近些年,全球经济低迷导致我国贸易增长放缓甚至出现下滑,但跨境电子商务却在高速发展,尤其是跨境电商出口的发展。跨境电子商务的发展给众多企业尤其是中小企业进入国际市场提供了平台和渠道,但与此同时,这也给各跨境电商企业带来竞争压力。为了在不断加剧的跨国贸易中获得竞争优势,跨境电商出口企业尤其是中小企业需要在跨境电商营销方面进行更多的努力。为此,跨境电商企业需要评估各种跨境电商营销方式的优劣,选取合适的跨境电商营销方式,同时跨境电商企业需要综合评价本企业的营销效果并进行改善。以上说明了有必要建立一个针对跨境电商出口企业的营销绩效评价体系,并比较不同的跨境电商营销方式的绩效。本文是在对跨境电商、网络营销及其绩效评价的相关研究的基础上,区分了不同的跨境电商营销方式。为了比较不同的跨境营销方式的绩效,本文在平衡积分卡和综合分析的基础上,利用专家打分和层次分析法建立了一套以财务绩效、客户关系绩效、内部运营绩效和学习与成长绩效为主的三层次跨境电商营销的绩效评价体系。然后对从业者进行问卷调查,利用模糊评价法比较了跨境电商不同营销方式的不同层次的绩效评价结果:其中,财务方面,结果从高到低依次为:生态型跨境电商营销、跨境电商网络广告营销、跨境电商社会化网络营销和跨境电商内容营销;客户关系方面,从高到低依次为:跨境电商社会化网络营销、生态型跨境电商营销、跨境电商网络广告营销和跨境电商内容营销;内部运营方面,从高到低依次为:生态型跨境电商营销、跨境电商社会化网络营销、跨境电商网络广告营销和跨境电商内容营销;学习与成长方面,从高到低依次为:跨境电商社会化网络营销、生态型跨境电商营销、跨境电商网络广告营销和跨境电商内容营销;整体绩效方面,从高到低依次为:生态型跨境电商营销、跨境电商社会化网络营销、跨境电商网络广告营销和跨境电商内容营销。后给予跨境电商企业有关跨境电商营销方式的建议。本文的跨境电商营销绩效评价体系的构建过程具有一定的理论意义。同时,不同跨境营销方式的绩效比较分析对跨境电商企业进行跨境电商营销具有部分指导意义。 电子商务作为计算机和信息技术高速发展的结果,目前已经成为世界上大多数国家带动经济发展的主要推动力之一,电子商务的发展已经与我们生产生活的方方面面密不可分。“互联网+外贸”的提出,促使了跨境电子商务的高速发展,弥补了传统外贸产业缺乏数据化和透明化的不足,扩展了外贸的内涵、提升了处理外贸交易的速度、降低了外贸交易的成本。中国与孟加拉国自建交以来一直有着良好的贸易往来,在孟中印缅经济走廊倡议和“一带一路”的战略背景下,中国和孟加拉国的往来将会更加密切。孟加拉作为全球人口密度大的人口大国,据不完全统计,孟加拉国人口约1.6亿人,拥有巨大的市场前景。孟加拉国目前跨境电子商务发展仍然处于起步阶段,尚未开展除了B2C跨境电商之外的其他电子商务模式,并且目前我国已有的文献中对中孟跨境电子商务、以及孟加拉国的跨境电子商务的研究都较为匮乏。中国是跨境电子商务大国,2017年中国跨境电子商务整体交易规模达7.6万亿元人民币,较2016年增长13.4%,2018年跨境电商交易规模有望增至9.0万亿元。而中孟跨境电商发展尚处萌芽期,具有很好的发展机遇,市场潜力巨大。同时孟加拉国现在正在大力建设“数字孟加拉”,“数字孟加拉”的提出将会大力推动中孟跨境电商的发展。笔者在孟加拉国首都达卡三个月的实习时间,深入了当地市中心的写字楼、商业中心以及学校等地,针对中孟B2C跨境电子商务设计了调查消费者购买偏好的调查问卷,并向孟加拉国消费者发放,根据调研问卷的结果从商品类别需求、购物终端选择、可接受的物流时效、支付方式选择等方面分析孟加拉国消费者的购物偏好。总共发放调查问卷250份,收回233份,有效问卷226份,调查问卷回收率为93.2%,调查问卷有效率为97%,获得了有关孟加拉国跨境电子商务的一手数据资料。问卷分析结果显示:35%的人表示并不了解跨境电子商务;82%的人表示愿意通过跨境电子商务平台购买中国的商品;只有16.8%的人对中国的速卖通、淘宝、天猫有所了解;他们倾向于通过跨境电子商务平台购买服饰、电子产品、化妆品和日常用品等商品;他们更习惯使用货到付款的支付方式,网上银行支付和第三方支付在孟加拉国并不普及,他们认为电子支付方式不安全;他们表示通过跨境电子商务购物的物流时效慢,商品在运输过程中的完整性得不到保障,经常出现商品破损的情况;阻碍他们使用跨境电子商务主要的因素是担心产品的质量问题;而他们认为孟加拉国的跨境电商需要改进的是提高物流的服务质量。同时本人还拜访了孟加拉国电子商务协会,查阅了有关孟加拉电子商务的文献,分析了孟加拉跨境电商的发展现状,对中孟发展跨境电子商务合作进行了PESTEL分析,弥补了国内对孟加拉国跨境电子商务研究较少的不足。本文首先介绍了跨境电商的内涵与外延,同时介绍了中孟传统贸易往来情况。对中国的跨境电子商务现状和孟加拉国的跨境电子商务现状进行了分析,结合孟加拉国实际情况从电子商务支付结算工具情况、通关情况、交通基础设施、互联网基础设施、电子商务相关法律法规与政策、电子商务相关教育及人才培养服务现状等方面具体分析孟加拉国跨境电子商务配套设施和服务建设的情况。本文通过在孟加拉三个月的实地调研,对收集到的有效问卷进行统计分析。