1. 引言
在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数字化转型已成为推动电子商务产业升级与创新的核心驱动力。2019年至2024年，随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的深度融合，电商行业逐步从流量驱动转向数据智能驱动，智能运营作为电商数字化转型的关键环节，正日益成为提升企业竞争力和实现可持续发展的重要战略路径[1]。国家层面持续出台相关政策，如《“十四五”电子商务发展规划》明确提出推动电商全链条数字化发展，强化数据赋能与智能化应用，为电商智能运营提供了明确的政策支持与发展方向[2]。在这一进程中，智能运营不仅重塑了电商企业的商业模式和运营机制，也对供应链协同、消费体验优化及全球化布局产生了深远影响，其核心价值在于增强企业应对不确定性冲击的能力，即提升创新生态系统韧性与产业链供应链韧性[3]。
电商智能运营的核心在于依托数字化技术实现数据驱动的决策优化与流程自动化，其涵盖智能选品、动态定价、精准营销、需求预测及供应链协同等多个维度[4]。现有研究普遍指出，数字化能力是电商企业构建敏捷供应链和提升市场响应速度的基础[5]。尤其自2020年以来，线下消费场景受限促使电商平台加速数字化转型，平台型组织在危机中激活韧性的案例表明，数字化能力是应对冲击、实现持续运营的关键[6]。以直播电商、社交电商、跨境电子商务等为代表的新业态不断涌现，进一步推动了智能运营理论与实践的深化[7]。学者们多从技术应用、商业模式创新、组织变革等角度探讨电商数字化与智能运营的融合机制，例如基于大数据的用户行为分析、智能推荐系统、以及数字化供应链管理等[8] [9]。
通过对近五年来相关研究的梳理发现，电商智能运营领域已形成较为丰富的研究成果。现有文献主要聚焦于两大方向：一是数字化技术对电商运营效率的提升作用，例如大数据和人工智能在需求预测、库存优化及物流路径规划中的应用[10] [11]；二是电商平台的智能化转型路径与策略，包括基于数据中台的业务协同、跨境电子商务的数字化服务创新等[12] [13]。这些研究为理解电商智能运营的构成要素及实践价值提供了重要参考，但仍存在一定的局限性。多数研究集中于案例分析与局部业务环节的优化，缺乏对智能运营整体理论框架的系统性构建；从研究方法来看，定性研究居多，大样本的实证研究与跨学科融合分析相对不足[14]。此外，针对电商智能运营演进脉络、热点主题迁移以及未来趋势的量化研究，尤其是基于知识图谱的可视化分析仍较为少见。
为弥补缺乏对该领域知识结构演化逻辑的系统性实证研究的研究空白，本文基于CiteSpace知识图谱分析方法，对2019~2024年间CNKI学术期刊数据库收录的2830篇文献进行系统梳理，旨在揭示电商智能运营研究的热点主题、演进路径及前沿趋势。通过识别关键研究力量、高频关键词与突现术语，构建该领域的知识结构图谱，系统呈现了近五年电商智能运营研究的知识体系与发展态势，从而为后续理论研究和企业实践提供参考依据。
2. 研究设计
2.1. 数据来源与处理
本研究的数据来源于中国知网(CNKI)学术期刊数据库。采用高级检索方式，以SU = (“电子商务” + “电商”) AND SU = (“数字化转型” + “数字化” + “智能运营” + “精准营销” + “数据驱动” + “客户关系管理”)为检索式，将时间范围限定在2019年至2024年，检索日期为2025年9月10日。通过人工筛选，剔除会议通知、新闻报道、征稿启事、期刊导读等非研究性文献，最终获得2830篇有效文献作为研究样本。为满足CiteSpace软件的分析要求，将最终选定的文献数据以Refworks格式导出，并进行必要的格式转换与清洗，建立标准化数据库，为后续的知识图谱分析提供可靠的数据基础。
2.2. 研究方法
本研究采用CiteSpace对2019~2024年电子商务智能运营相关文献进行计量分析。CiteSpace具备协同分析、聚类分析及突现检测等功能，能够有效识别研究力量的时空分布、关键词共现与主题演进路径，其方法有效性已在多学科领域得到验证[15]。研究重点包括作者与机构合作网络、关键词共现聚类、前沿演进时序三个维度，旨在系统揭示电商智能运营在数字化转型背景下的研究特征与规律，为理论深化与实践创新提供参考。
