跨境電商運營數據指標評價模型分析

徐娟娟

（嘉興職業技術學院，浙江嘉興，314036）

隨著互聯網、物聯網等與電子商務的結合，電商企業積累了大量的、形式多樣的網絡數據，大數據呈現出了“爆炸式”的增長態勢。2021年我國數字經濟規模達到45.5萬億，同比名義增長16.2%，數字經濟已經成為社會經濟增長的重要動能，也有效支撐了我國疫情防控和經濟社會的發展[1]。我國的跨境電商在政府政策和新零售的雙重加持下，跨境電商進出口貿易發展迅猛，2021年我國跨境電商市場規模達14.2萬億元，較2020年同比增長13.6%[2]，B2B出口試點全面鋪開，“中歐班列”“集拼轉口”等新模式融合發展，特別是在后疫情時代，跨境電商發展態勢更加看好[3]，而跨境電商企業通過大數據技術將數據挖掘、處理、分析、歸檔，提取出重要的信息用于跨境電商運營，對跨境電商企業運營和發展具有非常重要的指導意義。

一、大數據背景下電商運營數據電子歸檔研究的演變

隨著大數據的廣泛應用，企業運營形成了大量的數據，基于業務端所產生的大量客戶消費數據，真實地記錄了企業經營活動，而企業所進行的運營優化，精準營銷都離不開大數據支撐，這些電商運營數據的電子歸檔研究，對企業后續的發展具有重要的參考和利用價值。近年來，電子數據檔案管理得到了政府的重視。2016年12月，由商務部、中央網信辦和發改委三部門聯合發布的《電子商務“十三五”發展規劃》就對電子商務檔案管理做了相關批示[4]，有效地指導了企業電子商務數據歸檔管理、平臺建設，支持了電商交易平臺研發數據等工作，促進了大數據背景下電子商務數據歸檔工作的有效開展，也使電子商務檔案的研究也取得了一定的成效。

針對電子商務檔案的管理，我國學者從2002年就開始進行研究[5]，但從2011年才開始逐步增多，其中研究主要集中在電子檔案的智能化管理、真實性及風險管理等方面；另外就是電子歸檔系統的研究，通過歸檔分析完善客戶服務體系，能夠提升企業競爭力。張冬青（2011）在《電子商務檔案管理的智能化趨勢》認為電子商務檔案管理的智能化需求體現了電子商務檔案存儲、檢索和應用智能化[6]。陳一紅（2011）在《電子商務檔案管理面臨的問題及對策》中認為電子檔案會影響檔案學的來源，要通過技術措施嚴格電子檔案的真實性、原始性[7]。陳秀麗（2014）在《基于信息需求下電子商務檔案信息檢索的智能化研究》中認為企業需要對數量龐大的客戶信息建立客戶關系管理系統，加強企業與客戶的聯系，提升客戶滿意度和產品的市場競爭力[8]。

但前期的研究大很少涉及到跨境電商，從2018年開始，有了關于跨境電商檔案的研究，主要研究如何通過信息共享來提升跨境電商數據的利用效率。聶永芳、嚴春容（2018）在《大數據時代跨境電商貿易記錄檔案管理研究》中指出跨境電商貿易記錄檔案管理信息共享不通暢，檔案價值鑒定不全面和檔案利用不深入，認為需要加強跨境電商檔案的信息共享、提升跨境電商檔案的鑒定能力和開發利用情況[9]，王倩穎（2019）在《基于大數據的跨境電商交易檔案管理研究》中探索了基于大數據的跨境電商交易管理，提出了共享交易檔案、加強檔案品質的判定能力和加強跨境電商交易檔案的使用等[10]。

從國內研究現狀來看，我國電商數據檔案的研究工作有以下幾個方面特點：加強了電子商務檔案的管理和利用；電子商務檔案管理智能化趨勢不斷加強；跨境電商檔案研究開始受到了學者的關注，但相關指標分析以及指標評價模型等方面的研究還比較欠缺，對哪些指標進行數據收集及歸檔研究，才能夠對跨境電商企業的運營和營銷策略有更好的指導作用，這也是跨境數據檔案研究的重點。

二、跨境電商運營數據電子歸檔現狀分析

跨境電商運營數據記錄了跨境電商企業的運營狀況，是企業運營優化和營銷推廣的重要依據。而跨境運營數據由于是一個持續不斷的信息采集、價值評定的過程，其運營記錄數量龐大、交易類型及屬性呈現出多元化、復雜化等特征，因此跨境電商數據歸檔工作存在著一定的難度，并且很多跨境電商企業沒有意識到跨境電商數據歸檔的重要性，對跨境電商運營數據僅僅停留在表面分析上，沒有系統、詳細的梳理運營數據，對數據的深入分析程度不夠，對企業的發展以及對跨境電商行業的發展都形成不利的影響。

