基于數據驅動的跨境電商運營機制創新研究

Research on data-driven cross-border e-commerce operation mechanism innovation： A case of brand F

摘要：

跨境電商的猛速增長面臨外部環境危機與內部治理結構不完整問題，迫使企業在數據驅動下實現運營從“野蠻生長”轉向“精耕細作”。通過案例分析引入F品牌作為研究對象，分析基于不同運營機制階段下的數據演化過程，剖析當下F品牌運營壁壘，遵循“數據—產品—數據”思維邏輯，構建數據庫迭代技術模型，揭示以“數據價值發現—數據價值創造—數據價值實現”為研究范式的創新運營機制實現方式以提升運營者在合適的環境中做出及時反應，提高中國跨境電商企業的競爭力與影響力。

關鍵詞：

數字技術;跨境電商;運營機制;數據處理;數據管理;數據驅動

中圖分類號：

TS941.1; F713

文獻標志碼：

A

文章編號： 10017003（2024）10期數0015起始頁碼12篇頁數

DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2024.10期數.002（篇序）

收稿日期：

20231201;

修回日期：

20240910

基金項目：

國家社會科學基金藝術學項目（21BG138）

作者簡介：

朱偉明（1972），男，教授、博導，主要從事數字化服裝設計方面的研究。

跨境電商作為一種新業態、新模式，屬于數字經濟范疇［1］。在日新月異的世界經濟環境中，跨境電商成為促進全球經濟增長與經濟體系創新、變革發展的全新力量［2］。中國跨境電商發展已進入經濟高質量驅動階段［3］，互聯網與數字技術等發展提高了信息收集、存儲、分析與共享能力。有學者指出，單純依靠人力輸出的復雜化與碎片化的運營模式已不再適用，需專注于數字技術與運營機制之間的交互作用［4］，以此將“野蠻生長”的運營機制轉向“精耕細作”，培育完整的生態體系。以數據流作為連接紐帶，解決外部環境和數字技術如何與內在機理和運營機制高效融合，從而提出跨境電商高質量發展背景下存在的數字技術應用能力難以提升的問題［5］。因此，數據處理與管理理論為構建跨境企業技術與運營的交互難題提供了創新思路，重新審視數據生態化協同運作下的產業環境、運營模式、客戶市場等特征［6］。

然而，結合現有跨境電商與數字化的研究，學者們主要從數字化市場選擇［7］、數字化產業結構轉型［8］、數字化運營構成要素［9］等視角展開。其中，在數字化市場選擇與合作中強調雙循環新發展格局的形成帶動跨境資源的充分流動［10］，數據作為基礎技術手段，是實現常態化國際貿易的新范式［11］。數字化產業結構的轉型需加大新技術應用，用于推動產品創新［12］、營銷服務［13］、產品交付效率［14］等關鍵資源，對生產供應端、消費需求端、平臺服務端產生正向的外部經濟效應［15］，實現從數字搜尋到數字生態的迭代轉變［16］。盡管有學者已經開始嘗試從數據處理與管理的視角探究跨境運營機制的協同，如企業微觀數據評估跨境企業溢價能力的運營效應［17］、用戶感知數據對數字化運營結果的影響［18］、區塊鏈技術在運營框架內的創新［19］等。但這些研究只針對跨境電商運營模式的單一方面，并未落腳于某一具體數字技術，有針對性地研究跨境企業的生態化運營，使數據影響協同運營具體過程困于黑箱中，難以為復雜的運營機制實踐提供系統性與層次性的過程建議。通過本文研究將問題聚焦于數據技術將如何打開跨境電商運營機制過程中的黑匣，構建產、供、銷一體化的運營模型，重構產業鏈，保證運營結果的時效性，降低交易成本，豐富跨境電商交互的理論缺口。

本文聚焦于紡織服裝制造行業，選擇F品牌作為案例分析對象，通過研究前期對案例資料進行搜集、整合與梳理，依據時間邏輯在研究過程中分析數據在不同運營空間下的價值存在，針對數字化發展所誘發的運營難題，構建以數據迭代技術為基礎的運營創新機制研究，實現低附加值產業向高附加值產業的轉型與升級。

