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[摘 要] 随着“大数据”时代的到来以及跨境电商的不断发展，大数据技术与跨境电商物流的结合也成了发展的必然趋势。跨境电商给国际物流业带来了更多的机遇和挑战，同时也存在很多问题，如客户满意度低，退换货困难，包裹容易丢失等。文章主要针对跨境电商在物流方面存在的问题，把大数据技术和O2O模式的跨境电商物流结合在一起，提出了如何合理进行O2O实体店选址，如何提速物流“最后一公里”，以及如何构建数据化的O2O跨境电商物流和海外仓等对策，从而为消费者提供高效便捷的物流服务和体验满意度。
[关键词] 大数据技术；跨境电商物流；O2O模式
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 23. 077
[中图分类号] F713.6 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）23- 0137- 04
近来，随着全球经济一体化和信息化的快速发展，在商务全球化的背景下跨境电商正在飞速迅猛的发展。根据艾瑞咨询发布的报告显示，至2016年，跨境电商在我国进出口贸易中的比重将达到18.9%，交易规模将达到6.5万亿元。跨境电商已经成为了我国重点扶持的项目，并且针对不同时期的进出口贸易，国家出台了一系列配套政策。随之跨境电商的迅猛发展，电商企业也面临各种各样的问题，尤其在物流方面。本文将针对跨境电商在物流方面存在的问题，采用大数据技术进行分析和研究，使得O2O模式的跨境电商物流发展向前迈进一大步。
1 跨境电商在物流方面存在的问题
我国跨境电商的发展正进入一个黄金期，未来跨境电商的进出口额也将大幅上升。虽然其前景不可限量，但在物流方面仍存在一些问题：
（1）客户满意度低。对于从事零售出口的跨境电商来说，大多都是通过国际小包，国际快递等方式将货物快递给境外消费者，显然这种物流方式存在费用贵、物流周期长、退换货麻烦、信息共享度差、高端服务能力不足、海关查扣等因素及问题，特别是高端服务能力不足会让消费者的购物需求、消费欲望、客户体验都严重下降。
（2）退换货困难。在海关监管等环节，不同国家在商务环境、社会环境以及消费习惯方面都存在着很大的差别，所以当消费者对物品产生争议时，由于维权的成本太高，单件商品反向跨境物流费用高昂，售后服务也比较困难等，导致跨境买家的退换货要求很难达到。
（3）包裹易丢失。跨境买卖中每一个包裹的物流信息都是实时跟踪记录的，但是对于一些不发达国家和地区，由于信息技术缺乏，还是很容易导致包裹的物流信息丢失及无法追踪，甚至出现丢件现象。
2 大数据和O2O跨境电商
2.1 大数据
随着科学的进步和互联网的快速发展，大数据这一名词也悄然而出。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，该公司在《大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”给出的定义是：大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。同时强调，并不是说一定要超过特定的TB级的数据集才算是大数据。对我们来说，大数据是一个抽象的概念，至今也没有一个较为统一的定义。大家比较认可的大数据的说法从早期的3V，4V到现在的5V，也就是大数据的五个基本特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样的）、Value（价值）、Veracity（真实性）。从大数据的五个基本特征中不难看出，随着时代的快速发展，庞大复杂的数据资源也快速的闯入人们的视野。面对如此多的数据，传统的数据分析也面临着巨大的挑战，如何进行分析处理也成了难题。
大数据技术主要包括：云计算，数据获取，文件系统，数据库系统，数据分析和数据的可视化。其中，数据分析是数据处理流程的核心。数据的价值产生于分析过程，是指对海量、多样、增长快速、内容真实的数据进行分析，从中找到可以帮助决策的隐藏模式和未知的相关关系以及其他有用信息的过程。与传统海量数据的处理流程相类似，大数据的处理也包括获取与特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询的形式；分析数据的相关性，得出相关的属性；采用合适的方式将数据分析的结果展示出来等过程。其中，数据分析的目的是从和目标相关的数据中提取尽可能多的信息，主要目标包括：推测解释数据，并确定如何使用数据；检查数据是否合法；预测未来将要发生的事情等。