（一）跨境電商企業對運營數據電子歸檔意識薄弱

跨境電商作為近年來快速發展的一個行業，吸引大量年輕人加入，同時由于后臺數據可以查看，運營人員一般會通過查詢后臺數據來進行運營調整，而沒有將商品采購，客戶購買時間、加購情況、購買行為、支付情況、物流情況就購后行為等進行下載、歸檔并進行整理分析，這些運營數據的簡單分析，運營數據歸檔意識薄弱直接影響了后期跨境電商企業運營的優化效果。

（二）跨境電商企業對運營數據收集利用程度較低

跨境電商行業發展時間較短，企業間也沒有共享的既定標準，同時行業間數據共享也不通暢，沒有專業的信息共享平臺收集相關數據。另外由于大部分跨境電商企業為中小企業，這些企業的物流系統和結匯系統都依賴于第三方，而這些信息都掌握在第三方企業手中，企業對訂單的跟蹤、交易的完成進度，確認以及反饋等都需要從第三方企業獲取，而這些信息數據大部分掌握在第三方企業手中，為企業運營數據的收集利用帶來了不利的影響。

（三）跨境電商企業對運營數據分析及價值運用程度不夠

跨境電商運營數據電子歸檔是跨境電商企業檔案管理的重要組成部分，跨境電商運營數據包括前期目標市場國的數據分析、前期采購，產品上架分析、運營中的客戶加購數、購買行為、支付訂單情況，售后物流、客戶反饋及跟蹤等，若沒有充分地挖掘這些運營數據的潛在價值，就容易使企業錯失商機，給跨境電商企業帶來經濟損失。

三、跨境運營數據歸檔指標分析

（一）跨境運營數據指標劃分

跨境電商運營重視指標分析，運營指標又反映了企業的運營能力和經營管理水平。在跨境電商運營中，不同指標的內涵和重要程度均不相同。運營指標是企業運營分析的基礎，它反映了企業運營效果、規模和競爭力，如每日訂單數，買家付款情況，發貨未完成情況，買家申請取消訂單數、糾紛訂單數等是反饋企業運營能力的指標；通過觀察店鋪訪客數，商品訪客數，支付買家數的轉化率再結合行業趨勢中的訪客指數、瀏覽商品數、供需指數、客單價，商品加購情況來了解企業的運營規模及競爭力。但鑒于跨境電商運營中指標較多，本文依據合理性、科學性、穩定性、實用性等原則對跨境電商運營指標進行劃分，基于AHP層次結構模型對跨境電商運營數據指標進行分層，分為3個層級，依次為總體目標層、二級分類目標層及三級運營指標層[11]。

（二）跨境電商運營數據電子歸檔指標選取

根據跨境電商運營的特點，結合跨境電商企業的業務情況，本文基于BSC平衡積分卡績效考核方法建立指標體系，將跨境電商運營數據電子歸檔指標的總體目標層分為：網站流量指標、商品運營指標、銷量業績指標、市場營銷及競爭指標、客戶及評價指標五個維度對跨境電商運營數據進行分析[12][13]。本文采用德爾菲法確定評價指標并對各個指標進行賦值評分。

1.網站流量指標

網站流量指標主要是對訪問企業頁面或產品的訪客進行分析，企業基于這些數據對網頁或產品進行優化調整，以及對訪客的行為分析并進行營銷推廣?？缇畴娚唐髽I要想獲取更多的訂單，必須對網站流量進行很好的分析優化，因此針對網站流量指標選取流量規模指標、流量成本指標、流量質量指標及會員指標作為三級指標。

2.商品運營指標

商品運營指標是指分析跨境電商店鋪中商品的種類、哪些商品賣得好，商品的庫存情況等，通過分析商品運營指標，可以了解哪些產品賣得好，是否可以進行捆綁銷售，能夠獲取更多的訂單和客單價。商品運營指標主要有商品總數、商品庫存、上架數、獨家產品數作為二級指標。

3.銷量業績指標

從商品的訂單數到總體的銷售業績，從下單到支付過程的數據情況，通過分析可以幫助企業提升商品轉化率，提升銷售業績，其指標也是跨境電商企業非常重要的運營數據，它直接反映了企業運營的成敗，其指標可以分為：購物類指標、下單類指標、支付類指標、交易類指標，訂單效率指標、總體銷售業績指標和利潤指標。

4.競爭及營銷活動指標

競爭指標主要分析跨境電商企業市場份額及網站排名情況，并基于競爭情況設置營銷推廣活動，并基于營銷活動指標了解營銷效果。分析市場競爭情況才能確定企業的定位，并基于定位進行合適的營銷推廣活動，直接決定了企業的運營效果。其指標可以分為：市場份額指標、網站排名指標、營銷活動指標及廣告投放指標。

