基于数据驱动的跨境电商运营机制创新研究

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

摘要：

跨境电商的猛速增长面临外部环境危机与内部治理结构不完整问题，迫使企业在数据驱动下实现运营从“野蛮生长”转向“精耕细作”。通过案例分析引入F品牌作为研究对象，分析基于不同运营机制阶段下的数据演化过程，剖析当下F品牌运营壁垒，遵循“数据—产品—数据”思维逻辑，构建数据库迭代技术模型，揭示以“数据价值发现—数据价值创造—数据价值实现”为研究范式的创新运营机制实现方式以提升运营者在合适的环境中做出及时反应，提高中国跨境电商企业的竞争力与影响力。

关键词：

数字技术;跨境电商;运营机制;数据处理;数据管理;数据驱动

中图分类号：

TS941.1; F713

文献标志码：

A

文章编号： 10017003（2024）10期数0015起始页码12篇页数

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

收稿日期：

20231201;

修回日期：

20240910

基金项目：

国家社会科学基金艺术学项目（21BG138）

作者简介：

朱伟明（1972），男，教授、博导，主要从事数字化服装设计方面的研究。

跨境电商作为一种新业态、新模式，属于数字经济范畴［1］。在日新月异的世界经济环境中，跨境电商成为促进全球经济增长与经济体系创新、变革发展的全新力量［2］。中国跨境电商发展已进入经济高质量驱动阶段［3］，互联网与数字技术等发展提高了信息收集、存储、分析与共享能力。有学者指出，单纯依靠人力输出的复杂化与碎片化的运营模式已不再适用，需专注于数字技术与运营机制之间的交互作用［4］，以此将“野蛮生长”的运营机制转向“精耕细作”，培育完整的生态体系。以数据流作为连接纽带，解决外部环境和数字技术如何与内在机理和运营机制高效融合，从而提出跨境电商高质量发展背景下存在的数字技术应用能力难以提升的问题［5］。因此，数据处理与管理理论为构建跨境企业技术与运营的交互难题提供了创新思路，重新审视数据生态化协同运作下的产业环境、运营模式、客户市场等特征［6］。

然而，结合现有跨境电商与数字化的研究，学者们主要从数字化市场选择［7］、数字化产业结构转型［8］、数字化运营构成要素［9］等视角展开。其中，在数字化市场选择与合作中强调双循环新发展格局的形成带动跨境资源的充分流动［10］，数据作为基础技术手段，是实现常态化国际贸易的新范式［11］。数字化产业结构的转型需加大新技术应用，用于推动产品创新［12］、营销服务［13］、产品交付效率［14］等关键资源，对生产供应端、消费需求端、平台服务端产生正向的外部经济效应［15］，实现从数字搜寻到数字生态的迭代转变［16］。尽管有学者已经开始尝试从数据处理与管理的视角探究跨境运营机制的协同，如企业微观数据评估跨境企业溢价能力的运营效应［17］、用户感知数据对数字化运营结果的影响［18］、区块链技术在运营框架内的创新［19］等。但这些研究只针对跨境电商运营模式的单一方面，并未落脚于某一具体数字技术，有针对性地研究跨境企业的生态化运营，使数据影响协同运营具体过程困于黑箱中，难以为复杂的运营机制实践提供系统性与层次性的过程建议。通过本文研究将问题聚焦于数据技术将如何打开跨境电商运营机制过程中的黑匣，构建产、供、销一体化的运营模型，重构产业链，保证运营结果的时效性，降低交易成本，丰富跨境电商交互的理论缺口。

本文聚焦于纺织服装制造行业，选择F品牌作为案例分析对象，通过研究前期对案例资料进行搜集、整合与梳理，依据时间逻辑在研究过程中分析数据在不同运营空间下的价值存在，针对数字化发展所诱发的运营难题，构建以数据迭代技术为基础的运营创新机制研究，实现低附加值产业向高附加值产业的转型与升级。

1 研究设计

1.1 研究方法

跨境电商市场随着全球化的加速发展呈现蓬勃发展的态势，传统的运营机制已难以满足跨境市场的快速变化和多元化需求［20］。基于Dyer所提出的理论可知，对单案例的研究可以深入挖掘特定背景下研究对象的行为过程和机制动态［21］。跨境电商市场高度复杂且多变，单案例研究可以深度洞察特定背景下的市场现状，在情境敏感性下精准捕捉和解释特定环境下的运营行为揭示其因果关系，通过收集和分析详尽的实证数据增强研究说服力，面对研究对象在研究过程中出现的新问题进行灵活性与适应性调整。因此，本文以F品牌为例通过单案例研究解析研究对象与研究目标间的协同关系，剖析其潜在运行规律，揭示数据驱动视角下的运营机制逻辑。

1.2 案例对象选择

F品牌是浙江早期发展成熟的跨境电商企业之一，面向北美市场的供应商、批发商、代购商等，垂直于女装品类，其发展目标是为消费者提供个性化、高性价比的服装，具有研究代表性。为了满足品牌建设的需求，F品牌搭建了个性化特征鲜明的独立站，在网页设计、商品页面、文案撰写等方面强调品牌形象。此外，F品牌采用多种运营策略进行引流，将公域流量转化为私域流量，从而实现二次销售。