3. 电商智能运营数字化转型研究：时空分布
3.1. 时空分布特征
文献年度发表量是反映领域发展态势的关键指标。图1显示，2019至2024年电子商务智能运营领域发文量持续快速增长，可分为两个阶段：2019~2021年为稳步增长期，年发文量从227篇升至438篇，显示学界关注度初步提升；2022~2024年进入加速增长期，发文量由482篇跃升至759篇，尤其2023年后增速显著，表明该领域已形成研究热点。整体而言，研究规模的迅速扩大反映了数字化转型背景下相关理论与实践的不断深化和拓展。
3.2. 作者分布特征
作者合作网络图谱能够直观反映特定研究领域内学者间的合作紧密程度与科研群体结构。图2呈现了本研究领域的作者合作网络，统计结果显示：(1) 从整体规模来看，电商智能运营研究已形成一定的科研群体规模，2830篇文献共涉及作者252名(N = 252)，图谱中呈现连线166条(E = 166)，网络密度为0.0052 (Density = 0.0052)；(2) 作者合作网络分析显示，电商智能运营研究领域的合作密度较低(Density = 0.0052)，多数作者仍处于独立或小规模合作状态。刘春雄作为核心作者，专注于市场营销与数字化领域的研究，这与近年来中国推动产业现代化和数字化转型的趋势相符。王小兵则侧重于商业咨询或技术创新，例如在数字化转型、企业战略或物联网应用方面有所建树，这从图2中作者间的连线可以看出，这些合作往往基于实际项目或共同的研究需求，但跨机构、大规模的合作网络尚未形成；(3) 从时间演进来看，核心作者群体多于2020年后开始发表相关成果，表明电商智能运营这一研究方向仍处于快速发展阶段，合作潜力与学科影响力有望持续提升。
Figure 1. Trend chart of the number of publications on digital transformation of intelligent e-commerce operations
图1. 电商智能运营数字化转型的发文量趋势图
Figure 2. Network map of the collaboration among research authors
图2. 研究作者合作的网络图谱
3.3. 机构分布特征
研究机构合作网络图谱能够清晰揭示特定研究领域的主要研究力量分布及其协作关系。图3展示了电商智能运营领域的机构合作网络，共包含248个节点(N = 248)、36条连线(E = 36)，合作网络密度为0.0012 (Density = 0.0012)。网络图谱分析表明：(1) 电商智能运营研究的核心机构为专业研究院所与高等院校，如中国社会科学院财经战略研究院、义乌工商职业技术学院等，前者研究方向侧重于宏观层面的数字经济理论、财经战略与政策研究，为电商智能运营的发展提供了顶层设计思路和理论支撑；后者则根植于全球最大的小商品市场，其研究极具应用导向，聚焦于跨境电商实践、直播电商运营技能培养及市场前沿的一线问题破解。体现出理论研究与应用实践结合的倾向。财经类院校及专门研究机构节点中心性较高，显示其学术影响力突出，但整体合作网络密度偏低，机构间合作仍以局部、小范围为主，尚未形成大规模协作网络。(2) 从时间演进看，在政策引导、市场转型与技术成熟的多重推动下，多数机构于2020年后才开始集中产出成果，当前合作仍以这种基于具体项目或地缘优势的局部协作为主，尚未演化成跨多个群体的密集网络，说明该领域仍属新兴方向，研究力量正处于快速成长阶段，未来合作与发展潜力广阔。
Figure 3. Network map of research institution collaboration
图3. 研究机构合作的网络图谱
4. 电商智能运营数字化转型研究：热点前沿
4.1. 关键词共现网络分析