5.客戶及評價指標

客戶是跨境電商企業關注的重心，針對客戶指定運營和營銷策略，實現精準化運營，提升店鋪轉化率。而客戶評價以及投訴分析，能夠幫助跨境電商企業及時發現運營問題，改正客戶不滿意的地方，提升客戶忠誠度?？蛻艏霸u價指標主要有：客戶指標、新客指標、老客指標、買家評價指標及投訴指標。

表1 跨境電商運營數據電子歸檔指標選取表

（三）構建判斷矩陣

層次分析法需要構建判斷矩陣，通過判斷矩陣對指標進行比較分析，才能夠判斷出我們在后期數據歸檔過程中不同數據的重要程度。一般情況在對數據進行兩兩分析時，根據重要程度劃分為五個等級，并在等級中進行細分，一般情況下層次分析法采用1-9級比較尺度法（如表2）

表2 層次分析法的比較尺度標準表

針對每個二級分類指標下的三級運營指標，需進行兩兩判斷比較，應首先將第一個元素與其他所有元素進行對比，如有n個元素，則第一個元素與其他n-1個元素比較，第二個元素與其他n-2個元素進行比較，最終二級指標下所需進行比較的總次數為：

本文針對跨境電商運營指標體系中的五個二級分類目標指標，23個三級運營指標，根據德爾菲法，本文選取了通過問卷星形式采用問卷方式向20個企業運營專家征求意見，根據專家意見，對這五個二級分類指標中的各個指標進行打分匯總，如下表3-8所示。

表3 二級分類指標判斷矩陣

（四）對矩陣做一致性檢驗

矩陣形成并賦予權重后，需要對指標進行一致性檢驗，首先基于算術平均法（和積法）對各個指標進行按列歸一化處理，得出各個指標的ω值，

然后通過判斷矩陣的最大特征:

