智能化背景下C2B跨境电商发展对策研究

张望 冯晨涛 周志丹

摘 要：随着经济贸易全球化趋势的不断扩大，跨境电商进入全产业链生态融合的新阶段，传统电子商务由ERP+电子商务的敏捷电商向着智能化贸易转型升级。C2B跨境电商则借助大数据赋能，着眼于消费者个性化的需求偏好，进行个性化定制模式下消费者与厂商的决策，并以此构建个性化产品与大众化产品生产计划和市场竞争博弈的商业形式。本文基于“创新管理理论”的理论知识，阐述C2B跨境电商的三大智能助力，解释说明智能算法、智能物流、智能商业在发展C2B跨境电商的重要价值和企业相关对策，以期为C2B跨境电商企业决策和发展提供参考。

关键词：C2B跨境电商；智能算法；智能物流；智能商业；个性化需求；全球经济贸易

本文索引：张望，冯晨涛，周志丹.<变量 2>[J].中国商论，2024（05）：-012.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）03（a）--04

1 引言

C2B跨境电商是以客户需求为驱动的商业模式，是互联网技术和社交平台成熟发展的产物，充分解决个性化与规模化不统一的矛盾，释放消费者对个性化定制的需求信息，企业依据消费者提出的真实需求制定个性化订单生产计划。智能化时代，智能算法、智能物流、智能商业为C2B跨境电商发展提供了重要助力和支持，也是相关企业必须面对的时代潮流。

2 智能算法解析消费者个性化需求，助力科学的企业决策

2.1 C2B跨境电商市场需求的获取

C2B跨境电商的演进和发展必须以用户需求数据的充分获取为重要基础，以平台为重要数据支撑和获取的主要渠道。跨境电商平台会将不同类型的商品划分为不同的分类和标签，每个分类和标签搜索排名前列的商品一般市场需求较旺盛。针对不同分类页或标签页产品销售情况、用户评价、竞争对手等信息，企业可通过智能算法了解目标市场需求偏好信息和潜在竞争对手。

跨境电商平台会记录用户的浏览、收藏和历史购买等數据，电商企业通过访问平台数据管理后台，使用专业工具对数据进行整理和分析，并通过对跨境电商平台和其他主流社交媒体的监测，如Facebook、Twitter、Instagram等，了解消费者意见与反馈，对消费者的留言、评论和回复进行监测，分析品牌活动的分享和转发数据，了解消费者的需求和行为特征及对产品和服务的真实反馈。C2B跨境电商企业可通过市场调研分析竞争对手和行业报告，了解竞争对手在不同地区、群体市场的市场份额、产品定位、营销策略、目标消费群体、价格策略等信息，更好地了解不同地域、群体消费者的需求和消费习惯、购买力、喜好等信息，进而更精准地把握市场需求。

2.2 跨境电商消费者的群体化分析

当前，主流的跨境电商交易平台有亚马逊、Wish、eBay、速卖通、天猫国际等。以亚马逊为例，目前包括美国站、日本站在内的14个国际站点，不同的国际站点意味着存在差异化的文化背景、经济发展水平、消费习惯和法律法规等，因此用户需求不尽相同。企业需通过市场调研、社交媒体等方式对用户信息进行群体化分析，更好地了解消费者需求，并以此作为产品定价定位、供应链管理、营销推广等活动的重要参考依据。

群体化分析是指将跨境电商的消费者划分为不同群体，并在每个群体中分析消费者需求、购买行为等。例如，针对不同国家和地区市场，可分为东亚市场、欧美市场、拉美市场等不同群体，再在每个群体中进行消费者需求和行为分析。通过智能算法进行群体化分析，可更好地了解不同群体、地区消费者的需求和偏好，并制定相应的产品定位、价格策略和营销策略，从而提高销量和市场份额。同时，群体化分析有利于企业节约资源，避免因未了解不同群体特点而导致的生产制造失败和损失。通过针对性的群体化分析，C2B跨境电商企业可更加精准地把握市场趋势和消费者需求，提高企业制造效率和C2B跨境电商销售的成功率。

2.3 搭建B端智能数据库平台

跨境电商B端制造企业应构建智能数据平台，发挥供应链生态优势，借助跨境电商平台数据，准确挖掘用户个性化需求乃至潜在的需求，通过智能算法为实现个性化定制产品的柔性化制造提供大数据的储备和支持。智能数据平台的建立必将依赖“云计算”“智能算法”等科技手段的综合应用，设计适合数据特点的智能数据库架构，包括数据模型、数据表、字段、索引等，并根据设计的架构和需求开发智能数据库，以建立数据分析模型进行数据分析和挖掘，从而帮助企业优化生产过程、提高生产效率和降低成本。

