CN112966962A - 一种电商企业评优方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电商企业评优方法，属于网络零售数据应用技术领域，该方法通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，形成电商企业发展的综合评价分析指标体系，其实现过程包括：1)、确定评价的层次化指标；2)、收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理；3)、确定指标体系中各指标的权重；4)、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价分值；5)、根据综合评价指数或综合评价分值对参评企业进行排序。本发明通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为行业部委或地方监管机构提供电商企业的第一手资料，从而为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。

Description

一种电商企业评优方法
技术领域
本发明涉及网络零售数据应用领域，具体地说是一种电商企业评优方法。
背景技术
随着越来越多的企业触网，其所带来的不仅仅是平台、机制、人才以及其与传统渠道的冲突问题，更重要的是监管部门应该以那些可以量化、考核的指标来对电商企业发展效果进行评估的问题，这是最后一公里的问题，但往往是最关键、最重要的问题。所以，建立一个高效的电商企业发展指标模型具有重要的意义。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种电商企业评优方法，为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种电商企业评优方法，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，形成电商企业发展的综合评价分析指标体系，其实现过程包括：
1)、确定评价的层次化指标；
2)、收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理；
3)、确定指标体系中各指标的权重；
4)、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价分值；
5)、根据综合评价指数或综合评价分值对参评企业进行排序。
通过上述的实现过程，对电商企业进行评优考核，该方法可以把网络企业零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为行业部委或地方监管机构提供电商企业的第一手资料，从而为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
优选的，所述层次化指标，将评价指标进行划分，包括反应电商企业零售规模指标大类、反应电商企业口碑指标大类和反应电商企业合规性指标大类。
进一步的，反应电商企业零售规模指标大类包括电商企业年度网零销售额、电商企业开店数量、电商企业经营商品类目数量、电商企业覆盖电商平台数量和电商企业就业人员数量小类；
反应电商企业口碑指标大类包括品牌影响力指标、电商企业店铺评价得分和开店时长小类；
反应电商企业合规性指标大类包括指标是否上传企业工商信息至电商平台。
优选的，所述对不同计量单位的指标标准化处理，即在评价指标时将数据标准化，去除单位限制，转化为无量纲的纯数值，便于不同指标能够比较和加权。
优选的，采用目标优化矩阵确定权重，权重计算公式为：
某指标权重＝(某指标新的重要性得分/所有指标新的重要性得分)×100％。
具体的，将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分。
进一步的，按不同维度对电商企业进行排名，评优考核。
由此实现了该方法对电商企业的评优考核。
本发明还要求保护一种电商企业评优系统，包括确定评价的层次化指标单元、不同计量单位的指标标准化处理单元、确定指标体系中各指标的权重单元、汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元以及对电商企业进行评优考核单元，
确定评价的层次化指标单元用于分析电商企业评价指标的大类指标和细分指标；
不同计量单位的指标标准化处理单元用于在评价指标时将数据标准化，去除单位限制转化为无量纲的纯数值，便于不同指标能够比较和加权；
汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元用于将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分；
对电商企业进行评优考核单元用于按不同维度对电商企业进行排名评优考核。
该系统基于综合评价分析技术，把网络零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
本发明还要求保护一种电商企业评优装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求上述的方法。
本发明还要求保护一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述的方法。
本发明的一种电商企业评优方法与现有技术相比，具有以下有益效果：
该方法及系统基于综合评价分析技术，把网络零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的电商企业评优方法流程图；
图2是本发明一个实施例提供的电商企业评价指标体系结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
一种电商企业评优方法，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，形成电商企业发展的综合评价分析指标体系，其实现过程包括：