1 研究設計

1.1 研究方法

跨境電商市場隨著全球化的加速發展呈現蓬勃發展的態勢，傳統的運營機制已難以滿足跨境市場的快速變化和多元化需求［20］。基于Dyer所提出的理論可知，對單案例的研究可以深入挖掘特定背景下研究對象的行為過程和機制動態［21］。跨境電商市場高度復雜且多變，單案例研究可以深度洞察特定背景下的市場現狀，在情境敏感性下精準捕捉和解釋特定環境下的運營行為揭示其因果關系，通過收集和分析詳盡的實證數據增強研究說服力，面對研究對象在研究過程中出現的新問題進行靈活性與適應性調整。因此，本文以F品牌為例通過單案例研究解析研究對象與研究目標間的協同關系，剖析其潛在運行規律，揭示數據驅動視角下的運營機制邏輯。

1.2 案例對象選擇

F品牌是浙江早期發展成熟的跨境電商企業之一，面向北美市場的供應商、批發商、代購商等，垂直于女裝品類，其發展目標是為消費者提供個性化、高性價比的服裝，具有研究代表性。為了滿足品牌建設的需求，F品牌搭建了個性化特征鮮明的獨立站，在網頁設計、商品頁面、文案撰寫等方面強調品牌形象。此外，F品牌采用多種運營策略進行引流，將公域流量轉化為私域流量，從而實現二次銷售。

鑒于數據驅動對運營機制創新的重要性，本文基于以下原因選擇F品牌作為單案例研究對象：1） F品牌2015年成立于杭州，以“6-4-1”銷售結構主攻北美市場（6代表第三方平臺，4代表直營渠道，1代表線下渠道），實現0～1的單品牌賦能平臺到1～N的多品牌賦能平臺，建立了完善的運營體系和產業鏈。2） F品牌通過自研設計和自有品牌建設，利用跨境電商平臺進行國際營銷，將產品銷往全球多個國家，具備較大的行業影響力，并形成了成熟的跨境電商經營模式。3） 作為中國傳統貿易行業之一的服飾領域，F品牌融合新興的跨境電商模式和數字化技術，實現了從企業價值鏈到全球價值鏈的跨越，代表了傳統行業與跨境電商結合的成功案例。

1.3 案例資料收集

本文的資料收集包括實地調研、深度訪談及公開資料等。一手資料主要包括：1） 實地調研與深度訪談。在2022年對F品牌進行長達半年的實踐調研，深入了解企業的組織結構、經營模式等信息。2023年通過設計半結構式訪談問卷對企業相關人員進行調研。2） 搜集企業市場數據、產品數據、會議記錄等資料，包括產品及品牌信息、市場和財務數據，如每月3萬多的銷售數據詞條，1 000～2 000的標簽數據詞條等。3） 整合與企業管理人員往來的郵件、短信等。4） 深入企業實踐，在實習期間主要負責設計生產與運營規劃等工作，接觸大量數據分析工作等。

二手資料包括：1） 知衣科技等市場整合數據，包含2022年6月—2023年12月的趨勢、產品、價格、物流服務商、用戶評價等70多份資料。2） 新聞報道資料，包括焦點訪談、報紙等國內外媒體的報道資料。3） 電子商務研究中心、雨果網等

機構的研究報告。將以上資料均整理歸類，構成本文案例企業的基礎資料。

2 研究案例分析

基于對F品牌的資料收集，本文研究過程基于余從剛等［22］提出的“數據—產品—數據”理論，F品牌的數據形式以產品詞條數據與消費數據為主，結合上述描述的市場困境，剖析數據介入產品運營的不同階段及其運轉機制，以構建數據庫迭代技術流程，創新數據反哺運營工作。

2.1 數據追蹤階段：感知消費者需求

基于信息搜索渠道，F品牌首先從“面”挖掘消費者性別、年齡、職業、身高、心理、感受等人口統計學數據［23］，通過數據再從“線”制定宏觀的畫像輪廓，到“點”細化消費者穿著喜好、審美特征、消費觀念、消費模式等偏好與行為數據，從而為運營者構建目標消費畫像（表1），幫助企業感知消費者需求，精準篩選目標消費群體。

