跨境电商2022：沉浮翻滚中，寻找新机会

2020年新冠疫情、世界若干国家禁令政策，给世界各个国家的生产生活都带来了巨大的影响，当然也包括如火如荼的全球电商业务。有公司快速起量发展，有公司快速衰败，有一个比较明显的区分点就是，大公司在疫情期间均是最大受益方，小公司影响较大，例如SHEIN的订单和gmv也迎来了非常大的涨幅。而背后是疫情期间物流服务商在进出口运力、履约能力下降情况下，选择弃小保大；这时候小企业往往没有稳定运力支撑，而大一些的公司不仅有物流服务商相对稳定的支持，自己还进行包机来完成国与国的物流运转，加之用户需求的快速拉升。

近3年的在跨境电商行业做了一些事情与大家分享，中间有些小思考拿出来跟大家一起切磋，结论难免有不妥之处，希望大家可以批评指正。

前言

电商出海已经好多年了，前几年赛道竞争相对较少，那时候国内电商增量还存在，电商玩家都在分国内蛋糕，而近几年国内电商演化为了存量争夺，出海赛道逐渐拥挤了起来。当然这里面也有一些其它因素，就是支付、物流、仓储、投放等相关产业链也渐趋成熟，出海变得更加方便和自然。并且跨境电商不像国内巨头垄断这么严重，老外在大平台和非大平台上买东西的比例在4/6或5/5左右。

国内电商和整个中国制造业在这么多年高速发展后，沉淀出了可以称之为世界最成熟完善的制造业、供应链体系和体系化的电商基建，品质、效率、规模、低成本（多快好省）各个点都能在中国做到。2019年，中国电商出海销售总额占全球电商销量的15%左右。就像施展老师《枢纽》、《溢出》书中的总结，中国拥有丰富的轻工业产品，快速高效的产业链反应速度，复杂工艺生产能力，供应链精细化管理能力，历史发展的选择，世界工厂的定位将更加巩固，之前不变，未来很长时间也不会变，中国商品将会覆盖到全球主要市场。

出海电商从最早一批是敦煌网、DX、兰亭集势、速卖通，到近几年比较火的Shopee、Jollychic、Clubfactory、Fordeal，以及被推上高峰的SHEIN和已经上市的Anker。有一直长青，有一直默默发展近2年才厚积薄发的，也有衰落的，出海电商的故事总是在发展和延续。友商们根据不同的阶段，充分利用不同国家和行业发展的非平衡（类时光机理论的出海电商系统性机会），切入某个点深挖，各自走出了一条不一样的路。世界工厂的地位不变，那出海电商在未来长周期内仍然是一个非常热的点。

过去

在出海电商早期的几年，竞争相对少(国内电商的蛋糕还没吃完)，但是出海产业链也不完善，各个玩家都在趟路，大致思路就是找高毛利、高需求品类（比如婚纱服饰、3C等）出海，赚到了第一桶金；找货、铺货上架后，选择以Google SEO和搜索广告为主要流量来源，整个模式相对粗放，但是这一时期靠着不对称的信息差，有赚的盆满钵满的，也有上市的。人才方面，那时候大部分聪明人还在国内市场分蛋糕，投身出海方向的人才还不多。这一时期关键词:铺货、粗放、高毛利、贸易型。

14/15年开始逐渐玩家变多，国内电商平台的垄断地位进一步巩固，产能过剩问题也开始暴露，很多公司在寻找海外平台的机会；早期的粗放模式也带了一些问题，这一时期大家开始注重精细化，并且借助资本的力量，进入新兴市场（发展不对称市场），利用多渠道的方式探索更多可能性，流量侧Facebook、KOL、Ins、Youtube等也被进一步挖掘，自营、轻自营、招商入驻平台模式均有玩家尝试。App 作为主要的运营场地，开始被这一时期的公司使用，APP也带来了更方便的运营和更好的留存。

当然这与手机、4G等在各个新兴市场的推广铺开、各国政策的完善密不可分。平台方开始把控供应商，但未深入把控供应链；平台内也陆续开始引入国内的B2C成熟玩法，进行深度运营，这一时期以性价比、白牌为主，渠道品牌的流量有一定的提升。全品类B2C平台集中于中东、东南亚、南亚、非洲等的发展中国家，这些地区基本落后于国内的经济和电商发展水平，支付、物流同样不是特别完善。体量稍大一些以后，为了突破增长天花板，很多公司开始尝试更多本土化的改变，比如仓储、干线物流、Last Mile的介入，各类支付渠道的接入与合作等。在本地化服务和交付体验的提升中，希望在与本土电商平台的竞争中形成优势。关键词:渠道、平台定位、流量、新兴市场、资本化、本地化深耕。

类比国内淘宝、京东，国外Ebay、Amazon的发展，全品类电商平台的启动与运转前期对资本的依赖非常大，特别是跨国多地区运营的业务上。所以这一时期跨境电商玩家，基本上都集中于某个地区深耕，并且做得更多的是已有商品供给与需求的对接，前期输出为高性价比的国内过剩产能(因为工厂和供应商只做跨境电商平台供货而非外贸的毕竟少数)。产能虽然过剩，但国内供应商和卖家对海外还陌生，内贸需求也存在和增长(比如社交电商这一波)，优质内贸企业还未积极拥抱出海跨境。

