【大数据背景下电商产品定价策略探究10000字（论文）】

大数据背景下电商产品定价策略研究摘要21世纪，是一个信息技术飞速发展的时代，互联网逐渐走入千家万户的日常生活。近几年，大数据的发展对电子商务的发展起了很大的推进作用，在这种社会背景下，电子商务模式与大数据产生交集是不可避免的。两者结合有一定的必然性，它们在相互碰撞的过程中也相互促进和向前发展。本文将探讨和研究基于大数据的电子商务模式的定价策略研究，并展望将来的生活中，大数据对电子商务模式创新的推动作用。关键词大数据；电商产品；定价策略目录TOC\o"1-3"\h\u8453摘要 I870引言 116376一、绪论 132397（一）研究背景及意义 162391.选题背景 1294112.选题意义 112638（二）研究主要内容 231241（三）研究思路和方法 223331.研究思路 2872.研究方法 220030二、相关理论概述 29974（一）电子商务概念及特点 232240（二）大数据含义及特点分析 372461.数据拥有巨大的体量 3172212.数据类型多种多样 3174983.更快的处理速度 3109034.真实性 36430三、大数据定价的策略研究 34291（一）静态价格研究 3110961.多重定价 3136923.歧视定价 4118023.捆绑定价 420748（二）动态价格研究 430721.协商定价 5207913.拍卖式定价 5151143.反馈性定价 515902（三）应用大数据定价电商产品的优势 627756（四）大数据定价面临的问题 639241.大数据的分类问题 6245362.大数据定价的难点 6149803.大数据交易的难点 77688四、案例分析——以太阳镜为例 720566五、电商定价应用大数据的挑战 815500（一）信息繁杂 9249541.数据获取渠道较多 974732.信息分散、不连贯 929947（二）应用效率偏低 9280261.大数据操作复杂 10251692.企业与企业之间资源信息共享较难 103842（三）数据安全与隐私 1013506（四）相关界限较模糊 106074六、电商定价应用大数据定价问题解决对策 1111029（一）分析和加工繁杂信息 1120842（二）加强大数据共享平台的建设 1115787（三）加强大数据安全防护人才组建 116617（四）加强对管理政策的研究，明确界限 129838七、结论 1220866参考文献 13引言随着互联网和大数据技术的发展兴起,大数据本身就会变得成为一种商品。但是,大数据的核心特点,多样化和高速度特征,以及它们所具有的价值不确定性,稀缺化和多样化,导致双边都存在着不确定性的问题,很难通过定价分析模型与传统大数据定价战略来解决。目前全国范围内的大数据交易平台正在如雨后春笋一样出现,制订合理的定价战略对于进行数据交易尤为重要。但是,我国的大量数据贸易市场仍然存在着很多差异,尚未建立起一套成熟的定价体系。在对国内外关于大数据和电子商务定价的研究文献进行分析的基础上，本文将大数据交易的现状与现有的电子商务定价策略相结合进行研究与分析。一、绪论（一）研究背景及意义1.选题背景大数据时代，对电子商务的发展提出了新的要求，如今，我国数据资源丰富，应用市场优势明显。大数据的采集、存储和关联分析与其大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点密切相关，可应用于各行各业，创造新的价值，提高企业竞争力。特别是发展更为迅速的电商企业。面对企业平台的不同群体的特性，给企业产品或服务的定价带来了更多的机遇和挑战。中国网络消费者协会在2017年3月份的调研数据显示，约有64.4%的消费者考虑产品价格问题，足以说明在电商产品网络营销方面，产品定价的重要性。而在电商产品定价方面，大数据定价更是具有得天独厚的优势。在线上的电商产品定价中因为各种不确定因素存导致产品定价的诸多错误，使电商可能会承担不必要的损失。