确定评价的层次化指标；收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理；确定指标体系中各指标的权重以保证评价体系的科学性；对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价分值；根据综合评价指数或综合评价分值对参评企业进行排序，由此实现对电商企业进行评优考核。
通过上述的实现过程，对电商企业进行评优考核，该方法基于综合评价分析技术，把网络企业零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为行业部委或地方监管机构提供电商企业的第一手资料，从而为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持。
综合评价方法基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。
构成综合评价的要素主要有：1、评价者，可以是某个人或某团体，评价目的的给定、评价指标的建立、评价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关；2、被评价对象，随着综合评价技术理论的开展与实践活动，评价的领域也从最初的各行各业经济统计综合评价拓展到后来的技术水平、生活质量、小康水平、社会发展、环境质量、竞争能力、综合国力、绩效考评等方面，这些都能构成被评价对象；3、评价指标，评价指标体系是从多个视角和层次反映特定评价客体数量规模与数量水平的，它是一个“具体—抽象—具体”的辩证逻辑思维过程，是人们对现象总体数量特征的认识逐步深化、求精、完善、系统化的过程；4、权重系数，相对于某种评价目的来说，评价指标相对重要性是不同的，权重系数确定的合理与否，关系到综合评价结果的可信程度；5、综合评价模型，所谓多指标综合评价，就是指通过一定的数学模型将多个评价指标值“合成”为一个整体性的综合评价值。
综合评价法的特点表现为：1、评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位"综合状况"的排序。
在实际研究中应用广泛的综合评价技术有层次分析法，模糊评价法，秩和比法。层次分析法是20世纪七十年代提出的用于解决复杂问题排序和传统主观定权缺陷的方法。该方法以系统分层为手段，对评价对象总的目标进行连续性分解，通过两两比较确定各层次子目标权重，加权求出综合指数，依据综合指数的大小来评定目标实现情况。模糊评价法借助于模糊数学，运用模糊关系合成原理将模糊概念定量化，以此对评判对象的优劣等级进行综合评价。基本思想是把迷糊因素U对应的模糊权向集W，依据单因素评价矩阵R采取合适的合成因子O进行模糊变换，得到模糊综合评价结果B，并对结果进行比较分析评价。秩和比是一种参数统计与非参数统计结合的方法，该方法以秩和为基础，取各指标数与个体数秩和的平均值，得出一个具有0～1连续变量特征的非参数统计量，即秩和比。根据秩和比的大小评价事物的优劣。
本方法采用综合评价技术的层次分析法，所述层次化指标，将评价指标进行划分，包括反应电商企业零售规模指标大类、反应电商企业口碑指标大类和反应电商企业合规性指标大类。
反应电商企业零售规模指标大类又包括电商企业年度网零销售额、电商企业开店数量、电商企业经营商品类目数量、电商企业覆盖电商平台数量和电商企业就业人员数量小类；
反应电商企业口碑指标大类又包括品牌影响力指标、电商企业店铺评价得分和开店时长小类；
反应电商企业合规性指标大类包括指标是否上传企业工商信息至电商平台。
收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理，在评价指标时将数据标准化，去除单位限制，转化为无量纲的纯数值，便于不同指标能够比较和加权，这里采用0-1标准化法，即
Figure BDA0002989858450000041
确定指标体系中各指标的权重，确定指标的方法较多，比如德尔菲法，层次分析法，主成分因子法，这里采用目标优化矩阵确定权重。对目标优化矩阵涉及的权重数值，将项目依次列在横轴、纵轴上，并将纵轴项目与横轴项目对比，由专家投票表决，如果纵轴上的项目比横轴项目重要，则填1否则填0，最后将各行数字相加，根据合计数值排序采用目标优化矩阵确定权重，权重计算公式为：
某指标权重＝(某指标新的重要性得分/所有指标新的重要性得分)×100％。
即
Figure BDA0002989858450000051
最后得到各指标权重为，电商企业零售规模0.6(电商企业网零额0.3，覆盖品类数量0.1，开店数量0.05，就业人数0.1，跨平台数量0.05)，电商企业口碑0.3(品牌影响力0.05，店铺评价分数0.2，开店时长0.05)，电商企业合规性0.1。
汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元：将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分。
对电商企业进行评优考核：按不同维度如经营地区或经营商品类目对电商企业进行排名，评优考核。
该基于综合评价分析技术的电商企业评优方法把网络零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持，如地方监管机构可研判农产品电商企业在哪些地区发展较慢可重点扶持，农产品哪些细品类的企业发展起到当地龙头带动作用可研究先进经验。
本发明还要求保护一种电商企业评优系统，包括确定评价的层次化指标单元、不同计量单位的指标标准化处理单元、确定指标体系中各指标的权重单元、汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元以及对电商企业进行评优考核单元，通过以上五个单元实现对电商企业进行评优考核，其具体步骤如下：
