试探析数据驱动下的企业出海营销策略

财富 2024-12-10 08:01 北京

作者：金谷笛

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一、引言

2024年11月19日，证监会主席吴清在第三届国际金融领袖投资峰会上进行了致辞。致辞鼓励了并购重组，鼓励了境外上市，但并未直接提及境内IPO的相关事宜。在这样的背景下，企业境外融资，似乎是不错的备选方案。

境外的投资者通常更青睐那些具有国际化视野、业务拓展全球的企业，尤其是科技、消费品、电商、互联网等行业的公司。因此，企业出海营销无疑将成为企业境外融资的加分项。然而，如今全球化的进程不断加快，企业正面对前所未有的机遇与挑战。物流与供应链风险、支付与结算风险、国际局势以及市场趋势的变化，使得企业在出海过程中困难重重。

在这样的背景下，数据和营销成为不可或缺的利器。数据是洞察市场的眼睛，而营销则是打通消费者与品牌之间桥梁的工具。如何将两者结合，为企业成功出海营销提供系统化支持，是本文的核心议题。

二、企业出海营销的背景与趋势

2.1 全球化新机遇

2.1.1 数字化经济的兴起

互联网技术的发展大幅降低了企业进入海外市场的门槛，移动互联网的使用成本不断降低。根据中国信息通信研究院2024年1月发布的《全球数字经济白皮书（2023年）》预测，到2030年，全球独立移动用户数将增至63亿，移动互联网用户数将达到55亿。数字支付平台（如Paytm和UPI）大幅提升了印度电子商务和服务行业的支付便利性。

2.1.2 跨境电商的爆发

跨境电商平台（如亚马逊、阿里巴巴国际站、Shopee等）提供成熟的仓储和物流解决方案，极大地简化了企业开展海外业务的流程。新兴物流服务（如菜鸟网络）大幅缩短了跨境配送时间，改善了消费者体验，而跨境支付工具（如PayPal、Stripe）和本地支付方式的接入降低了支付难度。根据eMarketer于2022年12月发布的《2023年全球电商预测》的数据，全球跨境电商市场将在2024-2026年以每年20%以上的速度增长。

2.2 主要挑战

2.2.1 物流与供应链

运输成本是企业面临的一个显著难题，尤其是在全球运输网络不稳定的情况下。例如，国际航运和空运的费用会受到燃油价格、运输路线、海关关税等多重因素的影响。尤其在一些发展中市场，基础设施不足和交通状况差可能导致“最后一公里”配送成本过高。

企业还必须考虑如何管理跨国的库存，以避免在不同市场中出现供货不及时或者积压库存的问题。库存管理不当会导致资金占用过高或货物滞销。

2.2.2 支付与结算

全球各地的消费者使用的支付方式差异较大，不同国家对支付体系有不同的法律法规，企业在跨境支付时需要确保合规，否则可能面临支付无法完成、罚款等风险。

例如，欧盟的GDPR规定要求在跨境数据传输中严格保护消费者的个人信息。许多国家也对金融交易有反洗钱（AML）和客户身份识别（KYC）政策要求，企业必须确保其支付流程符合当地法律，防止资金因涉嫌非法流动而被阻滞。

2.2.3 国际局势变化

地缘政治风险和经济政策的不确定性也增加了跨境营销的复杂性。近年来，美国与中国之间的贸易摩擦不断升级，导致两国之间的关税和贸易壁垒增加。企业在出口和进口过程中可能面临更加复杂的税务和合规挑战。一些新兴市场政治局势不稳，可能对企业的跨境投资产生负面影响。例如，非洲某些地区的政权更替和冲突可能导致外资撤离或项目中断。

三、数据在企业出海营销中的角色

3.1 数据驱动的市场洞察

3.1.1 海外市场选择

通过分析GDP、人均收入和消费水平等可以直接反映市场购买力和活力的数据，企业能够评估市场的总体规模和增长潜力，挖掘目标市场中具有快速增长的行业或消费品类。例如，某家电企业在分析多国经济数据后发现，某国城镇地区的中产阶级家庭数量正在快速增长，同时人均电器普及率较低——促使企业选择该国作为核心扩展市场。

了解人口年龄结构、受教育水平、城市化进程等数据，可以帮助企业了解市场中核心消费群体的分布和特征。消费电子、时尚等行业更倾向选择年轻人口比例高的市场，例如东南亚或拉美。医疗设备或健康保健品企业则关注老龄人口比例较高的地区，如日本。

分析互联网渗透率、智能手机普及率和电商交易规模，可以评估市场的数字经济成熟度。如果目标市场的渗透率较高，则更适合快速切入线上渠道；而如果目标市场的渗透率较低，则可能需要教育消费者，但竞争压力相对较小。

3.1.2 客群的优选

通过分析消费者的在线行为数据（如浏览历史、购买记录、社交媒体互动等），企业能够识别出不同市场的消费趋势和习惯，制定针对性更强的营销策略和产品定位，确保信息传递符合当地的文化需求和消费心理。

