进口跨境电商问题及发展策略的相关理论概述怎么写？

跨境进口电商发展历程

中国的进口跨境电商发展起源于2005年，彼时中国代购产业开始起步，在国外的中国留学生和工作人员人工代购进口产品，这是进口跨境电商最初原型，这一时期可以称为进口跨境电商10时代。2007年，开始进入海淘时代，也就是进口跨境电商20时代，这一时期形成了常规的买方市场和卖方市场，跨境网购用户的消费渠道逐渐从海淘代购转向进口跨境电商平台(如网易考拉，天猫国际等)。2014年是进口跨境电商爆发的一年，流程繁琐的海淘催生了进口跨境电商的出现。2015年，随着政策变更以及社会经济的发展，进口跨境电商加速发展，跨境购物开始走向规范化，进口跨境电商进入30时代。2019年，中国电商法正式实施，进口跨境电商迎来合规化发展阶段，行业发展环境不断优化。

为了加速进口跨境电商的发展与变革，政府对跨境电商的政策进行不断地调整与制定，让跨境电商在更舒适的政策环境下自由发展，同时又不失规范化，有序进行，让国民与国际接轨。

随着跨境进口电商平台的涌现，资本不断在跨境电商领域进行投资，跨境电商市场一片火热。2015年由于进口税收政策的规范以及部分进口商品关税的降低，进口跨境电商呈爆发式增长，这一点从行业融资规模上可见一斑。

由于国家政策以及资本的加持，进口跨境电商发展迅速，2018年中国跨境进口电商交易规模约为19000亿元。未来中国进口跨境电商市场的交易额会连续以增长的趋势向前发展，并将占据更加重要的地位。

一方面，进口跨境电商在激烈竞争中不断提升用户体验，不断扩展平台商品种类、完善售后服务;另一方面，物流速度不断提高，跨境网购的购物周期大大缩短，越来越多的消费者开始海淘购物。截至2018年12月底，我国经常进行跨境网购的用户达8850万人，同比增长34%。用户基数日趋庞大，增长率将会逐渐降低然后区域缓和。

市场消费主力群体逐渐过渡到80、90后群体

2018年我国跨境网购用户集中在25-35周岁的青年群体,

这一群体占563%，该年龄段的跨境网购消费者学历高、工作收入稳定，有一定的经济基础。他们的消费能力强、需求大，是跨境网购用户的“主力军”。这一年龄段的女性大多已结婚生子，大多数妈妈以及准妈妈愿意在进口跨境电商平台购买高质量的海外母婴产品。

日本是我国跨境电商进口大国，化妆品最受追捧

商务大数据监测显示，2019年上半年主要跨境电商平台零售进口额同比增长超过20%。从原产地看，自日本、美国、韩国进口额排名前三，占比分别为191%、139%和107%。从品类看，化妆品、粮油食品和日用品进口额排名前三，占比分别为348%、247%和96%。

行业寡头化凸显

我国跨境电商市场参与者众多、经营模式多样，主体各具优势。具有代表性的是网易考拉的综合自营模式、天猫国际的平台招商模式以及全球购的C2C代购模式。

随着行业“马太效应”加剧，一些中小平台逐渐被淘汰出市场。据相关数据表明，我国进口跨境电商平台可以划分为“三个梯队”。第一梯队为“头部平台”，在进口跨境电商市场中处于“领先地位”，“寡头效应”初步显现，依次为：网易考拉、海囤全球、天猫国际，具有规模大、营收高，人气旺、口碑好，实力强、现金流充沛，流量大、品牌多等特征。第二梯队为“准一线平台”，包括洋码头、唯品国际、小红书、聚美极速免税店。第三梯队为“二线平台”，包括蜜芽、贝贝、宝宝树、宝贝格子等平台，大多是母婴类产品平台。

具体来看，2019年上半年以277%的市场份额位居国内跨境进口市场首位，连续第四年稳居市场份额第一。天猫国际和海囤全球分别以251%和133%的市场份额位列其后。2015年初上线的网易考拉表现可谓优秀，仅用不到两年的时间，便拿下跨境电商行业最大市场份额，打赢跨境领域的闪电战。