2.2 數據洞察階段：產品本土化選擇

本土化選品涵蓋多個數據環節，不同數據環節間的融合與相互作用構成了本土化產品選擇的基礎層和策略層，選品策略的彈性制定則決定著生產布局、銷售周期和營銷策略的發展方向，如圖1所示。運營者依據深度探索目標市場趨勢、競品熱賣、消費者喜好等數據，深入了解類似款式的元素特征在各大平臺的銷量與定價，經過評估市場動態與款式足量等情況進行本土化選擇。例如，運營者在產品描述時參考北美地道表述詞，避免消費者理解歧義，同時也會將消費者興趣點著重描述。考慮到消費者的環保意識，運營者首選使用新型可降解面料的供應商博取消費眼球。運營者會綜合供應商屬性、產品屬性、運輸屬性和服務屬性四大要素，對每日推出的SKU實施市場監測，通過試銷及時獲取消費者反饋數據，分析反饋結果，以確認下一步產銷策略。

2.3 數據智能階段：消費者偏好測試

基于消費者搜索、瀏覽、興趣、點擊、已購等行為數據觸點，運營者在前端頁面設置熱銷板塊，對消費者進行“千人千

面”的個性化推薦，如風格、顏色、設計元素點等進行相似款推送，以提升銷售轉化率，如圖2所示。數據推款模式的邏輯是基于篩選銷售款式與上新時間生成的產品報表，通過追蹤訪

客數、興趣次數、加購率、點擊率等數據詞條，整理數據量形成數據算法后，將產品細分為爆款、旺款、測款、推款四類，通過算法透析將產品標簽應用于分類頁面與消費者個人收藏加購頁面，以及運用后臺老款30 d與新款7 d的銷售、點擊、瀏覽、趨勢、興趣等數據智能拉取，將款式分為趨勢款、季節款、節日款、熱賣款、相似款等推送至分類頁面、個人中心頁面等，在消費者進行相關行為觸點后更新迭代數據詞條，并依據前臺展示規則更新產品頁面順序，有效地依據消費者實時動態形成數據流動，精準投放產品，提升銷售轉化率。

2.4 數據探測階段：產品專題頁推薦

運營者通過站內消費者累計數據分析，結合消費者行為喜好在平臺上制定效率的可視化運營策略，如增設趨勢關鍵詞導航欄、設計趨勢專題頁、郵件趨勢推送、站內廣告投放等，在數據探測階段，前端頁面所呈現的產品順序是通過設置流行趨勢數據、個體消費者的選購偏好數據、群體消費者的觸點

數據、供應商等級數據、產品標題數據等參數占比后統計形成的。此外，對前期推款的產品專題頁可視化設計是基于產品上新時間與專題頁的貼合程度，而供應商專題頁設計是基于近一個月內是否有上新產品、訂單履約率高、產品質量優質、發貨時速快等要求。運營者在搭建不同專題頁時，可以手動調整產品或供應商順序，并增設投放頁面的鏈接追蹤碼，用于區分不同專題頁流量。

在頁面發布的不同周期內，運營者可在數據分析后臺利用追蹤碼查取網頁數據，從網頁瀏覽量、頁面停留時間、銷售轉化率、跳出率等數據直觀了解消費者對產品的偏好程度，如表2所示。在導航欄、頭部橫幅、相關供應商頭部橫幅設置對應的追蹤碼，用于探測運營手段是否引起消費者共鳴，提升消費者的瀏覽興趣，帶動消費轉換率，優化消費者“拉新—留存—復購”的行為閉環。

2.5 數據反饋階段：產品數據復盤

北美市場消費者在線上消費時不僅關注產品銷量如何，同時也重視賣家的信譽度與好評率。基于前期專題頁發布與每周的熱銷頁面更新，F品牌的運營者在發布不同周期內對產品進行復盤。其中專題頁復盤是選取兩個周期內的數據，從出單款式數、買家數、支付件數等對專題頁推薦的產品進行