这时候的产品更多是站在中国消费者角度的设计与生产，这时候对外国用户的体验上就会大打折扣；而这一时期作为势单力薄、资金需求缺口大、海量SKU很难聚集需求来获得议价权的全品类电商平台，无法推动这种深入后端的转型，大部分的尝试还是更多集中于获客、人货匹配、履约等维度，并且奔着快速跑马圈地的目的而去，为下一轮估值做准备。

反而是垂类、品类品牌，由于供给相对集中，逐步在这过程中摸索出了一套方案，典型就是SHEIN模式。一种更稳更需要耐心和时间，一种更快更有侵略性但风险也更高；这里没有对错，不同维度，不同平台发展的拼图需求的选择。

再来看19和20年，Shopify、DTC、垂类等概念越来越火，其中在最近探讨较深的是SHEIN模式，其实他们已经默默深耕跨境电商供应链多年，他们非常重地切入了供应链设计、生产环境，而前几年快速起步的全品类平台公司则更多是连接有货的供应商。SHEIN过去三年的年销量复合增长率估算都在100%左右，2020年估计能到千亿规模。SHEIN模式火了背后，主要还是在全品类电商增长瓶颈了；被轰炸和教育了多年的用户开始了解各个平台公司的套路，出海市场信息不对称不再那么明显，只做流量获取与连接供应商的模式开始没那么吃香了，这一时期跟卖成风。

SHEIN深入供应链，且前端高效的公司，更代表产品的本质，有更强的产品力，属于壁垒极高(个人认为时间壁垒更高)的模式；这中间对于设计、生产环节的系统接入、数字化改造等都不是一朝一夕完成的，从营销投放与产品设计研发的底层打通，在商品同质化盛行的时候，提高产品本身的独特性和性价比，带来品牌溢价。背后是强大的供应链，支撑产品的快速上新，供应链强控下的低价高质，短板不短长板很长。这一时期聪明人变多、玩家变多、人才变多，红海环境下，扎实深耕多年，花时间和资金在供应链的企业开始有所收获。当然SHEIN也有一些潜在风险点，比如在商品、品类扩充、延展过程中，如何在商品量增长过程中做好人货匹配，如何维持调性，这些目前来看还没答案。

10年前跨境电商就是一个大的猎物，最早得到猎物的可以大快朵颐，但随着捕食者的变多，竞争激烈了；现在是骨头缝里的肉也需要吃，你需要咬碎骨头，这里面的肉还不少，早些时候准备工具、有锋利牙齿的公司更容易吃到这些肉。

未来

新兴市场红利、流量红利逐步消失，竞争蓝海变红海，流量成本上升、转化率下降，库存周转、产品同质跟卖、COD退货拒收居高不下，Dropshipping降速等一系列问题在增长瓶颈期暴露的越发明显。当然，这一时期电商的商品流（供应链，物流派送，海外仓储），资金流（小额收单，跨境结汇，资金分发，供应链融资），信息流（营销推广，信息服务，管理软件等等）等产业链进一步完善，解决方案及服务商进一步成熟；当中间依赖变成工具，谁能搭好积木，并且在合适的时候对不合适的积木进行调整，自己生产积木才是最终能够有所成的核心。

0.未来的可能一些机会点/破局点

新兴市场还有机会，但在看到全品类电商在世界各地的一些增长瓶颈后，资本不会这么大方了，后起之秀需要在更加经济的模型下完成市场的切入；一句话来说就是“高效的数据和规模经济，用更少的钱办一样或者更多的事情”。那机会点一定是在涉及的成本、利润模型的各个环节进行深挖，做降本提效。我们先看看目前一些跨境电商的大致成本分布，占比最高的三大成本:投放获客、商品采购、仓储物流。

那怎么办到呢？我觉得不同背景的团队和公司，切入点可能不同，但是最终归宿应该是一样的，系统化、数字化改造，往前探往后走、切得深，连接用户与供应链的高效协同，打造品效合一的产品认知。人才上，需要前端人才往后走，后端人才往前走，构建数据反馈闭环；本质上可以认为是1+N，专长之外迅速通晓上下游，并且补齐协同模块，现阶段单独拿出来一点都很难成为核心竞争力(特长生很多，但是全才很少)，飞轮效应才是取胜之道。如果一定要从各个能力圈里面找到一个核心竞争力，那回归零售的商业本质，提供高品质，价廉物美的商品才是王道，货的介入是各个团队早晚的事，将部分压缩后的利润让利给用户，做长期LTV提升的生意，而不是一锤子买卖，中间需要做好取舍。初创公司则是利用自己的优势，快速做投放、品类商品、用户、供应链、物流等模块的尝试。

可以看到电商整个用户旅程分为下图的前后端2块，前端偏向于获客与人货匹配，后端偏向于一系列的履约流程。结合上面的成本，如何能够有突破，就是在品质不下降的前提下，如何做到降本提效。

1.用户视角

如何在整流程上拉通了看用户的状态和生命周期非常重要，如何在各个节点找到抓手来影响和提升体验是根本。

1.1前端获客

可介入的点

:第一个是目标用户与投放平台的选择，渠道本身就带有一定的用户群体标签；

第二个是素材的选择，素材的投放是个低概率高成本大收益的事儿【低概率是指几十组素材才可能跑出1个兼顾ROI,CPA，留存的素材类型，高成本是指素材的制作是高成本的，大收益是指跑出1个素材类型，围绕这个变种就能吃2个月。】所以整个素材的策略就是【猛上素材，同时注意做好竞品的素材监控快速抄袭，降低尝试成本。热云还不错】同时图文，短视频，纯图素材的营销卖点要注意几点，是卖点清晰，比如我们用赚钱作为卖点去获客能拉到量，用某个内容去作为卖点也可以拉到量，但是把赚钱+内容结合在一起投放就很难规模化跑量。我的理解是在极短时间内，卖点不清晰确实难以吸引用户。

