(1)大數據技術。大數據量，是指數據量極大，不能使用傳統的數據采集方法、傳統的數據庫、傳統的研究方法對數據集進行分析。傳統的數據分析往往采用樣本，采用推理的方法，用常規的樣本分析來推測總體數據，通過一小部分來看整個數據，延伸到普遍的意義。然而，大數據可以在他所記錄的所有數據的基礎上進行深入的分析，從而得出最真實的結論。大數據具有數據量大、處理速度快、數據類型多樣、值密度低的特點。

大數據技術是指提取大數據價值的技術。它基於具體目標，通過數據收集，存儲，篩選，算法分析和預測以及數據分析結果為最終決策提供科學依據。技術。大數據技術源於傳統的數據挖掘和商業智能技術。它是信息技術快速發展的重要產物。目前主要涉及雲計算，數據采集，文件系統，數據庫系統，數據分析，數據可視化等重要技術。

（2）跨境電子商務。跨境電子商務（以下簡稱“跨境電子商務”）是指不同關境的交易主體利用電子商務平臺實現交易、支付計算和跨境物流配送貨物的國際商業行為。跨境電子商務在促進國際經濟發展和貿易全球化方面做出了積極貢獻。跨境電子商務與傳統電子商務的區別在於，傳統電子商務的雙方一般屬於一個國家，而跨境電子商務的雙方屬於不同的國家或關稅區，涉及國際物流、清關、國際結算等。Ks增加了跨境電子商務的難度。

2、中國跨境電子商務存在的問題

跨境電子商務交易雙方在不同的國家或海關領域，存在著政治、法律、文化等方面的差異，消費者的需求也是不同的。此外，國內跨境電子商務起步較晚，發展還不成熟，在選擇、目標群體識別和消費者偏好預測、排水推廣和跨境物流等方面還存在以下問題：

(1)選擇問題。由於跨境電子商務面臨著來自不同國家和地區的消費者，由於種族、國家、文化習俗、消費習慣，甚至政治上的差異，必然會影響商品的種類和銷售等問題。因此，跨境電商首先需要考慮哪些商品適合在目標國家或地區銷售。選擇已成為決定跨境電子商務業務是否有利可圖的主要因素。目前，跨境電子商務中有許多品牌和多種商品，食品、化妝品、服裝、日化產品等都可以通過跨境電子商務渠道買賣。面對種類繁多的商品分類，如何選擇高利潤、好銷售的商品，已成為跨境電子商務企業首先需要考慮的問題。

（2）目標群體識別和消費者偏好預測。在考慮賣什麽的同時，商家也在考慮將商品賣給誰。這需要識別目標群體並預測消費者的購物偏好。目前，跨境電子商務的市場規模極大，目標客戶不同於不同的國家和地區。為了占據跨境電子商務市場的位置，商家應確定目標群體。識別，分類和預測客戶。只有迎合目標群體的消費者偏好，我們才能在日益激烈的市場競爭中獲得優勢。

（3）排水普及。商家在經營店鋪的過程中，要面對客戶流失和商品促銷的問題。商人需要找到顧客，不管他們做什麽生意，然後結束生意。沒有顧客，他們就不能做生意。尋找客戶並向他們推銷產品的過程就是排水促銷。跨境電子商務由於其交易主體和交易環節涉及多個國家。文化、風俗、宗教信仰、消費習慣等方面存在顯著差異。如何提高排水推廣效率，進而實現精準營銷，也是制約跨境電子商務企業發展的重要因素之一。

（4）跨境物流。在跨境電子商務為消費者帶來全球商品的同時，由於其跨境特點，它也面臨著高配送成本、延遲配送、產能不足、售後困難等跨境物流問題。這也是制約跨境電子商務發展的瓶頸。一個。有效穩定的物流配送是跨境電子商務的重要保障。由於跨境電子商務起步較晚，我國的跨境電子商務物流無法有效滿足跨境電子商務的發展需求，阻礙了跨境電子商務向更高水平的發展。科學選擇合適的配送方式和配送路線是否會直接影響跨境電子商務的物流成本和配送效率。

3.大數據技術在跨境電子商務中的應用

大數據技術的目的是通過數據分析、處理和挖掘，提取出重要的、潛在的信息和知識，並將其轉化為有用的模型，應用到科研、生產、運營和銷售過程中，以解決實際問題。因此，大數據技術在跨境電子商務中的應用可以有效地解決上述問題。