分析，如選取專題頁“Western-style”數據進行深入分析新增爆款產品特征發現（表3），牛仔款上衣出單時間較快，款式選擇多，較貼合消費者喜好;流蘇款多以夾克外套為主，風格更偏向美式經典，含有阿茲特克部落紋理的產品興趣次數與收藏次數較高，因此可以推測出消費者喜好正在往特色部落風轉移。

對熱銷頁面的運營基于消費者的偏好測試，如提取F品牌一個月的運營復盤（表4），從中布局爆款、旺款、推款與測款，投放入平臺前端進行測試，運營者通過一周的數據沉淀，拉取后臺產品數據表，通過數據算法、篩選與清洗，提取每周爆旺款式數、支付件數、新增爆旺、hot命中數等，實時辨別運營者的方向是否正確，可以有效避免運營者因主觀因素淘汰掉具有銷售潛力的產品。同時，在消費者進行購買后，行為數據將再次被系統記錄與挖掘，從而更新至數據庫中進行新一輪機制流轉，生成的新數據將迭代之前的數據，形成良性循環的數據閉環。

3 數據應用現狀困境

3.1 消費者畫像模糊

F品牌對于跨境市場細分的要素取決于消費者的需求和偏好差異，由于溝通障礙、文化差異等地理距離限制因素［24］，運營者需要深入分析消費者個體行為喜好與群體行為規律，從時間序列的角度挖掘消費者的行為聚集性與特征差異性。同時，考量消費者情感，對其生成的內容進行傾向性分析，以更細粒度的方式對消費者進行分組來構建消費者畫像，實現消費者群體細分并挖掘移動規律性。

消費者畫像數據涵蓋人口統計數據、行為數據、偏好數據、銷售數據等［25］，對于跨境電商構建個性化消費者群體畫像的難度來說，其一是以消費者的基本屬性及直觀的行為數據作為分析維度，片面描述目標消費者特征，忽略消費者波段性態度數據，即消費價值觀、態度、動機、情感等;其二是收集的海量數據，無法通過科學的技術性手段將其處理，形成了數據堆積壁壘所引發的站內消費者畫像模糊的形式。

3.2 同質化產品泛濫

跨境電商可以通過互聯網平臺發布產品信息，以至于產品信息是透明的［26］，容易引發抄襲、東拼西湊、樣式形態相似、題材風格統一的“審美盛宴”［27］。從同質化視角將設計信息繭房劃分為內容同質化、選擇同質化和群體同質化［28］。在跨境電商的服裝產業中，平臺以數量多、上新速度快、價格便宜等優勢吸引消費者，由于每日上新產品量大，為保證消費者對平臺的新穎度，設計師選擇在已有的爆款產品中對產品顏色、面料、款式等設計細節進行輕微改動，從而引發設計桎梏的困境。不完善的跨境運營組織與程序也是令產品設計趨于內容同質化的原因。

選擇同質化是運營者在上新產品時，以追逐爆款熱度為目標，上新同款或同類型產品，通過降低價格博取眼球。隨著爆款的產生，消費者容易形成群體同質化，即包含了去個體化、價值信仰的趨同，以及內群與外群形成的群體認同［29］。如果運營者在運營管理中缺乏系統性思維，容易導致設計組織與過程的溝通不暢，引發這一問題的主要原因是運營方前期目標較為模糊，以至于設計方依照已有的路徑與成熟方案為基礎進行再設計。

3.3 數據孤島難以打破

隱私保護限制所造成的大量交叉特征數據無法被生成與利用［30］，誘使跨境電商數據間缺乏關聯性，數據庫之間無法兼容等問題生成，形成數據壁壘。跨境電商運營通常根據站內的歷史銷售數據、競爭品牌的爆款數據和當季流行資訊來制定運營管理計劃。大多數跨境運營者并沒有獨立研究市場信息的能力，難以獲得一手的真實數據。除了相關發布會、書籍期刊、相關網站瀏覽等渠道獲取資訊之外，最主要的是依賴中心化的研發機構發布的白皮書、行業報告等進行碎片化的數據采集。同時，企業對上下游供應鏈與出口物流的把控力不足，加之對海外相關數據規制與市場制度的認知不足，無法采集到全面的數據源。

