六年资深电商分析——抖音小店无货源是割韭菜吗?建议收藏

电商创业者凡凡分享了抖音小店无货源模式的优势,包括投资小、前景好、爆款几率大、影响因素少以及适合小白。他建议通过找达人带货或利用‘猜你喜欢’功能来运营。抖音小店作为新兴平台,竞争小,具有巨大潜力。若想深入了解,可关注凡凡的公众号获取更多干货。

大家好,我是电商凡凡,互联网创业的第六年

随着抖音小店逐渐出现在大众视线,好评如潮中,也有说割韭菜的声音

在这个抖音爆火,直播带货盛行的时代,我相信大家心里都有自己的判断力

六年资深电商分析——抖音小店无货源是割韭菜吗?建议收藏

在这里凡凡想说:

抖音小店无货源模式并不是传统的无货源模式,它有自己的态度和做法,平台也在一直完善各种政策

一、抖音小店无货源模式的优点

1、投资小

这个项目资金投入力度小,不像传统电商那样需要巨大的囤货及店铺运营,无货源就减少了前期资金投入,减少了前期的本金问题。

2、前景非常好

抖音是一个巨大的流量池,每天日活超6亿的用户使用抖音,相当于每天中国一般人在使用抖音,抖音也想做自己独立的电商平台,所以小店前景是非常光明的。

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3、爆款几率大

抖音小店店铺开通后,可以在你的头条号、抖音、火山个人主义展示您专属的店铺页面,小店的商品可通过微头条、视频、文章等多种方式进行曝光并完成交易,形成一个完整的流量闭环,获得更大的成交与收益。

4、影响因素少。

抖音小店无货源适合创业也适合做副业,一个人能做,一个团队也能做。而传统店铺需要的运营团队中的所有人员,缺一不可。

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5、小白也能做。

无货源模式不仅适合有开店经验的人,也适合宝妈,毕业生等没有经验又想副业或者创业的人。

抖音小店作为一个新平台,目前还不被大多数人知道,入驻商家不足十万家,所以竞争力非常小。未来发展前景一片蓝海。不管是不是做电商的都需要了解到抖音小店,入局抖音小店。

毕竟,流量在哪,机会就在哪,生意就在哪。

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我不想露脸开直播和视频,我怎样做抖音小店?

1. 找达人帮你带货

我们有有产品之后可直接找一些达人帮我们带货直播或者拍视频,或者直接进入精选联盟,商品设置佣金后,其他抖音达人即可通过精选联盟选择你的商品进行推广带货,成单他可赚取佣金。

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2. 猜你喜欢

精细化的运营店铺而截取别人的自然流量,这样做利润会稍高一点,不用给达人佣金,利润比可以达到(30%-50%)。

抖音小店无货源目前属于真正的蓝海,做的人很少,其次抖音小店的运营很重要,做得好赚得盆满钵满,做得不好,一点流量都没有

如今做抖店无货源店群的商家都是第一批要吃螃蟹的人

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但如果你仅仅只是依靠从文章中获取的这些知识就贸然开店

费时费力又不一定能够成功,凡凡公众号有各种干货分享

我是凡凡,电商创业的第六年,现在团队运营小店百余家,全是无货源模式

公众号;电商凡凡

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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