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2021-11-04 11:41
中國跨境電商逐浪全球化競爭的過程中，無論是面對正處于爆發期的獨立站風潮，還是即將而至、每年備戰的購物季，都需要超越變化，建立底層的核心競爭力：將數據價值轉化為精準的商業決策。
但在當下，動用數據資產并不容易。今年5月，“閉店潮”洶涌而至，一夜之間超過3000家中國賣家店鋪被宣告封停，網絡安全專家 SafetyDetectives 通過追蹤相關數據庫服務器，發現約20萬至25萬人的私密信息泄露。
作為“重數據資產”行業，跨境電商掌握著全球海量用戶購買消費記錄等相關數據隱私信息，不合規的“野蠻生長”模式已經成為過去時；當下，跨境電商宜通過建立第一方數據資產，規避第三方數據收集風險。整體來看，在全球化背景下，中國跨境電商面臨如下挑戰：
1、跨境電商，需要符合數據隱私相關法律規定
跨境電商一旦不能對信息安全進行有效防護，妥善進行數據保護，觸犯用戶所在國家、地區的法規，不僅名譽受損，還將面對罰款、停業等風險。
2、嚴苛的數據隱私形勢，讓跨境電商收集管理日益艱難
隨著第三方 Cookie 逐步退出歷史舞臺，跨境電商自有流量池承載的第一方數據，將成為洞察之源。這對缺乏第一方數據的賣家來說，可收集數據相當有限。
3、跨境電商企業高度關注數據，利用率卻很低
由傳統外貿行業轉型的跨境電商，并未建立數據驅動型運營模式，缺乏數據敏感度與分析習慣；而全球性電商平臺上賣家，往往局限在第三方數據的利用，且難以形成數據閉環。
針對跨境電商數據收集難、利用率低、難以形成數據閉環等痛點，Google Cloud 協同 One Google 生態資源，端到端助力跨境電商，洞見高價值用戶，以敏捷運營模式實時響應市場變化。
面向消費者端，通過人工智能，Google Cloud 可以更好地鏈接跨境電商與海外消費者。Recommendations AI 便是谷歌 AI 技術在跨境電商的落地解決方案，可以針對每個購物者進行個性化推薦，真正實現千人千面的新零售場景體驗。
面向跨境賣家端，Google Cloud 可提供有效集成合規數據的云技術工具。其中，BigQuery 在數據分析體系中發揮著中樞紐帶作用，可與 Google Analytics 上的數據實現一鍵打通。這一數倉平臺，可實時處理 PB 級別的大數據，從而讓數據更加穩定、更加快速地運轉在整個數據分析體系之中。
圍繞這一技術，Google Cloud 聯動谷歌廣告技術服務部門，為跨境電商搭建了集監控定位與優化為一體的端到端技術解決方案。谷歌廣告平臺和谷歌商品中心的數據，可通過與 BigQuery 的集成，迅速定位到流量比較低的商品；監控流量之外，設置有商品信息優化模塊，自動把谷歌搜索的熱詞優化到商品標題當中，由此有效提升產品展示時的曝光量。
打通數據源，可以讓跨境電商從不同的數據關系上進行深入洞察。BigQuery 通過對合規使用的第一方數據、谷歌廣告與 Google Analytics 上委托管理的消費者數據集成分析，可以更為立體地感知消費者的偏好習慣；其后，將商品設計、市場營銷等環節的相關數據源進行實時打通，則可以讓多部門有效降低溝通成本，憑數據說話，做出正確決策。
與此同時，跨境電商技術人員在使用 BigQuery 處理數據時并無較高門檻；僅需編寫簡單 SQL 語句，即可篩取關鍵信息。機器學習層面，BigQuery ML 通過對 Google Analytics 以及谷歌廣告、YouTube、Firebase、谷歌搜索等數據源的集成，可預測未來一定時間段的 SKU 銷售額。驅動業務層面，高價值的 Cookie 將反向發送給 Google Analytics 進行營銷支持。總體來說，Google Analytics + BigQuery ML 的使用，可以有效打通數據壁壘，以客觀數據驅動運營決策。
全球市場瞬息萬變，敏捷迭代的業務模式是跨境電商搶占市場先機的顯著優勢。在數據賦能運營過程中，針對素材點擊、商詳頁/聚合頁、加購物車、支付頁面、支付成功等用戶關鍵觸點，以 BigQuery 為核心的跨境電商解決方案，可以對創意點擊率、跳出率/停留時長、加購率、停留時長/支付比例、支付成功比例等度量指標進行實時分析，并通過 A/B 測試對關鍵觸點進行快速試錯迭代、驗證假設，進而讓消費者在購物旅程中獲得更為穩定、流暢的體驗。
為提升業務敏捷度，在獲取實時洞察方面，BigQuery 具備顯著優勢。BigQuery 支持流式數據實時插入，可輕松獲取業務流程中的實時信息，進而加速購物旅程多環節的迭代優化，靈活地應對海外業務變化。
整體而言，在全球日益注重數據隱私的大環境下，即便第三方收集愈發困難，但借助 One Google 生態優勢、全球商品信息的海量數據資源以及谷歌全球卓越的私有骨干網絡，跨境電商依然可以在 Google Cloud BigQuery 為核心的技術支持下，以定制化的解決方案快速搭建起自身的數據分析系統，從而降低數據分析總體成本。同時，Google Cloud 也會利用 AI 節約客戶支出，并持續推出折扣，為跨境電商帶來業界性價比卓越的服務器和全托管數據倉庫等相關服務。
01、數據驅動跨境電商精準營銷的過程中，哪項技術起著“紐帶”作用？
A.Looker
C.BigQuery
B.Anthos
C
BigQuery 是一款無服務器多云數據倉庫，天然適配谷歌網絡服務器，發揮著中樞紐帶的作用。
02、為實現千人千面的個性推薦，跨境電商可以借助于 Google Cloud 的哪項推薦技術？
A.Recommendations AI
B.Apigee
C.Dataflow
A
Recommendations AI 是谷歌 AI 技術在跨境電商的落地解決方案，可動態適應客戶的實時行為以及商品分類、價格和特惠等變數的實時變化。
03、BigQuery ML 在打通數據壁壘時，主要和 One Google 哪一數據分析平臺進行聯動？
A.Cloud Storage
B.Google Analytics
C.Dataplex
B
BigQuery ML 可對 Google Analytics 以及谷歌廣告、谷歌搜索等數據源進行集成，可預測未來一定時間段的 SKU 銷售額。
（來源：谷歌營銷商學院）
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