鉴于数据驱动对运营机制创新的重要性，本文基于以下原因选择F品牌作为单案例研究对象：1） F品牌2015年成立于杭州，以“6-4-1”销售结构主攻北美市场（6代表第三方平台，4代表直营渠道，1代表线下渠道），实现0～1的单品牌赋能平台到1～N的多品牌赋能平台，建立了完善的运营体系和产业链。2） F品牌通过自研设计和自有品牌建设，利用跨境电商平台进行国际营销，将产品销往全球多个国家，具备较大的行业影响力，并形成了成熟的跨境电商经营模式。3） 作为中国传统贸易行业之一的服饰领域，F品牌融合新兴的跨境电商模式和数字化技术，实现了从企业价值链到全球价值链的跨越，代表了传统行业与跨境电商结合的成功案例。

1.3 案例资料收集

本文的资料收集包括实地调研、深度访谈及公开资料等。一手资料主要包括：1） 实地调研与深度访谈。在2022年对F品牌进行长达半年的实践调研，深入了解企业的组织结构、经营模式等信息。2023年通过设计半结构式访谈问卷对企业相关人员进行调研。2） 搜集企业市场数据、产品数据、会议记录等资料，包括产品及品牌信息、市场和财务数据，如每月3万多的销售数据词条，1 000～2 000的标签数据词条等。3） 整合与企业管理人员往来的邮件、短信等。4） 深入企业实践，在实习期间主要负责设计生产与运营规划等工作，接触大量数据分析工作等。

二手资料包括：1） 知衣科技等市场整合数据，包含2022年6月—2023年12月的趋势、产品、价格、物流服务商、用户评价等70多份资料。2） 新闻报道资料，包括焦点访谈、报纸等国内外媒体的报道资料。3） 电子商务研究中心、雨果网等

机构的研究报告。将以上资料均整理归类，构成本文案例企业的基础资料。

2 研究案例分析

基于对F品牌的资料收集，本文研究过程基于余从刚等［22］提出的“数据—产品—数据”理论，F品牌的数据形式以产品词条数据与消费数据为主，结合上述描述的市场困境，剖析数据介入产品运营的不同阶段及其运转机制，以构建数据库迭代技术流程，创新数据反哺运营工作。

2.1 数据追踪阶段：感知消费者需求

基于信息搜索渠道，F品牌首先从“面”挖掘消费者性别、年龄、职业、身高、心理、感受等人口统计学数据［23］，通过数据再从“线”制定宏观的画像轮廓，到“点”细化消费者穿着喜好、审美特征、消费观念、消费模式等偏好与行为数据，从而为运营者构建目标消费画像（表1），帮助企业感知消费者需求，精准筛选目标消费群体。

2.2 数据洞察阶段：产品本土化选择

本土化选品涵盖多个数据环节，不同数据环节间的融合与相互作用构成了本土化产品选择的基础层和策略层，选品策略的弹性制定则决定着生产布局、销售周期和营销策略的发展方向，如图1所示。运营者依据深度探索目标市场趋势、竞品热卖、消费者喜好等数据，深入了解类似款式的元素特征在各大平台的销量与定价，经过评估市场动态与款式足量等情况进行本土化选择。例如，运营者在产品描述时参考北美地道表述词，避免消费者理解歧义，同时也会将消费者兴趣点着重描述。考虑到消费者的环保意识，运营者首选使用新型可降解面料的供应商博取消费眼球。运营者会综合供应商属性、产品属性、运输属性和服务属性四大要素，对每日推出的SKU实施市场监测，通过试销及时获取消费者反馈数据，分析反馈结果，以确认下一步产销策略。

2.3 数据智能阶段：消费者偏好测试

基于消费者搜索、浏览、兴趣、点击、已购等行为数据触点，运营者在前端页面设置热销板块，对消费者进行“千人千

面”的个性化推荐，如风格、颜色、设计元素点等进行相似款推送，以提升销售转化率，如图2所示。数据推款模式的逻辑是基于筛选销售款式与上新时间生成的产品报表，通过追踪访

客数、兴趣次数、加购率、点击率等数据词条，整理数据量形成数据算法后，将产品细分为爆款、旺款、测款、推款四类，通过算法透析将产品标签应用于分类页面与消费者个人收藏加购页面，以及运用后台老款30 d与新款7 d的销售、点击、浏览、趋势、兴趣等数据智能拉取，将款式分为趋势款、季节款、节日款、热卖款、相似款等推送至分类页面、个人中心页面等，在消费者进行相关行为触点后更新迭代数据词条，并依据前台展示规则更新产品页面顺序，有效地依据消费者实时动态形成数据流动，精准投放产品，提升销售转化率。

