淘宝BtoC全猜想(2):用户细分的结果

随着淘宝商家和用户群体的扩大,为了提升用户体验及满足不同用户需求,淘宝推出了BtoC模式,实现用户和商家的细分市场。此举旨在通过展示品牌价值吸引愿意为此付费的用户,同时对原有的CtoC模式进行补充。
前面说了,淘宝BtoC的出现是,淘宝网对百度 ctoC的战略应对,当然这应该只是一方面,用发展的角度来看,这也是用户细分的结果,用互联网上的话来说,这是一次针对用户体验的调整。
  还是接前面所说的,淘宝越来越壮大,他的商家群体和用户群体的都越来越壮大,但如果还是继续之前的产品使用,那么用户体验会越来越差。
  商家会觉得竞争越来越激烈,生意越来越淡,那么搬家的欲望会逐渐强化。
  当然在另外一方面,因为面对的用户群体越来越大,这部分人员素质,以及掏钱速度也都是有极大差异,对于某个用户群体的厌烦程度也会逐渐呈现,并加深,进而也形成搬家的欲望。
  而对于用户群体,也是一样,看到的商家越来越大,同样,他们不喜欢的商家也越来越多,而且还有很多还挡住他们的视线,以致他们无法找到自己想要的东西。
  那么这部分用户也会出现转移,譬如京东商场、PPG、篱笆网都会是他们的去处。
  这两者对于淘宝网来说都不是好事,甚至是致命的。
  淘宝网所推的诚信制度、店铺星级,在此之前,可以说,只起到一种参考的作用,没有很好的体现价值,就如社会所流行的“守信用重合同企业”的那种铜标牌,只能看客来了之后促成交易,但对于带来的客户却没有太大的能量。
  现在推出,可以说是一种升级,从展示产品到展示品牌。
  而对于用户来说,有些人是愿意为品牌而额外付费的,现在的品牌商场的推出正好就满足了他们的这一需求。
  淘宝商城的推出,就是对这部分商家和用户的同步转移,打造细分市场。
  当然这个推出,对于原有CtoC还是会一些冲击的,毕竟这不同于邮箱,网易的邮箱可以收费和免费相当完美的并行,但是对于商家来说,还是会一部分人认为淘宝在向钱看,准备抛弃小商家。
  不过,不管如何,对于淘宝来说,流失一部分商家也是正常的,只要有人在这里面得到很好的用户体验,有了实在的收获,这就足够了,共赢才是王道。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF络:使用多种智能优化算法优化RBF神经络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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