移动互联时代的商机

《移动互联时代的商机》
基本信息
作者: (日)辻村清行
出版社:中信出版社
ISBN:9787508639598
上架时间:2013-6-17
出版日期:2013 年6月
开本:16开
页码:192
版次:1-1
所属分类:经济管理 > 经济/经济学 > 各行业经济 > IT行业 > 电子商务
经济管理 > 市场营销 > 营销(渠道/案例) > 行业营销
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内容简介
经济管理学书籍
  这是一本运用移动互联网实现市场拓展的实操性图书,揭开了移动互联网终端——智能手机作为新型营销平台的神秘面纱,极富洞察力地分析了智能手机在营销、支付和消费体验等方面的巨大作用。
   《移动互联时代的商机》将教你巧妙运用移动互联网,嗅到新商机,抢占先发优势。麦当劳持续发行高性价比电子优惠券、旅游“达人”在出发前动动指尖即可轻松买保险、商家在与顾客实时互动时把“点子”变成明天的收入……信手拈来的国内外典型商业案例让这本书的探讨具有市场前瞻性和很强的可操作性。案例给出的营销步骤和技巧,每个商家都可以直接拿来应用到商战中,简单实用;每个读者都能从中获得灵感,找到商机空白区域。
   读这本书不仅能给你带来豁然开朗的营销思路,还有更多的深层次思考——手机电子商务的春天即将到来,你我手中的智能手机到底有着怎样的力量?
   读者对象:各行业商家、商业研究机构、互联网研究机构以及对移动互联网和手机营销感兴趣的个人读者。
目录
《移动互联时代的商机》
前言
手机时代的商业模式 / vii
第1章 从实例看商业模式革命的可能性 / 1
全球手机台数突破60 亿 / 3
新型生活方式 / 5
麦当劳的手机优惠券 /7
新购物方式 / 9
手机时代的销售、广告和营销策略 / 11
智能手机引发的“商业模式革命” / 16
现在,要以消费者为中心 / 18
商机来了:利用好手机的五大特性 / 21
手机时代的五种赚钱策略 / 25
第2章 赚钱策略一:个性可视化 / 35
从大众化到个性化 / 39
用好信用卡、积分卡 / 42
如何更好地把握顾客个性化需求 / 43
电子优惠券实现“个性可视化” / 44
手机电子优惠券引发的营销革命 / 48
实现营销的低成本化 / 51
.手机的力量:麦当劳如何做 / 52
通过dna 分析准确把握顾客的消费特性 / 53
商业活动的本源 / 55
第3章 赚钱策略二:个性需求的显现化 / 61
网络调查到底有何用 / 66
“菜谱网”形成的超级社区 / 68
菜谱网秘诀:顾客个性的显现化 / 70
直接获取消费现场反应 / 72
美食网的创新手法 / 73
手机带来的商业机会 / 74
“顾客个性的可视化”可用于各行各业 / 76
第4 章 赚钱策略三:商品、服务的微型化 / 83
服务业实行微型化 / 86
从捆绑销售到拆分销售 / 89
保险业的微型化商品 / 92
手机时代的微型化 / 95
图书、报纸、教育等行业的发展机遇 / 96
交流的微型化产物——“推特” / 99
第5章 赚钱策略四:商品、服务提供的适时化 / 105
在特定的时间和地点吸引特定的需求 / 109
吸引消费需求的其他因素 / 110
商品、服务提供的适时化 / 111
实地广告室传 / 115
信息提供的最佳时机 / 117
手机将信息精准化,促进销售 / 119
第6章 赚钱策略五:商品、服务提供渠道的便捷化 / 131
售票机随意刷 / 134
移动随意刷:手机的便捷性 / 136
航空、金融等众多领域的轻便化 / 138
超出预想的巨大收益 / 142
手机进一步推进轻便化 / 143
第7章 移动新世界 / 153
解决众多社会问题 / 158
移动的力量才刚刚开始展现 / 160
图书信息来源: 互动出版网

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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