通过大数据定价，可以根据相关变量进行分析、对比及预测，从而自动准确定价，有效降低人工成本。2.选题意义目前越来越多的企业意识到数据定价的重要意义，尤其是在信息经济的环境下，大数据已经成为信息的主要来源；2015年，国务院办公厅发布了《关于利用大数据加强市场主体服务和监督的若干意见》，将大数据带入各行各业，并为大数据带来了新的发展潜力。价格是经济活动的核心，电子商务产品也不例外。在大数据时代，电子商务公司面临着无数的定价机会和挑战。但是，该过程使用各种策略来改进数据竞争定价策略，以通过合理的价格和增加的企业经济收益来实现多边集团的双赢局面。尽管计算机网络技术是电子商务发展的基础，但大数据技术是促进电子商务发展的动力。在大数据环境中，电子商务公司必须充分利用大数据技术，研究产品价格并实施准确的营销策略，以降低营销成本并最大程度地发挥其收益。因此，研究大数据环境下电子商务的准确定价非常重要。（二）研究主要内容本论文主要研究的内容就是在信息化时代，大数据在电子商务模式中更好地应用。随着大数据挖掘、云计算等技术的发展，以及互联网+概念的引入。（三）研究思路和方法1.研究思路本文在结合电子商务相关理论的基础上，对我国应用了大数据的电子商务行业的优势以及特点等方面展开分析，同时阐述我国电子商务行业发展面临的一些困难与挑战，进而给出相关的对策建议，以期改善应用了大数据的电子商务行业目前的发展态势，为维护我国网络市场稳定提供相关的理论依据。2.研究方法第一，文献分析法。对近年来有关电子商务行业模式的相关文献进行收集和整理，从中总结出相关的理论和实例，作为本文论述的基础。第二，逻辑分析法。根据提出问题，分析问题，解决问题的逻辑方法，对我国应用于电子商务行业的大数据技术存在的问题给出相关的解决对策。第三，理论和案例相结合的方法。本文在阐述相关理论的同时，也会结合部分案例进行说明，力求分析的科学性和具体性。二、相关理论概述（一）电子商务概念及特点总而言之，我们可以说人们谈论的电子商务是指在现代信息技术（尤其是信息网络）的帮助下，在各种业务中进行和完成的各种类型的业务活动，交易活动，财务活动。这种电子商务从根本上改变了从成立到现在已经使用了很长时间的各种传统商业交易的内部结构和形式。电子商务是一种具有以下特征的业务模型：1.交易环节少,营销成本低;2.不受场地区域的限制3.方便的电子化支付手段4.客户的信息易于管理5.方便信息类商品的销售6.符合全球经济发展要求（二）大数据含义及特点分析大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征如下：1.数据拥有巨大的体量大数据中存储的数据量非常大。随着各种技术的发展，每个人的轨迹可以被记录为数据，并且该数据将被记录并存储在更多数据中。大体量数据能有效地处理大数据。2.数据类型多种多样当前，所有类型的数据不仅以文本或数字的形式呈现，而且已经添加了其他类型，包括诸如音频，视频，图像甚至地理位置信息之类的数据。其中，个性化数据占多数。3.更快的处理速度大数据处理遵循的定律是一秒定律，可用于在不同类型的数据之间获取更多有价值的信息。4.真实性大数据的重要性在于其在支持决策中的作用，大数据的真实性是产生有用想法和准确内容的要素之一，也是决策的基础。三、大数据定价的策略研究（一）静态价格研究1.多重定价多重定价是市场细分定价的一种形式。通过从不同角度分离和组合产品，创造了许多类型的并具有不同特性的副产品。由于使用大数据为电子商务产品定价的特殊成本。其结构和与传统产品的不同特征使电子商务产品的定价方法与传统产品大不相同。传统产品可以按实际价值定价，但是大数据的实际成本往往为零这一事实意味着该方法不再适用于数字产品。因此，大数据产品必须采用多种定价模型。2.歧视定价歧视性定价是一种对不同客户收取不同费用的定价策略。买方收到的产品相同，但卖方会根据买方的不同付款方式进行适当的调整。歧视性定价有两种类型：对象定价和空间定价。面向对象是指根据客户的个性和收入水平实施价格歧视；空间意味着根据地理区域设置和实施歧视性价格。