论文大数据在跨境电商产业链中的应用，本文是跨境电商有关论文范文资料跟产业链和电商和跨境类本科论文范文.
一、引言
根据艾媒数据（ii Media Research）权威发布,截至2017 年底,中国跨境电商整体交易规模（含零售及B2B）达7.6 万亿元人民币,预计2018年将达到9.0 万亿元.作为“互联网+外贸”孕育出的贸易新模式,跨境电商在中国对外贸易中已占有重要位置.
在金融科技爆发式增长的时代,以大数据、区块链、物联网为代表的新兴技术为服务实体经济带来了新的发展契机.随着我国跨境电商的蓬勃发展,大数据技术已经成为互联网时代下企业掘金的重要方式.2015年8月,为推进大数据产业的发展,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,深化大数据在各行业的创新应用.信息化手段是跨境电商发展的支撑和延伸,将大数据与跨境电商的产业链条各环节相结合,将促进跨境电商实现健康发展.在跨境电商高速发展的时代,为提升我国企业跨境电子商务水平,基于产业链视角分析大数据在跨境电商的应用能够重塑跨境电商企业新价值,护航中国对外贸易互联互通与可持续发展,助力“一带一路”贸易建设.
二、现有相关研究
大数据时代背景下,企业能够精准掌握跨境电商活动的各个节点,使得传统背景下难以决策和繁复的跨境电商活动逐步走向简易化与数据化,从而使得跨境电商活动的“精确化”管理成为可能.基于不同的视角,归纳了传统背景与大数据时代下跨境电商企业价值（见表1）.
跨境电商企业可以对用户搜索、浏览、评论等行为产生的大数据进行挖掘和匹配,分析消费者的整体需求,并有针对性地进行产品生产、改进和营销.以eBay 为例,陈智永、蓝韵等（2016）探索中小企业在跨境电商中利用大数据分析技术预测市场需求的问题,并提出大数据预测模型,从而可以更科学、更有预见性地开展境外营销.借鉴Porter 经典的战略分析框架,李巍、席小涛（2016）构建大数据时代的“模型”,将大数据主要焦点划分为逻辑上相互联结的4大部分,厘清大数据背景下企业实施营销创新的内在机理.
从运营模式来看,戴明华等人（2017）综合目前的发展情况研究了大数据时代下跨境电商平台的按需模式、线上线下结合模式的运营模式转变.从信用评价机制来看,刘章发（2016）、刘景艳（2016）、吴青（2016）等基于大数据征信构建跨境电商信用评价指标体系,运用模糊层次分析法构建与大数据相匹配的信用评价模型,构建出完整、动态的跨境电商信用评价体系.从消费者视角出发,洪阳等人（2017）基于大数据采集三大跨境电商平台的消费者评论,并对跨境进口零售电商平台的网络舆情进行定量和可视化分析.
纵观学者对大数据及跨境电商的研究,现有文献虽研究大数据背景下跨境电商的新价值以及大数据在跨境电商的主要应用领域,但这些研究成果大多并没有系统性地从产业链的视角出发探讨大数据在跨境电商各产业链环节之间的应用,这就为大数据背景下跨境电商的产业链研究提供了机会.
三、跨境电商产业链分析
跨境电商产业链是指在跨境电商交易中,基于互联网电子商务平台围绕产品支持、内部运营、外部营销、跨境支付、电子通关、仓储以及物流等几个主要节点,聚合众多异质性群体成员构成的链状结构.跨境电商产业链运作流程主要是由供应商利用跨境电商平台将产品流通到最终用户,首先由供应商来提供产品支持服务,以跨境电商网站内部运营层面为支撑,围绕产品或服务在跨境电商平台上发布、推广信息,进行外部营销,然后用户在跨境电商平台上通过浏览、选购商品并完成由跨境电商平台提供的支付服务后,由第三方跨境物流服务商提供商品的一系列运输、海关通关、商检、配送等服务,成功地将商品移送至用户手中（如图1所示）.
（一）供应商
作为跨境电商交易的开端,供应商是跨境电商贸易的发起者,因而是跨境电商产业链的关键性节点.在整个跨境电商产业链中,供应商承担着最为基本的角色,为后续的跨境电商交易提供产品或服务支持.在数字化产业浪潮背景下,消费理念的转型升级使得供应商突破原先简单粗暴的代工角色,逐渐转向OBM 输出、品牌输出,提高相应配套和升级供应链,精准定位市场开发产品,打造差异化的跨境电商市场.