2019年9月6日，网易与阿里共同宣布，阿里以20亿美元收购网易考拉，这意味着，合并之后阿里系将占据过半市场。未来中小电商的日子会更加艰难。

进口跨境电商发展趋势

趋势一：重获资本关注在经历了几个季度资本市场的冷遇以后，跨境电商领域在2018年二季度以来得到了较多的融资，多个跨境电商平台成功获投。2019年1-9月共发生投资事件7起，其中，KK馆和海豚家分别获投4亿元和1亿美元。

趋势二：向线下拓展。2018年以来，进口跨境电商纷纷在线下开实体店，网易考拉首家线下实体店“海淘爆品店”在杭州开业，并接连在宁波、郑州等地纷纷“落地开花”，抢占新零售、新消费风口下的“头口水”。天猫国际线下店也在杭州营业。

趋势三：下沉三五线城市。进口跨境电商的用户目前大部分在一二线城市，在农村消费升级和新零售的大背景下，电商平台未来将逐步下沉到三五线城市。

——以上数据分析均来自前瞻产业研究院发布的《中国电子商务行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

可以用来买单。

花呗一款消费信贷产品，申请开通后，将获得500-50000元不等的消费额度。用户在消费时，可以预支蚂蚁花呗的额度，享受“先消费，后付款”的购物体验。

2016年8月4日，蚂蚁花呗消费信贷资产支持证券项目在上海证券交易所挂牌，这也是上交所首单互联网消费金融ABS。

截至2018年1月，蚂蚁金服已主动对两家小贷公司增资82亿元，注册资本从38亿元提升至120亿元。 5月18日，花呗宣布向银行等金融机构开放。

扩展资料：

还款方式

用户在消费时，可以预支蚂蚁花呗的额度，在确认收货后的下个月的9号进行还款，免息期最长可达41天。除了“这月买，下月还，超长免息”的消费体验，蚂蚁花呗还推出了花呗分期的功能，消费者可以分3、6、9、12个月进行还款。

每个月9号为花呗的还款日，用户需要将已经产生的花呗账单在还款日进行还清。到期还款日当天系统依次自动扣除支付宝账户余额、余额宝（需开通余额宝代扣功能）、借记卡快捷支付（含卡通）用于还款已出账单未还部分。也可以主动进行还款。为避免逾期，请确保支付宝账户金额充足。如果逾期不还每天将收取万分之五的逾期费。 

2018年11月12日，支付宝App上线新功能预告称，花呗延期还款功能将于12月1日全面开启。简单来说，花呗延期相当于一个简单过渡，可一定程度上减轻剁手党的还款压力。

-花呗

聚美优品是一款非常不错的网络 购物 平台，小伙伴们在这里能够购买到许多精品的商品同时也可以自己入驻经营店铺，那么聚美优品里面究竟应该怎么入驻呢下面我就给大家介绍一下聚美优品入驻条件说明，希望能够帮助到大家。

入驻条件说明

一、申请入驻：

1、供应商须填写新商家新品牌首次合作资料表随同资质扫描件发至招商经理邮箱

2、双方沟通合作条件，确定合作意向

二、资质审核

1、5个工作日内给到审核结果

2、审核通过后招商经理通知供应商发送样品进行质检

3、双方沟通货品情况

三、合同签订

1、3个工作日出质检结果

2、审核通过后招商经理邮寄合同到供应商处，供应商按照签约资料及书写要求完成合同签订，并回寄聚美

四、缴费上线

1、供应商准备货品清单

2、合同走完，缴纳费用，开通后台

3、招商经理确定上线日期

4、TNS针对后台页面操作进行培训，商家进行产品上架

“大数据”要这样用才赚钱!

