新一代信息与通信技术迅猛发展,促使数据存储量呈指数增长,全球步入大数据时代。尽管大数据技术对提升企业竞争力价值巨大,但大多数公司缺乏完善的数据生态布局能力,往往合作专业数据公司,共创数字未来。此外,数字消费当下,用户体验至上,传统企业服从大数据战略布局,战术计划销售努力活动提升品牌形象,与大数据精准营销一同扩张市场份额,增强供应链竞争力,驱动供应链数字化转型的案例屡见不鲜。因此聚焦研究大数据时代下考虑销售努力影响的供应链合作策略,设计大数据业务投资决策以及平衡各成员利益具有必要性。基于上述背景,本文将大数据服务商引入博弈,革新传统两层供应链系统。从大数据服务商合作对象出发划分三类四种供应链合作模式:无合作（N模式）、局部合作（M模式、R模式）、整体合作（C模式）,并构建对应的博弈模型。此外,鉴于销售努力影响供应链投资决策,从努力主体角度分类四种努力形式:无努力（N-Effort）、单边努力（M-Effort、R-Effort）、双边努力（B-Effort）。通过建模旨在综合分析供应链合作模式和销售努力因素对大数据业务投资决策和利润的影响,模型考虑受大数据营销、销售努力和市场价格共同影响的确定性需求,刻画数字化运营优化生产和销售成本,努力难度和程度影响努力成本,并假设合作企业在实现共赢的基础上以收入共享成本共担方式分配利润。结果表明,横向比较同一合作模式的大数据业务投资策略,双边努力形式下市场价格、批发价格、努力水平、市场需求最大、供应链利润最高,单边努力次之,无努力表现最差。两种单边努力结合努力敏感度分析,若相对努力敏感系数超过临界值,R-Effort表现更优,反之,应当选择M-Effort。且无合作和局部合作策略偏好R-Effort,而整体合作策略不存在偏好R-Effort或M-Effort。另外,纵向比较不同合作模式的供应链博弈,发现单位投资成本存在上限,其中整体合作和双边努力联合效应可以最大程度地降低大数据业务投资门槛。相反,一旦单位投资成本控制在合理范围,大数据服务商合作传统企业会刺激努力水平、市场价格、市场需求,改善供应链绩效。其中对比两种局部合作策略,发现制造商和零售商之间存在典型的“懦夫博弈”,然而从供应链整体效益看,若单位生产成本小于单位销售成本,R模式表现更优,若单位生产成本等于单位销售成本,M模式和R模式效果相当,反之,M模式表现更好。此外,相比局部合作策略,整体合作策略消除双重边际效应,同时优化生产和销售成本,刺激销售努力水平更大幅度提升,供应链整体竞争力表现更强势。供应链数字化转型历程艰辛,只有大数据技术应用成熟突显规模优势,战略布局大数据生态才能实现改善供应链绩效的根本目的。保持开放姿态,围绕中心企业打造“大数据联盟”,将传统供应链层级结构转变为新型合作关系,有利于推动行业健康发展。在此基础上,服从大数据战略布局,战术计划一系列的销售努力活动,不仅可以降低大数据业务投资门槛,还可以扩张市场需求,改善供应链获利能力。研究结果一方面丰富了供应链大数据相关理论研究,另一方面为供应链成员提供管理启示和决策支持,助其调整投资决策,拓宽利润空间。