第三个是投放链路的透明化，这个链路转化的漏斗在投放过程中和设置广告组是匹配的，能够区别的看不同计划下链路的转化。

第四个是多样化的拉新方式，不要局限于产品定位，比如你是一个社交产品，你也确实可以尝试用各种不同的功能去进行拉新，但这种拉新进来的新用户的默认页需要匹配上拉新类型。

第五个是实时化，因为数据的打通，根据实时回传数据调整出价和调整计划条件是必然动作。这里有2个常识还是需要讲一下，广告预算提价并不能就等同于获得更多量，最好是通过复制跑量计划的方式去做，广告是ECPM排序，虽然提价CPC这个值会上升，但是获得更多流量后，CTR可能会下降，最后总的ECPM不变，你还是获得那么多量，但是你的出价又更高了。2是多开户，是一个挺好用的办法的。

从Google搜索广告、到Facebook广告、再到KOL社交媒体，流量红利逐渐消失，获客成本明显增加，流量平台可控因素较少、创新空间不大；这时候需要在流量渠道选择上区分优先级，获客定位上区分标签优先级，获客展现上快速拉住用户，做有辨识度的广告。

比如渠道这一块，原有渠道(Facebook，google，Instagram等)要有更快的应变能力、精细化，新生渠道需要快速抢位(社交媒体，视频网络，红人营销等)；持续地关注与发现高ROI的流量和资源，如下图中，精细化中可以考虑对渠道进行数据化，用户维度可以通过数据化驱动进行渠道优选，老用户则可以通过其在站内的各类表现进行生命周期价值拉升。

比如广告载体这一块，获客阶段用户对商品的认知主要停留在文案、图片和视频上，如何构建打到用户心理的内容素材也至关重要；作为引流的第一步，通过投放渠道的数据反馈，构建标签体系，通过简单的统计分析就可以度量各个地区用户的偏好、风格，不停的对投放效果(度量方案:人群前端表现，产品吸力)进行修正与学习。比如 “SHEIN 对摄影师要求非常高，面试通过率几乎为 1/100，SHEIN 希望摄影师能拍出欧美简约风格，而不是淘宝的风格” 。（来自于lastpoint的报道）

1.2新用户获取&老用户召回

不同市场获客可能也会有比较大的差异，成熟市场的获客相较于新兴市场，往往线下零售体系成熟度，客单价，履约难度，COD占比、汇率波动等会有大的差别，新兴市场坑更多，所以获客上肯定是不同的货、不一样的价格段、不同广告形式。当然移动互联网起来后，新兴市场比成熟市场更强的是线上渗透率快速增长，移动互联网化强，获客上就可以有一些尝试，比如社交裂变。

获客后，用户站内分析与跟进是一个重要方向，需要结合埋点和分析系统，对广告获客进行反馈与修正，并建立用户体系，体系化后策略行动就可以更加结构化。比如比如可以对不同分层的用户采用不同的促活策略，对于低LTV的用户群体可以在广告侧进行控制，首次来访用户满意度低的产品模块可以设计改进，用户高频交互的货品或活动类型可以进行扩充与修正；这些都可以通过数据化度量的方式来观察，当然背后的迭代可以利用ABtest来验证对错，部分不确定的优劣的模块、逻辑也可以通过此方式来验证(比如定价、是否包邮、产品界面等)。

当然长期来说，复购留存才是B2C企业发展的核心指标，在拉新后稳定的复购率是企业可持续发展的支撑力，企业将重心放在产品的创新和质量的提升上，能够更好地服务客户来实现良性的转化。设置新用户的折扣优惠和老用户的推荐机制，建立口碑+折扣的优惠组合等运营活动。

1.3人货匹配

在平台发展到一定体量后，SKU快速增长必然会是一个既幸福又烦恼的事情，在多快好省的“多”上又进了一步，可以有更多的商品来满足用户，但是用户找到自己满意的货也变得复杂；当然切不同品类的电商也会存在不一样的地方，比如服装就是一个非标、生命周期短、长尾非常明显的品类，相比较家居品类而言。商品量级快速增长下，长尾效应带来的问题通过个性化推荐、搜索等进行精准的人货匹配解决是至关重要的。

新用户冷启动上利用好用户静态信息，并通过数据反馈也可以快速建立和提升地区认知，比如通过静态信息，可以先让新用户找到ta所在的群体，根据群体信息为其推荐商品，并引入实时用户行为反馈，快速地捕捉用户的喜好，实时调整推荐商品的结果。

人货匹配过程中，往往很多产品只会关注前端匹配效率，或者只关注用户侧体感，而忽略了流量分布情况对商家体系的影响、对爆款的影响，或者忽略了后端履约其实也与前端相关，更好的协同会让整体用户体验和LTV有更好的提升。比如商家的流量和订单分布决定了平台对商家的控制力和合作深入程度，爆款的数据和订单集中度可以影响平台对供应链的接入程度，后端物流、退换货、评分影响了用户的复购等；所以做好很难，精细化地前后端协同更难。