大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。

一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局，到2018年实现统一共享平台全覆盖和数据共享及交换。2020年培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。

众所周知，大数据商业价值巨大。但是中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘。主要的困难在大数据的分散，具有价值的数据大部分集中在在政府内部，垄断国企业，以及互联网巨头之中。分散的数据无法帮助企业拿到具有价值的信息，无法实现大数据的商业变现。政府开放数据，以及大数据交易市场的建立是中国大数据商业价值应用的重中之重。

另外大数据的应用场景和大数据隐私问题，也是大数据商业应用功能的两大问题，不知道数据应用场景，就无法寻找具有价值的数据，就无让数据发挥作用，大数据的应用就会停留在解决数据采集、处理、存储等大数据10时代的低级阶段，无法实现大数据商业变现，无法激励企业进一步投资大数据，无法形成数据价值应用的生态循环。大数据隐私问题是所有企业不能回避的问题，到底何种数据可以进行交换，何种数据可以采集和变现，何种数据可以作为商品在市场流通，这些问题既影响个人隐私保护，又影响到企业购买数据产品的积极性，同时也影响了数据企业的发展。

中国大数据企业分为三类，一类是大数据技术公司，为企业提供大数据平台搭建，技术咨询，大数据计算和存储的产品，例如华为、亚信、浪潮等传统IT公司。一类是大数据服务公司，为企业提供基于大数据技术的服务、平台、产品。包括为企业搭建大数据挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大数据处理平台，大数据清洗和挖掘服务例如明略科技，ADMaster，百分点。最后一类是提供数据产品的大数据公司，他们拥有数据，加工生成具有价值的数据，为市场提供标准的数据产品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星图数据等。

中国大数据市场的数据来源有四种，一种是通过网络爬虫采集的外部数据，大多数提供舆情分析的公司就是通过爬虫技术来进行数据采集的。例如海量数据。一种是提供SaaS服务得到的数据，例如Talkindata。另外一种是靠和运营商或政府合作，通过数据挖掘得到的数据，例如亚信和九次方。最后一种就是自身平台产生的数据（电商、旅游、媒体等互联网企业），包括BAT以及较大的一些互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等。

一、开放数据的价值

开放数据就是政府向社会公布自己所拥有的，并经过脱敏的数据。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等。这些原始数据本身并没有明显的商业价值，但经过一些公司加工之后，可以产生巨大的商业价值。

开放数据在美国有几千亿美金的市场，包括300亿美金的气象数据，900亿美金的GPS数据，上千亿美金的医疗数据。但政府开放的数据是原始数据，数据自身的商业价值并不大，需要专业的公司对数据进收集，清洗，挖掘，展现，从而形成具有商业价值的数据。在美国有很多公司是依靠加工政府开放数据而实现其商业价值的，例如处理天气数据的Zillow公司，the weather channel 公司，以及处理GPS数据的Garmin公司，它们的总市值已经超过了一百亿美金。

1 、政府开放数据的主要范围

a政府收集和制造的科学数据。例如天气数据，政府资助的医疗研究数据。这些数据都可以作为公共资源进行使用。

b 政府运行的数据，例如政府支出或大型项目运行数据。开放数据一方面可以增加民众对政府的信任，另一个方面可以给一些公司带来商业机遇。

c监管行业的数据。这些数据由企业提供给政府，并且经过政府二次加工。这些宏观数据对于产业规划，企业的投资战略都有很大影响。

2、 中国开放数据之路的挑战

a 国家对数据治理还没有完成。很多数据没有集中管理，还是处于信息孤岛状态，这些都是开放数据需要解决的问题。数据治理投资巨大，时间周期较长，都是巨大的挑战。

b 一些开放数据还不是电子形式。例如医疗数据和教育数据，在一些地区还处于纸质记录状态，没有形成电子档案。这些数据的电子化也是一个较大的挑战。

c 开放数据的脱敏和整合将是一项重大的挑战。特别是国有企业的数据，哪些数据可以公开，哪些数据需要脱敏，如何整合各个地方的数据，这些都是一个挑战

d 大数据服务公司和大数据人才匮乏。由于大数据市场刚刚开始，市场上缺少大数据人才和大数据服务公司，公开的数据短时间可能很难产生商业价值，这会影响政府和企业开放数据的积极性，不利于形成良性的大数据商业市场，会影响开放数据项目的持续发展。

