智能化背景下C2B跨境電商發展對策研究

張望 馮晨濤 周志丹

摘 要：隨著經濟貿易全球化趨勢的不斷擴大，跨境電商進入全產業鏈生態融合的新階段，傳統電子商務由ERP+電子商務的敏捷電商向著智能化貿易轉型升級。C2B跨境電商則借助大數據賦能，著眼于消費者個性化的需求偏好，進行個性化定制模式下消費者與廠商的決策，并以此構建個性化產品與大眾化產品生產計劃和市場競爭博弈的商業形式。本文基于“創新管理理論”的理論知識，闡述C2B跨境電商的三大智能助力，解釋說明智能算法、智能物流、智能商業在發展C2B跨境電商的重要價值和企業相關對策，以期為C2B跨境電商企業決策和發展提供參考。

關鍵詞：C2B跨境電商；智能算法；智能物流；智能商業；個性化需求；全球經濟貿易

本文索引：張望，馮晨濤，周志丹.<變量 2>[J].中國商論，2024（05）：-012.

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）03（a）--04

1 引言

C2B跨境電商是以客戶需求為驅動的商業模式，是互聯網技術和社交平臺成熟發展的產物，充分解決個性化與規模化不統一的矛盾，釋放消費者對個性化定制的需求信息，企業依據消費者提出的真實需求制定個性化訂單生產計劃。智能化時代，智能算法、智能物流、智能商業為C2B跨境電商發展提供了重要助力和支持，也是相關企業必須面對的時代潮流。

2 智能算法解析消費者個性化需求，助力科學的企業決策

2.1 C2B跨境電商市場需求的獲取

C2B跨境電商的演進和發展必須以用戶需求數據的充分獲取為重要基礎，以平臺為重要數據支撐和獲取的主要渠道。跨境電商平臺會將不同類型的商品劃分為不同的分類和標簽，每個分類和標簽搜索排名前列的商品一般市場需求較旺盛。針對不同分類頁或標簽頁產品銷售情況、用戶評價、競爭對手等信息，企業可通過智能算法了解目標市場需求偏好信息和潛在競爭對手。

跨境電商平臺會記錄用戶的瀏覽、收藏和歷史購買等數據，電商企業通過訪問平臺數據管理后臺，使用專業工具對數據進行整理和分析，并通過對跨境電商平臺和其他主流社交媒體的監測，如Facebook、Twitter、Instagram等，了解消費者意見與反饋，對消費者的留言、評論和回復進行監測，分析品牌活動的分享和轉發數據，了解消費者的需求和行為特征及對產品和服務的真實反饋。C2B跨境電商企業可通過市場調研分析競爭對手和行業報告，了解競爭對手在不同地區、群體市場的市場份額、產品定位、營銷策略、目標消費群體、價格策略等信息，更好地了解不同地域、群體消費者的需求和消費習慣、購買力、喜好等信息，進而更精準地把握市場需求。

2.2 跨境電商消費者的群體化分析

當前，主流的跨境電商交易平臺有亞馬遜、Wish、eBay、速賣通、天貓國際等。以亞馬遜為例，目前包括美國站、日本站在內的14個國際站點，不同的國際站點意味著存在差異化的文化背景、經濟發展水平、消費習慣和法律法規等，因此用戶需求不盡相同。企業需通過市場調研、社交媒體等方式對用戶信息進行群體化分析，更好地了解消費者需求，并以此作為產品定價定位、供應鏈管理、營銷推廣等活動的重要參考依據。

群體化分析是指將跨境電商的消費者劃分為不同群體，并在每個群體中分析消費者需求、購買行為等。例如，針對不同國家和地區市場，可分為東亞市場、歐美市場、拉美市場等不同群體，再在每個群體中進行消費者需求和行為分析。通過智能算法進行群體化分析，可更好地了解不同群體、地區消費者的需求和偏好，并制定相應的產品定位、價格策略和營銷策略，從而提高銷量和市場份額。同時，群體化分析有利于企業節約資源，避免因未了解不同群體特點而導致的生產制造失敗和損失。通過針對性的群體化分析，C2B跨境電商企業可更加精準地把握市場趨勢和消費者需求，提高企業制造效率和C2B跨境電商銷售的成功率。

2.3 搭建B端智能數據庫平臺

跨境電商B端制造企業應構建智能數據平臺，發揮供應鏈生態優勢，借助跨境電商平臺數據，準確挖掘用戶個性化需求乃至潛在的需求，通過智能算法為實現個性化定制產品的柔性化制造提供大數據的儲備和支持。智能數據平臺的建立必將依賴“云計算”“智能算法”等科技手段的綜合應用，設計適合數據特點的智能數據庫架構，包括數據模型、數據表、字段、索引等，并根據設計的架構和需求開發智能數據庫，以建立數據分析模型進行數據分析和挖掘，從而幫助企業優化生產過程、提高生產效率和降低成本。