1.4履约与售后

就像前面表述的，在人货匹配背后一个非常重要的点，就是需要长周期内关注用户的体验，评价指标不是当天下单就是用户满意，而是履约完成评价后，一部分体现在评分上，一部分体现在是否未来复购上。SKU和中小型供应商的快速增长，也给平台提出了管理难度，无法通过人力运营的方式来进行精细化地管理。

这就需要在人货匹配系统内，引入商家、商品的维度，商家维度是为了让其感受到奖惩机制，为用户带来更好的商品和服务。技术能提升供需匹配效率，在打通前后端数据后，前端商品展现上可以利用后端数据；从而对风险商品、风险卖家，进行监控和抑制，防止过爆。比如在后端流程上，建立起一致或高于营销的商品与品牌服务满意度。履约速度和质量的数据化，可度量履约服务方，也可度量供应商和商品，对于履约差的商品和供应商可以进行前端流控，国内环节质检，对于履约服务差的合作方可以进行切换。

商家或供应商可感知的机制设计也非常重要，给出他们能够切入的抓手，并且在他们行动后给予反馈。积极做好事有奖励，消极做坏事被惩罚，优质的商家或者供应商才会留下来；业界已经有很多成熟的经验，其实想淘宝、京东、拼多多都有商家治理相关的部门，再强调一次，奖惩机制与前后端流量的协同更加重要。

2.商品视角

如果流量是面子，那商品就是里子，内外兼修才是正道。中国制造业全品类，高品质，高效率，大规模，低成本的制造能力，为电商出海提供了海量的商品源泉，并且单论中国货的竞争力，是很难有对手的；但出海电商这条赛道上头部的竞争也积聚了大量的中国选手，供应链盘子的优势是大家共享的，好货的来源上也不是秘密，如何胜出需要一套自己的方法论。对一切互联网生意最终都是长在流量上的，如何利用这些流量，如何全链路地优化选品及分发，如何sourcing货品、供应商，如何做利益绑定都非常关键。

个人观点和信仰:未来出海电商不是强数字和算法化，也不是强运营驱动，是AI+人的合理调配，而不是人+AI；数据和算法前置压缩筛选信息，提升信息密度，让人能够更好地决策。最终构建优质供应链的品牌化+快速反馈的零售机制。

2.1选品节奏

零售的本质还是货，选品的把握和供应链的整合是根本。如何基于品类战略，借助消费者购物行为的大数据分析选择和上架恰当的商品，正逐步成为零售商的核心竞争力之一。选品本质是对用户需要什么东西，有很强的洞察力；洞察消费者需求、可以是货找人，也可以人找货，循环往复。近几年比较热的数据抓取技术是一个突破口，国内外购物平台的产品数据(销量、评分、价格等)，垂类代表站点、社区、时尚潮流、趋势类网站的趋势数据(各类元素趋势、搜索词排名、热搜等)等；当然非常重要并且大家都会关注的内部数据也是一个点，关键技术是如何做到站内外结合。

前者往往以品类为切入口，每个品类选取Top商品作为池子，结合广告，进行测品，用货筛出一批买单的用户；而后者更多是从用户行为已发生的关联数据来选品，从已有的候选供应商中捞取(候选供应商还是可以通过数据抓取的手段获得)，偏向于人找货。

通过站内外的数据分析及建模，让算法帮你总结出流行的外观、主流的价格段、旺盛需求的品类等；洞察用户需求，优化供应链以提升整个链条的效率。其中的第一个境界是如何找到爆款需求，第二个境界是如何发现未来爆款且竞争小的需求，第三个境界是引领趋势，最后一个也是最重要的境界是如何指导企业的行动。

当你有了一批商品后，你需要为这批商品排座次，能否在越少流量测试中快速测出优质商品至关重要，最理想是没测试前就能抓出最优质的商品。这背后是一套直观的数据化思路，就是用数据度量商品的外观(图像颜值)、在友商的表现、站内品类竞争情况(价格竞争力)、用户需求情况等。当各个维度，商品都表现优秀的时候，就应该优先被送入测试阶段，当很多商品在不同维度各有千秋时，通过数据建模，利用算法实现更加精准化的度量非常关键。当然这里的度量同样需要考虑产品质量、评分、退换货、交易期的时效等偏履约数据。

现在很多公司在做的往往是爆款跟卖，真正趋势发现及快速布局能力没有特别强的。但是在强竞争下，谁能在需求爆发前捕捉到是非常有竞争力的，找上升趋势且竞争少的商品或品类而非爆款，因为爆款跟卖模式竞争壁垒太过于低下。通过大数据挖掘来辅助预测时尚趋势，并提升品类运营系统以更快响应客户需求。

在具备了稳定的产品质量和独特的品牌风 格后，自己拥有更强的推出畅销款的能力，使得多数上架产品都得到良好、均衡的销售表现。原来商品运营选品主要依靠专家知识主观判断，在各个社交平台、对标品牌官网以及各类相关内容、社区网站寻找、收集数据。这种工作方式效率低下，压中爆款又低。因此，如何快速、准确地帮助运营同学缩小搜索范围是关键。晚点团队报道：“SHEIN 爆款率在 50%、滞销率在 10% 左右。压中爆款后，通过后续加订单，单件成本就能大幅降低。”

