群O言论(四):O2O和电商

本文探讨电商和O2O的概念,通过分析电商的两个爆发点和O2O的营销层面,提出O2O的社会化营销模式。电商在分享和了解阶段的互动爆发点,以及团购为主体的线上营销爆发点,与O2O的线下营销相结合,形成新的营销模式。
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群O言论(四):O2O和电商

如果,把电商概念无限化,就是广义电商的概念:利用电子技术,进行商务活动。那O2O肯定就是广义电商概念的一种,因为O2O本身就是商务行为的互动模式。今天讲的电商是狭义的电商概念,就是网上(线上)购物的模式。这样O2O才有可能和电商的互动关系进行解剖。

当我们要把我们的商品或服务在线上让消费者进行交易,现在的电商环境已经很丰富了,你可以去天猫,去QQ电商等很多开放电商平台,几年前,线下的企业触网还在拘泥于自己建设电商网站,还是去电商网站开店这2种矛盾体的话。现在这个问题已经变成对你商品销售的线上引流,其实是线上营销行为,而不是线上交易行为。因为线上交易行为,随着各类网站建设工具和第三方支付工具的极大丰富,已经不是你所关注的核心点了。因此不管是自己建设线上垂直网站,还是去开放的电商平台开店,本质就是你的商品如何被引流进来,自己开发线上垂直网站,你首先是对自己网站的引流,完成对自己网站的引流,自己商品的引流就不是问题了;上开放的电商平台开店,对那个开放平台的引流,不用你考虑,因为它就存在,关键是如何采用社会化手段把那个平台上的人流引导到你的商品上去。美丽说、蘑菇街是利用了微薄营销平台和淘客的引流模式,创造出对特定商品(女性关注的商品)的引流方式,不管是采用优质唯美的图片还是购物达人方式。我们追溯本源,引流,本身就一个线上营销行为,它主要包含5个阶段:

1、让消费者知道知道目前最佳的引流方式其实传统广告,不管是平媒,还是户外广告,只要简单几句话,消费者有这个对你要说的那个事情或商品印象和概念即可。

2、让消费者了解了解目前最佳的引流方式就是线上广告,因为了解是相对具体的活,传统广告的简单性优势就失去了,因此线上广告或者直接推送到智能手机让消费者来看,是一种不错的选择。为什么目前二维码拍码热兴起,就是在传统广告的简单性模式上加入自动扫描进入了线上广告的复杂性模式,这种拍码就变得很自然了,由于拍码软件技术门槛比较低且开放性,因此,消费者很容易进入这个了解模式。

3、让消费者信任信任比了解更复杂,因此很多的营销企划均在于此,比如买什么送什么,参加什么活动送什么,参加什么活动抽什么奖,如何得到优惠等等,营销企划的活动是消费者建立信任的关键。

4、让消费者交易,我个人认为线上交易目前很成熟了,目前线上交易其实是一种营运行为,比如商品信息发布(商品排列)、下订单(购物车)、支付(线上支付还是线下支付)、客服、培训等等

5、让消费者分享分享使消费者消费的商品或服务的效能放大,直接反馈到另外一个消费者的了解阶段, 这几年社交网络广告收入强劲增长,在中国,最新发布的企业微博白皮书显示,已有超过13万家的企业开通新浪微博,其中29%的世界500强企业和41%的中国500强企业均已入驻,进行基于微博平台的社会化营销,微博广告存在着巨大的时长需求。因此在分享了解阶段直接反馈,导致知道阶段变得非常轻了,未来的广告将集中在品牌广告、搜索广告和社交广告上,而传统广告仅仅由于知道阶段优势,估计仅侧重于品牌广告,搜索广告和社交广告将在线上线下互动中(O2O)使广告整个行业发生重新洗牌。

通过这5个阶段分析,其实狭义电商的线上购物走到现在,一定会集中在2个爆发点,第1层面发力是在分享阶段和了解阶段互动环节发力,美丽说也好,蘑菇街也好,就是典型案例;第2个层面发力就信任阶段发力,就是聚焦在线上营销行为中,很多人认为团购是交易行为,其实它是一种线上营销行为,这几年团购的兴起,正是适应了这个爆发点。其实2个层次的爆发点才开始,按照股票的波浪5段论,目前中国电商在分享了解2阶段互动爆发点处于第1波段中,而团购为主体的线上营销爆发点处于第2波段中;因此这2个爆发点还是有很多东东可以玩。

讲完了电商的2个爆发点,我们来讲讲O2O,我们定义的O2O是商务行为在线上和线下的互动,这里的商务行为基本类型包括营销,交易和体验。但在实际的商业表现中,很多人把O2O和电商模式、移动电商模式、团购模式、优惠券模式、生活信息服务模式、无线营销模式、手机二维码模式、LBS模式相关联,这样形成了很大的概念和商务形态,本来我们已经辛辛苦苦把电商狭义化了,现在又出现了O2O定义广义化,这样还是无法解剖2者的互动关系。

因此我们把传统成熟的交易(目前线上和线下的交易都很成熟了)单列出来,线上(远程)交易和线下(现场)交易相互渗透这个爆发点这几年已经展开,整个产业链也很大,但这个一般的草根创业者已经很难分享了,银联和中移动、银联和支付宝这种巨头的PK,我们拿上凳子看热闹即可。

所以我们只关注O2O的营销那个层面,分为2类:线上营销、线下营销。这样,电商的“分享了解互动”可以与O2O的“线下营销”相结合,比如LBS签到模式,大众网的点评模式,线下的拍码办业务(比价、看视频,看广告、防伪等)。而电商的“线上营销”可以与O2O的“线上营销线下体验”相结合,比如生活服务类团购。电商和O2O结合的这2个爆发点,最近已经很火了。

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如果我们把“体验、线下、线上”这3个碎片以“营销”的方式进行组合,那么O2O与电商就形成以“体验、线上、线下”为功能的新营销模式,我们暂定命名为“O2O的社会化营销”模式,这种O2O的社会化营销使现在的电商发生什么变化,请大家阅读我的“O2O分享5:O2O的社会化营销”。

O2O的这种互动是不是代表一个新的时代到来,我不知道也无法预测,我只知道一句话:路,始终要一步一步走的。我相信O2O也是一步一步走出来的!!

原文地址:不二博客

作者介绍:张波:上海翼码业务支撑总监

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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