跨境电商B端制造业亦能借助外包，与用户需求提供商和数据智能服务供应商等第三方专业网络服务平台建立合作关系，形成长期稳定、双赢的合作。由专业的数据服务提供商提供的具有高度智能化、数据共享和用户友好界面的数据库，并与同行业的公司分享数据，获得更多的数据洞察和市场信息。中小型企业进行C2B跨境电商，可将数据服务外包给第三方智能数据库，从而减少IT基础设施和人员投资，降低管理成本，帮助企业进行数据分析和挖掘，更好地理解和利用数据，优化生产流程、提高生产效率。

2.4 科学对接Ｃ端个性化需求与Ｂ端企业

B端制造业必须获取C端的实时精准化信息，逐步用机器代替人工，并以逼近用户真实、潜在的需求做出选择和决策，为后续规模化定制生产提供精准的数据保障。跨境电商交易平台通过精准设计的“在线互动产品选配工具”和“智能推荐引擎”等技术，将离线化服务升级为持续性反馈信息的获取与更新，以不断优化算法和服务，为用户提供更贴近需求的体验感受和购物满足，不断培养用户的忠诚度和黏性。以小米为例，通过小米社区App和MIUI论坛为“米粉”建立交流平台，让用户参与趣味话题、交流用机体验、讨论小米产品，发表对新产品的需求，小米的新产品还会通过“酷玩帮”“应用”等板块进行测评，通过众多用户的公测、使用、评测、反馈等，帮助小米工程师找到更多的提升空间，不断地优化产品功能和用户体验。

在智能算法广泛应用的数字化时代，发展C2B跨境电商，由“大数据+云计算+算法”构建出的数据智能机器大脑，正是解决C端需求信息获取、筛选、推荐和分析的核心。智能算法能够通过数据分析、机器学习等技术自动优化生产和制造流程，实时监测和控制生产过程，及时发现和解决问题，以提高制造效率和产品质量，并降低成本。

2.5 智能算法优化生产工艺，发挥订制产品规模优势

产品开发设计阶段，可设计C2B跨境电商产品的“基础模型”，基于同一平台或技术体系，按不同的特性和需求开发一组相关性产品，通过智能算法优化生产工艺，企业可通过设计多种变体来满足用户的不同需求，进而实现规模化定制。C2B跨境电商企业可进行模块化设计，将产品划分为各种小模块，这些小模块可被独立设计、制造和升级，设置可提供给用户更多选择和匹配乐趣的多样化模块，以增强产品定制化的程度，提升用户个性化体验。

借助智能算法引入大数据分析技术，通过数据集成进行数据挖掘、机器学习等，处理海量数据，发现应用价值，为企业提供精准的市场预测、产品研发方向、生产调度等决策支持，以管理每个选项模块规模化生产的产量。同时，延后最后的定制化组配时间，结合智能传感技术，将物理量转换为数字信号，帮助企业实现对生产过程的实时监测和控制，以减少产品开发生产成本和周期，提高产品在私人订制过程中的灵活性和可维护性，提高C2B跨境电商企业满足个性化定制的应对能力。

3 智能物流体系推进C2B跨境电商新发展

3.1 构建智能物流系统，提高物流质量和效率

C2B跨境电商涉及大量个人订单和小批量的货物，物流环节的复杂性和难度相应增加。智能物流通过自动化设备和系统的应用，提高物流效率、降低物流成本。传统跨境电商物流，包裹需经历多个环节，包括订单处理、仓储、分拣、运输等，而智能物流通过自动化设备和系统的应用，实现了物流环节的高度集成和自动化操作，大大提高了物流效率。例如，智能物流系统可实现对仓储空间的智能管理和利用，提高仓储效率、降低仓储成本，还可通过优化运输路线、合理调度运力等方式，降低运输成本。智能仓储系统可通过自动化设备实现货物的快速出入库，智能分拣系统可根据订单信息自动将货物分拣至对应区域，从而加快C2B跨境电商物流的速度和效率。

对此，C2B跨境电商企业需投入资金和资源，建立智能物流系统，包括引入物联网、人工智能、大数据分析等先进技术，以实现物流环节的自动化和智能化；整合各环节数据，包括订单信息、库存信息、供应商信息等，建立统一的数据平台，通过数据分析实现供应链优化和物流效率的提高，并与物流、仓储服务商等建立紧密的合作关系，共享信息和资源，实现物流环节的协同和优化。同时，引入自动化设备和系统，实现货物的快速出入库，提高仓储效率和准确性，建立智能分拣系统，根据订单信息自动将货物分揀到对应的区域，加快出货速度。此外，通过物联网技术和云计算技术，实现对物流全程的实时监控和数据共享，建立物流跟踪系统，让消费者随时了解订单的状态和物流信息。