核心的几个要点，第一是发现变化: 品类的边界在向外扩张，今天长尾，明天未必长尾；从更快的角度讲，大数据/人工智能并不是去用更多的数据说话、而是发现更新、变化波动明显超出通常模式的商品或者品类或者商品特征（比如颜色、价格变化等）；第二是噪音: 由于商品销售过程中存在众多噪音和同义，因此，要尽可能的对商品信息进行归一，这也是市场上众多通用选品软件的弊端，只是数据大，而聚类和归一做的不好。第三是警惕衰退: 尽可能早发现潜在爆品，还要找到爆品开始衰退的数据模式。在发现响应信号时，开始进行供应链的优化。

那如何评价选品的成功与否呢？那就与同样是运营选的商品进行比较，是否你的数据化手段可以有更高的爆款率、更好的评价、更好的回访留存。真正商品驱动的模式，可能第一单确实会亏钱，但是价值在那，长期留存就会上去，用户就会平台有更深的认可与信任。

2.2商品的生命周期与新品测试节奏

选品其实是一个不断试错和试对的过程。选品的好坏和运营的成功与否，只是一个概率问题。如果选品思路正确，成功的概率就大一点，选品思路错误，失败的几率就大一点。如何提高呢？对商品进行绩效考核，末尾淘汰。而且每个商品都有生命周期与高价值区，如何挖掘高价值区，如何进行商品补位，其实非常重要，这中间需要多做挖掘与分析。

选品是第一步，后续是测试–>大规模生产或备货–>持续给量等环节，没有一家企业能够在选品环节就做到爆款率100%，比如服装领域SHEIN的爆款率在50%(晚点报道)，已经领先很多公司了，但是还是有一半的商品没有打爆，这时候快速地识别出非爆款，从流量池中剔除或降权异常关键，因为节省下来的流量就是钱。高效率测试商品就是快速做商品新老迭代，在商品的生命周期内拿到最高的ROI。其中跑出M个能出N单的商品(头部商品)的流量花费就是测品阶段最关键的指标。

2.3备货

测品打造爆款过程中，一定会遇到的问题就是如何让非爆款尽量少备货、爆款多备货，让用户下单之后能够快速完成履约；因为履约效率也是一个非常影响体验的点，通过测试可以发现履约时效越快，用户的拒收、退货、评分、复购等都会正向，这也代表了更好的用户体验。当然如何最小化库存，提升周转率也是一个大问题，其中的财务模型里面需要考虑到库存带来的仓储费用、滞销风险等因素，也需要考虑国内仓、海外仓备货带来的用户履约时效、用户体验的提升。通过技术手段让备货效率更高，更准、更早，从一次备货几十件到一次精确到个位数的备货。这中间需要考核的是在维持一定高周转率的情况下，原价售出商品的比例。

库存不足时，补货和采购所浪费的时间会对用户体验和平台收益带来负向影响；但是如果库存过多，又会使营业风险和资金需求增加。因此如何精准地预测库存非常必要，但想要准确预测库存并不是一件容易的事情。这时人工智能和深度学习算法可以在订单周转预测中派上用场了，它们可以识别订单周转的关键因素，通过模型计算出这些因素对周转和库存的影响。此外，学习系统的优势在于它可以随着时间的推移不断学习而变得更加智能，这就使库存的预测变得更加准确。

大部分情况下消费者需求长尾、分散，这时候订单碎片化，给供应链端也就带来了更大的压力；新品的生命周期急剧缩短，导致预测、库存控制和生产弹性都面临巨大挑战，这时候的需求预测及敏捷响应就非常重要，也是平台完成高效差异化的一个点。

2.4商品定价

在大部分原有模式下的平台，商家价格往往需要结合经验及重量体积等运输难度来制定，然而在日趋激烈的市场竞争环境中，商品价格也需要随着市场需求的变动和环境变化做出及时调整。而这种长期持续的价格调整，也是一项很大的挑战，如何根据用户需求快速调整定价，在某个成本和财务模型下，兼顾库存、周转率模型进行快速响应是数据和算法擅长的，持续评估市场动态以解决商品定价问题。当然这中间不是完全的自动化、系统化，而是还是引入AI+人的概念，AI赋能人力，提升信息密度和决策效率。

2.5商品溢价-品牌竞争力

跨境电商领域，近2年品牌被提及地越来越多，那何为品牌？品牌是在产品同质化的情况下给予不一样的认知和价值。其价值在于：品牌的认知可以帮助商家降低流量与获客成本；产品本身的质量，品质，以及由此给消费者带来的利益、品质、服务价值，才是品牌的根本和基础，同时促进客户持续购买与口碑传播的价值认同；品牌的认同也意味着信任，从而缩短消费者购买决策流程，提升转化率和重复购买率。

未来跨境品牌趋势是必然的，现在畅销被抢购的日本产品，往前看30-40年，其实在美国当时也被看成低质产品的代名词。而国内产品制造业，在最近十年发展变化非常大，产业升级非常快，其实慢慢到了类似日本的状态，在可预见的未来几年，从外贸出口到品牌出口是必然趋势。而品牌也避免了与同行残酷而激烈竞争中的价格竞争，完善品牌才能提升溢价。品牌的一些重要要素包括：质量/品质（及其声誉），消费者利益（价值），差异化（区别）。现阶段中国品牌的切入点，在功能价值（实用价值）、情感价值（精神价值）中更多倾向于前者。实用性+合理的价格是中国产品的杀手锏！低成本，提供高品质的产品，这是中国制造的最大的优势！