社交平台上的行为数据（点赞、分享、评论）可以反映消费者对某一类产品或服务的兴趣，热门话题或标签（Hashtags）往往暗示了当地消费者的偏好。例如，韩国某美妆品牌在进入东南亚市场前分析了本地消费者在社交媒体上分享的美妆内容，发现防晒和控油是本地用户讨论的高频词，促使品牌推出专为热带气候设计的轻薄防晒产品。

搜索引擎的数据也提供了消费者主动表达的兴趣信息。例如，某运动品牌计划扩展到北美市场时，通过谷歌搜索数据发现，“瑜伽服”的搜索量持续增长，尤其是在加州和纽约，促使品牌聚焦运动服品类，并优先在这些地区设立仓储点。

3.2 信用服务的基石

3.2.1 全球获客与建联

（1）数据驱动的客户识别与筛选

全球范围内，不同地区的客户有不同的信用记录和支付习惯。例如，欧盟和美国的消费者通常有较强的信用记录，而某些发展中国家的消费者可能没有正式的信用记录，需要企业提供更多的信用保障和灵活的支付选项。

通过分析第三方数据提供商（如信用评级机构）的报告，企业能够评估客户的信用风险。例如，某跨境电商平台通过与全球第三方信用评级机构合作，分析客户的交易历史、还款能力和社交媒体行为，筛选出信用风险较低的客户群体，并通过数据建模为他们提供个性化的信用额度和支付方案。

（2）跨境支付与结算系统

通过集成实时支付数据和跨境结算平台，企业能够帮助全球客户提供便捷的支付方式和多币种支持，增强客户体验并建立长期合作关系。

数据支持下的动态支付系统可以根据交易额、客户历史等因素提供灵活的支付条件。例如，阿里巴巴旗下的支付宝在拓展国际市场时，结合大数据和人工智能分析，帮助不同国家的客户根据其支付习惯和信用记录提供多样化的支付方式，包括本地银行支付、电子钱包和信用支付等。

3.2.2 信用评估与融资

（1）实时市场数据驱动的信用评估

企业可以通过分析竞争者的价格、市场供应量以及经济周期等数据，评估客户在当前市场环境下的支付能力。例如，亚马逊的定价工具基于实时市场数据、竞争者价格、库存量、购买历史等多维度数据，通过机器学习算法动态调整商品价格，以确保企业能在竞争激烈的全球市场中保持价格优势。

（2）灵活的融资支持与信用评估

通过大数据分析和机器学习模型，企业能够实时获取海外交易对手方的信用信息，包括付款历史、债务水平、财务状况和行业风险等。数据来源包括信用评分公司，如国际信用评级机构（如Dun & Bradstreet、Experian等）提供的跨国信用报告，以及公共数据，如法院判决、公司年报、贸易商协会等发布的数据。

通过结合传统的信用评分（如FICO评分）与非传统数据（如支付历史、社交媒体互动、购买模式等），企业可以为客户提供个性化的融资方案，如信用贷款、分期付款、延迟支付等，降低客户进入市场的门槛，同时保证企业资金流动性。例如，某公司针对低中风险客户提供了低利率和长期还款计划，同时对高风险客户实施了分期付款或保函要求，以确保资金安全和业务稳定。

3.3 数据与营销的结合：实现1+1>2

3.3.1 营销策略制定

（1）用户行为追踪

用户行为追踪是营销策略制定中的核心环节，特别是在数字化营销中，能够帮助企业找出营销瓶颈并进行优化。跟踪用户从浏览、加购到最终购买的转化率（CR），分析用户在各个环节的流失情况，特别是哪些环节的转化率较低，可能是潜在的瓶颈。例如，从广告点击到网站访问、从浏览到加入购物车、从购物车到支付等，通过分析各环节流失率，可以精准找出用户在哪个环节产生了流失，并采取针对性措施（如优化广告文案、改进页面设计、简化支付流程等）。

（2）消费者生命周期管理

企业可以根据用户的购买行为、活跃度、互动频率等数据分析用户在不同生命周期阶段的转化和流失率，建立用户生命周期模型，预测用户可能的流失风险和转化潜力。企业还可以进行用户价值预测（CLV预测），预测用户未来的生命周期价值。

例如，Netflix对于新用户，会根据用户的初期观看历史（例如观看时长、偏好类型等）来推送定制化的推荐内容，帮助新用户尽快找到他们感兴趣的影片，从而提高首次体验的转化率。对于已活跃的用户，Netflix通过分析其观看习惯，推送个性化推荐，增加用户的观看时长。为了提升忠诚度，Netflix还会通过定期的内容更新、独家版权的原创剧集等方式维持用户的活跃度。对于那些不活跃的用户，Netflix则会发送定向的推送通知，提供个性化推荐，甚至通过特别优惠（如折扣、免费试用期等）来尝试重新激活他们。

3.3.2 AI与自动化技术赋能

（1）智能广告投放

AI算法通过对用户的历史行为数据进行分析，构建精准的用户画像。这些数据包括用户的搜索习惯、购买历史、社交媒体互动、地理位置、设备使用情况等。AI可以根据用户行为动态调整广告展示的时间、频率和渠道。例如，通过分析用户的在线时间，AI可以在用户活跃的时间段投放广告，从而提高广告的曝光率和点击率。AI还可以根据用户的购买意图动态调整广告的类型，例如展示产品推荐、折扣信息或促销活动。

