朱君然，王保鲁

(1.伦敦艺术大学 伦敦时装学院，英国伦敦 WC1V7EY； 2.北京服装学院 服装艺术与工程学院，北京 100029)

随着国民经济与互联网技术的发展，近年来我国跨境电商行业发展愈发迅猛。根据易观Analysys发布数据显示，2021年中国跨境进口零售电商交易规模预计将达到4 943.7亿元人民币，且市场规模还会进一步扩大[1]。在众多跨境电商模式中，买手平台(自营型B2C模式)通过直接参与到货源组织、商品选择、物流仓储及销售过程，降低了消费者选择成本，提升了消费者信任度，得到消费者的青睐。但同时，该模式下资金占用程度较高，要求企业能准确感知消费者需求，需要平台买手具备较高的选品能力，以提升动销率，保证平台的健康运转[2]。目前平台买手更多依赖个人经验和传统数据处理方式进行选品工作，买手往往会因为个人主观判断出现偏差而未做出利益最大化的选择。

面对这一问题，现有研究多通过分析影响跨境电商平台选品的诸多因素，以给出指导平台选品的合理化建议，如采用技术选品法、试错选品法和市场选品法等[3-4]，但现有研究多从定性分析角度给出选品建议，缺少经量化分析后的选品模型，选品准确率难以验证。

在前人研究的基础上，本文结合实际案例对跨境电商买手平台选品过程及相关影响因素进行研究，通过量化分析选择最优影响因素组合并加以验证。目前，人工智能技术开始应用于人类生活的方方面面，时尚零售业也开始探索运用人工智能和大数据技术改变传统运营方式，帮助企业实现更加精准的市场预测与款式开发等。……