2.4 数据探测阶段：产品专题页推荐

运营者通过站内消费者累计数据分析，结合消费者行为喜好在平台上制定效率的可视化运营策略，如增设趋势关键词导航栏、设计趋势专题页、邮件趋势推送、站内广告投放等，在数据探测阶段，前端页面所呈现的产品顺序是通过设置流行趋势数据、个体消费者的选购偏好数据、群体消费者的触点

数据、供应商等级数据、产品标题数据等参数占比后统计形成的。此外，对前期推款的产品专题页可视化设计是基于产品上新时间与专题页的贴合程度，而供应商专题页设计是基于近一个月内是否有上新产品、订单履约率高、产品质量优质、发货时速快等要求。运营者在搭建不同专题页时，可以手动调整产品或供应商顺序，并增设投放页面的链接追踪码，用于区分不同专题页流量。

在页面发布的不同周期内，运营者可在数据分析后台利用追踪码查取网页数据，从网页浏览量、页面停留时间、销售转化率、跳出率等数据直观了解消费者对产品的偏好程度，如表2所示。在导航栏、头部横幅、相关供应商头部横幅设置对应的追踪码，用于探测运营手段是否引起消费者共鸣，提升消费者的浏览兴趣，带动消费转换率，优化消费者“拉新—留存—复购”的行为闭环。

2.5 数据反馈阶段：产品数据复盘

北美市场消费者在线上消费时不仅关注产品销量如何，同时也重视卖家的信誉度与好评率。基于前期专题页发布与每周的热销页面更新，F品牌的运营者在发布不同周期内对产品进行复盘。其中专题页复盘是选取两个周期内的数据，从出单款式数、买家数、支付件数等对专题页推荐的产品进行

分析，如选取专题页“Western-style”数据进行深入分析新增爆款产品特征发现（表3），牛仔款上衣出单时间较快，款式选择多，较贴合消费者喜好;流苏款多以夹克外套为主，风格更偏向美式经典，含有阿兹特克部落纹理的产品兴趣次数与收藏次数较高，因此可以推测出消费者喜好正在往特色部落风转移。

对热销页面的运营基于消费者的偏好测试，如提取F品牌一个月的运营复盘（表4），从中布局爆款、旺款、推款与测款，投放入平台前端进行测试，运营者通过一周的数据沉淀，拉取后台产品数据表，通过数据算法、筛选与清洗，提取每周爆旺款式数、支付件数、新增爆旺、hot命中数等，实时辨别运营者的方向是否正确，可以有效避免运营者因主观因素淘汰掉具有销售潜力的产品。同时，在消费者进行购买后，行为数据将再次被系统记录与挖掘，从而更新至数据库中进行新一轮机制流转，生成的新数据将迭代之前的数据，形成良性循环的数据闭环。

3 数据应用现状困境

3.1 消费者画像模糊

F品牌对于跨境市场细分的要素取决于消费者的需求和偏好差异，由于沟通障碍、文化差异等地理距离限制因素［24］，运营者需要深入分析消费者个体行为喜好与群体行为规律，从时间序列的角度挖掘消费者的行为聚集性与特征差异性。同时，考量消费者情感，对其生成的内容进行倾向性分析，以更细粒度的方式对消费者进行分组来构建消费者画像，实现消费者群体细分并挖掘移动规律性。

消费者画像数据涵盖人口统计数据、行为数据、偏好数据、销售数据等［25］，对于跨境电商构建个性化消费者群体画像的难度来说，其一是以消费者的基本属性及直观的行为数据作为分析维度，片面描述目标消费者特征，忽略消费者波段性态度数据，即消费价值观、态度、动机、情感等;其二是收集的海量数据，无法通过科学的技术性手段将其处理，形成了数据堆积壁垒所引发的站内消费者画像模糊的形式。

3.2 同质化产品泛滥

跨境电商可以通过互联网平台发布产品信息，以至于产品信息是透明的［26］，容易引发抄袭、东拼西凑、样式形态相似、题材风格统一的“审美盛宴”［27］。从同质化视角将设计信息茧房划分为内容同质化、选择同质化和群体同质化［28］。在跨境电商的服装产业中，平台以数量多、上新速度快、价格便宜等优势吸引消费者，由于每日上新产品量大，为保证消费者对平台的新颖度，设计师选择在已有的爆款产品中对产品颜色、面料、款式等设计细节进行轻微改动，从而引发设计桎梏的困境。不完善的跨境运营组织与程序也是令产品设计趋于内容同质化的原因。

选择同质化是运营者在上新产品时，以追逐爆款热度为目标，上新同款或同类型产品，通过降低价格博取眼球。随着爆款的产生，消费者容易形成群体同质化，即包含了去个体化、价值信仰的趋同，以及内群与外群形成的群体认同［29］。如果运营者在运营管理中缺乏系统性思维，容易导致设计组织与过程的沟通不畅，引发这一问题的主要原因是运营方前期目标较为模糊，以至于设计方依照已有的路径与成熟方案为基础进行再设计。