比如以Anker为代表的产品品牌，SHEIN为代表的品类品牌，以Shopee为代表的渠道品牌，分别代表了对于商品的介入程度、控制力强弱、溢价的区分；越深的介入也代表了越窄的商品、品类面，越强的产品研发能力和品牌营销能力。

渠道品牌往往是阶段性机会，在相对空白的新兴市场快速进入，做丰富度和性别比为大多数，需要关键在效率和资本注入。当然最终想要形成品牌影响力，落点还是产品，是因为它的产品强，他是因为产品强才慢慢形成了品牌，而不是因为品牌强，然后产品才在市场上打开，这是一个逻辑先后的问题。这三类品牌模式背后，和供应商的合作模式也有巨大差异，是采买、采销、包生产线还是自建或共建也比较关键，背后是对货形态和生产流程(比如服装里面的刺绣、印刷、水洗等复杂工艺)效率的掌控力，需要和供应商之间建立一种互相信赖、依赖的合作模式。产品、品类、渠道品牌都需要自己做扎实，渠道品牌需要通过平台强管控，让用户建立强认知。

商品维度可以做得很重，也可以做得很轻；比较轻的模式其实很多跨境电商都开始涉及，特别是有类自营模式的平台，比如拍照、集包换包装等等，提供的是帮助用户完成商品精选与连接匹配的能力，不涉及生产。而相对更重的模式是开始介入设计和生产环境，这个方向探索者大多数都在很长一个阶段内集中于少数几个垂类，且SKU也相对较少，背后在初期切哪个品类也很关键，需要兼顾，客单、用户购物频度、标品/非标、增长、竞争情况等。比如服饰品类，在出海商品中占比15%左右，年增长在50%以上，且相对高频、非标；SHEIN一直以来都在深耕服饰品类，去年才开始探索周边品类，不过服饰品类仍是强把控的核心，而对于周边品类则跟很多公司有很多合作。

商品视角下，商品的成长体系一定是持续、循环的，持续的选品、测品、出爆款可以持续地反哺产品定位和品类规划。

3.商家/供应商视角

3.1 合作形态

之前也讲了多做不同的出海电商模式，不同模式对于商品的切入，可以大致分为自营平台、入驻平台、精品独立站等，与卖家和供应商的合作方式也不同。如何完成多方博弈，让供应商赚到钱，让用户买到便宜的东西，并且最终公司在连接和匹配过程中也有不错的收益。这背后是以长周期的成本效率为导向的长期思维，通过精细化的供应链管理体系，实现高效。

3.2考核机制与买家分层

不管是哪种模式，高效的管理体系离不开考核机制，作为商品的提供方，他们需要为用户体验中的各个环节负责，时效(缺货率、发货时长)、品质(退货率、评分、评价)、服务(售后)、上新数、爆款率等，末位供应商将会被同样供货且更优质的商家或者新商家替代，或者流量将会减少。商家和供应商视角下，公司需要的是设计和探索出一个合理的流量分配分布机制，强绑定核心供应能力合作伙伴，并且做好长尾的一些商品的分发。

由于本身商家或者供应商提供的商品和服务上存在差异，我们永远需要去为那些能够与平台共赢的供应商争取更多的利益，最强的绑定一定是订单量、营收、以及货款的及时发放速度等。也可以参考国内阿里的一个分级体系，出海业务上，根据供应商的不同，也可以进行多级的划分，然后再合作过程中进行不同的流量分发机制尝试。

定义标杆，加流量减流量，奖惩可感知很重要，建立好游戏规则，扶持对生态对平台有长期价值的供应商，是这套体系的根本，只是分层不做干预和奖惩，那也就是空谈。

3.3流量分发中心化与非中心化问题。

在流量分发过程中，也会有一个问题点，就是集中式和非集中式那种更合适，其实不同阶段不同的产品形态都会有一定差异。集中式的马太效应有好有坏，因为商品订单规模是获取与控制商家或供应商谈判话语权的核心，单少不集中永远不会拉到合适的供应商，这就无法保证稳定、安全的供应链；这背后就是商品集中度的平衡问题，如何调控集中度与SKU数量的问题；用户量级、订单规模很难在短时间内快速增长，那集中代表了部分商家和商品可以到一个规模，对供应链端有更好的约束力。但是也会丧失品的丰富度的问题(品的宽度和深度问题)，Costco也只能做大包装，而不是什么sku都做，并且适时进行快速的调整。最终希望通过流控，在一定的流量体系下，做到良币驱逐劣币，构建出数据化度量下的健康生态体系。

3.4流量分发商家、商品冷启动

类似上述商品测品流程，商家维度也需要有一套分发体系，通过体系化的方式，完成优质商家的流量分配与倾斜，推动更多的合作。

供应链还有一个重要的方向，就是通过数据全链条的打通，形成无缝连接、高效运转的供应链，对供应链各环节进行拆分，设计相对精确的KPI 考核指标，并将考核深入每个部门，形成贯穿供应链全程的清晰的合作机制。背后是系统化、自动化体系的接入，数据能力的参与，实现人效和时效的双赢。晚点团队报道的“打样到生产的流程缩短至最快 7 天，比 Zara 最快的时候还少 7 天。