2.2 O2O跨境电商
O2O电子商务模式（Online-to-Offline）是一种线上、线下消费形式，泛指通过有线或无线互联网提供商家的销售信息，将线下商务的机会与互联网结合在一起，聚集有效的购买群体，并在线支付相应的费用，再凭各种形式的凭据，去现实世界的商品或服务供应商那里完成消费。它作为电子商务新的商业模式在近年来得到了快速发展，其优势在于把线上和线下完美结合在一起，既为用户提供一个具有互动性，便利性，低价性等特点的网络平台，又为用户提供了可以进行实体体验的体验店。同时，O2O跨境电商可以通过对线上用户的订单进行数据分析，选出距离消费者最近的仓储及体验店进行发货，减小了物流的周期，提高了消费者的消费体验。例如， 大连金普新区的跨境电子商务试验区及经贸合作区，目前已有阿里巴巴、韩国Ebay等登记注册企业340多家，入驻运营企业120家，O2O体验店18家，而随着金普新区“一站式”通关服务中心的启动，将进一步提高跨境电商的物流速度，增加客户体验的满意度。
3 大数据在O2O跨境电商物流方面的应用
3.1 合理进行跨境电商实体店选址
由于O2O跨境电商采用线上下单，线下体验的模式，而且该实体店也可以进行货物的中转和仓储，因此实体体验店的选址就尤为重要。可以采用数据分析技术，合理进行实体店选址分析，首先通过对当地的消费水平进行调查分析，针对不同地区情况合理进行选择，例如，当地消费水平较高，则选择市中心地点作为实体店，不仅可以增加实体店的销量，也可以提高物流的效率；如果当地的消费水平较低，那么相对来说需求也不会太高，这样一来就可以选择较偏远的店面作为实体店，不仅降低了实体店租赁的成本，还可以当作仓储进行使用。其次，建立实体店之后，对于周边城市以及偏远地区可以选择最近的网点发货，这样一来不会因为跨境物流周期过长，产生物流信息追踪不到，包裹丢失的情况。 3.2 提速物流“最后一公里”
物流“最后一公里”是指从物流配送站到顾客手中这一段距离的配送。对于O2O跨境电商来说，最后一公里物流是最后一个环节，也是最重要的一个环节。由于每天的订单量繁多，大量的订单信息、物流信息让卖家眼花缭乱，这时可以根据物流信息建立一个行之有效的数据分析管理系统，主要是对消费者下单的信息进行分析处理，根据消费者收货的时间地址，利用O2O跨境电商的便利性，选择最合适的配送方式把商品送到消费者手上，这样可以大大提速物流的“最后一公里”。
3.3 数据化的O2O跨境电商物流
O2O跨境电商这种线上线下的模式，必然有着庞大的数据信息，如消费者的信息、商家的运营数据、商品的数据等，跨境电商企业应该合理的运用数据分析技术对这些信息进行整理、分析及运用。通过数据的分析，了解消费者的需求及品牌的知名度，对消费者购物需求及偏好进行分析，从而得到客户及消费者真正感兴趣的数据信息。跨境电商则要根据这些数据进行分析，整理出消费者对哪些商品，哪种类型的东西购买的更多。图1是某跨境电商企业对2014年行业发展数据进行分析后，得出的商品消费类型比例的分析图，该图显示了2014年各种不同商品的消费比例，其中，食品和服饰受到较高的青睐，例如澳大利亚的karicar奶粉等。企业就可以针对数据反映的特征，加大对热销的商品进行备货，调整货物存储的比例，提速货物物流配送，进而打造数据化的O2O跨境电商物流。另一方面，O2O跨境电商可以记录客户在浏览产品时的足迹，并对所有的消费行为进行统计，得出消费者的偏好，进行个性化的产品推送，让O2O跨境电商企业获得更多的宣传和展示机会。同时可以根据客户填写的代收货地址，通过数据分析对其推荐最优的运费搭配方案，为客户提供优质的物流服务。
3.4 跨境电商海外仓
海外仓是指经营出口贸易的商家在境外目的地租赁仓库，将自己出售的货物商品通过海运、航运和陆运等一系列的运输方式送达到境外的目的地，实现国外销售、配送的跨国物流形式。海外仓物流根据运营主体的不同分为自营海外仓和第三方公共服务海外仓。