3.3 数据孤岛难以打破

隐私保护限制所造成的大量交叉特征数据无法被生成与利用［30］，诱使跨境电商数据间缺乏关联性，数据库之间无法兼容等问题生成，形成数据壁垒。跨境电商运营通常根据站内的历史销售数据、竞争品牌的爆款数据和当季流行资讯来制定运营管理计划。大多数跨境运营者并没有独立研究市场信息的能力，难以获得一手的真实数据。除了相关发布会、书籍期刊、相关网站浏览等渠道获取资讯之外，最主要的是依赖中心化的研发机构发布的白皮书、行业报告等进行碎片化的数据采集。同时，企业对上下游供应链与出口物流的把控力不足，加之对海外相关数据规制与市场制度的认知不足，无法采集到全面的数据源。

跨境电商通过互联网平台能够减少信息搜寻成本［31］，其数据皆为自有，运营者可以对站内浏览量、点击量、加购量等数据进行深度分析，如需做综合性的数据挖掘，需整合相关平台数据，对数据进行统一分析口径。但跨境企业普遍将数据分别存放于ERP、跨境第三方平台、独立站等，跨境市场系统多、平台多，对数据实时性要求高，使多维度动态分析的工作量大、难度高、耗时长，容易形成运营信息脱节现象，引发了数据孤岛的形势。

4 数据迭代技术与运营创新机制研究

基于上述案例研究F品牌对数据的应用渗透于运营机制，虽然运营数据结果在一定程度上可以辅助运营者决策，但其数据整理与分析多依托运营者利用数据工具进行人工分析，缺乏科学性与时效性，且数据以表格形式导出，无法导出完全依托数据技术进行分析后的可视化报告。此外，基于资料收集结果可知F品牌运营通常根据站内的历史销售数据、竞争品牌的爆款数据和当季流行资讯来制定运营管理计划。大多数运营者并没有独立研究市场信息的能力，难以获得一手的真实数据。除了相关发布会、书籍期刊、相关网站浏览等渠道获取资讯之外，依赖中心化的研发机构发布的白皮书、行业报告等进行碎片化的数据采集。同时，企业对上下游供应链与出口物流的把控力不足，加之对海外相关数据规制与市场制度的认知不足，无法采集到全面的数据源。为解决上述问题，搭建数据库迭代模型与消费者需求洞察模型，优化与创新F品牌数据技术与运营机制，创新运营机制，以打破品牌内部数据壁垒，实现高质量的数字化交付。

4.1 数据库迭代技术模型

数据库的迭代运作基于数据字典的完整性，其包含了数据库的库、表、字段、索引、触发器等逻辑数据库定义信息，以及存储设备、文件等物理配置信息［32］。结合跨境电商的产品

数据特点，依据“产品特征—数据字典—应用场景”的路径，提出跨境电商产品运营数据字典的模型。数据字典由产品对象和元数据组成。产品对象是数据字典的基本单位，是对跨境电商产品的抽象，本文以女装产品为例，对“真实产品”进行抽象为连衣裙、上衣、下装、裤子等（图3）。元数据是描述产品属性特征的数据，如描述女装产品名称属性的特征包括标题、色彩、场景、款式等，一个产品属性的元数据被记录与之相对应的一条数据字典里。按照跨境电商产品属性的特征，将其划分为静态属性与动态属性。其中，跨境电商产品中固有属性却相对不变的属性值为静态属性元数据，如女装产品的款式、尺寸、色彩、图案、面料、细节设计、供应商等;动态属性是指女装产品在投放入市场前后随时间与消费者可变且通常可度量的属性，如女装产品的点击量、收藏量、加购量、下单量、买家数、件数等。

基于数据字典模型的搭建，智能运营数据库是一个“数据—产品—数据”的交互构建过程。运营者在实际工作中需根据以往资料或部门内部意见对已经设计好的方案进行修改。当投放入市场后，依据消费者行为与偏好发生的改变，结合消费者画像，以保证不同阶段整理分析的数据具有一致性，需在智能运营中采用迭代思维，利用不同阶段数据模型的继承和传递技术，将不同阶段收藏量、购买量、买家数等销售数据，与产品色彩、尺码、款式等词条数据储存互通，通过消费者反馈，逐步完善迭代后的建库内容，如图4所示。

迭代建库模型是将智能运营数据库建设和具体销售业务相交互，突出一手材料设计的重要性。其流程为运营者将数据生产纳入销售终端之中，通过对产品进行统一描述、统一组织、统一存储等操作，逐步生产出在设计、生产、上新、销售等不同阶段的数据库和数据产品。对不同阶段的数据及时进行综合分析，逐步提高上新精度和销售转化率。因此，基于智能运营的数据库迭代技术，跨境电商可以实现数字平台的搭建，衍生数据要素，并推动其向传统要素渗透与融合。跨境电商的运营机制生态化指消费者通过点击、浏览、收藏、加购到下单支付，再到收获评价的平台全流程数据，并利用人工智能技术建立消费者数据仓库与产品数据仓库。此外，利用数据爬取与分析工具对竞争品牌进行剖析，用于深度洞察海外消费者行为特征与偏好，完善产品信息共享与协同专业化，实现对消费者的实时洞察、及时满足。