3.2 优化用户个性化物流服务体验

C2B跨境电商注重个性化需求和消费者主导的购物体验，智能物流可根据消费者的需求和偏好，提供个性化的物流服务。智能物流系统可根据消费者选择，灵活安排配送时间和配送方式，满足消费者的特定要求。个性化的物流服务可提高消费者满意度，增强消费者对C2B跨境电商的信任和忠诚度。C2B跨境电商的消费者通常期望及时了解订单的状态和物流信息，智能物流系统可提供实时物流跟踪和查询功能，让消费者随时随地了解订单的进展情况，优化体验。同时，可通过物联网技术和云计算技术实时监控和共享数据，提高物流的透明度和可靠性，有利于及时发现和解决物流中的问题。

为优化用户个性化物流服务体验，C2B跨境电商企业可通过数据分析和预测，了解用户需求和行为模式，提前做好资源规划和调配，以提供更加准确和高效的服务。分析用户的购买历史和地理位置，提前预测用户可能的配送需求，从而提前准备货物，并优化路线安排。同时，可提供多种配送方式，如快递、普通邮件、定制化配送等，并提供增值服务，如礼品包装、个性化定制等，满足消费者的特殊需求，以满足不同用户的需求。通过技术手段提供实时的包裹跟踪和通知，让用户随时了解包裹的运输状态和预计送达时间。此外，企业应建立完善的客户服务体系，及时回应用户咨询和投诉，提供有效的解决方案，通过积极的沟通和问题解决，提高用户的信任感和满意度，提供更好的用户体验。

3.3 供应链协同的优化和可视化

C2B跨境电商的供应链环节通常包括消费者、电商平台、供应商多个参与方，协调各方合作是提高物流效率和降低成本的关键。智能物流系统可通过信息共享和数据分析，实现供应链各环节的协同和优化。同时，建立供应链可视化平台，通过与供应商的信息系统对接，实现订单信息的实时传递和生产计划的自动调整；通过与物流商的系统对接，实现运输路线的优化和运力的合理调度，以减少供应链中的环节和时间浪费，提高供应链的整体效率。

对此，C2B跨境电商企业要与供应商、物流公司等建立紧密的信息共享和对接机制，可通过合作伙伴协同管理，与供应链中的各个环节进行紧密的协作和沟通，共同优化供应链，通过共享信息、协调资源、优化运输路线等方式，通过自动化处理订单、运输、仓储等环节，减少人工干预，提高供应链的效率和响应速度，不断推进供应链可视化工具的应用，将供应链中各个环节的数据以图形化的方式展现，帮助企业更好地了解供应链情况，及时发现问题，并采取相应措施，例如使用仪表盘、报表、地图等可视化工具，展示供应链中的各种关键指标，通过供应链协同优化和可视化，提高供应链的效率和响应速度。

3.4 引入和应用物联网智能物流和区块链技术

C2B跨境电商企业需快速交付个性化和定制化商品，物联网技术可实现对库存和生产流程的实时监测，提高发货和交付货物速度与准确度。通过物联网技术，可将传感器、标签和无线通信等技术应用于物流环节，实现对货物、车辆和设备的实时监测和追踪，并可实现对货物位置、状态和运输条件的精确掌握，促进流程优化和质量保障，提高货物的可见性和安全性。通过订单追踪和快速响应客户反馈等服务的即时提供，跨境电商C2B企业可提高客户体验和满意度，提高客户对品牌的信任和忠诚度。

引入区块链技术可提供去中心化的、安全可信的数据存储和交换平台。在C2B跨境电商智能物流中，区块链可应用于货物追踪、溯源和合同管理，确保数据的真实性和完整性，减少信息不对称和纠纷。借助区块链技术，实现跨境电商C2B服务物流信息的去中心化存储和共享，确保数据的真实性和完整性，提高跨境电商的透明度和可信度。

4 智能商业双螺旋驱动C2B跨境电商的时代演进

4.1 智能商业双螺旋驱动结构

阿里集团学术委员会主席曾鸣提出：智能商业是拥有“网络协同”和“数据智能”的双螺旋结构。网络协同为数据智能提供强大的数据来源和支持；数据智能为网络协同提供更精准的决策依据和运营指导。双螺旋结构的作用是推动智能商业的不断发展和创新，促进商业生态系统的协同和优化，在数据智能和网络协同的双驱动力运作下，C2B跨境电商的营销模式方能顺应时代演进，不断升级与发展。

网络协同有助于资源的整合与共享，将分散的资源、能力和智慧结合起来，从而实现协作创新和资源优化配置。网络协同可帮助跨境电商C2B企业建立完整的供应链体系，借助网络的力量，在设计、原材料选择、生产工艺等方面进行協同创新，整合供应商、销售渠道和消费者等各方资源。