3.5更重度的切入供应链

数据化、系统化之后，从终端销售和消费决策电商平台上获取大数据，向后端供应系统和生产商反馈信息，适时调整生产计划，改变商品产量、种类或组合。比如使用MES工艺管理系统(下图)，实现对每个订单的各个环节进行实时和可视化的跟踪，从而控制生产效率。柔性供应链的本质即是从终端销售和消费决策电商平台上获取大数据，向后端供应系统和生产商反馈信息，适时调整生产计划，改变商品产量、种类或组合。这块不是特别熟悉，不过多展开。

3.6切入供应链产品设计的差异

前面介绍的玩法和调控，其实建立在适合的产品和业务形态上，不同的产品业务形态会带来不一样的玩法。比如供应商、商品数量的控制，也会带来供应链的差异化和介入难度；。

比如很多平台型电商会为了丰富度，海量地上新与招商，一旦走上这条路，海量商品在合理的推荐、搜索引导下可以拉升转化率，但是到了一定量以后，会让整体更加长尾，那集中性缺失其实平台上大量订单无法介入了，所以不能量少过于精品化了(anker就是全平台去卖了)，也不能过多过于分散了(SHEIN也是女装品类慢慢扩起来的，逐步介入逐步起量逐步扩商品和品类)，不同的形态对供应链介入也有巨大差异。

3.7总结:起势在流量，成败供应链

零售的本质不会变，就是高性价比的货，高性价比不代表低价，而是超出用户预期体验的价格；这需要极度重视供应链能力的建设，不是说一定要控货，但是如何跟供应链互动非常重要。真正决定你的企业能走多久，长多大的，只有一个因素，那就是供应链。你要有非常好的产品，要有极致的性价比，在同样场景获客的情况下，客人才会留在你这里，并且多次的购买，这样你的商业模式就越转力量越大。

多变的流量形式、获客成本，不稳定的国际局势，如何更加高效地参与各地区的商业贸易，在这过程中提供更好的用户体验，不仅需要在产品、用户体验和供应链上继续深耕，也需要在渠道战略、组织能力和信息系统能力方面不断进化以支持企业向前发展；需要与供应商有绑定有协同有利益共同体才会有深度合作，最终完成可持续发展是所有企业面临的共同挑战。

我觉得里面有很多可以计算和测试的东西，能算的算清楚，不能算的跑跑看，测试出来，找到最佳平衡点，在短期内构建一环扣一环的平衡点会很厉害(合适的时间，合适的多快好省，因为多了你要深度控货去省现在哪有这么多钱去控啊)。

4.系统依赖维度

4.1物流&仓储

随着国际物流服务商的发展与渗透，除了非洲、拉美地区，全球主要的国家的物流时效能够保证在14天以内，跨境最快的时效可以控制在5天左右，相较于5年前的水平有了较大的体验提升；但是5天的时间差，也天然带来了很多及时性需求品类无法在跨境上走的更快，即得性、高端需求也会被影响。除了时效，周转、丢件、运费、清关、Last Mile也是很多公司履约上的痛点；一些跨境玩家也根据以上的一些点，开始适时地介入部分干线物流，配合Last Mile配送尝试、本地仓/海外云仓的安全备货、商品预售模式等，可以一定程度上降低物流成本和提升用户体验，但库存、仓储成本会有所上升，这里本质上还是算好财务模型，ROI及风险的把控应该是本质。

仓储管理上，随着消费者对“时效”要求的逐步提升，供应链长度也随之不断缩短，使仓库布局越来越贴近终端，由 此涌现了集货仓、海外仓、云仓等模式，提升了物流配送品质和效率，也大大提高了跨境物流的适配性，通关效率也大大提升。比如印度市场上的前2位巨头，亚马逊的仓库在100个上下，当地本土电商Flipkart(沃尔玛收购)模仿京东自建了物流体系。除此之外，部分公司还构建了转运仓，主要进行货物中转，提升运输满载率，接收退货，并协调地区间需求差异。但仓储点的设置也增加了运营难度和成本，渠道融合和订单碎片化也对传统仓储的管理提出了挑战。

平衡好备货库存、仓储压力与用户体验是个好问题、大问题。这里面也有一些新的产品和玩法创新，尝试解决；比如预售模式是其中一个尝试点，预售模式让账期缩短，通过集运方式可以降低运费成本，能让公司有非常好的现金流来运转。

4.2支付

支付是很多跨境公司的痛点，在中国以外的地区，没有单一支付渠道有非常高的渗透率，这时候需要对接非常多的第三方服务商，并且各个地区可能也都不一样；多币种结汇，外汇管控等也拉升了支付相关的成本，好在第三方服务商已经很成熟了；除此以外，部分落后一些的新兴市场，大量用户没有线上支付能力，需要COD的方式进行商品购买。关于COD这个模式本身来说，迎合了部分海外市场在网络支付未成熟，或者网络支付信任基础尚未充分建立的市场环境下消费者的需求，其实是一个很好的用户体验角度的创新，但也遇到了很多问题，比如客服、拒收、退货等问题。

尤其是COD由于单方约束力强，对用户基本无约束，很多企业存在COD拒收、退货高的情况。目前业界有一些方式方法解决，比如与线上/线下支付渠道的合作，协同提升双方的渗透率；通过用户风控手段，拦截COD订单中的拒收、退货高风险用户。

直接干预支付这一环节很难被中小型电商公司介入和改造，成本过高，地区属性重，只有大体量或专业化公司才有介入的可能。只能是遇到问题，结合当地的情况，做好适配和合作。

4.3本土化

构建本土供应链、仓储、物流、运营、客服团队，甚至是孵化出当地的卖家业务，都是非常重要的命题。本土化可以更好地应对未来一些不确定性，比较出海跨境还会收到政策等因素的影响。需要在各个国家有落脚点，慢慢建立壁垒，快速跟进渠道、品牌、运营本地化是其中的几个生存下去的方向。