S1、确定评价的层次化指标单元：本单元是制定电商企业评价体系的核心步骤，共将评价指标划分三大类，包括：反映电商企业零售规模指标大类、反映电商企业口碑指标大类和反映电商企业合规性指标大类。其中电商企业零售规模指标大类分为五小类，包括：电商企业年度网零销售额、电商企业开网店数量、电商企业经营商品类目数量、电商企业覆盖电商平台数量和电商企业就业人员数量；电商企业口碑指标大类包括品牌影响力指标、电商企业店铺评价得分和开店时长；电商企业合规性指标大类包括指标是否上传企业工商信息至电商平台。
S2、收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理单元：在评价指标时将数据标准化，去除单位限制转化为无量纲的纯数值，便于不同指标能够比较和加权，这里采用0-1标准化法。
即
Figure BDA0002989858450000061
S3、确定指标体系中各指标的权重单元：确定指标的方法较多，比如德尔菲法，层次分析法，主成分因子法，这里采用目标优化矩阵确定权重。对目标优化矩阵涉及的权重数值，将项目依次列在横轴、纵轴上，并将纵轴项目与横轴项目对比，由专家投票表决，如果纵轴上的项目比横轴项目重要，则填1否则填0，最后将各行数字相加，根据合计数值排序。计算权重公式为：某指标权重＝(某指标新的重要性得分/所有指标新的重要性得分)*100％。
即
Figure BDA0002989858450000062
最后得到各指标权重为，电商企业零售规模0.6(电商企业网零额0.3，覆盖品类数量0.1，开店数量0.05，就业人数0.1，跨平台数量0.05)，电商企业口碑0.3(品牌影响力0.05，店铺评价分数0.2，开店时长0.05)，电商企业合规性0.1。
S4、汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元：将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分。
S5、对电商企业进行评优考核单元：按不同维度如经营地区或经营商品类目对电商企业进行排名评优考核。
该系统基于综合评价分析技术，把网络零售企业零售数据有效利用，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，为电商企业评优或重点电商企业政策扶持提供决策支持，如地方监管机构可研判农产品电商企业在哪些地区发展较慢可重点扶持，农产品哪些细品类的企业发展起到当地龙头带动作用可研究先进经验。
本发明实施例还提供了一种电商企业评优装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行本发明上述实施例中所述的一种电商企业评优方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明上述实施例中所述的一种电商企业评优方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电商企业评优方法，其特征在于，通过采集收集企业的网络零售数据及企业相关信息，形成电商企业发展的综合评价分析指标体系，其实现过程包括：
1)、确定评价的层次化指标；
2)、收集数据并对不同计量单位的指标标准化处理；
3)、确定指标体系中各指标的权重；
4)、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价分值；
5)、根据综合评价指数或综合评价分值对参评企业进行排序。
2.根据权利要求1所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，所述层次化指标，将评价指标进行划分，包括反应电商企业零售规模指标大类、反应电商企业口碑指标大类和反应电商企业合规性指标大类。
3.根据权利要求2所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，反应电商企业零售规模指标大类包括电商企业年度网零销售额、电商企业开店数量、电商企业经营商品类目数量、电商企业覆盖电商平台数量和电商企业就业人员数量小类；
反应电商企业口碑指标大类包括品牌影响力指标、电商企业店铺评价得分和开店时长小类；
反应电商企业合规性指标大类包括指标是否上传企业工商信息至电商平台。
4.根据权利要求1所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，所述对不同计量单位的指标标准化处理，即在评价指标时将数据标准化，去除单位限制，转化为无量纲的纯数值。
5.根据权利要求1所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，采用目标优化矩阵确定权重，权重计算公式为：
某指标权重＝(某指标新的重要性得分/所有指标新的重要性得分)×100％。
6.根据权利要求1所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分。
7.根据权利要求1或6所述的一种电商企业评优方法，其特征在于，按不同维度对电商企业进行排名，评优考核。
8.一种电商企业评优系统，其特征在于，包括确定评价的层次化指标单元、不同计量单位的指标标准化处理单元、确定指标体系中各指标的权重单元、汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元以及对电商企业进行评优考核单元，
确定评价的层次化指标单元用于分析电商企业评价指标的大类指标和细分指标；
不同计量单位的指标标准化处理单元用于在评价指标时将数据标准化；
汇总计算出综合评价指数或综合评价分值单元用于将指标标准化分数及对应权重汇总计算得到各电商企业在各指标分项的分数值及评价总分；
对电商企业进行评优考核单元用于按不同维度对电商企业进行排名评优考核。
9.一种电商企业评优装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至7任一所述的方法。
10.计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至7任一所述的方法。
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