（2）自动化客户管理

对于跨境电商或出海企业来说，AI客服可以根据客户的语言进行多语言处理，从而突破语言障碍，提供全球客户无缝的服务。AI客服不受时间限制，可以提供全天候的支持服务。即使在非工作时间，企业也能确保客户的问题得到解答，提升客户体验并增加客户的满意度和忠诚度。

例如，Zendesk等客户支持平台已经与ChatGPT等AI工具进行整合，提供自动化客服解决方案。通过这种智能客服，跨境电商可以在不同语言和时区之间提供无缝的支持，并自动分类、处理客户问题。

3.3.3 数据配合各种营销通道应用

（1）展会

展会前，通过利用数据分析工具（如CRM系统、社交媒体分析等），企业可以对潜在客户的兴趣进行分析，从而准备不同版本的营销材料。例如，针对行业技术专家的材料可能会注重技术细节和产品创新，针对采购决策者的材料则可能侧重产品的成本效益和市场趋势。

在展会期间，企业可以利用移动应用、展会管理软件等工具追踪展位的人流量、展品的互动情况以及潜在客户的反馈，实时记录每一位到访客户的基本信息、兴趣点、交流内容等。例如，使用扫描二维码或RFID技术来记录访客的参观路径，了解哪些产品或服务吸引了最多的关注，从而动态调整展位布局和营销策略。

展会结束后，企业同样需要对展会期间收集到的客户数据进行整理、分类和分析，例如，分析展会期间获得的询盘数、跟进客户的数量、最终转化为实际订单的比例等，评估展会带来的投资回报率（ROI）。企业也可以将展会期间获得的潜在客户信息转化为具体的销售线索，分类别地进行后续跟进和培养。

（2）B2B平台

B2B平台（如阿里巴巴国际站、Made-in-China、Global Sources等）是跨境电商企业进行国际贸易的重要渠道。B2B平台通常会提供企业的信用评级和相关的背景信息，企业可以通过这些信息来评估潜在客户的可靠性。例如，企业可以查看客户的注册年限、交易历史、信用评价、付款方式等信息，有助于判断客户是否有能力履行交易合同。

通过数据分析，企业可以对接收到的大量询盘进行自动筛选和分类。例如，AI工具可以帮助企业识别出哪些询盘来自高价值客户、哪些是垃圾信息，哪些询盘符合自家产品的需求，从而大大提高工作效率，减少无效询盘的处理时间。

例如，Made-in-China平台为供应商提供企业认证服务，帮助买家了解供应商的背景。平台上的供应商有“企业认证”、“优质供应商”等标签，这些标签展示了供应商的资质和信誉度，买家可以根据这些信息评估潜在的合作伙伴。

（3）社媒与搜索引擎

AI可以在多个广告平台（如Google Ads、Facebook、Instagram、YouTube等）上优化投放广告，避免同一用户在不同平台看到重复的广告，从而提升广告投放的效率和效果。

例如，Facebook使用AI和机器学习技术来优化广告投放，通过“自动化广告”功能，根据用户的兴趣、行为和互动历史动态调整广告的展示内容。Google Ads也利用AI算法进行自动化广告投放，调整广告的文案、图片、视频内容等，并根据用户的行为和兴趣动态优化广告定向，提高广告的转化效果。

（4）“数据裂变”式策略

有的数据本身可被看作一种低成本商品。适当赠予数据作为一种营销策略，可以通过社交裂变和用户传播的方式迅速提升品牌知名度、扩大用户基础并增加用户粘性。

例如，Dropbox在初期阶段，通过“邀请好友送空间”的裂变式策略，迅速占领了国际市场。Dropbox通过提供额外的存储空间（例如，用户每成功邀请一个朋友注册并使用Dropbox，双方都可以获得额外的存储空间），这种奖励方式非常符合其产品的核心功能——云存储。这个奖励机制是一个典型的“裂变”式策略，通过用户的主动传播和邀请，不仅吸引了大量新用户，还培养了用户的忠诚度。

四、未来展望

企业出海的方式和模式，随着技术和市场的变化，未来可能会出现更多元化的形态。同时，随着全球数据隐私法规的日趋严格，如何合规地使用和管理数据，也将成为企业出海过程中的一个关键问题。

数据在企业出海过程中扮演了关键角色，为企业提供了科学决策支持，优化运营效率，降低风险，同时帮助更好地适应目标市场的复杂环境。通过深入挖掘数据，企业能够发现市场机会；通过高效的营销，企业能够精准连接全球消费者。未来，随着技术的不断进步，企业出海的模式将更加智能化、多元化。

将数据与营销结合，是当前企业出海战略中至关重要的一环。二者结合不仅能提高营销的精准性和效果，还能优化企业的整体运营，降低风险，并帮助企业更好地适应不同市场的需求。希望本文的探讨能够为企业的全球化布局提供新的视角和启示。

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