大数据技术在跨境电商中的应用

一、大数据技术与跨境电商概述

    （一）大数据技术。大数据，是指数据量异常庞大，无法使用传统的数据搜集方式、传统的数据库、传统的研究方法进行分析的数据集合。传统的数据分析往往通过样本，采用推理法，用有规律的样本分析推测整体数据，以小见大，推广到普遍意义。然而大数据可以在其记录的所有数据基础上展开深度分析，从而得出最真实的结论。大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据类型繁多和价值密度低的特点。

    大数据技术，指的就是提取大数据价值的技术，是基于特定的目标，通过对数据的收集、存储、筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，进而为最终决策提供科学依据的一项技术。大数据技术起源于传统的数据挖掘和商业智能技术，是信息科技高速发展的重要产物，目前主要涵盖了云计算、数据获取、文件系统、数据库系统、数据分析以及数据可视化等重要技术。

    （二）跨境电商。跨境电子商务（以下简称“跨境电商”），指的是由不同关境的交易主体，利用电商平台实现交易、支付计算，并利用跨境物流送达商品的一种国际商业行为。在促进国际经济发展和贸易全球化方面，跨境电商做出了积极的贡献。跨境电商区别于传统电商之处在于，传统电商交易双方一般隶属于一个国家；而跨境电商交易双方则属于不同国家或关境地区，涉及到国际物流、出入境清关、国际结算等，这些环节增加了跨境电商的难度。

二、我国跨境电商存在的问题

    跨境电商交易双方在不同的国家或关境地区，存在政治、法律、文化等差异，消费者的需求也存在差异性。加之国内跨境电商起步较晚，发展不够成熟，在选品、目标群体识别和消费者偏好预测、引流推广及跨境物流等方面还存在问题，具体如下：

    （一）选品问题。由于跨境电商面对的是来自于不同国家和地区的消费者，由于种族、国别、文化习俗、消费习惯，甚至政治等方面的差异，自然会影响到商品的品类和销量等问题。所以，跨境电商商家首先需要思考什么样的商品适合在目标国家或地区销售问题。选品成为决定跨境电商商家是否盈利的首要因素。目前，跨境电商品牌众多、商品多样化，食品、化妆品、服饰、日化用品等均可以通过跨境电商渠道进行买卖。面对琳琅满目的商品分类，如何选择利润高、销量好的商品，成为了跨境电商商家首先需要思考的问题。

    （二）目标群体识别和消费者偏好预测问题。商家在思考卖什么商品的同时，也在思考将商品卖给谁。这就需要识别目标群体和预测消费者的购物偏好。目前，跨境电商的市场规模异常庞大，且目标客户由于来源于不同国家和地区，存在较大的差异性，要想在跨境电商市场中占据一席之地，商家在确定目标群体时就应该对客户进行识别、分类与预测。只有迎合了目标群体的消费偏好，才能在日益白热化的市场竞争中获得优势。

    （三）引流推广问题。商家在经营店铺的过程中，要面临客户引流以及商品推广问题。商家无论做什么生意都需要寻找客户，进而成交，没有客户就做不成生意。寻找客户，把自己商品推广给他们的过程就是引流推广。跨境电商由于交易主体和交易环节等涉及到多个国家，在文化、风俗习惯、宗教信仰和消费习惯等方面存在着显著差异，怎样提高引流和推广的效率，进而实现精准营销，也是制约跨境电商企业发展的重要因素之一。

    （四）跨境物流问题。跨境电商在为消费者带来全球货物的同时，也因为其跨境的特征，面临配送成本高、配送延迟、运力不足、售后难等跨境物流问题，这也是制约跨境电商发展的瓶颈之一。高效、稳定的物流配送是跨境电商顺利进行的重要保证。由于跨境电商起步较晚，我国跨境电商物流不能有效匹配跨境电商的发展需要，阻碍了跨境电商向更高水平发展。能否科学地选择适合的配送模式和路线，将直接影响到跨境电商的物流成本和配送效率。