摘要：跨境电商的快速发展使精准营销成为企业提升市场竞争力的关键。本文以大数据与人工智能技术为核心，系统探讨其在跨境电商精准营销中的应用路径，重点围绕用户画像构建、个性化推荐及智能广告投放等环节展开分析，阐明技术手段对提升营销精准度与用户体验的协同作用。同时，本文提出数据驱动的精准营销框架，并针对技术应用中的挑战与未来研究方向提出建议，旨在为跨境电商企业提供兼具理论深度与实践价值的策略参考。

关键词:人工智能；大数据；跨境电商；精准营销

引言：在全球化和数字技术的双重推动下， 跨境电商已成为国际贸易增长的新引擎。然而，面对高度碎片化的国际市场，如何精准触达目标消费者并实 高效营销，仍是企业亟待突破的瓶颈。近年来，人工智能与大数据技术的融合为破解这一难题提供了新思路。本文聚 焦于跨境电商场景，深入剖析智能技术驱动下的精准营销策略，通过理论构建与实践案例结合，为企业优化营销效能提供系统性解决方案。

一、跨境电商精准营销概述(一)精准营销的定义与核心要素

1.精准营销的定义

精准营销并非简单的信息推送，而是基于消费者行为数据的深度洞察，通过技术手段实现需求预测与个性化触达的动态过程。其本质是通过数据闭环优化营销资源配置，实现“千人千面”的精准匹配。

2.精准营销的核心要素

（1)数据驱动

精准营销的核心在于数据，通过收集和分析客户数据，了解其行为和需求。借助数据挖掘、机器学习等先进的数据分析工具，发现市场机会，为策略制定提供有力支撑。即以多源异构数据（如用户行为、交易记录、社交媒体互动）为基础，借助机器学习挖掘潜在需求，形成决策依据。

(2)个性化营销

依据客户的独特特征，定制产品或服务信息，增强针对性和吸引力，从而提升客户参与度和满意度。结合用户所处场景（如节日促销、跨境物流时效）定制信息，提升广告转化率。例如，针对东南亚市场用户偏好移动端的特点，优先通过TikTok 等社交平台投放短视频广告。

(3)多渠道传播

在信息过载的跨境市场中，单一渠道的触达效率日趋有限。企业需要构建“社交媒体引流-独立站转化-即时通讯维护”的全链路传播矩阵。例如，SHEIN 通过Instagram 网红合作引发兴趣，引导用户至独立站完成购买，再通过WhatsApp 推送物流状态与复购优惠，形成闭环体验。

(4)实时反馈与调整

精准营销的本质是动态优化过程，需要形成“监测-分析-响应”的敏捷机制。具体而言，可通过A/B 测试对比不同广告创意的转化效果：某美妆品牌在欧美市场同步投放两款广告视频，A 版强调成分科技感，B 版侧重使用场景故事化，最终基于点击数据优选B 版展开大规模投放。

(二)跨境电商精准营销的挑战

1. 用户需求多样化

跨境电商市场中，用户需求呈现出高度多样化和个性化的特点，商家需要深入调研各地消费者需求，制定差异化策略，但这一过程成本高昂且耗时费力。

2. 数据获取与整合难度大

数据整合面临格式和内容不一的问题，需要展开大量清洗和转换工作。跨境数据流通面临各国隐私法规差异（如欧盟GDPR 与中国《个人信息保护法》），企业需在数据采集与合规间寻求平衡。以Shein 为例，其通过匿名化处理用户地理位置数据，既满足营销需求又规避法律风险。

3. 跨文化营销的复杂性

不同地区消费者对产品设计、营销话术的接受度差异显著。例如，中东市场注重宗教文化，服装类广告需要防止暴露款式；而北欧用户更倾向环保理念，强调产品可持续性标签可提升购买意愿。商家需要考虑文化特点，防止触犯禁忌或误解，还需要不断调整策略以适应需求变化，极具挑战性。

(三)传统营销方法的局限性

1. 营销成本高昂

传统营销普遍方法往往需要投入大量的资金。例如，电视广告和户外广告的制作和播放成本较高，且需要持续投入以维持品牌曝光度。这种高成本投入对于中小企业而言尤为沉重，可能限制了其市场推广的预算和灵活性。此外，高昂的营销成本并不一定能够保证营销效果，使得企业在投入与回报之间面临较大的不确定性。

2. 用户触达不精准

传统营销方法往往采用“广泛撒网”的策略，试图覆盖广泛的受众群体。然而，这种策略导致大量营销信息被浪费在不感兴趣或不符合目标受众特征的群体上，降低了营销效率，并可能引发受众的反感和抵触情绪。随着消费者需求的个性化和多元化，精准营销已成为提升营销效果的关键，而传统营销方法在这方面显得力不从心。

