极致单品思路是跨境电商品牌化的唯一出路

随着跨境电商的兴起,越来越多的传统外贸企业开始尝试转型。然而,在速卖通等平台上,低价竞争和品质忽视成为普遍现象。本文探讨了跨境电商中品牌建设的重要性,并介绍了一些成功案例。
2014年伊始,跨境电商之风吹遍了大江南北。除了在深圳,广东低调耕耘的广大Amazon,Ebay卖家,很多原淘宝,天猫的卖家,也逐渐瞄上了这片神秘的蓝海,甚至宣称跨境电商是10年前的淘宝,“如果你没赶上10年前的淘宝,那岂能错过现在的速卖通”…
跨境电商返利

这一暗潮涌动,随着淘宝,京东等国内电商巨头在纳斯达克的上市,更是达到了前所未有的高峰。上市之后的大鳄们,纷纷宣传将海外电商作为其业务增长的下一个爆发点。

几个月内,阿里11main,京东国际等进入大众视野,聚美优品,小米也开始宣传其国际化布局,一时间“跨境”成了炙手可热的词汇,仿佛另一个风口涌现出来,静候“猪”的到来。在这片非理性繁荣的背后,我们感受到的是中国企业希望走出去,颠覆“中国制造”传统印象的强烈意愿。或者说是资本市场对中国五到十年后市场格局趋势的预判:随着人民币的升值和外向型经济的调整,中国作为世界工厂的主要优势-“价格优势”在逐渐衰弱。外贸B2B到外贸B2C的大势不可逆转,很多传统的外贸企业,之前看不上几十、几百的零单,现在都开始投身跨境电商,化整为零的销售。

虽然中国号称有百万级别的跨境卖家,但是拥有自己品牌的商家却是凤毛麟角。大部分卖家还是以海量铺货,低价倾销的策略为主。尤其是在“海外版淘宝”速卖通上,这种现象异常明显。速卖通本身也鼓励卖家代销淘宝的商品,批量上架,机器翻译,很多连图片中的中文文字都不曾修改。这种做法的后果是,速卖通平台上价低质次,这种赔本赚吆喝的营销手段足以让卖家拼的头破血流且无人受益,真可谓是“本是同根生,相煎何太急”!

作为Alexa排名全球41位的综合电商平台,年销售额刚刚1亿美金,连amazon的零头都没有,和淘宝双11一天几百亿的销售更没法相提并论。这就是恶性价格竞争,不注重品质导致的后果。

之前看到不少文章,宣称跨境电商做品牌是如何如何困难。但笔者看到的是最近两年,极致单品思路给新兴品牌的诞生带来的前所未有机会。不但有类似三只松鼠,新农哥这类依托于淘宝平台营运而生的淘品牌,也有一大批借助于众筹模式得以面世的硬件品牌。归根到底,小米和apple都算是靠极致单品发展品牌的代表,不论中外皆是如此。无独有偶,笔者在跨境电商从业的多年内,也遇到了一大批致力于做自己品牌的草根卖家。他们不做假货,不拼价格,而是自己设计和打样后放到Amazon,Ebay, Aliexpress等平台,通过直通车推广或跨境电商返利平台(如10buck)给予一定的流量,快速试错。好卖则批量生产,不好买则直接下架换新品。 也许这些人并不懂Lean Startup这么高大上的辞藻,但是却深谙“顾客至上”的道理,在快速的试错中找到自己的主打产品,甚至是“爆款”。

所谓星星之火,可以燎原。我们相信这种做电商的方式才是跨境电商的未来。在不久的未来一定会有类似西少爷,黄太极这样品牌在异国他乡引起热议。

十年太久,三五年足以!

作者 daniel

转载自 跨境电商新品汇​

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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