同时还对中国企业面向孟加拉国发展跨境电子商务合作进行了PESTEL分析。在此基础上,发现了孟加拉国跨境电子商务配套设施及服务体系方面存在网络基础设施落后、支付体系不完整、物流体系不健全、通关程序繁琐、电商法律法规缺失、跨境电商人才匮乏等问题;中国企业在自身能力建设方面存在对市场需求不明确、平台推广力度不够、产品质量存在问题、平台设计不够理想等问题。同时总结出了中孟跨境电商的机遇:,“一带一路”、“数字孟加拉”组合政策引领跨境电商发展;第二,孟加拉市场需求旺盛,发展潜力大;第三,政策法规逐步完善,市场准入壁垒降低。后,本文提出了推动中国面向孟加拉国发展跨境电商合作的建议。在配套设施及服务体系建设方面,需要提供技术支持以加快孟加拉国网络基础设施建设,完善跨境支付体系建设,通过包裹快递和海外仓两种模式来推动跨境物流体系建设,建立电商法律信用环境,政、校、企联合培养跨境电商综合人才;从企业自身建设出发,跨境电子商务企业要迎合孟加拉国市场需求,加大对电商平台和商品的推广宣传,提高平台上产品的质量和服务,优化购物网站特别是手机端平台的设计等。
由于此公司在销售模式上的一些特殊性，决定从以下一些方面进行分析和研究，以实现在商品管理部分的功能：（1)对库存商品种类和数量进行分析，找出商品销售规律，从而更好的协调进货。
(2)对已销售商品多维分析：发现商品的颜色、价格、尺码等属性，对商品销售的影响，给进货提供相应数据基础。（3)分析已销售商品，发现关联性，指导在产品目录设计、网站结构设计。（4)对积压/退货商品进行分析，找出积压/退货的原因。（5)对历年同一季别商品的销售数据进行分析，帮助决定该年度类似产品的进货数量。（6)对销售模式进行分析，找出适合的一种或几种销售模式，从而更好的打开销路。
2.研究方案
2.1实现该电子商务系统
(1)构件系统平台：拟采用J2EE平台，spring是一个轻量级的J2EE应用程序框架，实现了IoC模式。它是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。其优势是：具有良好的设计和分层架构，软件开发人员可以只选择Spring提供的某项技术；同时，它还提供了与其他开源软件的无缝结合，为J2EE应用程序开发提供了继承的框架。
(1) 后台数据库搭建：拟采用SQLSever2000数据库系统。
SQLSever2000数据库管理系统具有很强大的数据管理功能，同时还提供了很好的数据挖掘方面的功能，支持OLAP，支持分布式数应用。
(2) 编程语言。
2.2建立系统的数据挖掘应用模型
拟采用数据挖掘技术结合数据仓库和联机分析处理技术来构建模型，实现决策支持系统。数据仓库的住的根本目的在于决策的支持。高层的企业决策者、中层的管理者和基层的业务处理者等不同层次的管理人员均可以利用数据仓库进行决策分析，提高管理决策的质量。企业管理人员可以利用数据仓库进行各种管理决策的分析，利用自己所特有的、敏锐的商业洞察力和业务知识从貌似平淡的数据发现众多的商机。数据仓库为管理者利用数据进行管理决策分析挺了极大的便利。
可行性分析：联机分析处理（OLAP)和数据挖掘（DataMining)虽然都是可以做为数据仓库上的数据分析工具，但如果能够使这两类技术一定程度上融合，就会使得分析操作智能化，挖掘操作目标化，从而全面提升商务智能技术的实用价值。具体特性如下：a.联机分析技术可以为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标，避免挖掘的盲目性。b.数据挖掘技术可以使联机分析处理智能化，减少分析人员手工操作的繁杂性，减轻分析人员的负担。
2.3选取的数据挖掘的算法和方法
(1)遗传算法
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它早由美国密执安大学的Holland教授提出，具有计算简单、优化效果好的特点，它在处理组合优化问题方面也有一定的优势，可用于聚类分析等。
(2) 决策树方法
决策树方法就是利用训练集生成一个测试函数，根据不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立下层结点和分支。这样便生成一棵决策树，然后对决策树进行剪枝处理，后把决策树转化为规则，决策树方法主要用于分类挖掘。
(3) 粗糙集方法
粗糙集理论是波兰PawlakZ教授在提出的一种智能决策分析工具，它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具，它能有效地分析不精 确、不一致、不完整等各种不完备的信息。粗糙集方法被广泛应用干不精 确、不确定、不完全的信息的分类和知识获取。
(4) 神经网络方法
它模拟人脑神经元结构，以MP模型和Hebb规则为基础，建立了三大类多种神经网络模型。a.前馈式网络它以感知机、反向传播模型、函数网络为代表，可用于预测、模式识别等方面。b.反馈式网络它以Hopfield的离散模型和连续模型为代表，分别用于联想和优化计算。c.自组织网络它以ART模型、Koholon模型为代表，用于聚类。