3. 营销效果难以量化

传统营销方法的另一个局限在于其营销效果难以准确量化。虽然能够通过销售额、市场份额等宏观指标来评估营销活动的整体效果，但很难精确衡量每个营销渠道或广告的具体贡献。这使得企业难以对营销策略展开精细化调整和优化，难以实现营销投入的最大化回报。此外，缺乏量化评估也限制了企业对营销活动的透明度和可控性，增加了营销决策的风险和不确定性。

二、大数据在跨境电商精准营销中的应用

(一)大数据技术的核心功能

1. 数据采集与整合

数据采集是大数据技术的基础环节，涉及从各种来源获取数据，如社交媒体、物联网设备、企业数据库、网页日志等。数据采集技术能够实时或定时捕捉这些海量数据，确保数据的全面性和时效性。数据整合则是将采集到的数据进行清洗、转换和合并，形成统一的数据格式和标准，为后续的数据处理和分析提供可靠基础。通过数据采集与整合，大数据技术能够打破信息孤岛，实现数据的互联互通，为决策提供全面的数据支持。

2. 数据存储与处理

大数据技术的另一个核心功能是数据存储与处理。由于大数据具有体量大、类型多、速度快等特点，传统的数据存储和处理方式已无法满足需求。因此大数据技术采用了分布式存储和并行处理技术，如Hadoop、Spark 等，以实现对海量数据的高效存储和快速处理。这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算提高数据处理速度，从而满足大数据环境下对实时性和高效性的要求。

3. 数据分析与可视化

数据分析技术涵盖数据挖掘、机器学习、统计分析等多种方法，能够从数据中提取有价值的信息，为业务优化和创新提供有力支持。而数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，如图表、报表、仪表盘等，帮助决策者更好地理解数据和分析结果，从而做出明智决策。

(二) 大数据在精准营销中的具体应用

1.用户画像构建

通过收集和分析用户的各种行为数据，如浏览记录、购买记录、搜索记录、社交媒体活动等，企业能够构建出详细且精准的用户画像。这些画像不仅包含用户的基本信息，如年龄、性别、地域等，还涵盖了用户的兴趣偏好、消费习惯、社交关系等多维度信息。基于这些用户画像，企业能够更精准地定位目标受众，制定个性化的营销策略。

2.市场细分

通过对海量数据的分析，企业能够通过地理、文化、消费习惯等因素将市场划分为不同的细分市场。这些细分市场具有不同的特征和需求，企业需要针对每个细分市场制定不同的营销策略。例如，在地理细分方面，企业能结合用户的地理位置信息推送当地特色的产品或服务；在文化细分方面，企业能够结合用户的文化背景和偏好调整营销策略，以更好地适应不同文化背景下的市场需求。

3.营销效果评估

通过实时数据监控和反馈机制，企业能够及时了解营销活动的效果，并基于数据推动调整和优化。这些监控和反馈机制能够包括用户参与度、 转化 指标。 通过对这些指标的实时分析，企业能够判断哪些营销策略是有效的，哪些需要改进 告渠道的转化率较低，企业能及时调整广告内容和投放策略；如果发现某个产品的销售额下滑，企业能够分析原因并采取相应的促销措施。

在网络环境中，跨境电商企业能够推进精确的市场推广，满足消费者的需求，优化国内传统的网络信息过载的传播模式，减轻用户查看大量商品数据的负担，极大地提升了商品销售的成功率，从而促进跨境电商的发展。[1]

三、人工智能在跨境电商精准营销中的应用(一)人工智能技术的核心功能

1.机器学习与深度学习

在跨境电商中，机器学习算法能够分析用户的历史行为、购买记录等数据，发现潜在的模式和趋势，为精准营销提供决策支持。深度学习算法则能够对用户数据展开更深层次的挖掘和分析，实现更精准的个性化推荐。

2.自然语言处理（NLP）

自然语言处理是指计算机具备的人类般的文本处理能力，如从文本中提取意义、识别核心议题等。在跨境电商中，NLP 技术可用于分析用户的评论、反馈等文本信息，了解用户对产品的态度和需求，从而优化营销策略。3.智能推荐系统

智能推荐系统是基于用户的历史行为和偏好，通过算法模型为用户推荐可能感兴趣的产品或服务。在跨境电商中，智能推荐系统能够大大提高用户的购物体验和转化率。

(二)人工智能在精准营销中的具体应用

1.个性化推荐

协同过滤是一种常用的推荐算法，它利用用户的历史行为和相似用户的行为来推荐产品。在跨境电商中，协同过滤算法可以分析用户的购买记录、浏览历史等数据，为用户推荐可能感兴趣的产品。

深度学习算法则能够对用户数据更深层次的挖掘和分析，结合用户的兴趣、偏好等信息，实现更精准的个性化推荐。例如，通过分析用户的社交媒体活动、搜索记录等数据，深度学习算法可以为用户推荐更符合其需求的产品。

