大数据背景下的跨境电商供应链平台构建

发布时间： 2019-11-20 文章分类：供应链管理（SCM）

阅读量： 0

跨境电商系统

跨境电商是指在国外购买商品并通过电子商务平台进行交易的行为，在跨境电商中，供应链平台起到了连接供应商、物流服务商、海关等各个环节的作用，实现商品从国外到国内的流通。

大数据背景下跨境电商供应链平台具有以下特点：

政策性：

许多跨境电商位于保税区，保税区是经国务院批设、实施特殊海关监管条例的经济区域，得到国家海关批准、监管，可以相对长时间地进行商品存储。跨境电商能够较为迅速、准确地把握国家大政方针的动向，从而在对外贸易中有效贯彻落实国家政策。例如，政府出台相关的税收优惠政策或者贸易便利化措施，保税区内的跨境电商可以第一时间知晓并受益。同时，保税区聚集越多的跨境电商，政府集中管理越方便，信息收集更为全面，制定更为精准有效的政策2。

政策的支持与引导对跨境电商供应链平台的发展方向有着重要影响，如一些地区设立跨境电商综合试验区，在区内实行特殊的监管政策和税收政策等，促进跨境电商供应链平台的创新发展。

流动性：

供应链平台的大数据包含供应商、消费者以及跨境电商等之间交易来往的各种信息，该信息流是构建跨境电子商务系统供应链中的物流、资金流以及商品流的主要依据。例如，通过分析目标客户的需求以及消费数据，跨境电商与供应商能够推动物流、商品流的良性循环，从而实现资金的流动。物流即商品从产地到消费地的流动过程，资金流指供应链各环节的资金流通过程，商品流即商品所有权的转移过程2。

这种流动性还体现在供应链各环节的动态响应上。当消费者需求发生变化时，信息流能够快速传递到供应商和电商企业，促使商品流和物流做出相应调整，如调整库存水平、改变运输路线等。

构建跨境电商供应链平台的关键技术

云计算技术：

云计算技术可以提供弹性的计算和存储资源。跨境电商业务具有一定的波动性，例如在促销活动期间或者特定季节，访问量会突然增加。云计算能够帮助跨境电商平台应对突发的访问量和业务需求变化，确保平台在高流量情况下依然能够稳定运行。例如，在“黑色星期五”或者“双11”等大型购物节期间，海量用户同时访问跨境电商平台，云计算资源可以根据需求自动扩展，保证交易处理、页面加载等功能不受影响。同时，云计算的弹性特点也有助于企业根据业务发展情况灵活调整计算和存储资源，提高系统的灵活性和可扩展性，降低企业的硬件购置和维护成本7。

数据存储与处理技术：

跨境电商平台需要处理海量的数据，包括用户行为数据、商品数据、订单数据等。关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等技术在数据存储与管理方面发挥着重要作用。关系型数据库适合处理结构化数据，如订单信息中的用户姓名、地址、商品编号等，能够保证数据的一致性和完整性。NoSQL数据库则更擅长处理非结构化数据，如用户的评价内容、图片、视频等，具有良好的扩展性和灵活性。数据仓库技术可以对大量的历史数据进行整合和存储，为数据分析和挖掘提供基础。通过这些技术，可以实现对海量数据的高效存储、快速查询和准确管理，为平台运营和业务决策提供支持7。

跨境支付技术：

跨境电商平台需要支持多种货币的支付方式，以满足全球不同用户的需求。跨境支付技术可以帮助平台实现跨境支付的快速结算和安全保障。它涉及到货币兑换、支付渠道对接、风险防范等多个方面。例如，在货币兑换方面，需要实时获取准确的汇率信息，确保交易金额转换的准确性；在支付渠道对接上，要与国际知名的支付机构（如PayPal等）以及各国本地的支付方式（如中国的支付宝、微信支付在海外部分地区的应用，以及国外的本地银行卡支付等）进行对接，方便用户支付；同时，要防范支付风险，如欺诈交易、支付安全漏洞等，保障用户资金安全和平台的交易安全7。

运维与监控技术：

负责系统的运行和监控，保证系统的稳定性和可用性。自动化运维技术可以实现系统的自动部署、更新和故障修复，减少人工干预，提高运维效率。例如，当系统出现故障时，自动化运维系统可以根据预设的规则自动重启相关服务或者切换到备用服务器。日志监控技术可以实时收集和分析系统日志，及时发现系统运行中的异常情况，如某个服务频繁报错、用户登录异常等。性能监控技术则可以对系统的关键性能指标（如响应时间、吞吐量、资源利用率等）进行监测，以便及时调整系统配置，优化性能，确保用户获得良好的购物体验7。

