1. 跨境电商平台销售数据指的是使用跨境电子商务(Cross-Border E-commerce, CBEC)服务的平台购买物品时发生的交易数据，以及相关事务所产生的数据记录，它们可以通过几乎各种方式收集的数据，包括用户行为记录、收集View、节省的报告支出、EC状态更新、入金接口、客户端，以及其他通用技术和工具，可以提供帮助评估跨境电商平台销售数据。
2. 跨境电商平台销售数据可以用来确认购买行为，跟踪供应链和流通状况，监控客户购买行为，测量营销力度，分析购物行为，优化服务，并优化用户体验。
3. 通过收集分析跨境电商平台销售数据，可以有针对性的了解市场和消费趋势，从而更好的预测购物需求，有效提升用户满意度。此外，它还可以增加跨境电商交易的安全性，避免由不正当交易带来的风险。
4. 商家可以借助跨境电商平台销售数据，收集相关交易信息，增强客户服务体验及用户体验，并发挥产品的技术优势来促进销售，提高公司的销售量和盈利能力。
5. 由于跨境电商平台销售数据直接反映出用户的购买行为，因此商家可以根据数据收集的结果，灵活的调整产品设计和广告营销，迅速满足用户的需求，提升竞争优势。
6. 同时跨境电商平台销售数据还可以帮助商家更好地组织活动，更精确地分析客户价值，从而提高销售效率，开发新市场和获得新客户。
7. 对于跨境电商平台来说，监控购物数据对于知晓用户需求、宣传新品、设计新产品至关重要，平台也可以采取激励措施让客户回头继续购买，针对趋势的快速变化也会有助于平台的运营和销售。
1. 跨境电商平台销售数据集包括客户种类数据、产品类型数据、产品价格数据和营销数据等：
（1）客户种类数据：包括客户地域、客户年龄、客户性别等信息，为供应商更好地确定市场定位及市场细分。
（2）产品类型数据：包括分类信息、各子类别、单品分类及其价格等信息，主要用于市场拓展和长期投资的决策分析。
（3）产品价格数据：包括售价、打折、特价及其它营销信息，主要用于调控市场售价，进而影响产品销售渠道和客户来源。
（4）营销数据：包括各个营销活动的分析、收益数据、特色活动数据等，可用于各种跨境电商的活动策略的决策和市场定位。
2. 跨境电商平台销售数据的研究内容：
（1）对跨境电商平台销售数据的分析，可以 对平台的客户结构、客户偏好、产品价格、营销策略等进行定量分析，以计算出最佳线上销售策略；
（2）运用概率统计、时间序列建模分析和机器学习算法等数据挖掘技术，对跨境电商平台销售数据进行数据挖掘，并利用多维度数据可视化，揭示电子商务作为互联网经济行业品牌运营发展趋势；
（3）产品线优化，可以根据客户特征、客户喜好特征及产品价格趋势，创建出诸如分类器、模型等机器学习方法，以优化跨境电商平台的产品销售策略；
（4）营销推广策略，可以根据实时的热销数据及营销策略，撰写出针对不同客户的促销策略，优化跨境电商销售策略，同时也可结合品牌口碑营销等活动，进行投放，提高客户满意度；
（5）客户分类及客户分析，可以根据客户消费行为及其竞品分析，通过聚类算法和潜在因子分析，建立客户类型模型，以及其行为分析模型，以更全面了解客户行为，提升服务体验。