跨境電商通過互聯網平臺能夠減少信息搜尋成本［31］，其數據皆為自有，運營者可以對站內瀏覽量、點擊量、加購量等數據進行深度分析，如需做綜合性的數據挖掘，需整合相關平臺數據，對數據進行統一分析口徑。但跨境企業普遍將數據分別存放于ERP、跨境第三方平臺、獨立站等，跨境市場系統多、平臺多，對數據實時性要求高，使多維度動態分析的工作量大、難度高、耗時長，容易形成運營信息脫節現象，引發了數據孤島的形勢。

4 數據迭代技術與運營創新機制研究

基于上述案例研究F品牌對數據的應用滲透于運營機制，雖然運營數據結果在一定程度上可以輔助運營者決策，但其數據整理與分析多依托運營者利用數據工具進行人工分析，缺乏科學性與時效性，且數據以表格形式導出，無法導出完全依托數據技術進行分析后的可視化報告。此外，基于資料收集結果可知F品牌運營通常根據站內的歷史銷售數據、競爭品牌的爆款數據和當季流行資訊來制定運營管理計劃。大多數運營者并沒有獨立研究市場信息的能力，難以獲得一手的真實數據。除了相關發布會、書籍期刊、相關網站瀏覽等渠道獲取資訊之外，依賴中心化的研發機構發布的白皮書、行業報告等進行碎片化的數據采集。同時，企業對上下游供應鏈與出口物流的把控力不足，加之對海外相關數據規制與市場制度的認知不足，無法采集到全面的數據源。為解決上述問題，搭建數據庫迭代模型與消費者需求洞察模型，優化與創新F品牌數據技術與運營機制，創新運營機制，以打破品牌內部數據壁壘，實現高質量的數字化交付。

4.1 數據庫迭代技術模型

數據庫的迭代運作基于數據字典的完整性，其包含了數據庫的庫、表、字段、索引、觸發器等邏輯數據庫定義信息，以及存儲設備、文件等物理配置信息［32］。結合跨境電商的產品

數據特點，依據“產品特征—數據字典—應用場景”的路徑，提出跨境電商產品運營數據字典的模型。數據字典由產品對象和元數據組成。產品對象是數據字典的基本單位，是對跨境電商產品的抽象，本文以女裝產品為例，對“真實產品”進行抽象為連衣裙、上衣、下裝、褲子等（圖3）。元數據是描述產品屬性特征的數據，如描述女裝產品名稱屬性的特征包括標題、色彩、場景、款式等，一個產品屬性的元數據被記錄與之相對應的一條數據字典里。按照跨境電商產品屬性的特征，將其劃分為靜態屬性與動態屬性。其中，跨境電商產品中固有屬性卻相對不變的屬性值為靜態屬性元數據，如女裝產品的款式、尺寸、色彩、圖案、面料、細節設計、供應商等;動態屬性是指女裝產品在投放入市場前后隨時間與消費者可變且通常可度量的屬性，如女裝產品的點擊量、收藏量、加購量、下單量、買家數、件數等。

基于數據字典模型的搭建，智能運營數據庫是一個“數據—產品—數據”的交互構建過程。運營者在實際工作中需根據以往資料或部門內部意見對已經設計好的方案進行修改。當投放入市場后，依據消費者行為與偏好發生的改變，結合消費者畫像，以保證不同階段整理分析的數據具有一致性，需在智能運營中采用迭代思維，利用不同階段數據模型的繼承和傳遞技術，將不同階段收藏量、購買量、買家數等銷售數據，與產品色彩、尺碼、款式等詞條數據儲存互通，通過消費者反饋，逐步完善迭代后的建庫內容，如圖4所示。