跨境電商B端制造業亦能借助外包，與用戶需求提供商和數據智能服務供應商等第三方專業網絡服務平臺建立合作關系，形成長期穩定、雙贏的合作。由專業的數據服務提供商提供的具有高度智能化、數據共享和用戶友好界面的數據庫，并與同行業的公司分享數據，獲得更多的數據洞察和市場信息。中小型企業進行C2B跨境電商，可將數據服務外包給第三方智能數據庫，從而減少IT基礎設施和人員投資，降低管理成本，幫助企業進行數據分析和挖掘，更好地理解和利用數據，優化生產流程、提高生產效率。

2.4 科學對接Ｃ端個性化需求與Ｂ端企業

B端制造業必須獲取C端的實時精準化信息，逐步用機器代替人工，并以逼近用戶真實、潛在的需求做出選擇和決策，為后續規模化定制生產提供精準的數據保障。跨境電商交易平臺通過精準設計的“在線互動產品選配工具”和“智能推薦引擎”等技術，將離線化服務升級為持續性反饋信息的獲取與更新，以不斷優化算法和服務，為用戶提供更貼近需求的體驗感受和購物滿足，不斷培養用戶的忠誠度和黏性。以小米為例，通過小米社區App和MIUI論壇為“米粉”建立交流平臺，讓用戶參與趣味話題、交流用機體驗、討論小米產品，發表對新產品的需求，小米的新產品還會通過“酷玩幫”“應用”等板塊進行測評，通過眾多用戶的公測、使用、評測、反饋等，幫助小米工程師找到更多的提升空間，不斷地優化產品功能和用戶體驗。

在智能算法廣泛應用的數字化時代，發展C2B跨境電商，由“大數據+云計算+算法”構建出的數據智能機器大腦，正是解決C端需求信息獲取、篩選、推薦和分析的核心。智能算法能夠通過數據分析、機器學習等技術自動優化生產和制造流程，實時監測和控制生產過程，及時發現和解決問題，以提高制造效率和產品質量，并降低成本。

2.5 智能算法優化生產工藝，發揮訂制產品規模優勢

產品開發設計階段，可設計C2B跨境電商產品的“基礎模型”，基于同一平臺或技術體系，按不同的特性和需求開發一組相關性產品，通過智能算法優化生產工藝，企業可通過設計多種變體來滿足用戶的不同需求，進而實現規模化定制。C2B跨境電商企業可進行模塊化設計，將產品劃分為各種小模塊，這些小模塊可被獨立設計、制造和升級，設置可提供給用戶更多選擇和匹配樂趣的多樣化模塊，以增強產品定制化的程度，提升用戶個性化體驗。

借助智能算法引入大數據分析技術，通過數據集成進行數據挖掘、機器學習等，處理海量數據，發現應用價值，為企業提供精準的市場預測、產品研發方向、生產調度等決策支持，以管理每個選項模塊規模化生產的產量。同時，延后最后的定制化組配時間，結合智能傳感技術，將物理量轉換為數字信號，幫助企業實現對生產過程的實時監測和控制，以減少產品開發生產成本和周期，提高產品在私人訂制過程中的靈活性和可維護性，提高C2B跨境電商企業滿足個性化定制的應對能力。

3 智能物流體系推進C2B跨境電商新發展

3.1 構建智能物流系統，提高物流質量和效率

C2B跨境電商涉及大量個人訂單和小批量的貨物，物流環節的復雜性和難度相應增加。智能物流通過自動化設備和系統的應用，提高物流效率、降低物流成本。傳統跨境電商物流，包裹需經歷多個環節，包括訂單處理、倉儲、分揀、運輸等，而智能物流通過自動化設備和系統的應用，實現了物流環節的高度集成和自動化操作，大大提高了物流效率。例如，智能物流系統可實現對倉儲空間的智能管理和利用，提高倉儲效率、降低倉儲成本，還可通過優化運輸路線、合理調度運力等方式，降低運輸成本。智能倉儲系統可通過自動化設備實現貨物的快速出入庫，智能分揀系統可根據訂單信息自動將貨物分揀至對應區域，從而加快C2B跨境電商物流的速度和效率。