利用CiteSpace软件得出2019~2024年间电商智能运营数字化领域的关键词共现图谱，如图4所示，该共现图谱包含431个节点(N = 431)和488 (E = 488)条连线，密度为0.0053 (Density = 0.0053)，据此可以得出以下结论：在数字经济蓬勃发展的时代背景下，大数据、人工智能等新一代信息技术深度赋能电商产业变革，推动电子商务、数字贸易、跨境电商等为代表的数字商业发展。数字化转型作为核心驱动力，通过重塑商业模式、优化供应链体系和创新消费场景，为经济社会高质量发展注入新动能。在这一进程中，以跨境电商和数字贸易为代表的开放型经济形态，不仅拓展了国际市场新渠道，也为国内产业升级提供了新路径。而精准营销与大数据分析的结合，正不断强化企业对市场需求的洞察与响应能力，显著提升了商业运营的效率和效益。数字乡村建设作为乡村振兴战略的重要抓手，推动农村地区电子商务普及和数字化基础设施完善，为农业农村现代化注入新活力[16]。乡村振兴战略的实施离不开数字化支撑，电子商务已成为连接城乡、促进资源流动的重要桥梁。其中，数字技术的广泛应用为乡村产业振兴提供了新思路，通过发展智慧农业、建设数字乡村，不断提升农村产业融合水平和农村经济活力[17]。乡村振兴战略背景下，电商智能运营也成为推动农产品上行与乡村产业振兴的重要引擎，电子商务、数字技术等在促进农村产业发展、农民就业增收方面发挥了显著作用，而大数据、精准营销等应用则进一步推动了资源优化配置和市场效率提升，形成了数字经济与乡村振兴相互促进、协同发展的良好格局。
Figure 4. Keyword co-occurrence network map of research on digital transformation in e-commerce intelligent operations
图4. 电商智能化运营数字化转型研究关键词共现网络图谱
将共现图谱中的热点话题的频次、中心中介度列于表1。结合表1电商智能化运营数字化转型研究领域TOP10关键词出现的频次与中心中介度，可以得出以下结论：“数字经济”与“电子商务”作为研究的核心概念，其出现的频次分别为401次和243次构成研究核心。“精准营销”与“数字贸易”的中介中心度超过0.1，表明二者在研究中具有桥梁作用；而“乡村振兴”中介中心度为0，反映其多作为独立概念而非网络枢纽。高频词如“大数据”“数字化”“跨境电商”凸显数字技术对现代商业的驱动作用。电子商务通过数字化转型实现运营创新，精准营销提升效率与体验，共同形成从技术应用、商业实践到产业融合的数字化发展路径，展现数字经济与实体经济深度融合的广阔前景。
Table 1. Frequency, central mediation of TOP10 keywords in digital transformation of intelligent e-commerce operations
表1. 电商智能化运营数字化转型TOP10关键词的频次、中心中介度
序列 |
关键词 |
频次 |
中介中心度 |
1 |
数字经济 |
401 |
0.05 |
2 |
电子商务 |
243 |
0.05 |
3 |
乡村振兴 |
209 |
0 |
4 |
数字化转型 |
194 |
0.07 |
5 |
跨境电商 |
190 |
0.05 |
6 |
数字化 |
186 |
0.07 |
7 |
精准营销 |
162 |
0.19 |
8 |
大数据 |
157 |
0.08 |
9 |
数字贸易 |
131 |
0.15 |
10 |
数字乡村 |
103 |
0.01 |
4.2. 关键词聚类分析
Figure 5. Keywords of digital transformation of intelligent e-commerce operations cluster network map
图5. 电商智能化运营数字化转型研究关键词聚类网络图谱
基于关键词聚类图谱(图5)的分析，可从以下三方面对电商智能化运营数字化转型的研究结构进行解析：
在关键要素研究层面，图谱显示出以“数字化转型”“数字化”为核心节点的高频聚类，反映出数据驱动与技术赋能构成领域研究的理论基础。其与“大数据”“人工智能”等关键词的紧密共现，表明数据资源、算法模型及智能工具被视为智能化运营的核心要素。同时，“供应链”与“客户关系管理”形成次级聚类，说明数字化供应链整合与用户关系精细化运营是当前重点关注的支撑要素。在实践成果研究方面，“直播电商”“精准营销”等聚类节点的高频出现及与核心区域的强连接性，表明学界高度关注短视频与直播业态对电商增长的贡献，以及基于用户画像的个性化营销实践成效。“数字乡村”作为独立但与主网络相连的聚类，体现了电商智能化成果向农村市场的渗透，相关研究聚焦于农产品上行、农村消费升级等乡村振兴背景下的实践应用。在实现手段研究维度，“发展现状”与“对策”等聚类节点指向该领域较强的应用导向与研究痛点，其与核心技术的关联路径表明，研究注重通过技术引入、模式创新与瓶颈分析推动转型落地[18]。此外，“电商”与“供应链”“直播电商”的多线连接，揭示出平台化运营、供应链协同与内容营销等多元化手段并进的实施路径。
