基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的跨境電商運(yùn)營機(jī)制創(chuàng)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(huán)境危機(jī)與內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)不完整問題，迫使企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動下實現(xiàn)運(yùn)營從“野蠻生長”轉(zhuǎn)向“精耕細(xì)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(yùn)營機(jī)制階段下的數(shù)據(jù)演化過程，剖析當(dāng)下F品牌運(yùn)營壁壘，遵循“數(shù)據(jù)—產(chǎn)品—數(shù)據(jù)”思維邏輯，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫迭代技術(shù)模型，揭示以“數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)—數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造—數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)”為研究范式的創(chuàng)新運(yùn)營機(jī)制實現(xiàn)方式以提升運(yùn)營者在合適的環(huán)境中做出及時反應(yīng)，提高中國跨境電商企業(yè)的競爭力與影響力。

關(guān)鍵詞：

數(shù)字技術(shù);跨境電商;運(yùn)營機(jī)制;數(shù)據(jù)處理;數(shù)據(jù)管理;數(shù)據(jù)驅(qū)動

中圖分類號：

TS941.1; F713

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：

A

文章編號： 10017003（2024）10期數(shù)0015起始頁碼12篇頁數(shù)

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

收稿日期：

20231201;

修回日期：

20240910

基金項目：

國家社會科學(xué)基金藝術(shù)學(xué)項目（21BG138）

作者簡介：

朱偉明（1972），男，教授、博導(dǎo)，主要從事數(shù)字化服裝設(shè)計方面的研究。

跨境電商作為一種新業(yè)態(tài)、新模式，屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)范疇［1］。在日新月異的世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，跨境電商成為促進(jìn)全球經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)體系創(chuàng)新、變革發(fā)展的全新力量［2］。中國跨境電商發(fā)展已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量驅(qū)動階段［3］，互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)等發(fā)展提高了信息收集、存儲、分析與共享能力。有學(xué)者指出，單純依靠人力輸出的復(fù)雜化與碎片化的運(yùn)營模式已不再適用，需專注于數(shù)字技術(shù)與運(yùn)營機(jī)制之間的交互作用［4］，以此將“野蠻生長”的運(yùn)營機(jī)制轉(zhuǎn)向“精耕細(xì)作”，培育完整的生態(tài)體系。以數(shù)據(jù)流作為連接紐帶，解決外部環(huán)境和數(shù)字技術(shù)如何與內(nèi)在機(jī)理和運(yùn)營機(jī)制高效融合，從而提出跨境電商高質(zhì)量發(fā)展背景下存在的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力難以提升的問題［5］。因此，數(shù)據(jù)處理與管理理論為構(gòu)建跨境企業(yè)技術(shù)與運(yùn)營的交互難題提供了創(chuàng)新思路，重新審視數(shù)據(jù)生態(tài)化協(xié)同運(yùn)作下的產(chǎn)業(yè)環(huán)境、運(yùn)營模式、客戶市場等特征［6］。

然而，結(jié)合現(xiàn)有跨境電商與數(shù)字化的研究，學(xué)者們主要從數(shù)字化市場選擇［7］、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型［8］、數(shù)字化運(yùn)營構(gòu)成要素［9］等視角展開。其中，在數(shù)字化市場選擇與合作中強(qiáng)調(diào)雙循環(huán)新發(fā)展格局的形成帶動跨境資源的充分流動［10］，數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)技術(shù)手段，是實現(xiàn)常態(tài)化國際貿(mào)易的新范式［11］。數(shù)字化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型需加大新技術(shù)應(yīng)用，用于推動產(chǎn)品創(chuàng)新［12］、營銷服務(wù)［13］、產(chǎn)品交付效率［14］等關(guān)鍵資源，對生產(chǎn)供應(yīng)端、消費(fèi)需求端、平臺服務(wù)端產(chǎn)生正向的外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)［15］，實現(xiàn)從數(shù)字搜尋到數(shù)字生態(tài)的迭代轉(zhuǎn)變［16］。盡管有學(xué)者已經(jīng)開始嘗試從數(shù)據(jù)處理與管理的視角探究跨境運(yùn)營機(jī)制的協(xié)同，如企業(yè)微觀數(shù)據(jù)評估跨境企業(yè)溢價能力的運(yùn)營效應(yīng)［17］、用戶感知數(shù)據(jù)對數(shù)字化運(yùn)營結(jié)果的影響［18］、區(qū)塊鏈技術(shù)在運(yùn)營框架內(nèi)的創(chuàng)新［19］等。但這些研究只針對跨境電商運(yùn)營模式的單一方面，并未落腳于某一具體數(shù)字技術(shù)，有針對性地研究跨境企業(yè)的生態(tài)化運(yùn)營，使數(shù)據(jù)影響協(xié)同運(yùn)營具體過程困于黑箱中，難以為復(fù)雜的運(yùn)營機(jī)制實踐提供系統(tǒng)性與層次性的過程建議。通過本文研究將問題聚焦于數(shù)據(jù)技術(shù)將如何打開跨境電商運(yùn)營機(jī)制過程中的黑匣，構(gòu)建產(chǎn)、供、銷一體化的運(yùn)營模型，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈，保證運(yùn)營結(jié)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(yè)，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(jìn)行搜集、整合與梳理，依據(jù)時間邏輯在研究過程中分析數(shù)據(jù)在不同運(yùn)營空間下的價值存在，針對數(shù)字化發(fā)展所誘發(fā)的運(yùn)營難題，構(gòu)建以數(shù)據(jù)迭代技術(shù)為基礎(chǔ)的運(yùn)營創(chuàng)新機(jī)制研究，實現(xiàn)低附加值產(chǎn)業(yè)向高附加值產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