4.2 数据驱动的消费者需求洞察模型

通过品牌自身消费者的特征，再对市场流行趋势进行调研与计划后，利用云计算技术获取的消费者画像信息用于需求趋势的处理、分析与呈现环节。对于数据的采集源于流行资讯及趋势、市场销售与竞争品牌及消费者画像，如图5所示。首先，创建多类型的数据字典，如事件、品牌、面料、版型、色彩、图案、风格、场景等，设置等级式的量化规则后，归类并录入至数据库中。通过设置产品数据词条、销售数值范围、上新时间段等为筛选条件，结合云计算统计技术细化数据，确保数据的精准度。其次，利用智能识别技术，从产品供应商、产品关键词、产品价格等维度找到大量相似或相同产品。最后，基于服装产品目标销售市场的地域性特征，以国家地域、终端群体、文化差异三块为关键要素划分产品，以饼状图、折线图、柱形图等可视化的方式呈现。

4.3 数据驱动的运营机制创新

F品牌原有的运营机制在一定程度上可以解决消费者画像模糊与同质化产品泛滥问题，由于数据体量的庞大与迭代速度之快，基于纯人工进行分析与筛选难免存在疏漏及运营者主观判断导致的决策失误。F品牌运营所获得的数据已足够解决内部管理流程与部门需求，但数据的分散和使用价值，不同部门之间的数据信息无法有效沟通，导致大量的价值感数据形成了壁垒，使平台产品与其本身产生了差异，在后台数据采集时引发对错误信息进行分析和处理，无法全方面剥开数据去观察其背后的需求与表达困境［33］，导致消费者在购买过程中出现了差异鸿沟，降低了消费预期，无法形成有逻辑、

全面、统一的生态化运营机制。因此，通过对数据的深度挖掘与利用来实现跨境电商运营模式下的资源整合是当前亟待解决的问题。

为解决数据在跨境电商的应用困境现状，本文依托案例研究，基于数据库迭代技术模型与消费者需求洞察模型，构建“数据价值发现—数据价值创造—数据价值实现”的跨境数据驱动的运营创新机制（图6），旨在构建产、供、销一体化的运营机制生态化。在数据价值发现阶段基于数据源的整合，数据源主要由站内消费者画像数据、各渠道销售数据、市场流行资讯数据、网页搜索词条数据及后台热点产品数据组成。通过采集数据与整合数据的关联性，将其转化为统一的标准数

据格式以便于对数据进行二次加工，再选取适当的数据分析方法对数据进行加工分析，最后以可视化等方式向消费者展示分析结果。

在数据精细化管理过程中创造数据价值，其过程主要涉及“数据采集—数据去燥与清洗—数据分析—数据解释”。数据具有连续采集特性，可分为离线挖掘与在线分析两部分［34］，经实践与调查发现，跨境运营数据主要来源以平台前后端为主的市场销售数据、产品元数据、消费者数据、网页数据，以及社交网络交互数据、google搜索引擎数据、流行趋势数据等第三方数据。本文以产品销售数据为例，为确保数据质量的可用性，首先，F品牌对采集到结构复杂的数据进行转换，形成单一或便于处理的结构后，概括性分类不同产品属性，其中对设置错误的干扰项进行清洗，而后去除无用的销售数据，若获取热卖产品数据，需去除销量为0、买家数为0的数据。其次，在去噪后设置数据过滤器，进行聚类或关联分析等规则方法的设置，将无用或错误的离群数据滤掉［35］，用于筛选不同运营场景所需的数据，并提取可用数据对其进行标准算法设置。最后，对简单随意放置整理好的数据须建立特定种类的数据库，对不同类型的数据信息进行分门别类整理，避免数据访问性问题。利用量化分析法等统计技术，构建产品与消费者合理应用的数据量化模型，将大量相关或相近信息转化成有用知识，从综合评估细化到目标对象分析，对所需数据的应用场景进行进一步的加工和剖析，依托运营者对目标对象不同时间段设置的不同评估。基于结果数据的沉淀与细分，可利用多维可视化技术，连接色彩与语义，将数据可视化为饼状图、折线图、柱状图、散点图等，以报告、视频、图片等形式发布至设计师、运营者、消费者、供应商等受众群体标准与细则，以得分权重的形式得到目标对象匹配的最优搜索条件与搜索最优排序。

在数据价值实现阶段，为优化智能化、科学化的运营机制创新以“数据整合—数据检测—数据复盘—数据迭代”为主导，利用运营机制创新承接产品设计创新，以实现生态化的跨境运营机制。从运营价值的角度来看，价值实现以数据可视化结果为依据，运营者无须进行二次分析，便可在数据库中搜索到市场趋势报告、竞品热度追踪、社媒活动追踪等，并对需求竞品、博主进行数据检测，然后依据消费者购买记录实时生成与更新消费者画像与偏好。在上新与选品中也可以依靠数据检测竞品上新情况及供应商上新动态，在跨境平台原先的消费者偏好测试中增设销售数据实时监测机制，实现销售数据的波段性观测，以设计具有趋势时效性的专题页推送。为优化消费者画像模糊困境对销售偏好进行个性化设置，通过将算法应用于分类页面和个人中心页面，个性化推荐的流量不再局限于头部产品，而是能够为消费者提供更多的SKU推荐。当消费者连续三次未点击页面时，个性化推荐将为其推荐另一款产品。个性化推荐可以使商品在短时间内被消费者快速发现和购买，建立与消费者的长期联系，从而实现客户的二次开发，推动消费者持续购买并传播口碑。