整体而言，该图谱呈现出“基础技术–业务应用–产业延伸”的清晰研究架构，既强调大数据与人工智能的底层支撑，也聚焦于新零售、乡村振兴等重大场景的应用创新，同时通过现状评估与对策研究不断优化实施路径，反映出电商智能运营数字化转型研究兼具技术前瞻性、实践导向与系统性的典型特征。
5. 电商智能化运营数字化转型研究：演进路径
5.1. 关键词突变性分析
关键词突现分析旨在识别特定时间段内频次显著上升的术语，以此揭示研究热点的动态变化。图6是电商智能运营领域关键词突现图谱，从中可以得出以下结论：从时序演进来看，研究前期的突现关键词如“大数据”(强度19.25)、“互联网”及“大数据技术”等，正对应国务院《促进大数据发展行动纲要》的深入实施阶段，以及5G商用牌照的正式发放，为智能运营提供了底层数据支撑和网络基础设施，促使学界聚焦于数据采集、处理与平台构建等核心技术议题。反映出该阶段的研究侧重于数据采集、处理与分析等底层技术能力的构建，体现了智能运营对基础数字设施的强烈依赖。随着研究深入，“新零售”、“电商”等关键词的持续突现不仅源于阿里巴巴、京东等企业持续推进线上线下融合的实践，也与商务部《推动实体零售创新转型的意见》等政策引导直接相关，体现出学术研究对产业变革的即时跟进，标志着研究焦点从纯技术层面延伸至商业模式重构与业态创新；与此同时，“客户关系”、“用户画像”与“市场营销”等概念的持续突现，表明学术注意力进一步转向精细化用户运营和个性化精准营销，显示出智能运营从交易效率向用户价值的深化。值得注意的是，外部环境变量在2020~2022年间呈现显著突现，突发性事件不仅加速了电商智能运营的实践应用，也直接推动了“直播”、“数字化平台”等新兴模式的学术关注，反映出研究对现实需求的响应机制与问题导向特征。近期的突现词如“数字乡村建设”与“农业农村信息化”等明显呼应了2022年以来《数字乡村发展行动计划》等国家战略的密集出台，以及阿里巴巴等企业加大农产品上行供应链投入的实践动向，标志着智能运营的研究范畴从城市消费端延伸至乡村振兴领域，呈现出研究议题与国家战略同频共振的特征，表明该领域的研究视野正从城市与消费端向乡村振兴与农业领域扩展，智能运营开始服务于更广阔的社会经济场景，体现出其作为数字化基础设施的渗透性与普惠性。而关键词“转型升级”持续凸显出数字化转型并非一蹴而就，而是一个涵盖技术、组织与战略的系统性演进过程。综上，电商智能运营的研究热点呈现出从“技术基础”到“商业应用”，再到“社会扩展”的演进逻辑，其研究范式也逐步从工具性效率提升转向系统性价值创新，兼具学术前瞻性与实践响应性，为该领域的未来研究方向提供了重要启示。
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Figure 6. Digital transformation of intelligent e-commerce operations TOP17 burst word detection map
图6. 电商智能化运营数字化转型研究TOP17突现词探测图谱
5.2. 演进路径
该时区视图(图7)清晰地揭示了2019至2024年间电商智能运营研究在数字化转型背景下的主题演进与结构关系。从研究热点的时序演进来看，2019年至2020年间，“数字化转型”“数字化”“乡村振兴”等核心概念构成研究的重要理论，标志着数字技术作为乡村振兴战略基础设施的定位正式确立，同时，5G商用与企业上云行动的推进，为“大数据技术”“数字赋能”等研究方向提供了技术可行性和产业迫切性，该阶段研究聚焦于基础概念界定与技术使能机制的探索。2021年至2022年，“农村电子商务”“新媒体”“电商营销”等关键词的密集涌现，反映出研究重点转向电子商务在农业与乡村场景中的实践应用，直播电商、社交电商等新业态成为推动农产品上行与消费升级的重要路径。2023年至2024年，“产业融合”“优化路径”“产业集群”“耦合协调”等成为新兴聚类，深刻呼应了“十四五”规划中关于数字经济与实体经济深度融合的战略要求，以及农业农村现代化全面推进中对产业集群、可持续发展路径的迫切探索，表明研究进一步向系统化与协同化方向深化，重点关注数字技术与传统产业深度融合、多主体协同机制及乡村振兴战略下的可持续发展路径。