對此，C2B跨境電商企業需投入資金和資源，建立智能物流系統，包括引入物聯網、人工智能、大數據分析等先進技術，以實現物流環節的自動化和智能化；整合各環節數據，包括訂單信息、庫存信息、供應商信息等，建立統一的數據平臺，通過數據分析實現供應鏈優化和物流效率的提高，并與物流、倉儲服務商等建立緊密的合作關系，共享信息和資源，實現物流環節的協同和優化。同時，引入自動化設備和系統，實現貨物的快速出入庫，提高倉儲效率和準確性，建立智能分揀系統，根據訂單信息自動將貨物分揀到對應的區域，加快出貨速度。此外，通過物聯網技術和云計算技術，實現對物流全程的實時監控和數據共享，建立物流跟蹤系統，讓消費者隨時了解訂單的狀態和物流信息。

3.2 優化用戶個性化物流服務體驗

C2B跨境電商注重個性化需求和消費者主導的購物體驗，智能物流可根據消費者的需求和偏好，提供個性化的物流服務。智能物流系統可根據消費者選擇，靈活安排配送時間和配送方式，滿足消費者的特定要求。個性化的物流服務可提高消費者滿意度，增強消費者對C2B跨境電商的信任和忠誠度。C2B跨境電商的消費者通常期望及時了解訂單的狀態和物流信息，智能物流系統可提供實時物流跟蹤和查詢功能，讓消費者隨時隨地了解訂單的進展情況，優化體驗。同時，可通過物聯網技術和云計算技術實時監控和共享數據，提高物流的透明度和可靠性，有利于及時發現和解決物流中的問題。

為優化用戶個性化物流服務體驗，C2B跨境電商企業可通過數據分析和預測，了解用戶需求和行為模式，提前做好資源規劃和調配，以提供更加準確和高效的服務。分析用戶的購買歷史和地理位置，提前預測用戶可能的配送需求，從而提前準備貨物，并優化路線安排。同時，可提供多種配送方式，如快遞、普通郵件、定制化配送等，并提供增值服務，如禮品包裝、個性化定制等，滿足消費者的特殊需求，以滿足不同用戶的需求。通過技術手段提供實時的包裹跟蹤和通知，讓用戶隨時了解包裹的運輸狀態和預計送達時間。此外，企業應建立完善的客戶服務體系，及時回應用戶咨詢和投訴，提供有效的解決方案，通過積極的溝通和問題解決，提高用戶的信任感和滿意度，提供更好的用戶體驗。

3.3 供應鏈協同的優化和可視化

C2B跨境電商的供應鏈環節通常包括消費者、電商平臺、供應商多個參與方，協調各方合作是提高物流效率和降低成本的關鍵。智能物流系統可通過信息共享和數據分析，實現供應鏈各環節的協同和優化。同時，建立供應鏈可視化平臺，通過與供應商的信息系統對接，實現訂單信息的實時傳遞和生產計劃的自動調整；通過與物流商的系統對接，實現運輸路線的優化和運力的合理調度，以減少供應鏈中的環節和時間浪費，提高供應鏈的整體效率。

對此，C2B跨境電商企業要與供應商、物流公司等建立緊密的信息共享和對接機制，可通過合作伙伴協同管理，與供應鏈中的各個環節進行緊密的協作和溝通，共同優化供應鏈，通過共享信息、協調資源、優化運輸路線等方式，通過自動化處理訂單、運輸、倉儲等環節，減少人工干預，提高供應鏈的效率和響應速度，不斷推進供應鏈可視化工具的應用，將供應鏈中各個環節的數據以圖形化的方式展現，幫助企業更好地了解供應鏈情況，及時發現問題，并采取相應措施，例如使用儀表盤、報表、地圖等可視化工具，展示供應鏈中的各種關鍵指標，通過供應鏈協同優化和可視化，提高供應鏈的效率和響應速度。

3.4 引入和應用物聯網智能物流和區塊鏈技術

C2B跨境電商企業需快速交付個性化和定制化商品，物聯網技術可實現對庫存和生產流程的實時監測，提高發貨和交付貨物速度與準確度。通過物聯網技術，可將傳感器、標簽和無線通信等技術應用于物流環節，實現對貨物、車輛和設備的實時監測和追蹤，并可實現對貨物位置、狀態和運輸條件的精確掌握，促進流程優化和質量保障，提高貨物的可見性和安全性。通過訂單追蹤和快速響應客戶反饋等服務的即時提供，跨境電商C2B企業可提高客戶體驗和滿意度，提高客戶對品牌的信任和忠誠度。