从客户服务的角度来看，跨境电商所面临的挑战包括但不限于时差和多国语言等现实问题，通过运用智慧客服，引入实时翻译功能，消费者可以自由选择语言，并设置常用语录，采用云计算技术进行数据分析，使用数据挖掘算法对消费者信息及历史行为进行挖掘分析，构建智能客服系统，从而以较低的时间和人力成本，快速解决大多数常规客服问题。跨境电商的可持续发展离不开私域流量的有效利用，运营者可以通过数据算法将消费者进行等级划分，并依据不同级别的客户群体定期发布符合其消费能力的新款、会员优惠折扣等，稳定现有客户群体，培养平台忠实粉丝，同时利用大众推崇的主流社交媒体平台，保证每日发帖量、话题热搜量、活动预告规则、专题录播等增强与消费者的互动性，维持品牌热度与关注度。此外，整合所有数据引入可视化数据管理平台，实现跨境运营数据生态化管理。运营者应以清晰且可访问的数据使用许可发布数据，并将数据与其原始出处进行关联，使数据能够可追溯和重复使用，同时也可采取分级的方式共享数据，要求数据引用并给出引用元素，通过对数据的引用次数进行统计，为数据价值评估提供依据。

5 结 论

为满足市场对智能化的运营管理需求，跨境电商在运营机制体系建设过程中，通过数据采集、聚焦、管理和应用，运用大数据收集、处理、判断、分析、储存等功能，实现设计端、生产端与营销端的交互协作，整合价值链环节促进产业链重构。生态化运营机制的构建可以逐步聚焦趋势效益，将其利益最大化，优化垂直供应链资源与各供应部门之间的配合默契度，完善产品属性标签，加强消费者搜索精准度，提高消费者满意度和受众黏性，同时避免数据堆砌和功能限制，实现信息价值最大化，及时淘汰闲置的数据和功能。在维护自身平台运营的同时，需要进行动态的国际市场贸易局势和风险分析和评估，以帮助自身有针对性地调整运营决策和方式，优化跨境服装产业运营机制的路径，建立一个数字化、个性化、生态化的“数据运营”机制。

本文存在研究局限性。首先，研究方法为单案例分析法，没有整合所搜集的资料与数据，缺乏对具有代表性的服饰类跨境电商企业进行其运营机制的剖析与分析，总结研究过程中所遇到的难题，构建生态化的数据驱动的创新运营机制，而机制是否具有普适性有望企业进行有效检验。其次，在构建生态化运营机制过程中，企业需要花费大量的资金与人才，对于部分中小型企业来说具有一定投资风险，仍选择传统的运营模式，无法全面改善整个跨境市场困境。最后，未来研究可以进行多案例研究，增强研究对象的范性以提升研究结果的可适用性。

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参考文献：

［1］张夏恒， 李豆豆. 数字经济、跨境电商与数字贸易耦合发展研究： 兼论区块链技术在三者中的应用［J］. 理论探讨， 2020（1）： 115-121.

ZHANG X H， LI D D. Research on the coupling development of the digital economy， cross-border e-commerce and digital trade： Application prospect of blockchain technology among them［J］. Theoretical Investigation， 2020（1）： 115-121.

［2］凌雪莹. 跨境电商发展助推区域经济新格局的建设路径： 评《跨境电商经济发展与研究》［J］. 科技管理研究， 2023， 43（9）： 232.

LING X Y. Construction path of cross-border e-commerce development boosting regional economic new pattern： A review of Cross-Border E-commerce Economic Development and Research［J］. Science and Technology Management Research， 2023， 43（9）： 232.

［3］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， 42（1）： 44-52.

WANG Z P， ZHANG Q L， SONG X Q， et al. Spatial-temporal evolution and influencing mechanism of cross-border e-commerce in China： Evidence from the analysis of location-based big data［J］. Economic Geography， 2022， 42（1）： 44-52.

［4］CHENG C， WANG L M. How companies configure digital innovation attributes for business model innovation？ A configurational view［J］. Technovation， 2022（112）： 102398.

［5］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.

MENG T， WANG C J， FAN P H. Research on high-quality development of cross-border e-commerce from the perspective of digital economy［J］. Intertrade， 2022（10）： 60-67.

［6］资武成. “大数据”时代企业生态系统的演化与建构［J］. 社会科学， 2013（12）： 55-62.

ZI W C. Research on the evolution and construction of business ecosystem in big data era［J］. Journal of Social Sciences， 2013（12）： 55-62.

［7］王津津， 任保平. 跨境电商赋能中国式现代化的逻辑与路径研究［J］. 河南社会科学， 2023， 31（11）： 63-73.