电子商务商品定价的广泛市场力量允许引入歧视性定价，大数据定价的高知识和技术含量导致买卖双方之间的信息分配极为不对称，并且存在许多类型和类型。销售渠道分散，这使得区分信息产品的价格成为可能。另外，与常规产品相比，信息产品的价格歧视正变得越来越复杂，这与信息产品的特性和成本结构密切相关。3.捆绑定价捆绑定价是指要出售的不同但相关的产品的组合，该价格低于单个销售价格的总和，但等同于客户为不需要的物品付款，这种策略非常普遍。心理学和经济理论发挥了作用。组合产品可提高感知价值。如我们在亚马逊上经常看到此选项。（二）动态价格研究动态定价是指根据市场变化和竞争状况，灵活应对定制的价格。换句话说，你可以通过不断监控市场来设定一个最优价格。理想情况下，如果你以1、2、3、4等价格覆盖市场，你将能够获得X、Y、Z等收入的总和。1.协商定价协商定价的基础是各方对大数据价值的认可，但是对价值的认识水平却有所不同。谈判的作用是就大数据对双方的价值达成最大可能的共识。假设买卖双方的议定价格是不连续的数字：Cs≤S0≤S1≤……≤Sm≤PsCB≤B0≤B1≤……≤Bn≤PB其中，Cs和CB是卖方和买方对大数据成本的估计，Ps，PB是卖方和买方对大数据使用前后效用差异的估计，Sm，Bn是波动的卖方和买方预期价格。如果将相应价格视为从先前值到当前值（从S0和B0开始）的价格范围，则成功协商的条件为：∃m，n，使得：Sm∩Bn≠Φ假设协商成功，需要考虑一个特殊但普遍的情况：买方往往低估了商品的价值，而卖方往往高估了商品的价值。然后，大数据的理论成本P将进一步降低为：Cs≤P≤PB。因此，协商的关键是双方都在试图确定彼此的利润。对于买方而言，这是对初始卖方价格的确定，对于卖方而言，这是对最高买方价格的确定。2.拍卖式定价由于大数据价值的不确定性，很难为大数据设定合理的价格，尤其是在大数据交易的早期阶段，因此采用竞价策略可以保证结果和卖方的利益，也可以考虑市场原则。拍卖策略有几个关键点。首先是分期拍卖，大数据拍卖不是一次性交易。这样可以确保双方对大数据的价值越来越清晰：第二是多种拍卖形式的结合。可以同时使用买方拍卖和反向拍卖，包括使用基于“公平”构建的“雏克里拍卖”（第二次封闭拍卖），可以更好地解决平衡信息不对称的问题。3.反馈性定价通过分析上述各类定价策略,可以看到拍卖与谈判均无法完全适应拍卖和谈判的高速特点。本文尝试了一种被广泛应用于价格优化的出售者反馈策略,该种策略主要是针对一致的售价和定位策略相对动态性而言。最主要的就是通过利用大数据之后的反馈信息来做出价格调节。定价反馈主要分为两种最常见的形式:双向反馈或者单向反映。双向回报意味着买者与卖方都将报告下个价。单向的反馈意味着价格根据买家的反馈来决定。（三）应用大数据定价电商产品的优势尽管大数据仍处于起步阶段，面临许多挑战，但其未来发展仍然非常乐观。传统的电子商务参与者可以将大数据视为新的数据源。基于大数据，用户更有可能收到全面的定价计划，这意味着他们不仅可以在公司内部收集，处理和分析产品价格数据，还可以做更多的事情。它还可以提供电子商务软件，如淘宝，京东，拼多多等非结构化价格数据。此外，还可以结合来自移动设备的导航信息，以便电子商务公司可以形成一个完整而全面的平台来进行大数据定价。毕竟，无论是大数据还是商业智能，重点都是为分析服务。全面的数据集成更有利于释放新的商机。这些是大数据商业智能的价格。同时，由于部门之间的差异，很难开发一套适合不同行业的大数据价格分析系统。因此，在某些大型工业市场中，大数据服务提供商将使用更多个性化的BI定价计划来提供大数据服务。我们相信，将来将使用越来越多的个性化商业大数据定价解决方案。（四）大数据定价面临的问题1.大数据的分类问题根据不同标准,可将大数据分成不同的类型。例如,根据统计学中数据内容,可以把其细分为巨量的政治数据,大的经济数据,大的企业数据等。这引发了对于大数据进行定价与分类的问题,主要原因之一是由于定价方式与数据性质相关。