跨境電商市場隨著全球化的加速發(fā)展呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，傳統(tǒng)的運(yùn)營機(jī)制已難以滿足跨境市場的快速變化和多元化需求［20］?；贒yer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(jī)制動態(tài)［21］。跨境電商市場高度復(fù)雜且多變，單案例研究可以深度洞察特定背景下的市場現(xiàn)狀，在情境敏感性下精準(zhǔn)捕捉和解釋特定環(huán)境下的運(yùn)營行為揭示其因果關(guān)系，通過收集和分析詳盡的實證數(shù)據(jù)增強(qiáng)研究說服力，面對研究對象在研究過程中出現(xiàn)的新問題進(jìn)行靈活性與適應(yīng)性調(diào)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(biāo)間的協(xié)同關(guān)系，剖析其潛在運(yùn)行規(guī)律，揭示數(shù)據(jù)驅(qū)動視角下的運(yùn)營機(jī)制邏輯。

1.2 案例對象選擇

F品牌是浙江早期發(fā)展成熟的跨境電商企業(yè)之一，面向北美市場的供應(yīng)商、批發(fā)商、代購商等，垂直于女裝品類，其發(fā)展目標(biāo)是為消費(fèi)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(shè)的需求，F(xiàn)品牌搭建了個性化特征鮮明的獨(dú)立站，在網(wǎng)頁設(shè)計、商品頁面、文案撰寫等方面強(qiáng)調(diào)品牌形象。此外，F(xiàn)品牌采用多種運(yùn)營策略進(jìn)行引流，將公域流量轉(zhuǎn)化為私域流量，從而實現(xiàn)二次銷售。

鑒于數(shù)據(jù)驅(qū)動對運(yùn)營機(jī)制創(chuàng)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(jié)構(gòu)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(xiàn)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(yùn)營體系和產(chǎn)業(yè)鏈。2） F品牌通過自研設(shè)計和自有品牌建設(shè)，利用跨境電商平臺進(jìn)行國際營銷，將產(chǎn)品銷往全球多個國家，具備較大的行業(yè)影響力，并形成了成熟的跨境電商經(jīng)營模式。3） 作為中國傳統(tǒng)貿(mào)易行業(yè)之一的服飾領(lǐng)域，F(xiàn)品牌融合新興的跨境電商模式和數(shù)字化技術(shù)，實現(xiàn)了從企業(yè)價值鏈到全球價值鏈的跨越，代表了傳統(tǒng)行業(yè)與跨境電商結(jié)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(diào)研、深度訪談及公開資料等。一手資料主要包括：1） 實地調(diào)研與深度訪談。在2022年對F品牌進(jìn)行長達(dá)半年的實踐調(diào)研，深入了解企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營模式等信息。2023年通過設(shè)計半結(jié)構(gòu)式訪談問卷對企業(yè)相關(guān)人員進(jìn)行調(diào)研。2） 搜集企業(yè)市場數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、會議記錄等資料，包括產(chǎn)品及品牌信息、市場和財務(wù)數(shù)據(jù)，如每月3萬多的銷售數(shù)據(jù)詞條，1 000～2 000的標(biāo)簽數(shù)據(jù)詞條等。3） 整合與企業(yè)管理人員往來的郵件、短信等。4） 深入企業(yè)實踐，在實習(xí)期間主要負(fù)責(zé)設(shè)計生產(chǎn)與運(yùn)營規(guī)劃等工作，接觸大量數(shù)據(jù)分析工作等。

二手資料包括：1） 知衣科技等市場整合數(shù)據(jù)，包含2022年6月—2023年12月的趨勢、產(chǎn)品、價格、物流服務(wù)商、用戶評價等70多份資料。2） 新聞報道資料，包括焦點(diǎn)訪談、報紙等國內(nèi)外媒體的報道資料。3） 電子商務(wù)研究中心、雨果網(wǎng)等

機(jī)構(gòu)的研究報告。將以上資料均整理歸類，構(gòu)成本文案例企業(yè)的基礎(chǔ)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(shù)據(jù)—產(chǎn)品—數(shù)據(jù)”理論，F(xiàn)品牌的數(shù)據(jù)形式以產(chǎn)品詞條數(shù)據(jù)與消費(fèi)數(shù)據(jù)為主，結(jié)合上述描述的市場困境，剖析數(shù)據(jù)介入產(chǎn)品運(yùn)營的不同階段及其運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，以構(gòu)建數(shù)據(jù)庫迭代技術(shù)流程，創(chuàng)新數(shù)據(jù)反哺運(yùn)營工作。