WANG J J， REN B P. A study on the logic and pathway of cross-border e-commerce empowering Chinese-type modernization［J］. Henan Social Sciences， 2023， 31（11）： 63-73.

［8］张夏恒， 赵崤含. 墨守成规还是化蝶重生： 跨境电商对传统产业转型的影响［J］. 中国流通经济， 2022， 36（5）： 42-54.

ZHANG X H， ZHAO X H. Conformism or rebirth： The impact of cross-border e-commerce on the transformation of traditional industries［J］. China Business and Market， 2022， 36（5）： 42-54.

［9］胡保亮， 田萌. 自营类跨境电商商业模式构成要素解析： 以网易考拉海购为例［J］. 杭州电子科技大学学报（社会科学版）， 2018， 14（4）： 7-12.

HU B L， TIAN M. An analysis on elements of self-supporting cross-border e-commerce business model： A case study of NetEase Kaola［J］. Journal of Hangzhou Dianzi University （Social Science）， 2018， 14（4）： 7-12.

［10］赵崤含， 张夏恒， 潘勇. 跨境电商促进“双循环”的作用机制与发展路径［J］. 中国流通经济， 2022， 36（3）： 93-104.

ZHAO X H， ZHANG X H， PAN Y. Research on cross-border e-commerce helping to build the new development pattern of dual circulation［J］. China Business and Market， 2022， 36（3）： 93-104.

［11］马述忠， 潘钢健. 从跨境电子商务到全球数字贸易： 新冠肺炎疫情全球大流行下的再审视［J］. 湖北大学学报（哲学社会科学版）， 2020， 47（5）： 119-132.

MA S Z， PAN G J. From cross-border e-commerce to global digital trade： A reexamination perspective from global transmission of COVID-2019［J］. Journal of Hubei University （Philosophy and Social Science）， 2020， 47（5）： 119-132.

［12］杨骞， 秦文晋. 中国产业结构优化升级的空间非均衡及收敛性研究［J］. 数量经济技术经济研究， 2018， 35（11）： 58-76.

YANG Q， QIN W J. The spatial inequality and convergence of China’s industrial structure rationalization and optimization［J］. Journal of Quantitative & Technical Economic， 2018， 35（11）： 58-76.

［13］田晓燕， 黄东斌， 张婷婷. 数字化背景下我国跨境电商企业智能运营策略分析［J］. 商业经济研究， 2021（8）： 152-155.

TIAN X Y， HUANG D B， ZHANG T T. Analysis of intelligent operation strategy of cross-border e-commerce enterprises in China under the background of digitalization［J］. Journal of Commercial Economic， 2021（8）： 152-155.

［14］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.

JIN Q， SU Q X. Research on enabling mechanism of cross-border e-commerce platform on SMEs internationalization［J］. Intertrade， 2022（10）： 68-76.

［15］张夏恒， 李毅. 跨境电商促进双循环新发展格局构建逻辑与实施路径［J］. 河南社会科学， 2021， 29（10）： 30-36.

ZHANG X H， LI Y. Construction logic and implementation path of dual circulation promoted by cross-border e-commerce［J］. Henan Social Sciences， 2021， 29（10）： 30-36.

［16］王永贵， 汪淋淋， 李霞. 从数字化搜寻到数字化生态的迭代转型研究： 基于施耐德电气数字化转型的案例分析［J］. 管理世界， 2023， 39（8）： 91-114.

WANG Y G， WANG L L， LI X. Research on the iterative transformation from digital search to digital ecosystem： A case study of digital transformation based on Schneider electric［J］. Journal of Management World， 2023， 39（8）： 91-114.

［17］马晓君， 徐晓晴， 范祎洁. 在线流量对跨境电商企业溢价能力的双重效应： 来自企业微观数据的经验证据［J］. 中国流通经济， 2023， 37（4）： 60-71.

MA X J， XU X Q， FAN Y J. The double effect of online traffic on the premium ability of cross-border e-commerce enterprises： Empirical evidence from enterprise micro data［J］. China Business and Market， 2023， 37（4）： 60-71.

［18］周倩颖， 曲洪建. 跨境电商保税仓策略对消费者轻奢侈品购买意愿的影响［J］. 东华大学学报（自然科学版）， 2023， 49（8）： 150-159.

ZHOU Q Y， QU H J. Impact of cross-border e-commerce bonded warehouse strategy on consumers’ willingness to buy light luxury goods［J］. Journal of Donghua University （Natural Science）， 2023， 49（8）： 150-159.

207902ebba0255bdde0e01669c97e723a5b4a36e429dd2f6936a7a8b357a90f4

［19］焦良. 基于区块链技术的跨境电子商务平台体系构建［J］. 商业经济研究， 2020（17）： 81-84.

JIAO L. Construction of cross-border e-commerce platform system based on blockchain technology［J］. Journal of Commercial Economics， 2020（17）： 81-84.

［20］DYER W G， WILKINS A L. Beter stories， not better constructs， to generate better theory： A rejoinder to eisenhardt［J］. Academy of Management Review， 1991， 16（3）： 613-619.