从最简单的含义上来讲,产品大致可分为两种类型:公用产品和个别性的产品。在这里,大数据也被认为可以简单地划分成两类。第一个问题是政府的大数据,它主要指的是政府(其中包括各级政府部门等)所收集到的大型公共信息。此类大数据得到了国家财政支持。第二类指业务封闭式大数据,主要指商务机构所收集到的全部封闭式大数据。大数据采集中收集到的大量问题将不可避免地造成与收取披露费相同的问题,这将不可避免地导致在考虑定价问题时需要进一步的政府大数据定价讨论。2.大数据定价的难点大数据的价值是不确定，稀有和多变的。结合大数据交易中买卖双方之间信息不对称的问题，大数据定价中的最大挑战是大数据价值的双向不确定性。对于过去的有形或信息产品，价值的不确定性通常相对较小，并且两个购买者都对产品的价值有更好的了解。在信息产品中，信息产品对买方的价值可能不完整。但是对于大数据，买卖双方无法合理估计其价值是前所未有的。从这个意义上说，大数据不可能是传统意义上的成熟商品。3.大数据交易的难点大数据的三个主要特征不仅影响大数据的价值特征，而且影响大数据交易的过程。一方面，由于海量数据量巨大，因此衍生品的物理介质难以传输。尽管存储技术取得了长足的进步，但是存储大数据所需的服务器数量仍然令人难以置信。另一方面，尽管可以在事务中交换的大数据是实时更新的，但大数据仍在不断更新。数据仍然是历史数据，但是缺少实际数据的大数据显然是不完整的。因此，大数据交易本身并不是大数据，而是使用大数据的权利。此类使用权可以是排他性或非排他性的。这些都是影响大数据价格的因素。四、案例分析——以太阳镜为例设定最优价格最优价格也就是能够使利润最大化的价格。了解竞争对手的定价，是设定最优价格的重要一步。首先，使用八爪鱼采集器在eBay上进行了搜索，获得了各种太阳镜的价格、销售数量和卖家信息。通过清理数据后发现：最受欢迎的价格是0.99美元，共售出4502件。第二受欢迎的是1.99美元，共售出2331件商品。1.99美元以上的价格就不那么受欢迎了。消费者最喜欢的三种价格分别是0.99美元、1.88美元和1.99美元。根据不同价格的卖家数量。最受欢迎的三个价格的卖家数量是：0.99美元（24个卖家）、1.99美元（9个卖家）和4.99美元（24个卖家）。如果坚持定价10美元，就会陷入一个死胡同。最后计算一下：售价0.99美元的太阳镜市场需求最大，但增长空间很小。所以1.99美元是一个比较合理的价格。五、电商定价应用大数据的挑战（一）信息繁杂随着信息的爆炸式增长，我国的电子商务行业不可避免地面临着海量数据。电子和信息技术的飞速发展为电子商务行业中定价问题的数据交换提供了快速通道。对于电子商务行业，这是一把双刃剑。一方面，大数据共享可以帮助电子商务从业人员智能地理解电子商务产品的整体定价趋势，科学地预测电子商务产业的发展方向，准确地分析电子商务产品的定价风险。提高电子商务从业人员的效率，并为电子商务行业的整体进步和现代化做出贡献。另一方面，数据共享还意味着单个电子商务业务必须处理整个行业中的公开可用数据，这无疑会增加一个业务在电子商务上的信息负载。为了在浩如烟海的数据中找到所需的信息，电子商务公司需要大量的数据分析技术，以提高其运营质量和效率，从而实现提高企业竞争力的目标。企业并获得最可靠，最可靠的价格信息。1.数据获取渠道较多大数据资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本。在搜集大数据定价资料时，数据获取渠道较多，在数据海洋中找到我们所需数据算是大海捞针。像我们常见的数据获取渠道有搜索引擎、数据库资料、共享文库、专业网站、政府部门等方式。2.信息分散、不连贯虽说数据获取渠道较多，可以帮助我们能够查到更多、更有效以及最新的电商产品定价信息，但是渠道较多，会导致我们搜集到的信息较分散，并且是不连贯的。许多中型和大型公司始终都在生成大量价格数据，但是许多公司很少关注大数据预处理阶段，从而导致非常不规则地处理价格数据。