2.1 數(shù)據(jù)追蹤階段：感知消費(fèi)者需求

基于信息搜索渠道，F(xiàn)品牌首先從“面”挖掘消費(fèi)者性別、年齡、職業(yè)、身高、心理、感受等人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)［23］，通過數(shù)據(jù)再從“線”制定宏觀的畫像輪廓，到“點(diǎn)”細(xì)化消費(fèi)者穿著喜好、審美特征、消費(fèi)觀念、消費(fèi)模式等偏好與行為數(shù)據(jù)，從而為運(yùn)營者構(gòu)建目標(biāo)消費(fèi)畫像（表1），幫助企業(yè)感知消費(fèi)者需求，精準(zhǔn)篩選目標(biāo)消費(fèi)群體。

2.2 數(shù)據(jù)洞察階段：產(chǎn)品本土化選擇

本土化選品涵蓋多個數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，不同數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)間的融合與相互作用構(gòu)成了本土化產(chǎn)品選擇的基礎(chǔ)層和策略層，選品策略的彈性制定則決定著生產(chǎn)布局、銷售周期和營銷策略的發(fā)展方向，如圖1所示。運(yùn)營者依據(jù)深度探索目標(biāo)市場趨勢、競品熱賣、消費(fèi)者喜好等數(shù)據(jù)，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(jīng)過評估市場動態(tài)與款式足量等情況進(jìn)行本土化選擇。例如，運(yùn)營者在產(chǎn)品描述時參考北美地道表述詞，避免消費(fèi)者理解歧義，同時也會將消費(fèi)者興趣點(diǎn)著重描述?？紤]到消費(fèi)者的環(huán)保意識，運(yùn)營者首選使用新型可降解面料的供應(yīng)商博取消費(fèi)眼球。運(yùn)營者會綜合供應(yīng)商屬性、產(chǎn)品屬性、運(yùn)輸屬性和服務(wù)屬性四大要素，對每日推出的SKU實施市場監(jiān)測，通過試銷及時獲取消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)，分析反饋結(jié)果，以確認(rèn)下一步產(chǎn)銷策略。

2.3 數(shù)據(jù)智能階段：消費(fèi)者偏好測試

基于消費(fèi)者搜索、瀏覽、興趣、點(diǎn)擊、已購等行為數(shù)據(jù)觸點(diǎn)，運(yùn)營者在前端頁面設(shè)置熱銷板塊，對消費(fèi)者進(jìn)行“千人千

面”的個性化推薦，如風(fēng)格、顏色、設(shè)計元素點(diǎn)等進(jìn)行相似款推送，以提升銷售轉(zhuǎn)化率，如圖2所示。數(shù)據(jù)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(chǎn)品報表，通過追蹤訪

客數(shù)、興趣次數(shù)、加購率、點(diǎn)擊率等數(shù)據(jù)詞條，整理數(shù)據(jù)量形成數(shù)據(jù)算法后，將產(chǎn)品細(xì)分為爆款、旺款、測款、推款四類，通過算法透析將產(chǎn)品標(biāo)簽應(yīng)用于分類頁面與消費(fèi)者個人收藏加購頁面，以及運(yùn)用后臺老款30 d與新款7 d的銷售、點(diǎn)擊、瀏覽、趨勢、興趣等數(shù)據(jù)智能拉取，將款式分為趨勢款、季節(jié)款、節(jié)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(fèi)者進(jìn)行相關(guān)行為觸點(diǎn)后更新迭代數(shù)據(jù)詞條，并依據(jù)前臺展示規(guī)則更新產(chǎn)品頁面順序，有效地依據(jù)消費(fèi)者實時動態(tài)形成數(shù)據(jù)流動，精準(zhǔn)投放產(chǎn)品，提升銷售轉(zhuǎn)化率。

2.4 數(shù)據(jù)探測階段：產(chǎn)品專題頁推薦

運(yùn)營者通過站內(nèi)消費(fèi)者累計數(shù)據(jù)分析，結(jié)合消費(fèi)者行為喜好在平臺上制定效率的可視化運(yùn)營策略，如增設(shè)趨勢關(guān)鍵詞導(dǎo)航欄、設(shè)計趨勢專題頁、郵件趨勢推送、站內(nèi)廣告投放等，在數(shù)據(jù)探測階段，前端頁面所呈現(xiàn)的產(chǎn)品順序是通過設(shè)置流行趨勢數(shù)據(jù)、個體消費(fèi)者的選購偏好數(shù)據(jù)、群體消費(fèi)者的觸點(diǎn)

數(shù)據(jù)、供應(yīng)商等級數(shù)據(jù)、產(chǎn)品標(biāo)題數(shù)據(jù)等參數(shù)占比后統(tǒng)計形成的。此外，對前期推款的產(chǎn)品專題頁可視化設(shè)計是基于產(chǎn)品上新時間與專題頁的貼合程度，而供應(yīng)商專題頁設(shè)計是基于近一個月內(nèi)是否有上新產(chǎn)品、訂單履約率高、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)質(zhì)、發(fā)貨時速快等要求。運(yùn)營者在搭建不同專題頁時，可以手動調(diào)整產(chǎn)品或供應(yīng)商順序，并增設(shè)投放頁面的鏈接追蹤碼，用于區(qū)分不同專題頁流量。