引入區塊鏈技術可提供去中心化的、安全可信的數據存儲和交換平臺。在C2B跨境電商智能物流中，區塊鏈可應用于貨物追蹤、溯源和合同管理，確保數據的真實性和完整性，減少信息不對稱和糾紛。借助區塊鏈技術，實現跨境電商C2B服務物流信息的去中心化存儲和共享，確保數據的真實性和完整性，提高跨境電商的透明度和可信度。

4 智能商業雙螺旋驅動C2B跨境電商的時代演進

4.1 智能商業雙螺旋驅動結構

阿里集團學術委員會主席曾鳴提出：智能商業是擁有“網絡協同”和“數據智能”的雙螺旋結構。網絡協同為數據智能提供強大的數據來源和支持；數據智能為網絡協同提供更精準的決策依據和運營指導。雙螺旋結構的作用是推動智能商業的不斷發展和創新，促進商業生態系統的協同和優化，在數據智能和網絡協同的雙驅動力運作下，C2B跨境電商的營銷模式方能順應時代演進，不斷升級與發展。

網絡協同有助于資源的整合與共享，將分散的資源、能力和智慧結合起來，從而實現協作創新和資源優化配置。網絡協同可幫助跨境電商C2B企業建立完整的供應鏈體系，借助網絡的力量，在設計、原材料選擇、生產工藝等方面進行協同創新，整合供應商、銷售渠道和消費者等各方資源。

數據智能通過數據采集和分析，為C2B跨境電商提供基于用戶行為和偏好的精準推薦和個性化服務。通過收集用戶的瀏覽、搜索、購買等數據，利用人工智能和機器學習技術進行數據分析和模型建立，實現對用戶需求和行為的深度理解。C2B跨境電商企業通過數據智能對用戶的支付行為、風險指標等進行實時監測評估，及時發現和預防欺詐行為，保障交易的安全可靠性。

4.2 網絡協同，建立企業溝通渠道

C2B跨境電商企業，為滿足網絡協同的需要，應建立信息共享平臺或使用第三方平臺，采用云服務或在線協作平臺等方式，實現實時多人協作和信息共享。網絡協同需在溝通和合作方面建立良好的機制，確立目標，制定具體的計劃，明確各方職責和任務，及時溝通交流，建立良好的溝通和合作機制。

暢通內外部的溝通渠道，加強各方的交流和反饋，通過有效的溝通渠道和機制，及時發現和解決問題，避免矛盾和沖突，進行網絡協同，應建立風險管理機制，從合作伙伴選擇、信息披露、知識產權保護等方面加強風險防范，保障各方利益。企業應提供更智能化、個性化的客戶服務和售后支持，通過智能客服系統、人工智能語音助手等方式，實現24小時在線客服，快速響應各方需求，通過數據分析和智能算法，提供個性化的售后支持，提高協調滿意度和忠誠度。通過精準的需求定位和個性化推薦，將消費者需求與供應商產品進行高效匹配，提高產品的質量和獨特性。將企業內部各部門連接，實現信息共享和工作協同，幫助實現個性化精準廣告投放和社交媒體營銷，提高品牌知名度和市場覆蓋面，優化社交化分享、口碑傳播等方式，促進用戶參與和互動，形成良性的網絡協同效應。

4.3 充分挖掘數據智能，完善精細化管理

個性化服務和精細化管理是C2B跨境電商實現客戶滿意度和市場競爭力的重要手段，C2B跨境電商企業必須重視數據收集與處理，重點收集用戶基本信息、用戶行為數據、商品基本信息、訂單數據、客戶評價數據多方面數據，并將其匯總至數據倉庫中，實現數據的統一管理和共享。利用數據挖掘、機器學習等技術，對收集到的數據進行深度挖掘，提取有價值的信息，如用戶畫像、消費行為、商品熱度等，以制定相應的促銷和運營銷售策略。此外，通過數據可視化工具，將結果轉化為直觀、易懂的圖表或報表，幫助企業管理層更好地了解企業運營狀況，做出科學決策。同時，建立實時監控系統，對電商平臺進行監控，及時發現并處理異常情況，如訂單交易失敗、用戶流失率上升等。

數據智能是一個不斷發展和演進的領域，C2B跨境電商企業應保持對新技術和方法的關注，積極參與創新和改進，不斷提升數據智能水平和應用效果。通過統計學、機器學習等技術，企業可揭示數據中的潛在模式、趨勢和關聯性，為企業提供決策支持，將數據分析結果與實際運營相結合，指導企業的戰略決策和運營管理，幫助企業發現商業機會。

5 結語

在全產業鏈生態融合的新階段、新時代，智能算法、智能物流、智能商業將成為C2B跨境電商的核心驅動力，這是不可阻擋的商業演進歷程，相關企業也要順應時代發展的新潮流。

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