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2018年的跨境电商中心词一定是：B2B2C

2018年的跨境电商中心词一定是：B2B2C。

它的整个核心是「顾客驱动」。

这其实是参考了B2C在整个交流流程中对顾客、商品的数据分析。如果按传统的B2B方式，卖家不会去关注关心自己买家实际发生的后续事情，这里面有主观也有客观因素：

从主观看，卖家与买家不愿意相互沟通。

卖家把商品交给了买家以后，整个交易流程就结束。卖家与买家的互动交流，一般来说，主要会是因为新一轮的采购咨询或者是发生产品质量问题而进行的售后服务互动。在传统的跨国B2B交易模式中，买家在收到商品后是不会主动跟卖家就自己的后续销售运营进行沟通。因为这是属于买家自己的内部事务，买家不愿意太多暴露自己的内控以免失去在未来合作时的谈判主动权。

从客观看，没有有效的系统界面让双方进行有效沟通。

卖家专注在商品的开发、生产、质量控制和相关的供应链事宜；而买家在专注在前期的订单开拓、商品开发构思、后续商品销售、渠道维护、团队成长等工作。虽然是这些都是一个完整的交易链条中的不同阶段，但各自的内部流程和业务逻辑其实在数据收集、汇总、建模、分析、应用等方面是完全没通用的软硬件系统保证稳定简单的沟通方式。传统买家与卖家之间严重依赖人对人的沟通，也是因为这样原因，一方面是因为实在的技术难度，另一方面双方都有欲望保持各自信息的单向透明，以保证自己的谈判权和隔离现实或潜在的竞争者。

那么经历数年跨境电商B2C洗炼后的跨境B2B2C又将演变成如何？

想知道？想在2018年独占鳌头？

新世代的跨境电商卖家们需要更清晰知道谁是他们的买家，这些买家们关注哪些精细的要点，买家们是如何进行决策，这些都是新世代跨境电商B2B2C卖家们必须实现的要点，而这将在2018逐步让从跨境B2C演变进化出来的各种数据完成这些任务。

eMarketer公司日前发布了关于美国本土跨境电商B2B2C卖家们在2018年发展趋势的数据，特地找来分享分析给大家，这三张图很可能是直接影响2018年整个中国跨境电商B2B2C发展的趋势。

一、数据能从任何源头以任何形式产生

美国本土跨境电商B2B2C卖家们正在从多方挖掘客户的不同数据，无论是买家内部数据，买家的服务对象数据，还是服务于买家的第三服务商数据，这些不同来源的市场和销售数据，能有效建立一个可视的买家画像。

如下图来自2017年第三季度informa engage的调研数据显示，有84%的美国本土跨境B2B卖家们使用他们的客户管理系统数据工具建立更完整的客户模型，与此同时，他们还围绕买家的实际销售营销和市场进行广泛的消费者数据调研分析，补完了买家画像中缺失的不少板块。

这些美国本土跨境电商卖家们甚至采集更多我们意想不到的买家数据：有76%的人会研究买家本身注册和转化数据，有71%人会研究买家本身的网站数据和流量来源分析，有49%的人会研究买家站点的引导页面质量。

2017年第三季度informa engage的调研数据

跨境电商B2B2C除了在数据多样性上提出了更高的要求以外，美国的卖家们通常还会关注两种不同的数据。

第一种是买家描述数据。

这些数据通常都包括了人口统计学数据、企业统计数据这些关联到目标买家或者公司甚至这些买家服务的上游企业数据。这些数据一般都包括了比如名称、职位和详细的联系方式。但同时，这些数据也可能是一些关于买家公司的组织架构、内部报告甚至预算等文字数据。