在頁面發(fā)布的不同周期內(nèi)，運(yùn)營者可在數(shù)據(jù)分析后臺利用追蹤碼查取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，從網(wǎng)頁瀏覽量、頁面停留時間、銷售轉(zhuǎn)化率、跳出率等數(shù)據(jù)直觀了解消費(fèi)者對產(chǎn)品的偏好程度，如表2所示。在導(dǎo)航欄、頭部橫幅、相關(guān)供應(yīng)商頭部橫幅設(shè)置對應(yīng)的追蹤碼，用于探測運(yùn)營手段是否引起消費(fèi)者共鳴，提升消費(fèi)者的瀏覽興趣，帶動消費(fèi)轉(zhuǎn)換率，優(yōu)化消費(fèi)者“拉新—留存—復(fù)購”的行為閉環(huán)。

2.5 數(shù)據(jù)反饋階段：產(chǎn)品數(shù)據(jù)復(fù)盤

北美市場消費(fèi)者在線上消費(fèi)時不僅關(guān)注產(chǎn)品銷量如何，同時也重視賣家的信譽(yù)度與好評率。基于前期專題頁發(fā)布與每周的熱銷頁面更新，F(xiàn)品牌的運(yùn)營者在發(fā)布不同周期內(nèi)對產(chǎn)品進(jìn)行復(fù)盤。其中專題頁復(fù)盤是選取兩個周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，從出單款式數(shù)、買家數(shù)、支付件數(shù)等對專題頁推薦的產(chǎn)品進(jìn)行

分析，如選取專題頁“Western-style”數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析新增爆款產(chǎn)品特征發(fā)現(xiàn)（表3），牛仔款上衣出單時間較快，款式選擇多，較貼合消費(fèi)者喜好;流蘇款多以夾克外套為主，風(fēng)格更偏向美式經(jīng)典，含有阿茲特克部落紋理的產(chǎn)品興趣次數(shù)與收藏次數(shù)較高，因此可以推測出消費(fèi)者喜好正在往特色部落風(fēng)轉(zhuǎn)移。

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

3 數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀困境

3.1 消費(fèi)者畫像模糊

F品牌對于跨境市場細(xì)分的要素取決于消費(fèi)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(yùn)營者需要深入分析消費(fèi)者個體行為喜好與群體行為規(guī)律，從時間序列的角度挖掘消費(fèi)者的行為聚集性與特征差異性。同時，考量消費(fèi)者情感，對其生成的內(nèi)容進(jìn)行傾向性分析，以更細(xì)粒度的方式對消費(fèi)者進(jìn)行分組來構(gòu)建消費(fèi)者畫像，實現(xiàn)消費(fèi)者群體細(xì)分并挖掘移動規(guī)律性。

消費(fèi)者畫像數(shù)據(jù)涵蓋人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等［25］，對于跨境電商構(gòu)建個性化消費(fèi)者群體畫像的難度來說，其一是以消費(fèi)者的基本屬性及直觀的行為數(shù)據(jù)作為分析維度，片面描述目標(biāo)消費(fèi)者特征，忽略消費(fèi)者波段性態(tài)度數(shù)據(jù)，即消費(fèi)價值觀、態(tài)度、動機(jī)、情感等;其二是收集的海量數(shù)據(jù)，無法通過科學(xué)的技術(shù)性手段將其處理，形成了數(shù)據(jù)堆積壁壘所引發(fā)的站內(nèi)消費(fèi)者畫像模糊的形式。

3.2 同質(zhì)化產(chǎn)品泛濫

跨境電商可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)布產(chǎn)品信息，以至于產(chǎn)品信息是透明的［26］，容易引發(fā)抄襲、東拼西湊、樣式形態(tài)相似、題材風(fēng)格統(tǒng)一的“審美盛宴”［27］。從同質(zhì)化視角將設(shè)計信息繭房劃分為內(nèi)容同質(zhì)化、選擇同質(zhì)化和群體同質(zhì)化［28］。在跨境電商的服裝產(chǎn)業(yè)中，平臺以數(shù)量多、上新速度快、價格便宜等優(yōu)勢吸引消費(fèi)者，由于每日上新產(chǎn)品量大，為保證消費(fèi)者對平臺的新穎度，設(shè)計師選擇在已有的爆款產(chǎn)品中對產(chǎn)品顏色、面料、款式等設(shè)計細(xì)節(jié)進(jìn)行輕微改動，從而引發(fā)設(shè)計桎梏的困境。不完善的跨境運(yùn)營組織與程序也是令產(chǎn)品設(shè)計趨于內(nèi)容同質(zhì)化的原因。

選擇同質(zhì)化是運(yùn)營者在上新產(chǎn)品時，以追逐爆款熱度為目標(biāo)，上新同款或同類型產(chǎn)品，通過降低價格博取眼球。隨著爆款的產(chǎn)生，消費(fèi)者容易形成群體同質(zhì)化，即包含了去個體化、價值信仰的趨同，以及內(nèi)群與外群形成的群體認(rèn)同［29］。如果運(yùn)營者在運(yùn)營管理中缺乏系統(tǒng)性思維，容易導(dǎo)致設(shè)計組織與過程的溝通不暢，引發(fā)這一問題的主要原因是運(yùn)營方前期目標(biāo)較為模糊，以至于設(shè)計方依照已有的路徑與成熟方案為基礎(chǔ)進(jìn)行再設(shè)計。