数据智能通过数据采集和分析，为C2B跨境电商提供基于用户行为和偏好的精准推荐和个性化服务。通过收集用户的浏览、搜索、购买等数据，利用人工智能和机器学习技术进行数据分析和模型建立，实现对用户需求和行为的深度理解。C2B跨境电商企业通过数据智能对用户的支付行为、风险指标等进行实时监测评估，及时发现和预防欺诈行为，保障交易的安全可靠性。

4.2 网络协同，建立企业沟通渠道

C2B跨境电商企业，为满足网络协同的需要，应建立信息共享平台或使用第三方平台，采用云服务或在线协作平台等方式，实现实时多人协作和信息共享。网络协同需在沟通和合作方面建立良好的机制，确立目标，制定具体的计划，明确各方职责和任务，及时沟通交流，建立良好的沟通和合作机制。

畅通内外部的沟通渠道，加强各方的交流和反馈，通过有效的沟通渠道和机制，及时发现和解决问题，避免矛盾和冲突，进行网络协同，应建立风险管理机制，从合作伙伴选择、信息披露、知识产权保护等方面加强风险防范，保障各方利益。企业应提供更智能化、个性化的客户服务和售后支持，通过智能客服系统、人工智能语音助手等方式，实现24小时在线客服，快速响应各方需求，通过数据分析和智能算法，提供个性化的售后支持，提高协调满意度和忠诚度。通过精准的需求定位和个性化推荐，将消费者需求与供应商产品进行高效匹配，提高产品的质量和独特性。将企业内部各部门连接，实现信息共享和工作协同，帮助实现个性化精准广告投放和社交媒体营销，提高品牌知名度和市场覆盖面，优化社交化分享、口碑传播等方式，促进用户参与和互动，形成良性的网络协同效应。

4.3 充分挖掘数据智能，完善精细化管理

个性化服务和精细化管理是C2B跨境电商实现客户满意度和市场竞争力的重要手段，C2B跨境电商企业必须重视数据收集与处理，重点收集用户基本信息、用户行为数据、商品基本信息、订单数据、客户评价数据多方面数据，并将其汇总至数据仓库中，实现数据的统一管理和共享。利用数据挖掘、机器学习等技术，对收集到的数据进行深度挖掘，提取有价值的信息，如用户画像、消费行为、商品热度等，以制定相应的促销和运营销售策略。此外，通过数据可视化工具，将结果转化为直观、易懂的图表或报表，帮助企业管理层更好地了解企业运营状况，做出科学决策。同时，建立实时监控系统，对电商平台进行监控，及时发现并处理异常情况，如订单交易失败、用户流失率上升等。

数据智能是一个不断发展和演进的领域，C2B跨境电商企业应保持对新技术和方法的关注，积极参与创新和改进，不断提升数据智能水平和应用效果。通过统计学、机器学习等技术，企业可揭示数据中的潜在模式、趋势和关联性，为企业提供决策支持，将数据分析结果与实际运营相结合，指导企业的战略决策和运营管理，帮助企业发现商业机会。

5 结语

在全产业链生态融合的新阶段、新时代，智能算法、智能物流、智能商业将成为C2B跨境电商的核心驱动力，这是不可阻挡的商业演进历程，相关企业也要顺应时代发展的新潮流。

参考文献

陈虹.大数据背景下饲料企业跨境电商的发展策略分析[J].中国饲料2021（20）： 75-78.

张正荣，杨金东，魏然.跨境电商综合试验区的设立模式与推广问题： 基于70个城市的定性比较分析[J].软科学，2020，34（5）：131-138.

裴东霞.我国跨境电商运行绩效评价与提升策略： 基于跨境电商综合试验区样本数据的分析[J].商业经济研究，2020（6）：145-148.

张夏恒，陈怡欣.中国跨境电商综合试验区运行绩效评价[J].中国流通经济，2019，33（9）：73-82.

金泉，苏庆新.跨境电商平台赋能中小企业国际化的机制研究[J].国际贸易，2022（10）：68-76.

王志盼，张清凌，宋小青，等.基于位置大数据的中国跨境电商时空格局变化及其影响机制[J].经济地理，2022（1）：44-52.

孟涛，王春娟，范鹏辉.数字经济视域下跨境电商高质量发展对策研究[J].国际贸易，2022（10）：60-67.

Porter Michael E.. Competitive Advantage： Creating and Sustaining Superior Performance[M].New York： Free Press，1985.

马述忠，房超，张洪胜.跨境电商能否突破地理距离的限制[J].财贸经济，2019，40（8）：116-131.