大数据预处理需要提取价格数据，以将数据转换为可用的数据类型，并对数据进行清理和消毒以提取有效数据和其他操作。甚至许多公司在呈现数据时也存在许多不准确和不合理的情况。上述所有原因都会导致公司信息分散且相互矛盾。大数据的重要性不仅在于收集大规模数据，还在于对收集到的数据进行良好的预处理，以便可以从高可用性大数据中提取数据以进行人事数据的分析和探索有价值的信息。（二）应用效率偏低大数据分析技术的使用是我国电子商务定价改革不断深入的早期成果之一。大数据分析技术的引入和普及极大地提高了我国电子商务公司的整体价值。然而，由于对大数据分析技术的简要介绍，我国大数据分析技术在定价行业中的应用仍不成熟，导致我国大数据分析技术在电子商务行业中的应用质量参差不齐。以大数据分析技术在电子商务产品定价中的应用为例，近年来电子商务公司的价格表现没有明显改善。这表明，我国的电子商务公司尚未充分利用大数据分析技术的优势，仍然需要优化大数据分析技术的应用模型以提高效率。1.大数据操作复杂由于大数据分析技术引入时间较短，而且大数据的来源较广，数据较多，导致大数据有价值的数据比例较小，因为大数据并不能直接的具有使用价值，有价值的是对大数据的分析和挖掘之后的结果；而且大数据由于其具有大容量和多样性的特征，所以其筛选有价值数据的操作也较为复杂。目前在这方面的专业型人才也较少，所以在我国在大数据定价行业的应用仍不成熟。2.企业与企业之间资源信息共享较难这是由于公司通常不注意数据资产的创建。即使是关心数据的机构，也往往只专注于简单的数据存储，而很少执行处理和分类以满足后来的应用程序需求。此外，数据资源往往质量较差，缺乏标准和法规以及管理能力较弱。在许多部门中，部门之间的数据交换仍然不顺利，宝贵的公共信息资源和业务数据被关闭。数据的价值难以有效利用和利用。因此，大数据的使用通常处于起步阶段，其潜力远未实现。（三）数据安全与隐私数据的价值变得越来越重要，大数据的安全性和稳定性将逐渐受到人们的重视。互联网和数字生活也使犯罪分子更容易获得有关他人的信息，并且越来越多的欺诈和犯罪手段正在出现。因此，在大数据时代，无论是保护数据本身还是从数据中获取某些信息，对于那些对数据有更高需求的公司来说，业务安全都是至关重要的。大数据分析与大数据安全是大数据的业务。与传统安全性相比，大数据安全性的最大区别在于，电子商务公司必须首先执行业务分析，考虑安全性问题并检测对大数据的威胁。然后提出有针对性的解决方案。此外，随着大数据量的不断增长，对数据存储的物理安全性要求也将越来越高，这也将导致对多份数据副本和容错机制的需求增加。但是，许多传统企业的数据安全性令人担忧。技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。（四）相关界限较模糊大数据的战略价值已引起大多数发达国家政府的关注，并不断提出大数据战略计划和支持性法规，以促进大数据的使用和发展。在政府大数据战略和政策的推动下，发达国家的政府部门，企业，大学和研究机构已开始积极探索大数据的使用。但是，政府目前缺乏相关的法律和法规，例如数据所有权，隐私和信息安全权，公开交换以及其他标准和规范，导致大数据应用的界限模糊，而现如今随着网络的高速发展，也有一些不法之人利用这个漏洞盗取他人信息，实施诈骗等违法活动。其次由于管理政策的缺乏，企业对大数据管理政策界限也尚不明确，所以完善大数据相关管理政策是当前大数据先行国家推广应用大数据的重要保障。六、电商定价应用大数据定价问题解决对策（一）分析和加工繁杂信息许多中型和大型电子商务公司始终都在生成大量数据，但是许多电子商务公司很少关注大数据定价问题的预处理阶段，从而导致非常不规则的数据处理。大数据定价的预处理阶段需要提取价格数据，以将数据转换为可用的数据类型，以进行处理，清理和降噪，以提取有效的价格数据和其他操作。甚至许多公司在呈现数据时也存在许多不准确和不合理的情况。所有以上这些导致使用大数据定价的电子商务企业的可用性低，数据质量差和数据不准确。大数据的重要性不仅在于收集大规模数据，还在于收集更好质量的预处理数据。