（二）跨境电商平台
作为跨境电商交易的核心载体,跨境电商平台为供应商进行内部运营与外部营销提供运作平台.在内部运营环节,供应商借助于跨境电商平台的优势,利用大数据技术合理进行商品预测,完善自身服务,提升产业链运作效率.在外部营销环节,通过跨境电商平台进行产品的销售推广及售后等服务,优化渠道,实现精准营销.作为跨境电商产业链的中游环节,跨境电商平台有机地衔接了上下游之间的贸易,承接了整个跨境电商贸易的有序开展.
（三）跨境服务商
跨境服务商是跨境电商产业链的第三个环节,贯穿于整个产业链中,在促进跨境产品交易顺利完成的过程中起辅助性作用.跨境服务提供商的产生是缘于供应商通过跨境电商平台吸引终端用户,使得用户在该平台进行跨境交易.跨境服务提供商为跨境电商产业链上下游群体之间进行交易提供跨境物流以及一系列通关、商检服务,推动供应商与终端用户之间的贸易能够顺利开展.跨境服务商的建立形式多样化,既可以由供应商自行建立,完成跨境电商的交易服务,也可以由第三方建立,然后实力薄弱的供应商与其合作完成跨境电商的贸易活动.
（四）最终用户
最终用户是跨境电商产业链的终端环节,也是供应商的最终目标群体,整个跨境电商产业链的搭建就是为了满足和适应终端用户的跨境需求而产生的.供应商经过跨境电商平台,借助于由跨境服务商提供的第三方服务,完成商品从供应商到最终用户的贸易环节.因此,最终用户虽是产业链的末端,却是跨境电商产业链其余各环节主体的主要服务群体.
跨境电商产业链是供应商与最终用户之间直接形成的链条,延伸与聚合众多异质化的跨境电商平台与跨境服务商,以满足跨境电商交易双方的需求.因此,跨境电商产业链上的各节点成员不能独立作用,彼此之间协同发展,从而提升整个跨境电商产业链的效益水平.
四、大数据在跨境电商产业链应用的框架模型
基于产业链的视角,运用大数据深耕跨境电商,挖掘新的经济增长点已然成为大数据时代下跨境电商发展新的价值诉求.大数据技术的驱动对跨境电商的交易发挥着重要作用,其应用价值与思路主要体现在跨境电商产业链的五大环节：产品支持、内部运营、外部营销、跨境物流及服务评价（见图2）.
（一）产品支持
大数据与产品支持有效结合,成为供应商提升产品竞争力的关键性手段.作为产品核心支持,大数据所体现出的功能在于能够分析顾客对产品的个性化需求信息,对产品进行个性化设计,贴合用户的个性化需求,提供差异化服务,以拓展差异化市场.除了企业的经济活动外,另一个相当重要的应用途径是可以通过顾客对产品统一的需要和建议,对产品自身进行改良和优化,使得产品的更新高度契合了顾客的需求,从而提高跨境电商产品核心用户的满意率,提升跨境电商企业的经济效益.
（二）内部运营
跨境电商是外贸与信息技术相结合的产物,其发展离不开内部支撑条件建设.在内部运营层面,跨境电商平台的信息化服务功能设计在大数据技术的驱动下趋向便捷化与多元化.从跨境电商平台优化角度出发,跨境电商企业可以充分利用大数据优化自身网站,调整跨境电商平台自身的信息功能,保证网页的内容更加详细和充实,丰富消费者选购时对产品的认知感,并且避免了原先传统的人工处理数据的滞后、低效以及失真的局限性.从供应链管理效率角度出发,基于大数据技术,企业货源信息的来源趋于多样化,跨境电商企业需要依赖大数据技术确定组成供应链效率的关键性因素,并依据关键性因素进行合理设计与安排,尽可能地提升跨境电商企业供应链的运作效率.
此外,跨境电商企业可以利用“互联网思维”,搜集用户在跨境电商平台上的评论留言以及相同或者类似行业竞争对手的用户评论留言数据,发现自身及竞争对手在跨境电商贸易中存在的弊端和不足,有目的性地采取符合跨境电商企业的运营管理方式,增加跨境电商企业与终端用户之间的黏度,从而提升跨境电商企业内部的运营管理水平.
