关于电商软件市场的格局点评

本文深入分析了国内电商软件市场的现状,指出存活5年以上的、打开局面的软件较少,细分市场多元。着重讨论了ShopNC的发展方向,包括企业级多店系统和B2B2C方向的转型。同时,对比分析了ShopEX、360Shop和HiShop等竞争对手,并对它们的市场地位和前景进行了评估。
目前国内电商软件很多。但是存活5年以上的,并且已经打开局面的,还是比较少的。而且从发展中,每家都有了自己的侧重点。这说明这个市场的蛋糕很大,同样,细分的其实也很多元。
对于ShopNC而言,主攻市场基本就是企业级多店系统,而在2013年的重点,将随着新版主页及2.4系列产品的发布,随着CRM系统的投放市场,将走向更成熟的B2B2C方向。将以电商门户系统为主战场。在这个方面,目前ShopNC的空间及市场压力,还是相对较小的,优势还是相对较大的。
简单盘点一下目前国内的几家电商系统。

1)ShopEX 举轻若重,被淘宝投资后,更多的是在为大淘宝战略而去战斗,而其中也保持了一定的独立性。这个应该何其股本结构及领导人的性格所影响的。 他们更多的还是在淘宝工具及单店系统方面发挥着影响。而这2个方面目前压力都很大。
首先单店系统方面,基本这个市场是做烂掉了。没有故事,没有发展。所以ShopNC早早就放弃了这个市场。 B2C的系统,最终的归向,就是做项目开发,不会再有什么本质上的发展了。
然后是淘宝工具。毫无疑问,无论易店宝还是店铺管家,从当初的淘宝订单打印发家走到今天,确实是有一定的客户积累及一技之长。而shopex伸手这块,也是形势所迫,而非企业发展所需。只是为了有事可做,有事可说而已。
最后,其赢利能力及未来前景已经走入迷雾。号称所谓的垄断,而并不能实现赢利,这是很变态的,也很恐怖的事情,当然我说的这个恐怖是对投资商而言。这其中的深层原因,恐怕不是三言两语可以说的清楚的。但是,不盈利的企业,就不是好企业。这是铁打的商业规则。长此以往下去,我并不看好ShopEX。

2)360Shop,后起之秀,单店方面制衡shopex的淘宝儿子。无论产品,还是资历都尚浅,年营业额应该还在500万左右晃荡。但是其占据地利,公司在杭州。从目前产品及客户分析,绝对是淘宝不把鸡蛋放到一个笼子里战略的产物。应该是管理角度去分担Shopex不可控风险的一步棋。
从公司的起步来看,必然会长期成为淘宝附属,而且缺乏公司灵魂及独立性。傀儡而已,不足为惧,难成大器。

3)HiShop,独辟蹊径。Hishop与ShopNC有一些异曲同工之处。虽然不占据地利,但是靠一己之力,从产品细节入手,深究分销商市场。是个兢兢业业做事业的企业。从产品细节可以发现,这个企业是良性的,是有发展的,是有自己的主见及规划的。从个人角度,我是敬佩的,从企业角度是值得信任的。

4)其他,懵懂之中。还有很多电商产品企业,我这里就不点名了。从出门招投标及客户咨询,可以碰到很多。但不是大而全,就是项目化严重。项目是产品的杀手,但是没有项目,产品也无法发展。这是一个自然规律。这就好像人的头脑与四肢一样。需要全面发展,而不可以过多依仗。当然在每个企业发展过程中,这杆秤是需要用时间去调整的。而并不是说利用什么立竿见影的手段。仁者见仁智者见智。最终时间证明一切。

以上的分析纯粹是代表了完全的个人观点,毕竟我在这个市场中已经摸爬滚打7年的光景了。所谓知己知彼百战不殆就是这个道理。我不仅仅要知道自己再做什么?要做什么?更要知道这个市场需要什么?还更要知道潜在的对手及敌人再做什么? 从那里看呢? 不可能跑到人家公司去调研吧! 唯独一个方式,从产品细节看。
从产品细节,可以看到一个公司的管理及人才素质。从一个产品细节,可以看到这个企业未来2,3年的发展轨迹。
ShopNC的路,在自己的掌握中。走的好与坏,不仅仅要靠自己的四肢,还要靠自己的头脑。作为一个纯技术团队的创业,这7年来一路走过的艰辛,是自己需要消化并总结的。
有的时候,想过,说过,但是没有写过。就永远不会得到真正的总结与提升。写下来,铭记在心里。坚定自己的信念,坚定自己的路。对于一个人,一个企业,都是必须的。

而对于ShopNC的未来发展,我勾画了一个美好的故事与将来,并再为之付出着,努力着。
前鉴之事,后事之师啊!

但是提到ShopNC的未来发展的蓝图。我想还是先等到年后,细细讲来吧!一则是总结给内部,二则是删减之后给市场,三则是给自己留下印记。
呵呵,提到删减,就要说到一个产品管理的手段。 我们的最新计划肯定都是保密的,起码是压制市场宣传的。没有实验室的软件企业,不仅仅是没有创新能力的,也是没有市场抵抗风险的能力的。

呵呵。不多写了。就到这里吧!休息一下!休息一下!

吴津津
2013年1月13日下午14:31分。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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