在大数据时代，数据给物流企业信息化带来了很大的挑战，物流产业与产品制造商、批发零售商、消费者都有着紧密的联系，其涉及的数据量也是非常庞大的。然而，应用大数据分析技术恰恰能对这些数据进行快速高效的识别、处理及分析，进而得到准确的有价值的信息，这对海外仓模式物流的推进有着巨大的作用。目前，有很多跨境电商企业都在研究大数据技术，希望通过技术创新得到准确、有价值的信息，进而构建一套可行可靠的科学的管理信息系统，使跨境电商与大数据时代物流共同发展。
在海外仓模式下，物流管理是O2O跨境电商发展的关键因素之一。对于O2O跨境电商企业，首先通过对消费者购买商品时的订单进行数据收集，整理出近些年来对外出口的份额及其比重，做出图标，图2是2014年马达加斯加对外出口的比重图。其次，重点对出口份额比重靠前的国家的消费者的收货地址进行统计、分析，选择收货密集的城市，在其附近建立海外仓，进而完善海外仓信息管理系统。这样，可以对客户的订单进行自动匹配到最近城市的仓库进行发货，并对物流信息进行实时同步，让客户可以第一时间看到购买的商品的物流信息。
通过将大数据技术和O2O跨境电商海外仓相结合，构建一套属于O2O跨境电商的信息管理系统，不仅减少了海外仓模式的管理成本，还提高了O2O跨境电商的效率。其中最重要的是，通过采用大数据分析技术，减少了货物的物流时间，提高了消费者的购物体验，加大了消费者对O2O跨境电商企业的信任，这对企业以后的经营发展有着很大的帮助。
4 总 结
大数据技术已经深入到人们的日常生活中，社会各行各业也都将面临前所未有的数据量和数据分析的需求。本文提出将O2O跨境电商物流与大数据技术相结合，通过大数据分析技术选址建立O2O跨境电商实体店；提速了物流的“最后一公里”；建立海外仓储管理；构建数据化的O2O跨境电商物流管理系统，以便实现物流信息的实时传递，提供高效便捷的物流服务，提高消费者的体验满意度。
总而言之，将大数据技术与O2O跨境电商物流相结合，可以提高物流系统对各种错综复杂环境的适应性，提高我国跨境电商在全球的竞争力和综合实力，在很大程度上改善并解决物流中存在的问题，能更好地促进我国O2O跨境电商的发展。
主要参考文献
[1]彭慧，吴利.O2O 电子商务：动力、模式与前景分析[J].华南理工大学学报：社会科学版，2014（6）：10-17.
[2]梁红波.云物流和大数据对物流模式的变革[J].中国流通经济，2014（5）.
[3]孙志伟.大数据时代物流行业的O2O应对策略[J]. 物流科技，2014（9）：70-72.
[4]刘巧.大数据应用带给物流业的机遇和挑战[J]. 物流技术，2015（33）：74-76.
[关键词] 大数据技术；跨境电商物流；O2O模式
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 23. 077
[中图分类号] F713.6 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）23- 0137- 04
近来，随着全球经济一体化和信息化的快速发展，在商务全球化的背景下跨境电商正在飞速迅猛的发展。根据艾瑞咨询发布的报告显示，至2016年，跨境电商在我国进出口贸易中的比重将达到18.9%，交易规模将达到6.5万亿元。跨境电商已经成为了我国重点扶持的项目，并且针对不同时期的进出口贸易，国家出台了一系列配套政策。随之跨境电商的迅猛发展，电商企业也面临各种各样的问题，尤其在物流方面。本文将针对跨境电商在物流方面存在的问题，采用大数据技术进行分析和研究，使得O2O模式的跨境电商物流发展向前迈进一大步。
1 跨境电商在物流方面存在的问题
我国跨境电商的发展正进入一个黄金期，未来跨境电商的进出口额也将大幅上升。虽然其前景不可限量，但在物流方面仍存在一些问题：
（1）客户满意度低。对于从事零售出口的跨境电商来说，大多都是通过国际小包，国际快递等方式将货物快递给境外消费者，显然这种物流方式存在费用贵、物流周期长、退换货麻烦、信息共享度差、高端服务能力不足、海关查扣等因素及问题，特别是高端服务能力不足会让消费者的购物需求、消费欲望、客户体验都严重下降。
（2）退换货困难。在海关监管等环节，不同国家在商务环境、社会环境以及消费习惯方面都存在着很大的差别，所以当消费者对物品产生争议时，由于维权的成本太高，单件商品反向跨境物流费用高昂，售后服务也比较困难等，导致跨境买家的退换货要求很难达到。
