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基金项目：本论文是国家重点研发计划“国家质量基础的共性技术研究与应用”专项的子课题“跨境电子商务交易服务认证技术方案研究”的部分研究成果。

摘要：随着我国跨境电子商务的蓬勃发展，海量的数据已经成为互联网时代下企业掘金的重要基础和方式。目前大数据已经成熟运用于电子商务的营销决策、客户分析等等方面，也获得了巨大的商业价值。但假冒伪劣产品、售后等消费问题层出不穷，极大的影响了跨境电商发展。本文希望用大数据技术对跨境电商服务评价，初步构建跨境电商服务评价的指标体系框架，采集互联网数据，通过模型甄别出客观、有效的优质跨境电商服务，为买家决策提供可靠、客观的依据，进而提升跨境服务质量、保障消费者权益。

关键词：大数据；跨境电子商务；服务评价；指标体系框架

一、引言

我国跨境电子商务已然进入了数据爆炸的时代，大数据为产业发展带来颠覆、创新和红利。大数据的应用为跨境电商的战略决策、营销策划、金融服务、趋势预测、物流服务等等方面带来深刻变革，同时也为政府监管带来了新的思路。目前，大数据在电商领域的应用大多集中在营销策划、物流管理、提升用户体验与服务等方面，而且也取得了一定成效，为电商企业的发展创造了巨大的商业价值。

我国跨境电商蓬勃发展的同时，消费者问题也层层暴露：假货泛滥、支付环节存安全隐患、配送体系不健全、投诉处理效率低等问题，这些问题极大的影响了消费者的购物体验，成为行业诟病。由于电子商务的网络虚拟性使得双方贸易存在很多信息不对称问题，而跨境电商因买卖双方处于不同国家，买家就更难掌握卖家的信息，贸易双方的信息严重不对称以及服务评价体系的匮乏大大加剧了跨境电商的交易风险。为解决上述问题，笔者提出利用大数据技术对跨境电商进行服务评价的思路，通过客观、有效的第三方评价，帮助消费者选择优质的跨境电商服务，进而促进跨境电子商务行业行为规范，提高跨境电商服务质量，引导跨境电子商务的规范发展。

二、构建跨境电商服务评价体系框架的思路

纵观国内外相关文献，关于电子商务服务质量评价的研究较为成熟，但主要集中在对电子商务服务质量影响因素的研究上，如网站服务质量、平台安全性等；在设计指标体系上有从服务的特性：易用性、可靠性、相应性、安全性等维度设计，也有从产品质量、网站易用性、物流服务、售后服务以及对隐私的保护等不同维度设计。总之，各研究中提出的影响因素、关键指标和评价模型比较凌散，没能对电子商务服务质量进行全面、可靠、有效的评价，尤其是从顾客体验的角度对电子商务服务质量进行全面的研究就更为稀少。

在跨境电商评价方面的研究，目前大量研究集中在跨境电商发展水平，在跨境电商的信用评价上也有一定的研究，而在跨境电商服务评价的理论研究上还比较缺乏，基于实证分析出来的跨境电商服务评价指标体系还没有查到相关文献。典型的研究有刘章发从数据获取的渠道维度方面构建跨境电子商务信用评价体系；杨坚争运用因子分析法对跨境电商评价指标体系研究，进而分析了解我国企业跨境电子商务的应用水平。

电子商务属于新领域、新业态、新服务模式，以传统服务质量评价方法为电子商务评价并不适合。再加上，跨境电商由于涉及到境内外的不同国家，与传统的电商服务有很大的区别的，还需考虑跨境电商的特殊行业特征，如国际贸易环境、通关、国际物流、贸易政策等因素。

本文指标体系依据跨境电子商务的交易流程进行设计，跨境电子商务交易的流程包括交易前的网络营销活动，交易中的交易磋商、电子支付、通关、物流配送环节，交易后的售后服务、争议等环节。这些环节是对跨境电子商务服务评价指标设计的主要考察一级指标项，而二级指标是通过对跨境电子商务的业务流程的分析研究，采集在互联网环境下可获取的数据指标项。

由于跨境电商由于涉及到不同国家，交易流程多、交易时间长，以及不同国家顾客的购买心理和行为不同，使得指标数据具有大容量、异质程度高等特征。传统的数据处理分析方法和模型已经无法有效解决上述问题。

正是基于上述背景而提出运用大数据技术对跨境电商服务评价。充分利用互联网和大数据进行设计，我们希望通过跨境电子商务服务评价可以引导、培育企业开展跨境电子商务活动，规范和监管电子商务活动；通过跨境电子商务服务评价可以督促跨境电子商务服务提供商建立科学、严谨的的服务管理制度，并能不断提升服务质量，减少安全隐患，降低成本，提高顾客满意度；通过跨境电子商务服务评价可以提高信息透明度，帮助消费者甄别跨境电商服务，增强消费者信心，保障消费者权益。