成功的跨境电商供应链平台案例分析

以全球速卖通为例：

企业简介：

全球速卖通（AliExpress）于2010年4月正式上线，是阿里巴巴花1亿美元打造的国际化交易平台，它借鉴国内「天猫」的成功模式，将国内的B2C模式复制到国外，形成了新型的B2C外贸平台。其业务有B2B模式和B2C模式，但主要是B2C模式，达到业务总量的65%。该平台适合体积较小、附加值较高的产品，覆盖了包括3C、服装、家居、饰品等共30个一级行业类目，主要有服装服饰、手机通信、鞋包、美容健康、珠宝手表、消费电子、电脑网络、家居、汽车摩托车配件、灯具等优势行业。经过多年发展，目前已经覆盖220多个国家和地区的海外买家，每天海外买家的流量已经超过5000万，最高峰值达到1亿，已经成为全球最大的跨境交易平台之一。其买家对商品的性价比更为敏感，其中，俄罗斯、巴西、美国和澳大利亚占了速卖通大部分的成交量。与亚马逊、eBay等国际平台不同的是，速卖通嫁接了淘宝网善于做营销活动的基因，低价促销迎合了海外买家的需求，近一年的促销活动组织得频繁且效果不错，单款商品一天能达到数万单之多。全球速卖通平台提供的服务与eBay、敦煌网等无本质差别，只在卖家准入、收费方式、交易流程上有细微差别，全球速卖通平台实质上可认为是外贸版的淘宝13。

商业模式：

平台定位与开放性：全球速卖通是一个B2B、B2C在线跨境交易的三方服务平台，对所有合法居民免费开放，只要通过支付宝和身份认证就可以免费注册成为速卖通的会员，这使得其供应商来源广泛，主要由一些外贸公司、中小型生产型企业等组成，这些卖家同时也很有可能是在eBay卖家、淘宝等各类B2C平台的卖家、阿里巴巴国际站或者其他B2B平台的会员。

产品供应与目标客户：

平台提供的产品方面，它是为中国供应商和国际中小采购商提供在线交易服务的互联网平台。国际采购商能够直接采购到最低价格的中国制造的全线产品，并享受到安全、快捷的贸易过程，中国供应商能够直接把产品在平台上进行出售。

目标客户包括买家和卖家，平台只针对卖家收费。买家主要包含线上在诸如eBay、Amazon.com等平台上的零售商和线下一些实体店中的中小零售商，分布在全球220多个国家和地区，活跃买家主要分布在俄罗斯、美国和巴西等，除全球通用的英语网站外，速卖通还分别在俄罗斯和巴西运营着两个本土语言网站。卖家主要为Alibaba.com平台上现有的中国供应商会员，如外贸生产型企业、外贸公司、外贸SOHO一族等，以中小型的外贸公司及外贸SOHO一族为主，一些有实力的外贸生产型企业参与的比例较小。从地域分布看，2013年的数据显示广东卖家占40%，浙江达到24%，江苏占到8%，上海卖家也占到4%13。

客户拓展方式：

买家拓展主要来源为Alibaba.com，另外还靠搜索引擎优化、付费搜索引擎推广、网站联盟、许可电子邮件营销等方式吸引海外买家。

卖家想要成为平台会员，需要首先成为阿里巴巴中国供应商会员（目前年费为19800元），阿里巴巴现有的中国供应商会员可免费入驻全球速卖通平台，所以目前其主要卖家来源是阿里巴巴现有的供应商资源13。

大数据在跨境电商供应链中的应用挑战

数据采集和处理挑战：

数据量巨大：跨境电商涉及全球范围内的众多交易主体和复杂的业务流程，产生的数据量极其庞大。例如，一个大型跨境电商平台每天可能会有成千上万笔订单，每笔订单包含用户信息、商品信息、物流信息等多维度数据，要采集和整合这些数据需要强大的技术架构和数据采集工具。同时，数据的来源多样，包括电商网站、移动应用、线下门店（如果有线下业务结合的话）、第三方物流等，不同来源的数据格式和标准可能不同，增加了数据采集和整合的难度。

数据质量和准确性：由于数据来源复杂，数据质量和准确性难以保证。可能存在数据录入错误、数据缺失、数据重复等问题。例如，用户在注册时可能填写错误的地址信息，或者物流信息在传输过程中出现部分丢失，这些都会影响到后续的数据分析和决策制定。而且，不同国家和地区的数据法规和隐私政策不同，在采集和处理数据时需要遵守相应的规定，这也对数据采集和处理的合规性提出了挑战20。