分析和数据挖掘人员可以从高可用性大数据中提取有价值的数据信息。Sybase数据显示，利用高质量数据可以显着提高电子商务业务绩效数据可用性提高了10％，电子商务业务绩效至少提高了10％。因此，我们还需要处理，过滤和验证生成的价格数据。（二）加强大数据共享平台的建设建立大数据电子商务定价信息平台以实现定价信息资源的共享，有助于提高公众对电子商务产品价格的认识和满意度。在当前的大数据背景下，相关部门可以协调电子商务公司的活动，以充分利用大数据，云计算和物联网等新技术，共同创建大数据电子商务定价信息平台。首先，有关部门要为电子商务定价和大数据技术的发展提供政治支持，鼓励更多的各方积极参与创建大​​数据电子商务定价信息平台，以实现定价信息的交流。其次，所有电子商务公司必须紧跟时代潮流，掌握大数据应用知识，抓住合作机会，积极参与大数据电子商务的价格信息平台建设。一方面，大数据电子商务的价格信息平台可以实现价格信息的交换。每个电子商务企业都可以使用大数据技术在平台上分析和整合消费者订单，然后智能地计划和配置各种定价资源，以最快的速度获得电商商业产品的价格发生变化，这样可以提高客户满意度。（三）加强大数据安全防护人才组建目前，在我国，没有足够的数据科学家对数学，统计，计算机科学以及其他相关学科和应用有深入的了解和发展，特别是缺乏对该行业业务需求和技能的了解。保护大数据安全的高素质人才是定价的保证和使用大数据的电子商务产品的开发的保证。因此，电子商务公司必须教育和代表精通人才，他们需要了解大数据安全性，大数据保护等方面的知识和技能，并能跟上大数据时代的步伐，并掌握用于挖掘和数据分析的大数据价格技术使用各种方法。首先，电子商务公司必须加强与高校的合作伙伴关系，以教育和利用人才，通过学校合作管理来保护大数据。在整个学习过程中，高校必须整合电子商务和IT专业，以改革人才课程，使受过培训的人员能够适应大数据。当时电子商务产品定价的发展。其次，电子商务公司需要加强对员工的培训。他们可以通过专业培训，自学等途径来提高知识和技能，以了解电子商务定价的趋势，了解大数据并掌握电子商务和大数据技术的定价知识。并在公司内部执行特定操作，以促进员工之间的学习和经验交流，并有效地培训高素质人才以保护大数据。（四）加强对管理政策的研究，明确界限政策对大数据电商产品定价的发展尤其重要，在大数据日益普及的今天，人们法律意识也随之增加了一定的阻碍。所以首先我们需要加强对大数据管理政策的研究，明确界限。避免不必要的纠纷。其次在大数据电商定价的界限研究上要加大支持，尤其是要加强对大数据管理政策的研究以做好十足的准备。在研究管理策略时，还应注意开发用于分析和处理数据的适当技术。政府应积极奉行适当的技术激励政策，在大学，企业和研究部门集中研究和开发高科技数据处理技术，并增加注资，鼓励相关的学术竞争，并在这一领域和其他领域增加奖励的知名度。促进发展适用于数据分析和处理的技术的措施。七、结论大数据为电子商务公司提供了巨大的增长机会，但同时也给电子商务公司带来了数据处理成本，治理概念，决策模型和人才方面的挑战。电子商务公司需要发展正确的业务概念，丰富定价数据平台，并鼓励制定推动大数据定价的政策。大数据定价为企业领导者提供了一种新的决策方式，其使用方式与企业的生存和发展有关。但是，大数据定价的应用尚不理想。电子商务公司必须抓住这一发展机遇，并深化大数据定价中包含的宝贵信息，以提高竞争力。大数据定价市场的健康发展离不开商品价格的开放性和价格的透明性。这是市场发展的唯一途径。数据定价市场必须积极探索合理的数据定价惯例，满足实时数据市场的各种需求，并促进数据市场中的有序数据流。合理定价和有效配置的数据资源。这些数据将在广泛的价格和应用范围内产生不可预测的价值。这将对整个工业，工业，经济和整个社会产生深远影响，具有历史意义。参考文献[1]JeanTirole．Placetospace:Migratingtoe－businessmodels［M］.Boston:Harvard