TikTok或将被禁？ 跨境电商该如何应对这场风波

最近美国 TikTok禁令牵动着不少跨境人的心，全球经济的不确定性和国际形势的波动加剧了跨境电商的运营风险。面对这些突发的问题，跨境人该何去何从？笔者认为商家唯有将目光投向长期主义，通过加强供应链优化、SKU精细化管理、用户精准营销，以及多平台布局，才能应对瞬息万变的市场环境和消费者的严苛需求。今天为大家分享跨境行业窘境下，跨境电商的破局之道！

本文内容节选自帆软行业大讲堂《“内卷时代”帆软助力跨境电商静修内功》，完整内容请点击下方图片观看直播回放！

从2024黑五看跨境电商：平台的疯狂内卷与消费者永无止境的降价期望

 

Adobe Analytics统计，美国消费者在2024“史上最长”“黑五”在线消费108亿美元，同比增长10.2%。但在这场疯狂促销背后，是无数跨境电商商家的辛酸与无奈：

1、平台竞争与费用上升

 

2024年黑五期间，电商平台间竞争更加剧烈，多平台黑五活动抢跑，且推出超长周期的促销活动。单日销量被长周期“冲淡”，亚马逊等主流平台的入库缺陷费、入库配置费、低库存费、退货处理费、Prime会员专享折扣发生费用变化，ACoS暴增，使得商家成本上升。同时，平台内部的自动下架机制和大量恶意割卖也加剧了商家运营压力。

2、消费者谨慎消费预期

 

今年消费者对产品价值和品质有着更高期望，消费者的降价预期相比去年更进一步。基于不同地区的调研，欧美消费者并不拒绝购买商品，但对降价的依赖性更高，平均需降价30%才能吸引消费，法国消费者则需降价36%。消费者普遍使用历史价格咨询插件，导致商家难以针对降价商品再次加价。

3、节日“平常化”现象

 

与以往相比，2024年的促销活动周期显著延长，消费者的购物周期被分散。活动期间的单日销售峰值被拉平，大部分消费者倾向于利用长时间的促销活动进行价格比对，这对商家短期内达成销售目标提出了更高的要求。

这一现象同时增加了商家的库存管理难度。为了应对更长的促销周期，商家需要在活动前期提前布局，确保商品供应充足，但这也带来了更高的库存风险。

4、国际经商环境恶化

 

外部经济和政策环境的不确定性进一步加剧了跨境电商企业的运营压力。包括高通胀、物流成本上升以及关税政策变化等，都成为商家需要应对的挑战。此外，各国对跨境电商的合规性监管日趋严格，中国商家特别受到严格限制，增加了运营的复杂性。

在此等内卷下，本届收官的黑五，可以说是几家欢喜几家愁。

行业窘境下，跨境电商亟需精细化运营破局

 

 1、精细化运营的业务分析方向拆解

跨境电商行业以长链路、多系统构成复杂的数据生态，只有实现数据的高效整合与利用，才能将其真正转化为企业的数据资产。具体而言，跨境电商行业的业务分析可以聚焦于以下四大方向：

（1）上游供应链管理

• 数据需求：涉及采购计划、原材料成本、生产计划等核心数据。精准掌握供货周期、采购成本及物料齐套率（如BOM完整性）是确保生产顺畅和库存稳定的基础。

• 分析需求：整合生产和供应商管理数据，实现对供应链流程的实时监控。重点分析包括供应链响应速度、材料短缺情况以及供应商绩效指标（如交货准时率）。

（2） 中游销售平台运营

• 数据需求：销售平台生成的订单量、销售额、库存状况及广告效果是运营的核心指标。这些数据分散于不同平台（如亚马逊、Shopify），需实现统一整合和分析。

• 分析需求：实时监测多平台销售动态，深入分析商品销量、流量转化率及广告ROI（投入产出比）。同时，通过库存分布优化，避免超卖或缺货问题。

（3）下游物流服务管理

• 数据需求：包括运输时效、运输成本、配送准确率及退货率等关键数据。这些数据常存于物流供应商系统及自建系统中。

• 分析需求：优化物流配送时效和运输方案以降低成本，同时追踪退货原因并提出改进建议，从而减少损失。

（4） 终端消费者服务

• 数据需求：涵盖消费者行为数据（如点击量、加购量、下单量）、售后服务数据（如退货率、投诉率）以及满意度评分等信息。

• 分析需求：对消费者行为进行深度分析，如购物路径、复购率等，优化服务体验，提高消费者满意度和忠诚度。

2、跨境电商数据分析面临的痛点

 

可是，从数据到业务，跨境电商精细化运营面临以下“三座大山”：

（1) 电商运营数据整合难

• 问题描述：跨境电商涉及多个数据来源（如电商平台、物流服务商、财务系统），而这些数据往往以不同格式、标准存在，造成信息孤岛。比如，各平台的商品库存、订单数据需要频繁手动整合，耗时费力。

• 难点分析：数据多平台、多站点分布，需切换下载和手动整合，费时费力。数据接口的差异性增加了整合难度，尤其是在自建系统与外部平台（如亚马逊、TikTok Shop）之间。数据更新滞后，导致实时决策困难。

（2) 电商运营数据应用难

• 问题描述：传统电商数据分析主要依赖Excel，难以处理大规模、多维度的复杂数据，且无法与业务流程闭环。

• 难点分析：Excel的静态数据呈现形式难以满足实时分析需求。数据口径和维度不统一，不便进行跨部门协同。缺乏有效的数据预警机制，人找数据而非数据找人。

（3) 电商运营数据赋能难

• 问题描述：传统的电商数据分析工具局限于固定报表，难以适应快速变化的市场环境，导致业务人员难以有效利用数据赋能业务。

• 难点分析：分析需求多样化且临时性强，IT部门难以及时响应。不同层级用户的关注点不同，难以提供符合需求的分析视角。数据分析结果难以沉淀为系统性的业务洞察，重复劳动较多。

3、跨境电商搭建经营分析平台

面对如此复杂的行业数据生态，跨境电商企业若想实现精细化运营，需要分五步搭建经营分析平台。

(1)打通数据壁垒，建立企业数据资产

• 整合多数据源数据，并进行数据的多层架构设计，构建标准化业务主题域，实现数据的横向融合，打破数据壁垒；

• 形成统一的数据标准，建立数据管理制度，不断提高数据质量，减少业务人员手工填报、重复填报的工作量；

(2)科学分析数据，搭建预警模型

• 梳理现有数据分析逻辑，明确数据的源流，整合当前基于各业务领域的指标体系；

• 对于指标进行维护，梳理结果数据与过程数据，明确指标的责任人、口径等核心要素，确定标准；

(3)关联业务场景，构建场景应用

• 关联业务实际业务管理逻辑，形成场景化的业务应用，构建全场景业务分析体系；

• 基于管理中的实际痛点出发，从发现问题-量化指标-分析场景搭建-监控复盘-持续改善的逻辑实现管理闭环；

(4)引入BI工具，为业务提供自助分析

• 充分发挥分析自主性，开展灵活性、探索性分析，发掘业务价值，同步提升自身数据分析素养；

• 基于BI工具，实现数据自动更新，降低数据整理手工成本，且支持海量数据分析，提升分析效率；

(5)提高决策效率，数据决策辅助

• 明确领导关注重点，结合总部上对部门现有考核要求，建立贯穿各层级的战略视图，以数据辅助战略决策；

• 完成预警体系的搭建，改变数据使用模式，更快的进行业务问题的洞察。