［21］张正荣， 杨金东. 跨境电子商务背景下服装外贸企业的价值链重构路径： 基于耦合视角的案例研究［J］. 管理案例研究与评论， 2019， 12（6）： 595-608.

ZHANG Z R， YANG J D. The value Chain reconstruction path of garment foreign trade enterprises in the context of cross-border e-commerce： A case study based on coupling perspectives［J］. Journal of Management Case Studies， 2019， 12（6）： 595-608.

［22］余从刚， 赵江洪. 数据驱动的两种产品设计模式［J］. 包装工程， 2016， 37（4）： 112-115.

YU C G， ZHAO J H. Two product design patterns based data-driven［J］. Packaging Engineering， 2016， 37（4）： 112-115.

［23］朱伟明， 章钟瑶. 基于大数据驱动的跨境电商服装流行趋势预测机制研究［J］. 浙江理工大学学报（社会科学）， 2023， 50（5）： 539-548.

ZHU W M， ZHANG Z Y. Research on the prediction mechanism of fashion trend of cross-border e-commerce clothing popularity driven by big data［J］. Journal of Zhejiang Sci-Tech University （Social Sciences）， 2023， 50（5）： 539-548.

［24］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.

MA S Z， FANG C， ZHANG H S. Can cross-border e-commerce declare the death of distance［J］. Finance & Trade Economics， 2019， 40（8）： 116-131.

［25］朱伟明， 张净雪. 基于用户大数据的服装设计交互研究［J］. 浙江理工大学学报（社会科学版）， 2022， 48（2）： 222-229.

ZHU W M， ZHANG J X. Research on interaction clothing design based on user big data［J］. Journal of Zhejiang Sci-Tech University （Social Sciences）， 2022， 48（2）： 222-229.

［26］FREUND C， WEINHOLD D. The internet and international trade in services［J］. American Economic Review， 2002， 92（2）： 236-240.

［27］章钟瑶， 朱伟明， 顾小燕. 数据算法所致的服饰设计审美固化困境探究［J］. 服装设计师， 2023（6）： 43-47.

ZHANG Z Y， ZHU W M， GU X Y. Research on the dilemma of costume design aesthetic solidification caused by data algorithm［J］. Fashion China， 2023（6）： 43-47.

［28］张玥， 庄碧琛， 李青宇， 等. 同质化困境： 信息茧房概念解析与理论框架构建［J］. 中国图书馆学报， 2023， 49（3）： 107-122.

ZHANG Y， ZHUANG B C， LI Q Y， et al. Homogenization dilemma： Concept analysis and theoretical framework construction of information cocoons［J］. Journal of Library Science in China， 2023， 49（3）： 107-122.

［29］陈宇， 张丽， 王洛忠. 网络时代邻避集群行为演化机理： 基于信息茧房的分析［J］. 中国行政管理， 2021（10）： 106-114.

CHEN Y， ZHANG L， WANG L Z. Mechanism for evolution of NIMBY behavior in the internet age： Analysis based on information cocoon［J］. Chinese Public Administration， 2021（10）： 106-114.

［30］史鼎元， 王晏晟， 郑鹏飞， 等. 面向企业数据孤岛的联邦排序学习［J］. 软件学报， 2021， 32（3）： 669-688.

SHI D Y， WANG Y S， ZHENG P F， et al. Cross-silo federated learning-to-bank［J］. Journal of Software， 2021， 32（3）： 669-688.

［31］LENDLE A， OLARREAGA M， SCHROPP S， et al. There goes gravity： Ebay and the death of distance［J］. The Economic Journal， 2016， 126（591）： 406-441.

［32］张文江， 何政伟， 吴爽， 等. 基于安全数据字典的数据集成技术研究［J］. 计算机工程与设计， 2013， 34（5）： 1851-1855.

ZHANG W J， HE Z W， WU S， et al. Research on security data dictionary based on intergrating technique［J］. Computer Engineering and Design， 2013， 34（5）： 1851-1855.

［33］罗建强， 李玉娟. 数字化环境下服务创新反哺产品创新机制研究： 来自小米科技的单案例分析［J］. 科技进步与对策， 2023， 40（16）： 12-21.

LUO J Q， LI Y J. The back-feeding mechanism of service innovation to product innovation in digital environment： A single case study based on Xiaomi technology［J］. Science & Technology Progress and Policy， 2023， 40（16）： 12-21.

［34］孟小峰. 科学数据智能： 人工智能在科学发现中的机遇与挑战［J］. 中国科学基金， 2021， 35（3）： 419-425.

MENG X F. Scientific data intelligence： AI for scientific discovery［J］. Bulletin of National Natural Science Foundation of China， 2021， 35（3）： 419-425.

［35］刘言， 蔡文生， 邵学广. 大数据与化学数据挖掘［J］. 科学通报， 2015， 60（8）： 694-703.

LIU Y， CAI W S， SHAO X G. Big data and chemical data mining［J］. Chinese Science Bulletin， 2015， 60（8）： 694-703.

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