文档介绍：探讨大数据技术在跨境电商中的应用
摘要:近年来,伴随着中国电子商务的规模扩大,我国跨境电商交易特征呈现产品品类、销售市场多元化和交易产品向多品类延伸。跨境电商在国内外取得的巨大发展成果引发社会大众对其的关注,同时跨境电商的一些术作为辅助。应用数据爬取、数据挖掘和分析等技术重点收集消费者的个人消费数据和商品销售数据,如平均销量、平均价格等,然后通过互联网紧密结合,协助卖家打造热销爆款。利用大数据技术下的消费者市场分析模式使商品信息可视化,使电商能够对卖家信息进行追踪分析,从而识别和消费者偏好预测中的应用。针对跨境电子商务来说,卖家更需要对境外消费者在跨境电商平台上以及其他交易平台上的消费行为数据进行大量的分析。电商从记录搜索行为、 浏览行为、对比行为和购买行为四种行为收集境外消费者的消费数据,这可以具体到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。在软件分析和数据处理得出平均值和营销与消费因素等相关性,以便于分析消费者的购买意图、消费习惯,进行目标群体识别和消费者偏好预测从而更加具有针对性地进行境外商品设计、包装、营销、销售。
首先,作为電子商务来说,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。
跨境物流时效一直是影响用户体验的一大问题,要想解决该问题就要应用大数据技术优化配送方案,提高跨境物流配送的实效性。至于跨境电商如何将大数据应用到跨境物流中我认为可以从数据分析技术和精准预测角度出发,通过地理网络大数据的分析寻找最节省时间的配送路线,整合跨境物流资源,提高物流配送时效。集合物联网产业链的融合发展,既纳入物联网具有链长、技术主导、应用驱动、关联性强等方面特征。又考虑到大数据的时效性,真实性。从物联网产业链结构的各个方面,实体层、感知层、网络层与应用层四大环节来带动大数据的发展。又在大数据的巨大信息集汇下去支撑物联网的发展。产业链的各环各节可以通过交叉的数据分享来产生联系,同一大数据在不同环节的应用,较少企业的数据收集,使用成本。此外还可以应用大数据技术来改变跨境电商配送模式。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是目前跨境电商配送的主要模式,而从时效性出发,建立海外仓储模式不失为未来发展的一大趋势。利用大数据在全球建立起一站式运营中心,用于储存货物。结合互联网和物联网技术打造“预测式发货”技术,在客户未下单之前,将相关商品运送至离用户最近的运营中心,减少发货时间;或者直接选取离客户收货地点最近的仓库进行发货。应采用物流信息技术,通过大户局