（3）包裹易丢失。跨境买卖中每一个包裹的物流信息都是实时跟踪记录的，但是对于一些不发达国家和地区，由于信息技术缺乏，还是很容易导致包裹的物流信息丢失及无法追踪，甚至出现丢件现象。
2 大数据和O2O跨境电商
2.1 大数据
随着科学的进步和互联网的快速发展，大数据这一名词也悄然而出。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，该公司在《大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”给出的定义是：大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。同时强调，并不是说一定要超过特定的TB级的数据集才算是大数据。对我们来说，大数据是一个抽象的概念，至今也没有一个较为统一的定义。大家比较认可的大数据的说法从早期的3V，4V到现在的5V，也就是大数据的五个基本特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样的）、Value（价值）、Veracity（真实性）。从大数据的五个基本特征中不难看出，随着时代的快速发展，庞大复杂的数据资源也快速的闯入人们的视野。面对如此多的数据，传统的数据分析也面临着巨大的挑战，如何进行分析处理也成了难题。
大数据技术主要包括：云计算，数据获取，文件系统，数据库系统，数据分析和数据的可视化。其中，数据分析是数据处理流程的核心。数据的价值产生于分析过程，是指对海量、多样、增长快速、内容真实的数据进行分析，从中找到可以帮助决策的隐藏模式和未知的相关关系以及其他有用信息的过程。与传统海量数据的处理流程相类似，大数据的处理也包括获取与特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询的形式；分析数据的相关性，得出相关的属性；采用合适的方式将数据分析的结果展示出来等过程。其中，数据分析的目的是从和目标相关的数据中提取尽可能多的信息，主要目标包括：推测解释数据，并确定如何使用数据；检查数据是否合法；预测未来将要发生的事情等。
2.2 O2O跨境电商
O2O电子商务模式（Online-to-Offline）是一种线上、线下消费形式，泛指通过有线或无线互联网提供商家的销售信息，将线下商务的机会与互联网结合在一起，聚集有效的购买群体，并在线支付相应的费用，再凭各种形式的凭据，去现实世界的商品或服务供应商那里完成消费。它作为电子商务新的商业模式在近年来得到了快速发展，其优势在于把线上和线下完美结合在一起，既为用户提供一个具有互动性，便利性，低价性等特点的网络平台，又为用户提供了可以进行实体体验的体验店。同时，O2O跨境电商可以通过对线上用户的订单进行数据分析，选出距离消费者最近的仓储及体验店进行发货，减小了物流的周期，提高了消费者的消费体验。例如， 大连金普新区的跨境电子商务试验区及经贸合作区，目前已有阿里巴巴、韩国Ebay等登记注册企业340多家，入驻运营企业120家，O2O体验店18家，而随着金普新区“一站式”通关服务中心的启动，将进一步提高跨境电商的物流速度，增加客户体验的满意度。
3 大数据在O2O跨境电商物流方面的应用
3.1 合理进行跨境电商实体店选址
由于O2O跨境电商采用线上下单，线下体验的模式，而且该实体店也可以进行货物的中转和仓储，因此实体体验店的选址就尤为重要。可以采用数据分析技术，合理进行实体店选址分析，首先通过对当地的消费水平进行调查分析，针对不同地区情况合理进行选择，例如，当地消费水平较高，则选择市中心地点作为实体店，不仅可以增加实体店的销量，也可以提高物流的效率；如果当地的消费水平较低，那么相对来说需求也不会太高，这样一来就可以选择较偏远的店面作为实体店，不仅降低了实体店租赁的成本，还可以当作仓储进行使用。其次，建立实体店之后，对于周边城市以及偏远地区可以选择最近的网点发货，这样一来不会因为跨境物流周期过长，产生物流信息追踪不到，包裹丢失的情况。 3.2 提速物流“最后一公里”
物流“最后一公里”是指从物流配送站到顾客手中这一段距离的配送。对于O2O跨境电商来说，最后一公里物流是最后一个环节，也是最重要的一个环节。由于每天的订单量繁多，大量的订单信息、物流信息让卖家眼花缭乱，这时可以根据物流信息建立一个行之有效的数据分析管理系统，主要是对消费者下单的信息进行分析处理，根据消费者收货的时间地址，利用O2O跨境电商的便利性，选择最合适的配送方式把商品送到消费者手上，这样可以大大提速物流的“最后一公里”。
