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基于大数据技术的O2O跨境电商物流研究 　　[摘 要] 随着“大数据”时代的到来以及跨境电商的不断发展，大数据技术与跨境电商物流的结合也成了发展的必然趋势。跨境电商给国际物流业带来了更多的机遇和挑战，同时也存在很多问题，如客户满意度低，退换货困难，包裹容易丢失等。文章主要针对跨境电商在物流方面存在的问题，把大数据技术和O2O模式的跨境电商物流结合在一起，提出了如何合理进行O2O实体店选址，如何提速物流“最后一公里”，以及如何构建数据化的O2O跨境电商物流和海外仓等对策，从而为消费者提供高效便捷的物流服务和体验满意度。 　　[关键词] 大数据技术；跨境电商物流；O2O模式 　　doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 23. 077 　　[中图分类号] F713.6 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）23- 0137- 04 　　近来，随着全球经济一体化和信息化的快速发展，在商务全球化的背景下跨境电商正在飞速迅猛的发展。根据艾瑞咨询发布的报告显示，至2016年，跨境电商在我国进出口贸易中的比重将达到18.9%，交易规模将达到6.5万亿元。跨境电商已经成为了我国重点扶持的项目，并且针对不同时期的进出口贸易，国家出台了一系列配套政策。随之跨境电商的迅猛发展，电商企业也面临各种各样的问题，尤其在物流方面。本文将针对跨境电商在物流方面存在的问题，采用大数据技术进行分析和研究，使得O2O模式的跨境电商物流发展向前迈进一大步。 　　1 跨境电商在物流方面存在的问题 　　我国跨境电商的发展正进入一个黄金期，未来跨境电商的进出口额也将大幅上升。虽然其前景不可限量，但在物流方面仍存在一些问题： 　　（1）客户满意度低。对于从事零售出口的跨境电商来说，大多都是通过国际小包，国际快递等方式将货物快递给境外消费者，显然这种物流方式存在费用贵、物流周期长、退换货麻烦、信息共享度差、高端服务能力不足、海关查扣等因素及问题，特别是高端服务能力不足会让消费者的购物需求、消费欲望、客户体验都严重下降。 　　（2）退换货困难。在海关监管等环节，不同国家在商务环境、社会环境以及消费习惯方面都存在着很大的差别，所以当消费者对物品产生争议时，由于维权的成本太高，单件商品反向跨境物流费用高昂，售后服务也比较困难等，导致跨境买家的退换货要求很难达到。 　　（3）包裹易丢失。跨境买卖中每一个包裹的物流信息都是实时跟踪记录的，但是对于一些不发达国家和地区，由于信息技术缺乏，还是很容易导致包裹的物流信息丢失及无法追踪，甚至出现丢件现象。 　　2 大数据和O2O跨境电商 　　2.1 大数据 　　随着科学的进步和互联网的快速发展，大数据这一名词也悄然而出。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，该公司在《大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”给出的定义是：大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。同时强调，并不是说一定要超过特定的TB级的数据集才算是大数据。对我们来说，大数据是一个抽象的概念，至今也没有一个较为统一的定义。大家比较认可的大数据的说法从早期的3V，4V到现在的5V，也就是大数据的五个基本特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样的）、Value（价值）、Veracity（真实性）。从大数据的五个基本特征中不难看出，随着时代的快速发展，庞大复杂的数据资源也快速的闯入人们的视野。面对如此多的数据，传统的数据分析也面临着巨大的挑战，如何进行分析处理也成了难题。 　　大数据技术主要包括：云计算，数据获取，文件系统，数据库系统，数据分析和数据的可视化。其中，数据分析是数据处理流程的核心。数据的价值产生于分析过程，是指对海量、多样、增长快速、内容真实的数据进行分析，从中找到可以帮助决策的隐藏模式和未知的相关关系以及其他有用信息的过程。与传统海量数据的处理流程相类似，大数据的处理也包括获取与特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询的形式；分析数据的相关性，得出相关的属性；采用合适的方式将数据分析的结果展示出来等过程。其中，数据分析的目的是从和目标相关的数据中提取尽可能多的信息，主要目标包括：推测解释数据，并确定如何使用数据；检查数据是否合法；预测未来将要发生的事情等。 　　2.2 O2O跨境电商 　　O2O电子商务模式（Online-to-Offline）是一种线上、线下消费形式，泛指通过有线或无线互联网提供商家的销售