接下來根據值計算CI指標：

查找一致性檢驗RI值，其RI值表為表9：

表9 RI 值表

并計算CR指標：

最后將CR指標與0.1相比較，如果小于0.1，則說明通過一致性檢驗。

將表3至表8數據依次進行帶入，所得CR結果分別如下。

表8 客戶及評價指標判斷矩陣

表3：ω值依次為：ωB1=0.15077；

ωB2=0.05634；ωB3=0.42077；ωB4=0.27648；ωB5=0.09565。

通過ω值計算λmax=5.302065，計算CI=0.0755163，查表9可以得出RI=1.12。

計算CR=0.0674252，CR<0.1說明我們構建的二級分類指標符合一次性檢驗。

表4：ω值依次為：ωC1=0.20608；

表4 網站流量指標判斷矩陣

ωC2=0.11137；ωC3=0.61824；ωC4=0.06431。

通過ω值計算λmax=4.010391，計算CI=0.003464，查表9可以得出RI=0.89。

計算CR=0.0038918，CR<0.1。

表5：ω值依次為：ωC5=0.08264；

表5 商品運營指標判斷矩陣

ωC6=0.15440；ωC7=0.26714；ωC8=0.49582。

通過ω值計算λmax=4.010368，計算CI=0.003456，查表9可以得出RI=0.89。

計算CR=0.0038832，CR<0.1。

表6：ω值依次為：ωC9=0.06034；

表6 銷量業績指標判斷矩陣

ωC10=0.24138；ωC11=0.12069；ωC12=0.12069；ωC13=0.24138；ωC14=0.48276；ωC15=0.48276。

通過ω值計算λmax=7.734694，

計算CI=0.122449，查表9可以得出RI=1.36。

計算CR=0.090036，CR<0.1。

表7：ω值依次為：ωC16=0.15192；ωC17=0.07596；ωC18=0.48910；ωC19=0.28301。

表7 商品運營指標判斷矩陣

通過ω值計算λmax=4.010359，計算CI=0.003453，查表9可以得出RI=0.89。

計算CR=0.00388，CR<0.1。

表8：ω值依次為：ωC20=0.26296；ωC21=0.10370；ωC22=0.52593；ωC23=0.10741。

通過ω值計算λmax=4.263454；計算CI=0.087818，查表9可以得出RI=0.89。

計算CR=0.098672，CR<0.1。

（五）對指標結果進行分析指標

通過對表3到表8的數據分析，可以得出以下結論。

五個二級指標中，銷售業績所占權重最大，ωB3值為0.42077，說明跨境電商企業后期在銷售業績指標部分要加大監測的力度，提升對銷售業績相關數據的收集和分析；網站流量指標中的流量質量指標所占比重最大，ωC3值為0.61824，可以看出跨境電商在運營的過程中對于網站流量的關注，最重要的是要抓牢流量質量，并分析影響流量質量的相關因素；在商品運營指標中，獨家產品數所占權重最大，ωC8值為0.49582，可以看出對于企業獨家產品，要對其運營效果加大分析，提升企業特色和市場競爭力；在銷量業績指標中，總體銷售業績和利潤指標具有相同重要的權重ωC15值為0.48276，權重值都達到了將近一半的比重，說明在眾多銷售業績指標中，企業必須緊緊抓牢總體銷售業績和利潤，提升企業整體運營效益；在競爭及營銷活動指標中，營銷活動指標所占權重最大，ωC18值為0.48910，說明企業更多地關注營銷活動，提升營銷手段所帶來的投資回報率；在客戶及評價指標中，買家評價指標所占比重最大，ωC22值為0.52593，可以看出買家評價對于企業運營的影響比較重要，企業需要加大對買家數據電子歸檔研究的程度。

四、跨境電商運營數據指標歸檔對策建議

（一）加強對跨境電商運營數據歸檔的重視

當前跨境電商企業運營數據主要是以后臺數據為主，將數據導出成體系的進行歸納整理并分析歸檔的較少，而不完善的電商運營數據會對后期運營產生不良影響。比如通過跨境電商運營數據分析以往的交易情況，掌握用戶的購買記錄、購買心態和購買需求，則可提升用戶的購買以及用戶體驗度，因此要重視對跨境電商運營數據的歸檔工作，及時發現用戶隱藏價值，提升跨境電商運營效果。特別要重視對銷量業績指標（ωB3=0.42077）和競爭及營銷活動指標（ωB4=0.27648）數據的收集和分析，挖掘利潤增長點，提升投資回報率。

（二）強化對跨境電商運營重點數據指標的監控

本文從對五個跨境電商運營數據指標的二級指標進行層次分析的結果可以看出，銷售業績指標（ωB3=0.42077）和競爭及營銷活動指標（ωB4=0.27648）權重比較高，因此跨境電商企業需要對銷量業績指標和競爭及營銷活動指標有更多的關注。

在三級指標中，我們要去重點關注以下幾個指標。首先是網站流量指標中的流量質量指標，并進一步分析頁面的跳出率、訪問時間和人均頁面訪問數等影響流量質量指標的因素。其次是商品運營指標，要重點關注獨家產品數（ωC8=0.49582），進一步深挖影響獨家產品指標的品牌數，在線品牌數，獨家產品收入比重等對企業運營的影響。第三是銷售業績指標，重點關注總體銷售業績指標和利潤指標（ωC15=0.48276），對于總體銷售業績進一步關注成交金額、銷售金額、客單價等因素，利潤指標考慮下銷售毛利，毛利率及凈利率等，提升企業運營效益。第四是競爭及營銷活動指標，營銷活動指標權重最高（ωC18=0.48910），應該繼續下沉研究新增訪問人數、總訪問次數、訂單數量、ROI投資回報率、新增注冊人數等，提升營銷活動指標對企業運營的影響力。最后是客戶及評價指標，買家評價指標最為重要（ωC22=0.52593），需要企業繼續對買家評價率、好評率、差評率等指標進一步的歸檔、整理、研究，提升用戶滿意度。

基于不同權重，形成跨境電商數據的不同歸檔層次，對權重較高的二級和三級指標進行分類管理和重點監控，形成主次分明的跨境電商電子數據歸檔體系。

（三）提升對跨境電商數據歸檔后的分析能力

跨境電商運營數據的電子歸檔目的是為了提升后期跨境電商運營效果，因此對歸檔后的數據進行分析處理是非常重要的，對各種電商數據進行梳理分析，發現數據背后的規律和信息，挖掘隱藏的市場信息，如從用戶的購買時間、購買頻率和購買特征等獲取用戶的購買規律，獲取更精準的用戶畫像；如從投訴類指標中分析發起投訴數、投訴率等掌握哪些產品容易遭遇投訴，投訴的重點是什么；從買家評價指標中進一步分析買家評價率、好評率、差評率等，真正掌握用戶的痛點，研發更符合用戶需求的產品。

（四）不斷完善跨境電商運營數據指標的歸檔體系

后疫情時代，跨境電商發展勢頭迅猛，隨著市場環境以及行業的不斷發展，跨境電商數據分析指標體系將會不斷完善，作為跨境電商運營數據歸檔體系也要與時俱進，根據市場和數據需求的變化，對數據指標歸檔體系進行調整。除了本文所涉及的五個二級指標外，隨著市場環境的多變，后期可將客戶價值指標、風控類指標等納入跨界的電商運營數據歸檔體系中，提升對企業對市場的風險控制能力。同時，在跨境電商運營數據歸檔的過程中也需要具體問題具體分析，每個企業的具體情況不同，在進行電子數據歸檔的過程中，要因時因地而異，形成對企業最有利的電子數據歸檔體系和效果。