（1）大數據技術在選擇中的應用。跨境電子商務是一種與互聯網緊密集成的商業模式，包含大量數據，如消費者個人消費數據，商業運營管理數據和商品數據。數據挖掘，數據挖掘和分析技術可用於根據跨境電子商務平臺的背景數據分析數據。通過分析點擊次數，轉化率，回購率和產品評估，將分析和預測哪些產品。成為一大筆資金，實現科學選擇。例如，亞馬遜應用大數據技術並構建Bigtracker選擇庫，以幫助賣家創造熱銷。當賣家搜索產品關鍵字時，您會看到搜索結果的所有數據，例如平均銷售額，平均價格，平均排名等，以便可視化產品信息。當賣方發現爆炸性物品時，它可以進行跟蹤分析，這適用於選擇和競爭者分析。

（2）大數據技術在目標群體識別和消費者偏好預測中的應用。預測是大數據的核心應用。廣泛應用於體育賽事預測、股票預測、災害預測等領域，取得了良好的應用效果。同樣，在跨境電子商務中，大數據技術也可以用來解決目標群體識別和消費者偏好預測問題。消費者在跨境電子商務平臺上生成大量的消費者行為數據。具體來說，消費者行為可以分為搜索行為、瀏覽行為、比較行為和購買行為。這四種行為將由電子商務平臺記錄。搜索行為生成搜索編號，瀏覽和比較行為生成單擊，購買行為生成付款編號。通過對消費者生成的這些數據的統計、比較和分析，平臺可以分析消費者的購買意向和消費習慣，構建用戶畫像，然後識別目標群體，預測消費者偏好。例如，亞馬遜可以通過訪問頁面和轉換數據來分析客戶的行為，並根據標題、購物車、客戶搜索路徑和獨特的推薦算法來預測可能購買的產品。憑借這項技術，亞馬遜在精準營銷和個性化定制方面已成為跨境電子商務的領導者。

（3）大數據技術在排水推廣中的應用。要解決排水推廣問題：第一步是挖掘產品目標用戶、潛在用戶的數據。簡而言之，是消費群體通過大數據技術來尋找商品。例如，采取消費抽樣，對消費水平、年齡分布和性別比例進行統計分析，並針對不同的消費水平和年齡采取不同的對策；第二步是建立商品的消費者分析模型，根據模型準確鎖定目標用戶，並根據商品的適用人群選擇目標用戶；第三步是建立目標用戶數據和媒體配置建議，這就像文章中的關鍵詞，好讓消費者在平臺上找到它。排水推廣的目的是鎖定潛在的消費群體的貨物，並準確地營銷他們達成交易。這對於跨境電子商務企業來說是很重要的，它們可以利用海量數據獲取遠離本土的消費者信息，並開發有針對性的營銷計劃。實際上，亞馬遜和速銷公司都推出了官方用戶肖像，為賣家提供了如何定價、如何快速耗盡客戶、如何營銷等理念。

4.大數據技術在跨境物流中的應用

（1）運用大數據技術優化配送方案，提高跨境物流的及時性。當顧客購買商品時，跨境物流配送的有效性直接影響到購物體驗。目前，大多數跨境電子商務平臺的物流配送時間過長。通常買方需要兩周時間才能將貨物交付給買方。長時間的等待使用戶的購物體驗下降，因此有必要提高物流配送的時限。通過數據分析技術，跨境電子商務物流可以準確地找到最省時的配送路線、配送方式等，整合跨境物流資源，提高運輸能力水平，進而提高物流配送的及時性。這種準確的預測可以為商家和購買者提供最優的配送方案，縮短物流時間，提高購買者的滿意度，促進跨境電子商務的發展。

（2）運用大數據技術改變跨境電子商務分銷模式。目前，跨境電子商務分銷模式主要包括國際物流，郵政包裹，第三方物流，物流聯盟和海外倉儲模式，其中第三方物流和物流聯盟使用最多。海外倉儲模式需要巨大的數據計算能力和資金實力，還需要建立龐大的全球物流系統。亞馬遜已在全球建立了50多個運營中心來存儲商品。與此同時，亞馬遜還推出了“預測交付”技術，亞馬遜會在客戶下單之前將相關商品運往最近的運營中心，縮短交貨時間。隨著時間的發展，這種海外存儲模式將逐漸占據主導地位。在跨境電子商務海外倉庫建設中，應采用物流信息技術。通過物流數據的相關性分析和聚類分析等數據挖掘技術，實現物流客戶關系分析，商品相關性分析和物流市場信息聚類分析。 。

未來，大數據技術將在選擇、目標群體識別、消費者偏好預測、跨境物流配送等方面得到更廣泛、更深入的應用，以實現跨境電子商務的準確運營和管理活動，促進跨境電子商務的可持續發展。

中安威士：保護核心數據，捍衛網絡安全

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大數據技術在跨境電商中的應用