大数据技术在跨境电商中的应用研究

文 / 亓颀，黑龙江财经学院

大数据技术主要是指对动态海量复杂数据进行收集、存储、挖掘、分析的数据处理技术，主要涉及了数据挖掘、云计算、数据可视化等重要技术。该技术能够克服传统数据分析技术无法收集、存储、分析大数据的弊端，在医疗、生物、经济等诸多领域发挥了重要作用。大数据技术不仅在理论研究方面取得了很大进步，在商业应用中也取得了突破性的进展，提高了管理效率，催生了新的商业运营模式，带来了巨大的经济效益。

1 大数据技术与跨境电商概述

1.1 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。

1.2 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。

2 跨境电商现状

根据《中国对外贸易形势报告》，随着 2013 年市场需求的增加、国家政策的开放，跨境电商开始发力，跨境电商的年交易总额从2013 年的 2.9 万亿元达到了 2016 年的 6.3 万亿元，虽然只有三年时间但是跨境电商的发展势如破竹，如同雨后春笋般发展迅猛，从跨境电商的贸易总额到跨境电商数量和规模来看都呈现出快速增长的趋势。在面对跨境电商迅速的发展趋势下，我国跨境电商由于起步晚、技术和理念等问题限制了跨境电商，成为困扰电子商务发展的一些障碍。比如跨境电子商务与其他商务贸易存在时空差距，由于物流成本高，时间空间跨度大跨境电商发展受到了一定程度上的制约。

3 大数据技术在跨境电商中的应用

3.1 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。

3.2 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。

3.3 大数据技术在营销推广中的应用

首先，作为电子商务来说，由于电子网络的虚拟性，除了商品质量、品牌效应之外营销推广成为电子商务成功与否的重要因素，因此跨境电商需要利用大数据技术来解决销售推广的问题。从利用前文中目标市场的数据信息，消费者偏好和习惯内容来要挖掘商品目标用户、潜在用户数据。通过在利用大数据技术找到商品的消费群体然后建立商品的消费者分析模型，依据模型精准锁定目标用户，并且根据目标用户的用户数据展开媒体投放和广告宣传，针对不同的目标群体选择不同的营销推广手段，从价格定位到包装设计到名人效应到周边推广。其次，营销中也需要考虑广告的便捷性和推广性，需要方便消费者在平台上寻找，具有针对性地锁定商品的潜在消费群体，并对其进行精准营销，提高交易的成功率。