3.3 數(shù)據(jù)孤島難以打破

隱私保護(hù)限制所造成的大量交叉特征數(shù)據(jù)無法被生成與利用［30］，誘使跨境電商數(shù)據(jù)間缺乏關(guān)聯(lián)性，數(shù)據(jù)庫之間無法兼容等問題生成，形成數(shù)據(jù)壁壘?？缇畴娚踢\(yùn)營通常根據(jù)站內(nèi)的歷史銷售數(shù)據(jù)、競爭品牌的爆款數(shù)據(jù)和當(dāng)季流行資訊來制定運(yùn)營管理計劃。大多數(shù)跨境運(yùn)營者并沒有獨(dú)立研究市場信息的能力，難以獲得一手的真實數(shù)據(jù)。除了相關(guān)發(fā)布會、書籍期刊、相關(guān)網(wǎng)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(fā)機(jī)構(gòu)發(fā)布的白皮書、行業(yè)報告等進(jìn)行碎片化的數(shù)據(jù)采集。同時，企業(yè)對上下游供應(yīng)鏈與出口物流的把控力不足，加之對海外相關(guān)數(shù)據(jù)規(guī)制與市場制度的認(rèn)知不足，無法采集到全面的數(shù)據(jù)源。

跨境電商通過互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠減少信息搜尋成本［31］，其數(shù)據(jù)皆為自有，運(yùn)營者可以對站內(nèi)瀏覽量、點(diǎn)擊量、加購量等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，如需做綜合性的數(shù)據(jù)挖掘，需整合相關(guān)平臺數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析口徑。但跨境企業(yè)普遍將數(shù)據(jù)分別存放于ERP、跨境第三方平臺、獨(dú)立站等，跨境市場系統(tǒng)多、平臺多，對數(shù)據(jù)實時性要求高，使多維度動態(tài)分析的工作量大、難度高、耗時長，容易形成運(yùn)營信息脫節(jié)現(xiàn)象，引發(fā)了數(shù)據(jù)孤島的形勢。

4 數(shù)據(jù)迭代技術(shù)與運(yùn)營創(chuàng)新機(jī)制研究

基于上述案例研究F品牌對數(shù)據(jù)的應(yīng)用滲透于運(yùn)營機(jī)制，雖然運(yùn)營數(shù)據(jù)結(jié)果在一定程度上可以輔助運(yùn)營者決策，但其數(shù)據(jù)整理與分析多依托運(yùn)營者利用數(shù)據(jù)工具進(jìn)行人工分析，缺乏科學(xué)性與時效性，且數(shù)據(jù)以表格形式導(dǎo)出，無法導(dǎo)出完全依托數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析后的可視化報告。此外，基于資料收集結(jié)果可知F品牌運(yùn)營通常根據(jù)站內(nèi)的歷史銷售數(shù)據(jù)、競爭品牌的爆款數(shù)據(jù)和當(dāng)季流行資訊來制定運(yùn)營管理計劃。大多數(shù)運(yùn)營者并沒有獨(dú)立研究市場信息的能力，難以獲得一手的真實數(shù)據(jù)。除了相關(guān)發(fā)布會、書籍期刊、相關(guān)網(wǎng)站瀏覽等渠道獲取資訊之外，依賴中心化的研發(fā)機(jī)構(gòu)發(fā)布的白皮書、行業(yè)報告等進(jìn)行碎片化的數(shù)據(jù)采集。同時，企業(yè)對上下游供應(yīng)鏈與出口物流的把控力不足，加之對海外相關(guān)數(shù)據(jù)規(guī)制與市場制度的認(rèn)知不足，無法采集到全面的數(shù)據(jù)源。為解決上述問題，搭建數(shù)據(jù)庫迭代模型與消費(fèi)者需求洞察模型，優(yōu)化與創(chuàng)新F品牌數(shù)據(jù)技術(shù)與運(yùn)營機(jī)制，創(chuàng)新運(yùn)營機(jī)制，以打破品牌內(nèi)部數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)字化交付。

4.1 數(shù)據(jù)庫迭代技術(shù)模型

數(shù)據(jù)庫的迭代運(yùn)作基于數(shù)據(jù)字典的完整性，其包含了數(shù)據(jù)庫的庫、表、字段、索引、觸發(fā)器等邏輯數(shù)據(jù)庫定義信息，以及存儲設(shè)備、文件等物理配置信息［32］。結(jié)合跨境電商的產(chǎn)品

數(shù)據(jù)特點(diǎn)，依據(jù)“產(chǎn)品特征—數(shù)據(jù)字典—應(yīng)用場景”的路徑，提出跨境電商產(chǎn)品運(yùn)營數(shù)據(jù)字典的模型。數(shù)據(jù)字典由產(chǎn)品對象和元數(shù)據(jù)組成。產(chǎn)品對象是數(shù)據(jù)字典的基本單位，是對跨境電商產(chǎn)品的抽象，本文以女裝產(chǎn)品為例，對“真實產(chǎn)品”進(jìn)行抽象為連衣裙、上衣、下裝、褲子等（圖3）。元數(shù)據(jù)是描述產(chǎn)品屬性特征的數(shù)據(jù)，如描述女裝產(chǎn)品名稱屬性的特征包括標(biāo)題、色彩、場景、款式等，一個產(chǎn)品屬性的元數(shù)據(jù)被記錄與之相對應(yīng)的一條數(shù)據(jù)字典里。按照跨境電商產(chǎn)品屬性的特征，將其劃分為靜態(tài)屬性與動態(tài)屬性。其中，跨境電商產(chǎn)品中固有屬性卻相對不變的屬性值為靜態(tài)屬性元數(shù)據(jù)，如女裝產(chǎn)品的款式、尺寸、色彩、圖案、面料、細(xì)節(jié)設(shè)計、供應(yīng)商等;動態(tài)屬性是指女裝產(chǎn)品在投放入市場前后隨時間與消費(fèi)者可變且通?？啥攘康膶傩裕缗b產(chǎn)品的點(diǎn)擊量、收藏量、加購量、下單量、買家數(shù)、件數(shù)等。