迭代建庫模型是將智能運營數據庫建設和具體銷售業務相交互，突出一手材料設計的重要性。其流程為運營者將數據生產納入銷售終端之中，通過對產品進行統一描述、統一組織、統一存儲等操作，逐步生產出在設計、生產、上新、銷售等不同階段的數據庫和數據產品。對不同階段的數據及時進行綜合分析，逐步提高上新精度和銷售轉化率。因此，基于智能運營的數據庫迭代技術，跨境電商可以實現數字平臺的搭建，衍生數據要素，并推動其向傳統要素滲透與融合。跨境電商的運營機制生態化指消費者通過點擊、瀏覽、收藏、加購到下單支付，再到收獲評價的平臺全流程數據，并利用人工智能技術建立消費者數據倉庫與產品數據倉庫。此外，利用數據爬取與分析工具對競爭品牌進行剖析，用于深度洞察海外消費者行為特征與偏好，完善產品信息共享與協同專業化，實現對消費者的實時洞察、及時滿足。

4.2 數據驅動的消費者需求洞察模型

通過品牌自身消費者的特征，再對市場流行趨勢進行調研與計劃后，利用云計算技術獲取的消費者畫像信息用于需求趨勢的處理、分析與呈現環節。對于數據的采集源于流行資訊及趨勢、市場銷售與競爭品牌及消費者畫像，如圖5所示。首先，創建多類型的數據字典，如事件、品牌、面料、版型、色彩、圖案、風格、場景等，設置等級式的量化規則后，歸類并錄入至數據庫中。通過設置產品數據詞條、銷售數值范圍、上新時間段等為篩選條件，結合云計算統計技術細化數據，確保數據的精準度。其次，利用智能識別技術，從產品供應商、產品關鍵詞、產品價格等維度找到大量相似或相同產品。最后，基于服裝產品目標銷售市場的地域性特征，以國家地域、終端群體、文化差異三塊為關鍵要素劃分產品，以餅狀圖、折線圖、柱形圖等可視化的方式呈現。

4.3 數據驅動的運營機制創新

F品牌原有的運營機制在一定程度上可以解決消費者畫像模糊與同質化產品泛濫問題，由于數據體量的龐大與迭代速度之快，基于純人工進行分析與篩選難免存在疏漏及運營者主觀判斷導致的決策失誤。F品牌運營所獲得的數據已足夠解決內部管理流程與部門需求，但數據的分散和使用價值，不同部門之間的數據信息無法有效溝通，導致大量的價值感數據形成了壁壘，使平臺產品與其本身產生了差異，在后臺數據采集時引發對錯誤信息進行分析和處理，無法全方面剝開數據去觀察其背后的需求與表達困境［33］，導致消費者在購買過程中出現了差異鴻溝，降低了消費預期，無法形成有邏輯、

全面、統一的生態化運營機制。因此，通過對數據的深度挖掘與利用來實現跨境電商運營模式下的資源整合是當前亟待解決的問題。

為解決數據在跨境電商的應用困境現狀，本文依托案例研究，基于數據庫迭代技術模型與消費者需求洞察模型，構建“數據價值發現—數據價值創造—數據價值實現”的跨境數據驅動的運營創新機制（圖6），旨在構建產、供、銷一體化的運營機制生態化。在數據價值發現階段基于數據源的整合，數據源主要由站內消費者畫像數據、各渠道銷售數據、市場流行資訊數據、網頁搜索詞條數據及后臺熱點產品數據組成。通過采集數據與整合數據的關聯性，將其轉化為統一的標準數