品牌本地化也会影响用户是否选择使用APP进行购买的因素，同时也会影响用户是否愿意去传播、分享，帮助品牌实现自然免费的流量裂变，当然品牌背后是你的产品和体验做支撑。品牌影响力上有些尝试，比如与KOL合作，通过直播、短视频等媒介，进行营销，提升产品的影响力和复购率。

渠道本地化是指需要做好本土化渠道的扩展，比如clubfactory在印度的招商扩展本地平台业务(类似印度卖家入驻了印度淘宝)。品牌影响力也很重要，clubfactory 深耕以后，在启动本地平台业务前，用户调研中有个数据，就是主流城市在3人中基本有一人听过，这样促使招商扩渠道方便了很多。

新兴市场短期面临的最大的挑战依旧是团队建设-本地化运营团队。需要快速构建仓储&配送、客服、售后、税务等。

海外本土化是平台赢取海外市场的敲门砖，每个国家的消费者都有自己的消费习惯和服务取向，对不同海外市场的消费群做行业的调研和分析，争取出新的利润增长点。

当然数据和算法层面可以根据外部数据进行一定的分析和引导，但是本土化的能力在到了一定规模后是不可或缺的。

5.技术与数据维度

因为跨境电商，涉及的行业链条比较长，需要与支付方、物流方、ERP管理工具、供应链、流量广告营销、数据追踪、风控体系、第三方插件等多方对接。公司内外流程的系统化、数据化，自动化后可以提升效率，建立可度量的高效反馈机制。通过系统化、信息化、数据化、智能化，完成初级赋能: 集中化的资源采购；中级赋能: 共同的品质保证；高级赋能: 服务集成/服务定制化；终极赋能:快速精准市场反应。其中数据化是非常重要的一步，数据可以印证我们的猜测，还可以帮助我们了解用户的需求，找到解决方案；数据带来的这些运营可能性需要被验证，并通过后续的数据体现出来。

5.1数据化&效率提升

以“数字化人货场”为内环、“数字化履约服务”为外环，建立用户直接的数据关系是核心，当然数据本身无法产生价值，是辅助的工具，关键看如何行动；需要内外环互相反哺，通过与消费者互动积累的一手用户信息，分析消费者需求偏好、购买周期、款式偏好等，通过分析用户行为，帮助产品设计、改进与创新，加快上新速度，为消费者提供超出预期的购物体验，同时降低库存，提升财务表现。通过各个环节触点的互动，提升复购，挖掘消费者生命周期价值的最大化，实现消费者的终身价值最大化。

电商企业的最大优势是其数据的采集和分析能力。未来企业参与全渠道零售竞争，供应链端到端的数据采集和整合是实现全渠道零售的重要基础。数据将驱动供应链持续提升未来需要供应链各环节的多源异构数据，能够被整合到共享的数据平台中进行综合分析处理，分析结果被推送或按需返回供应链各职能，实现决策支持和优化。后端的 IT 系统主要服务于供应链后端，衔接生产、配送等各个环节间的流通，实现效率的提升。具体而言，采购管理系统、设计管理系统、板房管理系统、工艺管理系统、生产管理 系统、物料管理系统、仓储管理系统、物流运输等每个系统板块间的数据流通、共享和融合为供应链的高效性和稳定性提供了保障。

5.2实践出真知

所有项目和事情，都是需要下地干活才知道粒粒皆辛苦的，核心一定是数据-业务洞察-行动的闭环。

6.总结

6.1.本质

产品、用户、渠道、供应链不能有太短的板，并且还要有长板，因为用户体验的上下限很重要，在这一过程中，构建起长久增长引擎，用户认知信任的品牌和产品。切入一点逐步扩充优势；不同市场不同阶段，用户需求有差异，切入的方式也会存在差异，就像考试一样，有些公司的能力是做大题的能力，有些公司是做选择题的能力，考分一样，可能得分分布不同，但是殊途同归，最终能得高分的还是选择题和大题都会做的企业。增长飞轮的故事永远会继续下去。

6.2.人的因素

老板很重要、认知很重要、协同很重要、人才很重要。改造环节，改造的技术不难，最主要是老板有认识到并且相信并坚持。聪明、技术不是唯一出路，大局观、高端人才锁定能力、团队更强的前后端纵深能力都是必要因素，至少不能是太短的板。从专业领域看，现在大厂技术、运营、产品在单因子层面都不是很难达到的，比如技术，这些公司的8成技术在专业人士看来，复刻各项技术都不复杂，复杂的是今天如何系统地构建起全局协同能力，打通前后协同，并且长期坚信与执行。

6.3.抓住时代的机会

时间节点、时间窗口很重要。随着国家环境、科技发展、观念改变带来的新机会，是创业者需要时刻关注并尽力去捕捉的，比如前两年的发展中国家的4G、移动设备普及，FB、Google全球化进程带来的用户触点，支付、物流、仓储、政策(印度废钞)等服务商的完善，国内高性价比、高品质商品的供给力存在（欧美-品质，新兴市场-性价比）等等。

作者 | 姚凯飞 Brand AI创始人，通过DTC品牌一方数据，结合实时机器学习，提升营销投放的ROI。