三、基于大数据技术下的跨境电商数据采集、数据处理和分析

构建良好的评价指标体系是服务评价优劣的关键，它需要多维度、多层次的大量数据构成原始数据，再从这些数据中提取出能反映跨境电商服务共同特征的因子指标。因此，采集并拥有大数据是利用大数据的基础。在数据收集方式上，传统上是通过来自企业生产或者销售等过程产生的报表类数据，而在互联网时代下，数据已经不再局限于企业内部的经营数据，更多的是来自互联网、物联网等途径，数据获取的渠道也已经从线下转为线上。本文认为，数据采集不仅要获取传统上的经营数据，还有获取各类公开数据、网络数据等等，以确保数据采集的广泛性。但是，在获取跨境电商服务评价的原始数据时，数据采集的方向和对数据的挖掘分析也是非常关键，盲目扩大原始数据范围只会降低数据的有效性，徒增工作量。本文认为可获取的跨境电商服务评价的数据主要来自以下5个途径：

（1）来自工商总局、质检总局、海关、检验检疫局等政府机构发布的权威数据。这类数据往往是公开的，如工商注册、域名注册、银行信用等信息；

（2）来自企业内部经营数据。这也是传统渠道获得的最直接数据，如企业资产规模、经营能力、盈利水平、人员情况；

（3）来自电商交易方面的数据。如产品与描述是否相符、产品质量、退货率、好评率、交易成功率、累计交易额、顾客浏览率、顾客回头率、顾客评论等等，这些数据往往是动态结构化的数据，可以利用大数据技术采集电商交易平台上的数据进行动态分析和监测；

（4）来自跨境方面的数据，这方面的数据是区别境内电商的重要指标，如，通关速度、税费征收、货物查验、电子报关、国际物流速度、国际电子支付等等；

（5）来自社交网络方面的数据，这些数据往往是动态、非结构化的信息。可以基于大数据技术抓取发布在各类社交网络中的文本、图像、音频、视频等，获取转发频率、分享链接、公众号粉丝数等等数据，将之放入数学模型，分析计算出顾客满意度、顾客分享、公众号影响力等指标。这些原始数据是大数据挖掘的重点。

由于数据来源的广泛性，注定了大数据的多样性特征，使得数据具有大容量、含噪音、异质程度高等特点，这些看似庞杂无用的原始数据，经过数据清洗、匹配、整合、挖掘等大数据技术处理后可以挖掘出各种有用的商业信息，为企业、消费者、政府等用户提供决策支持。

只有经过数据分析阶段，才能真正挖掘出大数据的“金子”。大数据根据不同的应用，数据处理和分析的方法各有不同，常用的方法有数据挖掘、机器学习、智能算法、云计算、统计分析等，应用这些技术方法将原先庞杂的数据进行分析，将数据进行分类、聚类、降噪等技术处理，使数据标准化后转化成单一变量，最后提炼出与跨境电商服务评价相关的因子。

四、结束语

本文结合我国跨境电商的实际情况,利用大数据技术,从跨境电商的服务流程角度，深入探讨我国跨境电子商务服务评价指标体系构建的技术和机制,这对于进一步完善我国跨境电子商务服务管理机制、政府监督等都具有重要现实意义和应用价值。本文构建跨境电商服务评价指标体系的思路是借鉴前人的研究，总结出影响跨境电商服务的因素，结合跨境电商的服务特性，根据跨境电子商务的交易流程（交易前、交易中和交易后）和数据可获取的可能性，筛选出跨境电商服务因素，这些经验判断，并未对各个因素进行权重赋值。同时，该评价体系有待于通过实证的方法进行修正和完善，并且由于消费者购买行为及购买心理等都可能存在很大区别，因此需要根据不同的情况修正指标体系。同时，该体系在实际应用上还存在着评价模型和观念上的巨大挑战：如各大电商企业如何通过开放共享的方式将各自所掌握的数据实现与政府、社会公众的良性互动；海关、税务、商检、外汇等多部门在注册、许可、稽查、执法等环节上实现数据联动和建立信息共享机制。

参考文献：

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[2]刘章发.大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建[J].中国流通经济.2016(6)

[3]偰娜.我国跨境电子商务贸易平台模式探讨[J].中国流通经济，2015(8)

[4]杨坚争等.基于因子分析的跨境电子商务评价指标体系研究[J].财贸经济.2014(9)

[5]孙爱婷，孙美莹.基于大数据技术的O2O 跨境电商客户信息研究[J].中国管理现代化.2016(11)

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