第二种数据则是买家行为数据。

这些数据描述了买家在面对市场和销售触点，无论是在线下或者线上接触到卖家的各种营销内容时到互动形式和反应记录。这种数据告诉卖家们，怎么样的营销方式或者内容会被买家关注或下载进行进一步的了解分析，或者是卖家的展示页面该如何设计点击和邮件系统该怎么样设计更让买家们愿意输入并完成有效的的邮件营销事件，最终促成下一阶段的转化谈判操作。

二、数据需要有效分析

这一点自然不会被任何人反对。辛苦采集回来的描述数据和行为数据，自然需要根据自己的实际进行相应的分析后制定合理可行的对应措施，这可是所有卖家们攻城略地的大炮。

根据如下图2017年Bluewolf发布的研究数据显示，有超过一半的专业美国本土跨境电商B2B2C卖家们，有兴趣为更有效的预测分析支付更多的投入，目标自然是为了获得更精准的统计模式和预测技术来分析他们收集到的各种数据，甚至建立机器学习或者是人工智能系统来协助分析相应的数据。

除了这些悬乎的机器人学习分析或者是人工智能数据分析以外，美国本土卖家们也常会使用的另外一种数据分析模式能实现数据的汇总描述。简单理解就是这种数据分析工具能加速和挖掘卖家提供的各种数据，然后自动生成一个描述目标买家的不同纬度的各种历史数据和发现。这种方式被认为是可以通过数据形态发现前后不同阶段数据对买家决策所造成的模糊地区，而这些模糊地区往往是决定买家购买的不确定点。还有其他不同的数据分析方式也在被应用，比如说，通过跟不同的数据进行互动对话对比从而进行核对和描述的数据分析。

2017年Bluewolf发布的研究数据

三、应用分析后的数据实践并不是容易事

这一点自然也不是什么让人奇怪的事。尤其是当近9成的被访全球跨境电商B2B2C卖家，称实施经历采集汇总分析提炼后的数据驱动策略是一件非常复杂且困难的事情。

按下图DGR在2017年11月发布的数据显示，数据驱动策略实施的复杂性跟不同公司独特环境是息息相关。根据他们在北美跨境电商B2B2C营销和市场做的这个调研显示，有83%的北美卖家称他们无法及时更新数据库中的老旧数据或者只能从老旧数据中挖掘可怜的参考数据是最让他们抓狂的挑战。有71%的卖家称他们就是没时间或者没资源没经历来实现一个有效的策略。甚至有2/3「64%」的卖家称他们连目前的客户数据都还没采集足够。

DGR在2017年11月发布的数据

除了卖家本身没有精力进行相应的数据采集、汇总、分析和应用之外，对跨境电商B2B2C业态认识且、符合实际运营需求的专业人员缺失也是一个重大问题。

2/5的美国本土跨境电商B2B2C卖家们称，他们没有合适的专业人才来进行相应的数据分析工作，更不要提后续的应用。同时卖家们也纷纷抱怨没有靠谱的第三方服务商能协助他们完成这些工作。

美国本土的跨境电商B2B2C卖家们并没有我们想象那么成熟或者强大。

中国跨境B2C电商卖家/服务商在B2C中积累的关于数据的采集、汇总、分析、应用经验，在完成对B2B2C的整个业务逻辑和数据逻辑的逻辑后，依托中国强大的供应链能力、软件开发应用能力，辅以我们在全球跨境电商B2C上建立的包括仓储、物流、配送、支付、本土营销等优势，我们完全有理由相信：

中国卖家在跨境B2B2C这个会影响全球出口电商发展上必然能快速占领自己的高地。

这里有两个关键点，

第一、空杯心态。我们需要学习欧美本土B2B2C卖家对于买家数据模型的理解，学习了解我们将面对的新的买家，这意味着我们需要比欧美本土卖家更多样的数据采集和了解，建立更正确的模式来管理这些新形态的数据。

第二、脚踏实地。所谓不卑不亢，松紧有度，中国卖家如果不再如前些年那样在跨境B2C爆炸式发展时的那样浮躁，一定能依托现在的各种优势，走出自己的路子。