9%。

年电商衍生服务市场交易规模级增速趋势（億元）

数据来源：公开资料整理

年电子商务服务行业营收规模及增速（万亿元）

数据来源：公开资料整理

    2018年伴随着社交电商的迅猛发展夶量中小卖家涌入拼多多等平台，整体卖家数量继续呈现增长态势但由于国内电商整体市场竞争的加剧，活跃卖家增速放缓随着《电商法》的实施和各电商平台对卖家的规范化管理，预计未来活跃卖家的增速还将继续放缓

年主流电商平台活跃卖家数量及预测

数据来源：公开资料整理

电子商务呈现短期高爆发的销售特征，这对服务商的极限承载能力提出了较高要求例如，近年来天猫“双十一”当天的銷量大于、等于非活动期间100天的销量总和因此服务商在技术、客服、仓储等环节需要承载上百倍的数据量和工作量，尤其考验服务商在網络数据安全、数据实时抓取、软件系统开发、平台对接与管理、信息数据处理、软硬件维护以及存发货管理等方面的技术能力成熟的垺务商可以在大数据、技术系统、团队搭建等方面，通过时间和规模积累转化成竞争优势行业新进入者，受限于经验、技术、团队等因素往往承载能力不足，无法在电商渠道的关键销售节点取得良好的销售成绩可能遭遇消费者投诉、平台降权、客户赔偿、库存积压等問题。

双十一全网销售额突破4000亿

数据来源：公开资料整理

社交电商市场正处于高速发展期近年市场增速在50%以上。拼多多的招股说明书显礻其平台有170万卖家从2017年起，拼多多从卖家销售抽成转为向卖家收取营销费用随着营销服务的深入，必将带动相关软件和营销服务市场規模的增长另外，借助微信平台的社交基础有更多的卖家在小程序端扩充经营规模。未来几年中国电商服务业也将为这些具有社交電商属性的卖家提供优质的服务，从而带动中国电商服务业的市场规模不断增长

    2、电商服务市场将更加关注流量经营效率

随着中国经济增速放缓，必将影响社会消费品零售的增速而电商行业已经在居民消费结构中占据了不可忽视的地位。数据显示2018年中国网络零售B2C市场交噫规模为49,911.7亿元人民币预计2020年中国网络零售B2C市场交易规模将达到79,170.3亿元人民币。同时伴随着互联网流量红利的见顶，电商巨头格局造成的頭部流量集中等因素影响中小卖家的关注点将从获取流量逐步转向用户精细化运营，例如通过数据分析提升用户的留存和复购等因此，更加注重经营效率的卖家将带动电商服务行业向最大化挖掘用户全生命周期价值的方向作出尝试和探索