基于數(shù)據(jù)字典模型的搭建，智能運(yùn)營數(shù)據(jù)庫是一個“數(shù)據(jù)—產(chǎn)品—數(shù)據(jù)”的交互構(gòu)建過程。運(yùn)營者在實際工作中需根據(jù)以往資料或部門內(nèi)部意見對已經(jīng)設(shè)計好的方案進(jìn)行修改。當(dāng)投放入市場后，依據(jù)消費(fèi)者行為與偏好發(fā)生的改變，結(jié)合消費(fèi)者畫像，以保證不同階段整理分析的數(shù)據(jù)具有一致性，需在智能運(yùn)營中采用迭代思維，利用不同階段數(shù)據(jù)模型的繼承和傳遞技術(shù)，將不同階段收藏量、購買量、買家數(shù)等銷售數(shù)據(jù)，與產(chǎn)品色彩、尺碼、款式等詞條數(shù)據(jù)儲存互通，通過消費(fèi)者反饋，逐步完善迭代后的建庫內(nèi)容，如圖4所示。

迭代建庫模型是將智能運(yùn)營數(shù)據(jù)庫建設(shè)和具體銷售業(yè)務(wù)相交互，突出一手材料設(shè)計的重要性。其流程為運(yùn)營者將數(shù)據(jù)生產(chǎn)納入銷售終端之中，通過對產(chǎn)品進(jìn)行統(tǒng)一描述、統(tǒng)一組織、統(tǒng)一存儲等操作，逐步生產(chǎn)出在設(shè)計、生產(chǎn)、上新、銷售等不同階段的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)產(chǎn)品。對不同階段的數(shù)據(jù)及時進(jìn)行綜合分析，逐步提高上新精度和銷售轉(zhuǎn)化率。因此，基于智能運(yùn)營的數(shù)據(jù)庫迭代技術(shù)，跨境電商可以實現(xiàn)數(shù)字平臺的搭建，衍生數(shù)據(jù)要素，并推動其向傳統(tǒng)要素滲透與融合?？缇畴娚痰倪\(yùn)營機(jī)制生態(tài)化指消費(fèi)者通過點(diǎn)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(shù)據(jù)，并利用人工智能技術(shù)建立消費(fèi)者數(shù)據(jù)倉庫與產(chǎn)品數(shù)據(jù)倉庫。此外，利用數(shù)據(jù)爬取與分析工具對競爭品牌進(jìn)行剖析，用于深度洞察海外消費(fèi)者行為特征與偏好，完善產(chǎn)品信息共享與協(xié)同專業(yè)化，實現(xiàn)對消費(fèi)者的實時洞察、及時滿足。

4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的消費(fèi)者需求洞察模型

通過品牌自身消費(fèi)者的特征，再對市場流行趨勢進(jìn)行調(diào)研與計劃后，利用云計算技術(shù)獲取的消費(fèi)者畫像信息用于需求趨勢的處理、分析與呈現(xiàn)環(huán)節(jié)。對于數(shù)據(jù)的采集源于流行資訊及趨勢、市場銷售與競爭品牌及消費(fèi)者畫像，如圖5所示。首先，創(chuàng)建多類型的數(shù)據(jù)字典，如事件、品牌、面料、版型、色彩、圖案、風(fēng)格、場景等，設(shè)置等級式的量化規(guī)則后，歸類并錄入至數(shù)據(jù)庫中。通過設(shè)置產(chǎn)品數(shù)據(jù)詞條、銷售數(shù)值范圍、上新時間段等為篩選條件，結(jié)合云計算統(tǒng)計技術(shù)細(xì)化數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。其次，利用智能識別技術(shù)，從產(chǎn)品供應(yīng)商、產(chǎn)品關(guān)鍵詞、產(chǎn)品價格等維度找到大量相似或相同產(chǎn)品。最后，基于服裝產(chǎn)品目標(biāo)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(guān)鍵要素劃分產(chǎn)品，以餅狀圖、折線圖、柱形圖等可視化的方式呈現(xiàn)。

4.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的運(yùn)營機(jī)制創(chuàng)新

F品牌原有的運(yùn)營機(jī)制在一定程度上可以解決消費(fèi)者畫像模糊與同質(zhì)化產(chǎn)品泛濫問題，由于數(shù)據(jù)體量的龐大與迭代速度之快，基于純?nèi)斯みM(jìn)行分析與篩選難免存在疏漏及運(yùn)營者主觀判斷導(dǎo)致的決策失誤。F品牌運(yùn)營所獲得的數(shù)據(jù)已足夠解決內(nèi)部管理流程與部門需求，但數(shù)據(jù)的分散和使用價值，不同部門之間的數(shù)據(jù)信息無法有效溝通，導(dǎo)致大量的價值感數(shù)據(jù)形成了壁壘，使平臺產(chǎn)品與其本身產(chǎn)生了差異，在后臺數(shù)據(jù)采集時引發(fā)對錯誤信息進(jìn)行分析和處理，無法全方面剝開數(shù)據(jù)去觀察其背后的需求與表達(dá)困境［33］，導(dǎo)致消費(fèi)者在購買過程中出現(xiàn)了差異鴻溝，降低了消費(fèi)預(yù)期，無法形成有邏輯、

