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大数据技术在跨境电商中的应用

2019/4/18    来源:合作经济与科技    作者:孙宇泽      
关键字:大数据  跨境电商  
本文基于国内跨境电商发展现状,总结其存在的问题,并结合大数据技术的应用,给出解决我国跨境电商问题的一些对策建议。

三、大数据技术在跨境电商中的应用

    大数据技术旨在通过数据分析、处理和挖掘等,提取出重要的、潜在的信息和知识,再转化为有用的模型,应用到研究、生产、运营和销售等过程,以解决现实存在的问题。因此,将大数据技术应用在跨境电商中,能够有效地解决上述问题。

    (一)大数据技术在选品中的应用。跨境电商作为一种与互联网紧密结合的商业模式,含有体量巨大的数据,比如消费者的个人消费数据、商家的运营管理数据、商品数据等。可以应用数据爬取、数据挖掘和分析等技术,基于跨境电商平台的后台数据进行数据分析,通过统计点击量、转化率、回购率和商品评价等,分析、预测出哪款商品会成为爆款,从而实现科学选品。如亚马逊应用大数据技术,建立Bigtracker选品库,协助卖家打造热销爆款。当卖家搜索商品关键词时,会看到搜索结果的全部数据,如平均销量、平均价格、平均排名等,使商品信息可视化。当卖家搜到一款爆款商品时,可以进行追踪分析,这样无论是选品还是竞争对手分析,都比较适用。

    (二)大数据技术在目标群体识别和消费者偏好预测中的应用。预测是大数据的核心应用,已经广泛应用到体育赛事预测、股票预测、灾害预测等领域,并取得了较好的应用效果。同样,在跨境电商中,也可以应用大数据技术解决目标群体识别和消费者偏好预测问题。消费者在跨境电商平台上产生了大量的消费行为数据。具体来讲,消费者行为可以分为搜索行为、浏览行为、对比行为和购买行为,这四种行为均会被电商平台记录下来,搜索行为产生搜索人次,浏览与对比行为产生点击量,购买行为产生付款次数。平台通过统计、对比、分析消费者产生的这些数据,可以分析消费者的购买意图、消费习惯,构建出用户画像,从而进行目标群体识别和消费者偏好预测。如亚马逊通过对消费者的行为进行分析,可以对客户访问页面和转化数据进行分析,按照标题、购物车、客户搜索路径等以及独特的推荐算法来预测可能会购买的商品。依靠这项技术,亚马逊在精准营销、个性化定制方面成为了跨境电商领域的佼佼者。

    (三)大数据技术在引流推广中的应用。想要解决引流推广问题:第一步,要挖掘商品目标用户、潜在用户数据。简而言之,就是通过大数据技术找到商品的消费群体。比如抽取消费样本,统计分析消费水平、年龄分布、性别比例等,针对不同消费水平、年龄等采取不同对策;第二步,建立商品的消费者分析模型,依据模型精准锁定目标用户,根据商品适用人群选择目标消费者;第三步,确立定向用户数据及媒体投放建议,这就如同文章中的关键词,方便消费者在平台上寻找。引流推广的目的在于锁定商品的潜在消费群体,并对其进行精准营销,达成交易。这一点对于跨境电商非常重要,商家可以通过大数据在获取到远在异国他乡的消费者信息,并制定针对性的营销方案。在实际运用中,亚马逊和速卖通都推出了官方用户画像功能,够为卖家提供一些思路,例如如何定价、如何快速引流客户、如何进行营销等。

    (四)大数据技术在跨境物流中的应用

    1、应用大数据技术优化配送方案,提高跨境物流时效。顾客在购买商品时,跨境物流配送的实效性直接影响到购物体验。目前,大多数跨境电商平台的物流配送时间偏长,从买家下单到商品送到买家手中通常要经过两周时间,漫长的等待使用户购物体验下降,因此有必要提高物流配送时效。跨境电商物流可以通过数据分析技术,准确寻找最节省时间的配送路线、配送方式等,整合跨境物流资源,提高运力水平,进而提高物流配送时效。这种精准预测可以为商家以及买家提供最优的配送方案,缩短物流时间,提高买家的满意度,促进跨境电商的发展。

    2、应用大数据技术改变跨境电商配送模式。目前,跨境电商配送模式主要包含国际物流、邮政小包、第三方物流、物流联盟和海外仓储等模式,其中使用最多的为第三方物流和物流联盟方式。海外仓储模式需要巨大的数据计算能力和资金实力,也需要建立起庞大的全球物流体系。亚马逊在全球共建立50多个运营中心,用于储存货物。同时,亚马逊还推出了“预测式发货”技术,在客户未下单之前,亚马逊就会把相关商品运送至离用户最近的运营中心,减少发货时间。随着时间的发展,这种海外仓储模式必将逐渐居于主导地位。在跨境电商海外仓建设中,应采用物流信息技术,通过对物流数据进行关联分析、聚类分析等数据挖掘技术,实现物流客户关系分析、商品关联分析、物流市场信息聚类分析等功能。

    未来,大数据技术在选品、目标群体识别、消费者偏好预测、跨境物流配送等方面会得到更加广泛深入的应用,进而实现跨境电商的精准运营管理活动,促进跨境电商的可持续发展。

责任编辑:程玥
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