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2021-11-04 11:41
中国跨境电商逐浪全球化竞争的过程中，无论是面对正处于爆发期的独立站风潮，还是即将而至、每年备战的购物季，都需要超越变化，建立底层的核心竞争力：将数据价值转化为精准的商业决策。
但在当下，动用数据资产并不容易。今年5月，“闭店潮”汹涌而至，一夜之间超过3000家中国卖家店铺被宣告封停，网络安全专家 SafetyDetectives 通过追踪相关数据库服务器，发现约20万至25万人的私密信息泄露。
作为“重数据资产”行业，跨境电商掌握着全球海量用户购买消费记录等相关数据隐私信息，不合规的“野蛮生长”模式已经成为过去时；当下，跨境电商宜通过建立第一方数据资产，规避第三方数据收集风险。整体来看，在全球化背景下，中国跨境电商面临如下挑战：
1、跨境电商，需要符合数据隐私相关法律规定
跨境电商一旦不能对信息安全进行有效防护，妥善进行数据保护，触犯用户所在国家、地区的法规，不仅名誉受损，还将面对罚款、停业等风险。
2、严苛的数据隐私形势，让跨境电商收集管理日益艰难
随着第三方 Cookie 逐步退出历史舞台，跨境电商自有流量池承载的第一方数据，将成为洞察之源。这对缺乏第一方数据的卖家来说，可收集数据相当有限。
3、跨境电商企业高度关注数据，利用率却很低
由传统外贸行业转型的跨境电商，并未建立数据驱动型运营模式，缺乏数据敏感度与分析习惯；而全球性电商平台上卖家，往往局限在第三方数据的利用，且难以形成数据闭环。
针对跨境电商数据收集难、利用率低、难以形成数据闭环等痛点，Google Cloud 协同 One Google 生态资源，端到端助力跨境电商，洞见高价值用户，以敏捷运营模式实时响应市场变化。
面向消费者端，通过人工智能，Google Cloud 可以更好地链接跨境电商与海外消费者。Recommendations AI 便是谷歌 AI 技术在跨境电商的落地解决方案，可以针对每个购物者进行个性化推荐，真正实现千人千面的新零售场景体验。
面向跨境卖家端，Google Cloud 可提供有效集成合规数据的云技术工具。其中，BigQuery 在数据分析体系中发挥着中枢纽带作用，可与 Google Analytics 上的数据实现一键打通。这一数仓平台，可实时处理 PB 级别的大数据，从而让数据更加稳定、更加快速地运转在整个数据分析体系之中。
围绕这一技术，Google Cloud 联动谷歌广告技术服务部门，为跨境电商搭建了集监控定位与优化为一体的端到端技术解决方案。谷歌广告平台和谷歌商品中心的数据，可通过与 BigQuery 的集成，迅速定位到流量比较低的商品；监控流量之外，设置有商品信息优化模块，自动把谷歌搜索的热词优化到商品标题当中，由此有效提升产品展示时的曝光量。
打通数据源，可以让跨境电商从不同的数据关系上进行深入洞察。BigQuery 通过对合规使用的第一方数据、谷歌广告与 Google Analytics 上委托管理的消费者数据集成分析，可以更为立体地感知消费者的偏好习惯；其后，将商品设计、市场营销等环节的相关数据源进行实时打通，则可以让多部门有效降低沟通成本，凭数据说话，做出正确决策。
与此同时，跨境电商技术人员在使用 BigQuery 处理数据时并无较高门槛；仅需编写简单 SQL 语句，即可筛取关键信息。机器学习层面，BigQuery ML 通过对 Google Analytics 以及谷歌广告、YouTube、Firebase、谷歌搜索等数据源的集成，可预测未来一定时间段的 SKU 销售额。驱动业务层面，高价值的 Cookie 将反向发送给 Google Analytics 进行营销支持。总体来说，Google Analytics + BigQuery ML 的使用，可以有效打通数据壁垒，以客观数据驱动运营决策。
全球市场瞬息万变，敏捷迭代的业务模式是跨境电商抢占市场先机的显著优势。在数据赋能运营过程中，针对素材点击、商详页/聚合页、加购物车、支付页面、支付成功等用户关键触点，以 BigQuery 为核心的跨境电商解决方案，可以对创意点击率、跳出率/停留时长、加购率、停留时长/支付比例、支付成功比例等度量指标进行实时分析，并通过 A/B 测试对关键触点进行快速试错迭代、验证假设，进而让消费者在购物旅程中获得更为稳定、流畅的体验。
为提升业务敏捷度，在获取实时洞察方面，BigQuery 具备显著优势。BigQuery 支持流式数据实时插入，可轻松获取业务流程中的实时信息，进而加速购物旅程多环节的迭代优化，灵活地应对海外业务变化。
整体而言，在全球日益注重数据隐私的大环境下，即便第三方收集愈发困难，但借助 One Google 生态优势、全球商品信息的海量数据资源以及谷歌全球卓越的私有骨干网络，跨境电商依然可以在 Google Cloud BigQuery 为核心的技术支持下，以定制化的解决方案快速搭建起自身的数据分析系统，从而降低数据分析总体成本。同时，Google Cloud 也会利用 AI 节约客户支出，并持续推出折扣，为跨境电商带来业界性价比卓越的服务器和全托管数据仓库等相关服务。
01、数据驱动跨境电商精准营销的过程中，哪项技术起着“纽带”作用？
A.Looker
C.BigQuery
B.Anthos
C
BigQuery 是一款无服务器多云数据仓库，天然适配谷歌网络服务器，发挥着中枢纽带的作用。
02、为实现千人千面的个性推荐，跨境电商可以借助于 Google Cloud 的哪项推荐技术？
A.Recommendations AI
B.Apigee
C.Dataflow
A
Recommendations AI 是谷歌 AI 技术在跨境电商的落地解决方案，可动态适应客户的实时行为以及商品分类、价格和特惠等变数的实时变化。
03、BigQuery ML 在打通数据壁垒时，主要和 One Google 哪一数据分析平台进行联动？
A.Cloud Storage
B.Google Analytics
C.Dataplex
B
BigQuery ML 可对 Google Analytics 以及谷歌广告、谷歌搜索等数据源进行集成，可预测未来一定时间段的 SKU 销售额。
（来源：谷歌营销商学院）
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