3.3 数据化的O2O跨境电商物流
O2O跨境电商这种线上线下的模式，必然有着庞大的数据信息，如消费者的信息、商家的运营数据、商品的数据等，跨境电商企业应该合理的运用数据分析技术对这些信息进行整理、分析及运用。通过数据的分析，了解消费者的需求及品牌的知名度，对消费者购物需求及偏好进行分析，从而得到客户及消费者真正感兴趣的数据信息。跨境电商则要根据这些数据进行分析，整理出消费者对哪些商品，哪种类型的东西购买的更多。图1是某跨境电商企业对2014年行业发展数据进行分析后，得出的商品消费类型比例的分析图，该图显示了2014年各种不同商品的消费比例，其中，食品和服饰受到较高的青睐，例如澳大利亚的karicar奶粉等。企业就可以针对数据反映的特征，加大对热销的商品进行备货，调整货物存储的比例，提速货物物流配送，进而打造数据化的O2O跨境电商物流。另一方面，O2O跨境电商可以记录客户在浏览产品时的足迹，并对所有的消费行为进行统计，得出消费者的偏好，进行个性化的产品推送，让O2O跨境电商企业获得更多的宣传和展示机会。同时可以根据客户填写的代收货地址，通过数据分析对其推荐最优的运费搭配方案，为客户提供优质的物流服务。
3.4 跨境电商海外仓
海外仓是指经营出口贸易的商家在境外目的地租赁仓库，将自己出售的货物商品通过海运、航运和陆运等一系列的运输方式送达到境外的目的地，实现国外销售、配送的跨国物流形式。海外仓物流根据运营主体的不同分为自营海外仓和第三方公共服务海外仓。
在大数据时代，数据给物流企业信息化带来了很大的挑战，物流产业与产品制造商、批发零售商、消费者都有着紧密的联系，其涉及的数据量也是非常庞大的。然而，应用大数据分析技术恰恰能对这些数据进行快速高效的识别、处理及分析，进而得到准确的有价值的信息，这对海外仓模式物流的推进有着巨大的作用。目前，有很多跨境电商企业都在研究大数据技术，希望通过技术创新得到准确、有价值的信息，进而构建一套可行可靠的科学的管理信息系统，使跨境电商与大数据时代物流共同发展。
在海外仓模式下，物流管理是O2O跨境电商发展的关键因素之一。对于O2O跨境电商企业，首先通过对消费者购买商品时的订单进行数据收集，整理出近些年来对外出口的份额及其比重，做出图标，图2是2014年马达加斯加对外出口的比重图。其次，重点对出口份额比重靠前的国家的消费者的收货地址进行统计、分析，选择收货密集的城市，在其附近建立海外仓，进而完善海外仓信息管理系统。这样，可以对客户的订单进行自动匹配到最近城市的仓库进行发货，并对物流信息进行实时同步，让客户可以第一时间看到购买的商品的物流信息。
通过将大数据技术和O2O跨境电商海外仓相结合，构建一套属于O2O跨境电商的信息管理系统，不仅减少了海外仓模式的管理成本，还提高了O2O跨境电商的效率。其中最重要的是，通过采用大数据分析技术，减少了货物的物流时间，提高了消费者的购物体验，加大了消费者对O2O跨境电商企业的信任，这对企业以后的经营发展有着很大的帮助。
4 总 结
大数据技术已经深入到人们的日常生活中，社会各行各业也都将面临前所未有的数据量和数据分析的需求。本文提出将O2O跨境电商物流与大数据技术相结合，通过大数据分析技术选址建立O2O跨境电商实体店；提速了物流的“最后一公里”；建立海外仓储管理；构建数据化的O2O跨境电商物流管理系统，以便实现物流信息的实时传递，提供高效便捷的物流服务，提高消费者的体验满意度。
总而言之，将大数据技术与O2O跨境电商物流相结合，可以提高物流系统对各种错综复杂环境的适应性，提高我国跨境电商在全球的竞争力和综合实力，在很大程度上改善并解决物流中存在的问题，能更好地促进我国O2O跨境电商的发展。
主要参考文献
[1]彭慧，吴利.O2O 电子商务：动力、模式与前景分析[J].华南理工大学学报：社会科学版，2014（6）：10-17.
[2]梁红波.云物流和大数据对物流模式的变革[J].中国流通经济，2014（5）.
[3]孙志伟.大数据时代物流行业的O2O应对策略[J]. 物流科技，2014（9）：70-72.
[4]刘巧.大数据应用带给物流业的机遇和挑战[J]. 物流技术，2015（33）：74-76.