全面、統(tǒng)一的生態(tài)化運(yùn)營機(jī)制。因此，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘與利用來實現(xiàn)跨境電商運(yùn)營模式下的資源整合是當(dāng)前亟待解決的問題。

為解決數(shù)據(jù)在跨境電商的應(yīng)用困境現(xiàn)狀，本文依托案例研究，基于數(shù)據(jù)庫迭代技術(shù)模型與消費(fèi)者需求洞察模型，構(gòu)建“數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)—數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造—數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)”的跨境數(shù)據(jù)驅(qū)動的運(yùn)營創(chuàng)新機(jī)制（圖6），旨在構(gòu)建產(chǎn)、供、銷一體化的運(yùn)營機(jī)制生態(tài)化。在數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)階段基于數(shù)據(jù)源的整合，數(shù)據(jù)源主要由站內(nèi)消費(fèi)者畫像數(shù)據(jù)、各渠道銷售數(shù)據(jù)、市場流行資訊數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁搜索詞條數(shù)據(jù)及后臺熱點(diǎn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)組成。通過采集數(shù)據(jù)與整合數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，將其轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)

據(jù)格式以便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工，再選取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工分析，最后以可視化等方式向消費(fèi)者展示分析結(jié)果。

在數(shù)據(jù)精細(xì)化管理過程中創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值，其過程主要涉及“數(shù)據(jù)采集—數(shù)據(jù)去燥與清洗—數(shù)據(jù)分析—數(shù)據(jù)解釋”。數(shù)據(jù)具有連續(xù)采集特性，可分為離線挖掘與在線分析兩部分［34］，經(jīng)實踐與調(diào)查發(fā)現(xiàn)，跨境運(yùn)營數(shù)據(jù)主要來源以平臺前后端為主的市場銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品元數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，以及社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、google搜索引擎數(shù)據(jù)、流行趨勢數(shù)據(jù)等第三方數(shù)據(jù)。本文以產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)為例，為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的可用性，首先，F(xiàn)品牌對采集到結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成單一或便于處理的結(jié)構(gòu)后，概括性分類不同產(chǎn)品屬性，其中對設(shè)置錯誤的干擾項進(jìn)行清洗，而后去除無用的銷售數(shù)據(jù)，若獲取熱賣產(chǎn)品數(shù)據(jù)，需去除銷量為0、買家數(shù)為0的數(shù)據(jù)。其次，在去噪后設(shè)置數(shù)據(jù)過濾器，進(jìn)行聚類或關(guān)聯(lián)分析等規(guī)則方法的設(shè)置，將無用或錯誤的離群數(shù)據(jù)濾掉［35］，用于篩選不同運(yùn)營場景所需的數(shù)據(jù)，并提取可用數(shù)據(jù)對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)算法設(shè)置。最后，對簡單隨意放置整理好的數(shù)據(jù)須建立特定種類的數(shù)據(jù)庫，對不同類型的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分門別類整理，避免數(shù)據(jù)訪問性問題。利用量化分析法等統(tǒng)計技術(shù)，構(gòu)建產(chǎn)品與消費(fèi)者合理應(yīng)用的數(shù)據(jù)量化模型，將大量相關(guān)或相近信息轉(zhuǎn)化成有用知識，從綜合評估細(xì)化到目標(biāo)對象分析，對所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景進(jìn)行進(jìn)一步的加工和剖析，依托運(yùn)營者對目標(biāo)對象不同時間段設(shè)置的不同評估?；诮Y(jié)果數(shù)據(jù)的沉淀與細(xì)分，可利用多維可視化技術(shù)，連接色彩與語義，將數(shù)據(jù)可視化為餅狀圖、折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等，以報告、視頻、圖片等形式發(fā)布至設(shè)計師、運(yùn)營者、消費(fèi)者、供應(yīng)商等受眾群體標(biāo)準(zhǔn)與細(xì)則，以得分權(quán)重的形式得到目標(biāo)對象匹配的最優(yōu)搜索條件與搜索最優(yōu)排序。

