跨境电商发展研究

跨境电商发展研究

现跨境电商发展日益加快，我们改如何应对快速发展的跨境电商是个重要问题，下面华农百灵就三大点数据与大家一起研究。

一、跨境电商异军突起在过去5年中，中国出口贸易额年均增长率不到 10%，但跨境电子商务出现强劲发展势头。2011年跨境电子商务交易总额达1.74万亿美元， 2012年网上交易额达2.3万亿元，较2011年，同比增长32.0%。2013年中国跨境电子商务出口业务的总体交易额超过3万亿元。虽然，与传统市场上出口的贸易金额相比，跨境电子商务的贸易出口额仍占比较低比例，仅为出口贸易总量的9.6%，但其已由2011的7%的占比发展到2013的15%的占比，同比增加了 100%，说明跨境电子商务正在不断幅起。据国家商务部统计预测，中国跨境电商交易额处于迅猛发展态势，其占外贸比重将会越来越大，预计到2016年跨境电子商务占外贸比例将迗到18.5%，其交易规模迖6.5万亿元。跨境电商包含了两个部分，一个是把国内商品卖到海外，一个是把海外商品引入中国。本文主要分析前者。卖到海外的电商平台中，最大的平台是ebay，其次是阿里旗下速卖通，尤其是在新兴市场，在俄罗斯速卖通是最大的B2C平台，2014年8月一次大促日交易额突破亿元。另外一家是亚马逊，亚马逊在全球建立了许多服务于开放平台的大面积仓储基地。京东也在积极筹备海外业务。

二、大数据时代到来从数据中掘金已经成为国内各大互联网公司的共识，阿里巴巴就是其中的先行者之一。截至2014年7月，阿里巴巴国际采购直达市场每日可接到近 1 万笔总额超3000 万美元的跨境贸易订单需求，已连续两年保持 7 至 10 倍的买家规模增长。2014年3月，阿里巴巴对外开放的数据峰会“2014西湖品学大数据峰会”在杭州召开。会议重点围绕大数据在商业社会的不同应用展开。阿里巴巴集团董事局主席马云表示：中国正在从IT 时代走向DT(Data technology数据技术)时代，阿里巴巴未来十年的目标是，在大数据背景下，致力于在更底层的数据层面，提供更多的数据原料、数据半成品或成品的服务。阿里巴巴在自己的电商平台上面，平均有超过1亿的消费者，几亿的商品数。阿里数据平台事业部的服务器上，目前已经有超过100PB已处理过的数据。此外，阿里掌握着海量的消费者交易和信用数据，其中最有价值的数据仍然是支付数据。

三、影响跨境电商发展的因素决定跨境电商的关键成功因素有很多，如：战略、组织、技术、管理、人员、环境、网站、信息、交易安全性、产品与服务、客户交互等。这里提取了3

个要素作为跨境电子商务成功的关键因素，分别是：外部营销、内部运营，以及领导层决策。

四、(一)外部营销因素在了解国外客户的需求以及他们的搜索习惯的基础上制定的电子

商务营销战略，能使公司的商务网站容易被外国客户发现并接受。在互联网上众多的产品展示中，通过何种营销方式经营公司的产品，使公司产品在国际市场上脱颖而，通过电子商务营销目标的实现达成企业在国外市场的经营目标。客户是企业得以发展的源泉，企业要实时关注客户的需求。外贸企业，尤其是以欧美为主要市场的外贸企业的客户，他们所在国家的电子商务发展程度较高，更倾向于使用电子商务进行产品的订购。因此若客户普遍有网购的倾向，那么企业也应加快自己的电子商务化进程。外贸企业作为价值链上的一员，企业应当适应国际环境变化，深化电商平台操作，否则将被孤立，排除在国际市场之外。

(二)内部运营因素作为外贸与信息技术相结合的产物，跨境电商的成功，离不开企业的信息基础设施条件的支撑。电商企业的运营因素包括：企业信息化基础好、企业员工具有较高的技术及技能、企业具有设计和维护电子商务系统的能力。在国际贸易的不同阶段，跨境电子商务网站展现了不同的用途，因此网站性能因素基于国际贸易流程的不同阶段有不同的指标。网站性能要素包括网站访问速度和质量能够保证、网站信息全面、网站信息更新及时、方便与客服人员联系，取得在线帮助、在线提交并修改订单、与供应商共享生产计划与生产能力信息、与供应商共享客户反馈、提供库存信息、追踪和获得客户的反馈意见和需求、及

时处理客户意见。

(三)领导层决策因素领导层的支持是电子商务成功实施的重要保证。中小外贸企业面对复杂多变的国际环境，在发展电子商务上更需要一个目标明确、着眼于全球市场的战略做指导，例如在商务平台的选择上，应当充分了解企业目标市场的客户对国内平台的熟悉程度，选择一个被国际市场上大多数买家认可的平台进行产品推广。领导层支持并不单单指态度上的认同，还必须同时参与到决策的实施中。同时，外贸企业的管理者还必须具有远见卓识，时时关注贸易国贸易政策的变化，了解不同国家客户的喜好，准确把握国际市场的新动向，在制定公司政策、目标上要具有国际眼光，同时要具备冒险精神。(四)大数据用于产品核心支持大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。大数据作为产品核心支持，主要在提供信息服务、分析用户的个性化需求、增强产品功能、掌控信用状况，提供信贷服务、实现智能匹配等方面使用大数据。