3、有关开放数据一些建议

人类社会即将进入数字时代，开放数据将会是巨大的生产力。政府已经认识到了开放数据的价值，会持续推动政府和国企的数据开放。即使短时间内开放数据的投资看不到商业价值，但其未来经济价值会促使政府坚持开放数据的政策，持续进行投资。就像中国的高速公路，开放数据是另外一条信息高速公路，将数据转化为资产，转化为巨大的社会生产力，帮助企业实现更大的商业价值。

对于数据拥有者的政府，需要在保障公共安全和个人隐私的前提下，完成数据治理和数据整合，逐步向社会开放数据，并提高数据质量，公开面向所有个人和企业，有效利用政府科技资金，让利益相关企业和个人参与到开放数据项目中，鼓励创新，接受外部挑战，利用集体智慧，实现数据最优选择。

对于国有企业，需要在保护自身商业利益的前提下开放数据，帮助各自产业链企业的发展。同时开放数据也可以帮助其自身进行产业规划，进行有效投资，发现市场机会和风险，稳健经营，科学决策。企业可以利用开放数据提高生产效率，减少资源浪费，降低决策失误风险。产业链企业的良性发展，也会推动国企自身发展和进化，提高竞争力，优化企业经营，实现产业共赢。

对于企业家，开放数据将会作为新的资源，帮助企业进行发展，聚焦新的商业机遇，特别是在开放数据影响较大的保健行业，金融行业，能源行业，教育行业。数据服务公司可以利用开放数据，帮助消费者挖掘数据的潜在价值，为企业和政府提供具有价值的商业数据。对于经营中的公司，可以利用开放数据评价商业伙伴和潜在投资，通过提供数据来树立消费者的忠诚度，学会在透明的商业社会中进行经营，寻找公共或私人合作的机会，专注自身产品和客户，为消费者提供更好的产品和服务。

二、万亿的大数据市场

2014年的GDP中消费占比已经超过了50%，标志着中国经济正在向市场经济转型，消费占GDP 50%－70%是中等发达国家向市场经济过渡的一个表现，未来中国经济增长最大的引擎应该来源于消费，特别是个人消费。中国正在经历经济结构调整和城镇化，个人消费需求巨大，社会产品较为丰富，渠道也较为通畅，物流成本正在下降，运输能力正在提高。但是社会消费零售总额增加的还不够快，资源配置不平衡，社会整体消费水平还处于较低的水平。这些问题正在成为中国经济发展的难题，是企业和社会需要解决的问题。

大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据是大生意。

大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来，无论是在电商的购买行为，旅游度假，娱乐活动，行为轨迹等，所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切，人类社会的行为都变成了数据，用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去，历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销，这两个市场的规模加在一起不过两千亿，但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合，其产生的化学反应将是巨大的，市场规模将会超过万亿，大数据是个大生意。

百度连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。重要的这些反馈数据能知道；你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。

1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，

2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发

房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策；利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。

房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。

3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流

餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。

移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。

4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测

家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。

中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。

5、利用移动互联网位置信息进行精准营销

O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。

大型购物中心一般都设有**院，经常存在某些**在开场前30分钟，大量**票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，**院在**放映前30分钟，可以将**票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，**票将推送给喜爱看**的顾客，增加**销售额。企业可以利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网＋的战略。

6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。

电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。

7、移动大数据助力交通运输规划和管理

交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。

在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。

8、大数据帮助金融行业进行价值变现

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行(600036,股吧)利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。

中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行(000001,股吧)走到了金融行业的前面。

大数据在很多行业都有广泛的应用场景，例如在医疗行业，农林牧渔、能源行业、物流行业等，大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场，结合了所有行业的商业需求之后，大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力，大数据不是石油，但是比石油更能驱动企业发展。大数据就是资产，能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。