（三）外部营销
较之于传统的营销模式,大数据背景下跨境电商营销的决定性优势主要体现在主动性和精准性方面.大数据下跨境电商的外部营销主要通过利用跨境电商的大数据建立线上和线下数据库,分析影响众多目标群体消费的心理路径,直接介入用户完成订单支付前的商品浏览与购买决策的关键性环节,从而影响用户对于目标商品的选择.
在渠道优化层面,利用大数据技术分析顾客的行为轨迹,判断吸引更多用户的渠道,从而合理调整各种营销资源的投放比例,确保实现资源利用效益最大化.在精准营销层面,跨境电商企业应当利用用户的搜索、浏览记录寻找目标客户,按消费者属性、兴趣、购买行为等维度,挖掘更多的潜在客户,对个体消费者进行营销信息推送.此外,将跨境电商平台商家数量、消费者搜索数据以及购买产生的数据与消费者行为相关联,研究消费者搜索、比较与购买行为的关系以分析消费者的类别,并针对各类消费者采取一定的策略.
在外部营销环节,跨境电商企业可以基于大数据技术辨析用户属性,制定合理有针对性的营销策略.跨境电商企业可以依据跨境电商平台上用户的相关大数据分辨出用户属于长期客户还是潜在客户,然后依据用户属性针对不同的用户制定符合其特性的营销策略,与用户之间建立良好的合作互动关系,实现交易双方的共赢（见图3）.
大数据的营销方式能够精准推送信息,投其所好地进行商品的销售和经营,改变了传统漫无目的地信息轰炸的营销方式,减轻了用户浏览大量无关信息的负担,降低了用户对跨境电商的反感程度与负面情绪,提升用户对跨境电商的好感度,从而推动跨境贸易蓬勃发展.
（四）跨境物流
随着“大数据”时代的到来以及跨境电商的不断发展,大数据技术与跨境物流的结合也成了发展的必然趋势.利用大数据分析技术,合理进行实体店选址,依据物流数据建立数据分析管理系统,根据用户收货的时间与地址,选择最合适的配送方式,为客户提供优质的物流服务,大大提速物流的“最后一公里”.此外,针对跨境电商物流大数据反馈的信息,跨境电商企业可以调整商品存储的数量和位置,加大对热销地区火爆商品的存储量,减少冷门地区滞销商品的存储量,打造实时动态的数据化仓储与物流.在跨境电商海外仓建设方面,利用大数据技术重点统计分析出口比重较高国家的用户收货地址,在收货地址分布密集的城市附近建立海外仓,完善跨境商品的仓储管理与物流配送提速,减少了商品的物流配送时间,提升用户跨境交易的消费体验.
物流超市是大数据背景下孕育出的一种新型的经营管理模式,通过整合现有零散、粗放的数据资源,打造提供仓储、配送、信息咨询以及用户订制等一系列统一协调管理空间地理信息的现代化物流服务.大数据技术在跨境物流节点的具体应（见图4）.
（五）服务评价
结合我国跨境电商的实际情况,从跨境电商的服务流程角度出发,充分利用互联网和大数据进行设计,构建跨境电商服务评价指标体系,进一步完善跨境电商服务管理机制、政府监督等.基于消费者角度,利用大数据技术分析消费者对跨境电商的服务体验及评价,从而进行跨境电商平台中客户的行为分析,研究跨境电商用户消费心理,更容易锁定潜在客户,并提供个性化服务.
跨境电商企业利用大数据分析跨境电商的服务评价,在一定程度上可以引导、培育跨境电商企业开展跨境贸易,不断提升服务质量,减少供应商与终端用户之间的信息沟通障碍,直接将供应商与终端用户关联起来,减少交易双方的信息沟通障碍,提高消费者满意度.
五、结语
大数据技术在各个领域都引起了广泛的关注与讨论,各行各业也面临着前所未有的数据量和数据分析的需求.在跨境电商运作中,大数据将成为跨境电商运营分析及日常推广的主要依据,跨境电商要充分意识到大数据在企业的经济活动和运营管理过程中所起到的战略价值和应用价值,最大程度地发挥大数据的整合效应优势.
（特约编辑：苗启虎）
本文总结:本文是大学硕士与跨境电商本科跨境电商毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写产业链和电商和跨境方面论文范文.
参考文献：
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