从研究结构与主题关联来看，“数字化转型”与“电商”作为核心节点贯穿始终，并与“大数据”“数字乡村”“消费者行为”等形成多维度连接，体现出电商智能运营研究兼具技术驱动与场景导向的双重特征。此外，“优化路径”等关键词在后期显著凸显，反映出学界从现象描述和对策分析逐渐转向实施方法论与效能评估的深层探索。整体上，该图谱呈现出从“基础概念–技术应用–场景实践–系统优化”的清晰演进路径，既体现了电商智能运营领域与实践紧密互动的学科特性，也彰显出其在服务乡村振兴与农业现代化国家战略中的重要作用。
Figure 7. The time zone map of digital transformation of intelligent e-commerce operations
图7. 电商智能化运营数字化转型研究的时区图
6. 结论与展望
6.1. 结论
本研究基于CiteSpace知识图谱分析方法，对2019~2024年间中国电商智能运营数字化转型相关文献进行了系统分析揭示了该领域的研究特征与发展脉络。
在热点前沿方面，关键词共现与聚类分析表明，研究主题高度聚焦于“数字经济”“电子商务”“精准营销”“跨境电商”等核心领域，尤其值得注意的是，“数字乡村”与“乡村振兴”等关键词的突现，标志着研究视野正从城市消费端向农村市场延伸，智能运营作为数字化基础设施的普惠性价值日益凸显。
在演进路径方面，研究呈现出从技术基础构建到商业场景应用，再到社会价值拓展的清晰脉络。早期研究侧重于大数据、人工智能等底层技术的探索；中期聚焦于直播电商、精准营销等新业态的实践应用；近期则进一步延伸至产业融合、乡村振兴等系统性议题，体现出电商智能运营从效率工具向战略赋能体的转变。
研究发现，该领域的研究演进呈现出从技术采纳到业态创新、再到系统融合的清晰路径，这一过程不仅呼应了数字技术在实际商业环境中的扩散规律，也可借助经典理论进一步阐释其内在机制。例如，研究早期对“大数据”“数字赋能”等技术的聚焦体现出电商智能运营在技术应用、商业模式创新与社会扩展等多维度的深度融合，契合了技术接受模型中关于技术感知有用性与易用性对采纳行为的影响；而中期“新零售”“电商营销”等关键词的突现，则体现了创新扩散理论中技术从早期采纳者向主流应用渗透的过程；至后期“产业集群”“耦合协调”等主题的兴起，更反映出资源编排理论与动态能力观的现实映射——企业乃至产业层面通过结构化、赋能与协同机制对数字资源进行重新配置，以实现价值创造路径的系统优化。本研究不仅勾勒出电商智能运营领域宏观的知识结构与时序转变，更通过理论对话揭示了“技术–组织–环境”多层级互动下的数字化转型机制，从而超越了现象描述，为理解数字技术驱动下的商业变革提供了机制性、阶段性的理论解释。
6.2. 展望
当前电商智能运营研究仍存在一定的局限性：一方面，研究方法上仍较多依赖定性分析与案例推演，缺乏大样本统计与实证数据的有效支撑，导致部分结论的普适性与解释力受限；另一方面，现有研究多聚焦于国内实践与政策语境，对跨境电商及全球数字贸易背景下的智能运营机制探讨不足，限制了理论视野的广度与跨文化语境中的适用性。同时，在政策与商业实践的协同层面，尚未系统建立可持续的运营模式与治理分析框架，尤其在乡村振兴等重大战略领域中，学术研究与现实政策落地间仍存在一定脱节。
电商智能运营研究可在以下方向进一步深化：一是加强跨学科融合与实证研究方法的应用，弥补当前定性研究较多、大样本数据支撑不足的局限；二是拓展国际视野，探索跨境电商与全球数字贸易背景下的智能运营创新路径；三是深化政策与商业模式协同研究，尤其是在乡村振兴、农业农村数字化等领域探索可持续的运营模式与治理机制。此外，随着元宇宙、生成式人工智能等新技术的发展，电商智能运营的理论框架与实践应用也将迎来新的突破与重构。未来的研究应更加注重技术伦理、数据安全与生态系统韧性等议题，构建更加完善的理论体系与实践指南。