2.智能广告投放

在跨境电商中，智能广告投放系统可以通过用户画像展开精准广告推送。用户画像包含了用户的基本信息、兴趣偏好、购买历史等多维度数据。通过分析这些数据，智能广告投放系统能够识别目标受众，并按照其兴趣和需求展开个性化广告推送。这不仅能提高广告的曝光率和点击率，还能降低广告成本，提高投资回报率。

3.智能客服

智能客服是人工智能在跨境电商中的另一个重要应用。通过NLP 技术，智能客服能识别和理解用户的自然语言输入，为用户提供实时的解答和建议。这不仅能提高客户服务效率和质量，还能增强用户的购物体验和忠诚度。例如，当用户咨询产品信息、订单状态等问题时，智能客服可以快速响应并提供准确的答案和建议。

四、基于人工智能与大数据的跨境电商精准营销策略

(一)数据驱动的用户画像构建

1.数据采集与整合

跨境电商企业需要广泛收集用户数据，包括但不限于用户的注册信息、浏览记录、购买记录、搜索历史、社交媒体互动等。对这些数据进行整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。

2.多维度分析

利用大数据和人工智能技术，对用户数据展开多维度分析，如用户年龄、性别、地域、兴趣偏好、消费习惯等。构建用户画像，以标签化的方式呈现用户特征，为后续精准营销提供基础。

3.实时更新与优化

用户画像需要随着用户行为的变化而不断更新和优化。利用机器学习算法，实时监测用户数据的变化，调整用户画像，确保画像的准确性和时效性。

(二)个性化推荐策略

1.协同过滤推荐

基于用户的历史行为和相似用户的行为，为用户推荐可能感兴趣的产品。通过分析用户购买记录、浏览历史等数据，挖掘用户潜在的兴趣和需求。[2]

2.深度学习推荐

利用深度学习算法，对用户数据展开更深层次的分析和挖掘。结合用户的兴趣、偏好等信息，为用户推荐更符合其需求的产品。

3.实时更新与个性化调整

基于用户的行为变化，实时更新推荐列表，确保推荐的准确性和时效性。为用户提供个性化的推荐设置，如推荐数量、推荐类型等，满足用户的个性化需求。

(三)智能广告投放策略

1.精准定位目标受众

利用用户画像，精准定位目标受众，确保广告投放的准确性和有效性。通过目标受众的兴趣、偏好等信息，制定差异化的广告策略。

2.优化广告投放渠道

分析不同广告投放渠道的效果，选择效果最佳的渠道推进投放。基于渠道的特点和受众的偏好，调整广告内容和形式，提高广告的吸引力和转化率。

3.实时监测与优化

利用人工智能技术，实时监测广告投放效果，包括曝光量、点击率、转化率等指标。结合监测结果，及时调整广告投放策略，优化广告效果。

(四)营销效果评估与优化

1.设定评估指标

基于营销目标，设定明确的评估指标，如曝光量、点击率、转化率、ROI 等。确保评估指标的准确性和可比性，为后续优化提供依据。

2.收集与分析数据

收集营销活动的相关数据，包括用户行为数据、广告投放数据、销售数据等。利用大数据和人工智能技术，对这些数据展开深入分析，挖掘潜在的规律和趋势。

3.优化营销策略

基于数据分析结果，调整和优化营销策略，如调整广告投放渠道、优化推荐算法、改进用户画像等。不断迭代和优化营销流程，提高营销效果和用户体验。

结语

人工智能与大数据在跨境电商精准营销中的应用，正逐步重塑行业格局，推动企业从传统营销向智能化、个性化转型。通过深度挖掘用户数据，构建精准画像，企业得以实现个性化推荐与智能广告投放，显著提升营销效率与用户体验。未来，随着技术的不断革新，数据安全、跨平台数据整合、用户体验优化将成为关键发展方向。企业应该紧跟技术潮流，强化数据保护，深化技术应用，培养专业人才，以创新驱动精准营销的新篇章。在智能化浪潮的推动下，跨境电商精准营销将开启更加高效、精准、个性化的新时代。

参考文献

[1]叶甜甜.大数据时代下跨境电商发展的影响因素研究 [J].老字号品牌营销，2024(6)：76-78.

2]汪令婕.基于大数据分析的跨境电商策略优化研究 [J].现代商业研究，2024(14)：110-112.

[3]黄维雅.大数据分析在网络平台跨境精准营销中的应用研究 ——以阿里巴巴国际站为例[J].商场现代化，2021(11)：80-82.

[4]邢张睿.大数据时代下个人数据跨境流动的困境及对策— —以跨境电商为例 [J].特区经济，2021(6)：155-157.

作者简介

姓名：张倩 出生年月日：1987 年1 月10 日 性别：女 民族：汉 籍贯：河南南阳职称：讲师 学历：硕士研究生 职务：教师 研究方向：电子商务，大数据基金课题项目：“人工智能+”试点课程项目：跨境电子商务B2B（编号2024rgznsdkc10）