據格式以便于對數據進行二次加工，再選取適當的數據分析方法對數據進行加工分析，最后以可視化等方式向消費者展示分析結果。

在數據精細化管理過程中創造數據價值，其過程主要涉及“數據采集—數據去燥與清洗—數據分析—數據解釋”。數據具有連續采集特性，可分為離線挖掘與在線分析兩部分［34］，經實踐與調查發現，跨境運營數據主要來源以平臺前后端為主的市場銷售數據、產品元數據、消費者數據、網頁數據，以及社交網絡交互數據、google搜索引擎數據、流行趨勢數據等第三方數據。本文以產品銷售數據為例，為確保數據質量的可用性，首先，F品牌對采集到結構復雜的數據進行轉換，形成單一或便于處理的結構后，概括性分類不同產品屬性，其中對設置錯誤的干擾項進行清洗，而后去除無用的銷售數據，若獲取熱賣產品數據，需去除銷量為0、買家數為0的數據。其次，在去噪后設置數據過濾器，進行聚類或關聯分析等規則方法的設置，將無用或錯誤的離群數據濾掉［35］，用于篩選不同運營場景所需的數據，并提取可用數據對其進行標準算法設置。最后，對簡單隨意放置整理好的數據須建立特定種類的數據庫，對不同類型的數據信息進行分門別類整理，避免數據訪問性問題。利用量化分析法等統計技術，構建產品與消費者合理應用的數據量化模型，將大量相關或相近信息轉化成有用知識，從綜合評估細化到目標對象分析，對所需數據的應用場景進行進一步的加工和剖析，依托運營者對目標對象不同時間段設置的不同評估。基于結果數據的沉淀與細分，可利用多維可視化技術，連接色彩與語義，將數據可視化為餅狀圖、折線圖、柱狀圖、散點圖等，以報告、視頻、圖片等形式發布至設計師、運營者、消費者、供應商等受眾群體標準與細則，以得分權重的形式得到目標對象匹配的最優搜索條件與搜索最優排序。

在數據價值實現階段，為優化智能化、科學化的運營機制創新以“數據整合—數據檢測—數據復盤—數據迭代”為主導，利用運營機制創新承接產品設計創新，以實現生態化的跨境運營機制。從運營價值的角度來看，價值實現以數據可視化結果為依據，運營者無須進行二次分析，便可在數據庫中搜索到市場趨勢報告、競品熱度追蹤、社媒活動追蹤等，并對需求競品、博主進行數據檢測，然后依據消費者購買記錄實時生成與更新消費者畫像與偏好。在上新與選品中也可以依靠數據檢測競品上新情況及供應商上新動態，在跨境平臺原先的消費者偏好測試中增設銷售數據實時監測機制，實現銷售數據的波段性觀測，以設計具有趨勢時效性的專題頁推送。為優化消費者畫像模糊困境對銷售偏好進行個性化設置，通過將算法應用于分類頁面和個人中心頁面，個性化推薦的流量不再局限于頭部產品，而是能夠為消費者提供更多的SKU推薦。當消費者連續三次未點擊頁面時，個性化推薦將為其推薦另一款產品。個性化推薦可以使商品在短時間內被消費者快速發現和購買，建立與消費者的長期聯系，從而實現客戶的二次開發，推動消費者持續購買并傳播口碑。

從客戶服務的角度來看，跨境電商所面臨的挑戰包括但不限于時差和多國語言等現實問題，通過運用智慧客服，引入實時翻譯功能，消費者可以自由選擇語言，并設置常用語錄，采用云計算技術進行數據分析，使用數據挖掘算法對消費者信息及歷史行為進行挖掘分析，構建智能客服系統，從而以較低的時間和人力成本，快速解決大多數常規客服問題。跨境電商的可持續發展離不開私域流量的有效利用，運營者可以通過數據算法將消費者進行等級劃分，并依據不同級別的客戶群體定期發布符合其消費能力的新款、會員優惠折扣等，穩定現有客戶群體，培養平臺忠實粉絲，同時利用大眾推崇的主流社交媒體平臺，保證每日發帖量、話題熱搜量、活動預告規則、專題錄播等增強與消費者的互動性，維持品牌熱度與關注度。此外，整合所有數據引入可視化數據管理平臺，實現跨境運營數據生態化管理。運營者應以清晰且可訪問的數據使用許可發布數據，并將數據與其原始出處進行關聯，使數據能夠可追溯和重復使用，同時也可采取分級的方式共享數據，要求數據引用并給出引用元素，通過對數據的引用次數進行統計，為數據價值評估提供依據。