数据安全挑战：

安全风险增大：大数据技术的发展使得跨境电商面临着更大的数据安全风险。跨境电商平台存储着大量用户的个人信息（如姓名、地址、信用卡信息等）、企业的商业机密（如供应商信息、商品成本、销售策略等）。一旦数据泄露，可能会给用户和企业带来严重的损失，如用户遭受诈骗、企业商业机密被竞争对手获取等。例如，近年来一些电商平台曾发生过用户数据泄露事件，导致用户的隐私信息被曝光，引发了信任危机。

安全管理难度高：保障数据安全需要涉及到多个方面的技术和管理措施，如数据加密、访问控制、网络安全防护等。跨境电商需要在全球范围内运营，不同国家和地区的网络安全环境和数据保护要求差异很大，这增加了数据安全管理的复杂性。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据的隐私保护和安全管理提出了严格的要求，跨境电商企业如果要在欧盟开展业务，就必须遵守这些规定，否则将面临高额罚款20。

数据分析能力挑战：

专业人才需求：跨境电商需要具备分析数据的能力，从而提高业务的效率和竞争力。这就需要拥有专业的数据分析团队，成员需要具备多方面的知识和技能，包括统计学、数学、计算机科学、商业分析等。然而，目前市场上既懂跨境电商业务又具备数据分析能力的复合型人才相对匮乏，企业招聘和培养这样的人才面临一定的困难。

技术应用深度：大数据分析涉及到多种技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。跨境电商企业需要深入应用这些技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，如用户的购买偏好、市场趋势预测等。但许多企业在技术应用方面还处于初级阶段，缺乏足够的技术实力和经验来进行深度的数据分析，难以将数据转化为有效的商业决策20。

跨境电商供应链平台构建的策略与规划

供应链结构优化策略：

供应商管理：

对于跨境电商企业来说，选择优质的供应商是关键。要对供应商进行全面的评估，包括其生产能力、产品质量、价格竞争力、交货期、环保标准等方面。例如，可以建立供应商评估指标体系，定期对供应商进行打分评估，对于表现优秀的供应商给予更多的合作机会和奖励，对于不符合要求的供应商进行淘汰或者整改。同时，要与供应商建立长期稳定的合作关系，通过信息共享、共同研发等方式提高供应链的协同性。例如，一些跨境电商企业与供应商共享销售数据和市场预测信息，以便供应商能够更好地安排生产计划，提高响应速度。

拓展供应商的地域分布也是优化供应商管理的一个方面。在全球范围内寻找供应商，可以降低因单一地区供应中断带来的风险，如某一地区发生自然灾害或者政治动荡时，可以从其他地区的供应商获取商品。同时，不同地区的供应商可能具有不同的成本优势和产品特色，可以丰富产品种类，满足不同用户的需求25。

物流与仓储管理：

构建高效的物流网络是跨境电商供应链的重要环节。可以采用多种物流模式相结合的方式，如国际快递、邮政小包、专线物流、海外仓等。海外仓的设置能够大大提高物流配送速度，提升用户体验。例如，对于一些畅销商品，可以提前将货物存储在海外仓，当用户下单后，可以直接从海外仓发货，减少运输时间。同时，要优化仓储管理，实现库存的精细化管理。通过大数据分析等技术，准确预测库存需求，合理控制库存水平，减少库存积压和缺货现象。例如，根据历史销售数据、季节因素、促销活动等因素，建立库存预测模型，动态调整库存数量23。

技术应用与创新规划：

大数据与人工智能应用：

持续加大在大数据和人工智能技术方面的投入。利用大数据技术进行市场需求预测、用户画像分析、供应链风险预警等。例如，通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，构建用户画像，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户的购买转化率。人工智能技术可以应用于智能客服、智能选品等方面。智能客服可以24小时在线解答用户的问题，提高客户服务质量；智能选品可以根据市场趋势和用户需求，为企业提供选品建议，提高产品的市场竞争力。

建立数据驱动的决策机制。企业的运营决策、营销策略、库存管理等都要基于数据分析的结果。例如，在制定促销策略时，要根据数据分析得出的用户购买偏好和价格敏感度，确定促销的产品、折扣力度和时间等。

区块链技术探索：探索区块链技术在跨境电商供应链中的应用潜力。区块链可以提供安全可信的数据交换和合约执行环境，有助于解决跨境电商中的信任问题。例如，在商品溯源方面，通过区块链技术可以记录商品从生产到销售的全过程信息，消费者可以通过扫描二维码等方式查看商品的详细信息，包括原材料来源、生产加工过程、物流运输轨迹等，增加消费者对商品的信任度。同时，区块链技术可以提高跨境支付的安全性和效率，减少中间环节的欺诈风险7。

合规与风险管理规划：