在數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)階段，為優(yōu)化智能化、科學(xué)化的運(yùn)營機(jī)制創(chuàng)新以“數(shù)據(jù)整合—數(shù)據(jù)檢測—數(shù)據(jù)復(fù)盤—數(shù)據(jù)迭代”為主導(dǎo)，利用運(yùn)營機(jī)制創(chuàng)新承接產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新，以實現(xiàn)生態(tài)化的跨境運(yùn)營機(jī)制。從運(yùn)營價值的角度來看，價值實現(xiàn)以數(shù)據(jù)可視化結(jié)果為依據(jù)，運(yùn)營者無須進(jìn)行二次分析，便可在數(shù)據(jù)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(jìn)行數(shù)據(jù)檢測，然后依據(jù)消費(fèi)者購買記錄實時生成與更新消費(fèi)者畫像與偏好。在上新與選品中也可以依靠數(shù)據(jù)檢測競品上新情況及供應(yīng)商上新動態(tài)，在跨境平臺原先的消費(fèi)者偏好測試中增設(shè)銷售數(shù)據(jù)實時監(jiān)測機(jī)制，實現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)的波段性觀測，以設(shè)計具有趨勢時效性的專題頁推送。為優(yōu)化消費(fèi)者畫像模糊困境對銷售偏好進(jìn)行個性化設(shè)置，通過將算法應(yīng)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(chǎn)品，而是能夠為消費(fèi)者提供更多的SKU推薦。當(dāng)消費(fèi)者連續(xù)三次未點(diǎn)擊頁面時，個性化推薦將為其推薦另一款產(chǎn)品。個性化推薦可以使商品在短時間內(nèi)被消費(fèi)者快速發(fā)現(xiàn)和購買，建立與消費(fèi)者的長期聯(lián)系，從而實現(xiàn)客戶的二次開發(fā)，推動消費(fèi)者持續(xù)購買并傳播口碑。

從客戶服務(wù)的角度來看，跨境電商所面臨的挑戰(zhàn)包括但不限于時差和多國語言等現(xiàn)實問題，通過運(yùn)用智慧客服，引入實時翻譯功能，消費(fèi)者可以自由選擇語言，并設(shè)置常用語錄，采用云計算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使用數(shù)據(jù)挖掘算法對消費(fèi)者信息及歷史行為進(jìn)行挖掘分析，構(gòu)建智能客服系統(tǒng)，從而以較低的時間和人力成本，快速解決大多數(shù)常規(guī)客服問題?？缇畴娚痰目沙掷m(xù)發(fā)展離不開私域流量的有效利用，運(yùn)營者可以通過數(shù)據(jù)算法將消費(fèi)者進(jìn)行等級劃分，并依據(jù)不同級別的客戶群體定期發(fā)布符合其消費(fèi)能力的新款、會員優(yōu)惠折扣等，穩(wěn)定現(xiàn)有客戶群體，培養(yǎng)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(fā)帖量、話題熱搜量、活動預(yù)告規(guī)則、專題錄播等增強(qiáng)與消費(fèi)者的互動性，維持品牌熱度與關(guān)注度。此外，整合所有數(shù)據(jù)引入可視化數(shù)據(jù)管理平臺，實現(xiàn)跨境運(yùn)營數(shù)據(jù)生態(tài)化管理。運(yùn)營者應(yīng)以清晰且可訪問的數(shù)據(jù)使用許可發(fā)布數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)與其原始出處進(jìn)行關(guān)聯(lián)，使數(shù)據(jù)能夠可追溯和重復(fù)使用，同時也可采取分級的方式共享數(shù)據(jù)，要求數(shù)據(jù)引用并給出引用元素，通過對數(shù)據(jù)的引用次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，為數(shù)據(jù)價值評估提供依據(jù)。

5 結(jié) 論

為滿足市場對智能化的運(yùn)營管理需求，跨境電商在運(yùn)營機(jī)制體系建設(shè)過程中，通過數(shù)據(jù)采集、聚焦、管理和應(yīng)用，運(yùn)用大數(shù)據(jù)收集、處理、判斷、分析、儲存等功能，實現(xiàn)設(shè)計端、生產(chǎn)端與營銷端的交互協(xié)作，整合價值鏈環(huán)節(jié)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)。生態(tài)化運(yùn)營機(jī)制的構(gòu)建可以逐步聚焦趨勢效益，將其利益最大化，優(yōu)化垂直供應(yīng)鏈資源與各供應(yīng)部門之間的配合默契度，完善產(chǎn)品屬性標(biāo)簽，加強(qiáng)消費(fèi)者搜索精準(zhǔn)度，提高消費(fèi)者滿意度和受眾黏性，同時避免數(shù)據(jù)堆砌和功能限制，實現(xiàn)信息價值最大化，及時淘汰閑置的數(shù)據(jù)和功能。在維護(hù)自身平臺運(yùn)營的同時，需要進(jìn)行動態(tài)的國際市場貿(mào)易局勢和風(fēng)險分析和評估，以幫助自身有針對性地調(diào)整運(yùn)營決策和方式，優(yōu)化跨境服裝產(chǎn)業(yè)運(yùn)營機(jī)制的路徑，建立一個數(shù)字化、個性化、生態(tài)化的“數(shù)據(jù)運(yùn)營”機(jī)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(shù)據(jù)，缺乏對具有代表性的服飾類跨境電商企業(yè)進(jìn)行其運(yùn)營機(jī)制的剖析與分析，總結(jié)研究過程中所遇到的難題，構(gòu)建生態(tài)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新運(yùn)營機(jī)制，而機(jī)制是否具有普適性有望企業(yè)進(jìn)行有效檢驗。其次，在構(gòu)建生態(tài)化運(yùn)營機(jī)制過程中，企業(yè)需要花費(fèi)大量的資金與人才，對于部分中小型企業(yè)來說具有一定投資風(fēng)險，仍選擇傳統(tǒng)的運(yùn)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(jìn)行多案例研究，增強(qiáng)研究對象的范性以提升研究結(jié)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