5 結 論

為滿足市場對智能化的運營管理需求，跨境電商在運營機制體系建設過程中，通過數據采集、聚焦、管理和應用，運用大數據收集、處理、判斷、分析、儲存等功能，實現設計端、生產端與營銷端的交互協作，整合價值鏈環節促進產業鏈重構。生態化運營機制的構建可以逐步聚焦趨勢效益，將其利益最大化，優化垂直供應鏈資源與各供應部門之間的配合默契度，完善產品屬性標簽，加強消費者搜索精準度，提高消費者滿意度和受眾黏性，同時避免數據堆砌和功能限制，實現信息價值最大化，及時淘汰閑置的數據和功能。在維護自身平臺運營的同時，需要進行動態的國際市場貿易局勢和風險分析和評估，以幫助自身有針對性地調整運營決策和方式，優化跨境服裝產業運營機制的路徑，建立一個數字化、個性化、生態化的“數據運營”機制。

本文存在研究局限性。首先，研究方法為單案例分析法，沒有整合所搜集的資料與數據，缺乏對具有代表性的服飾類跨境電商企業進行其運營機制的剖析與分析，總結研究過程中所遇到的難題，構建生態化的數據驅動的創新運營機制，而機制是否具有普適性有望企業進行有效檢驗。其次，在構建生態化運營機制過程中，企業需要花費大量的資金與人才，對于部分中小型企業來說具有一定投資風險，仍選擇傳統的運營模式，無法全面改善整個跨境市場困境。最后，未來研究可以進行多案例研究，增強研究對象的范性以提升研究結果的可適用性。

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Research on data-driven cross-border e-commerce operation mechanism innovation： A case of brand F

ZHANG Chi， WANG Xiangrong

ZHU Weiming， ZHANG Zhongyao

（School of Fashion Design & Engineering， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 310018， China）

Abstract：

With the accelerated development of globalization， cross-border e-commerce market shows a booming trend. In this context， the traditional operation mode has been difficult to meet the rapid changes and diversified needs of the cross-border market. At present， the data obtained by cross-border e-commerce are enough to solve the internal management process and department needs. However， due to the dispersion and use value of data， the data information between different departments cannot be effectively communicated， resulting in a large number of value data forming barriers. The resulting operational differences cannot fully peel away the data to observe the expression dilemma behind it， resulting in a difference gap. It is impossible to form an accurate， personalized and logical operation mechanism.

The cross-border e-commerce market is highly complex and changeable. Single case studies can have a deep insight into the market status quo in a specific context， accurately capture and explain the operation behavior in a specific environment under situational sensitivity to reveal its causal relationship， enhance the persuasive power of research by collecting and analyzing detailed empirical data， and make flexible and adaptive adjustments in the face of new problems of research objects in the research process. Therefore， taking brand F as an example， this paper integrates first-hand and second-hand research materials， including internal documents， interview records， observation notes， etc.， analyzes the collaborative relationship between the research object and the research target through the single-case study method， analyzes its potential operation rules based on the data-product-data theory， and reveals the operation mechanism logic from the data-driven perspective. By grafting data technology and application， the study reveals the realization mode of innovative operation mechanism with “data value discovery-data value creation-data value realization” as the research paradigm， realizing the interaction and cooperation of design end， production end and marketing end， and integrating value chain links to promote the reconstruction of industrial chain. The construction of an ecological operation mechanism can gradually focus on trend benefits， maximize their benefits， optimize the coordination degree between vertical supply chain resources and supply departments， improve product attribute labels， strengthen consumer search accuracy， improve consumer satisfaction and audience stickness， avoid data stacking and functional limitations， maximize information value and eliminate idle data and functions in time.

In the future， it is necessary to improve the extrapolation of research and the applicability to the global market by expanding the sample size and incorporating more consumer groups with multicultural backgrounds. In terms of technology iteration and follow-up， the latest data technologies and operational tools can be continuously followed up and incorporated to more fully explore the potential and application of products. For the research on shortening cultural differences， cross-cultural perspective research can be strenBqkeHSoqN4sGh3aaz368Dw==gthened to deeply analyze the influence of different cultures on consumer behavior preferences， so as to optimize cross-cultural operation strategies. In terms of data management and analysis technology innovation， it is necessary to explore advanced data management and analysis technology to deal with more complex data types and improve the accuracy and efficiency of data analysis.

Key words：

digital technology; cross-border e-commerce; operation mechanism; data processing; data management; data-driven