中关村电子卖场的困境:转型已经成为必然

最近爆料,北京中关村的电子卖场商户纷纷离开,曾经被誉为中国硅谷之地的北京中关村,如今早已不像以前那么的繁荣,电子卖场日渐萧 条,中关村正在面临着前所未有的困境。似乎转型已经必然,大起大落的北京中关村,为何走向没落?不仅是中关村,全国各地的电脑城似乎都面临着同样的问题。整个行业都在走下坡路,北京中关村就是最典型的例子,从繁华到没落,北京中关村给我们什么样的启示和感想呢?若想真正转型,像电子卖场这样的零售模式该如何去改变呢。 北京中关村没落原因有两个:内因和外因,可以总结为三点。

  电商迅速占领零售行业的市场份额

  零售行业面临着新的挑战,那就是电商的快速崛起,比如:淘宝网、京东商城、亚马逊等电商网站。而且随着用户网购消费习惯的形成,加上网上购物一 般比实体店都要便宜,自然更多的用户选择了网购。电子产品也是如此,实体店需要人工费、房租费等费用,淘宝店则不需要这些方面的成本,所以同样一台手机便宜几百块钱也算正常。但对普通用户来讲,这种优惠确实不小,如今电商已经站稳了脚跟,对传统零售行业的冲击非常大,实际上许多实体店面已经成为了消费者的“产品体验店”。因为在电商网站上无法亲身体验产品的性能,刚好实体店就能满足用户的这种需求,然后再去网上购买同样的产品。目前这种模式受到许多年轻消 费者的青睐。

  恶性循环:利益和诚信谁轻谁重?

  中关村的电子卖场主要销售电子产 品,以电脑为例,各个品牌的电脑,或者是组装机。买过电脑朋友都会有这样的感触,那就是买之前最好找个熟人,或 者是对电脑内行的朋友陪同。否则很容易被宰,据悉中关村这样宰客的现象很普遍,其实其他地方的电脑城都是如此。原因很简单,一方面是利益的驱使,另外一方面是个别商家的信誉出现问题,而且由于这个行业日渐没落,利润空间也变得更窄。商家不得不牺牲诚信去忽悠消费者,当然并不是所有的商家都是如此,商家牺牲诚信和信誉去换取短暂的利益。现在买台电脑,网上一看报价,消费者基本上就能知道大概的配置价格,但电脑城的商家为了赚钱则会去忽悠消费者更换电脑配置。 总之,越是赚不到什么钱,越是要忽悠消费者,这就是一种恶性循环。

  行业混乱:缺乏统一的约束和规章

  忽悠消费者的现象越来越普遍,这个行业没有统一的约束制度,商家生存艰难,最后也只能想办法从消费者身上获得更多的利润空间。行业混乱以及诚信 缺失,最终导致顾客流失,转而投向网购的怀抱。现在仍然有不少消费者喜欢去实体店购买电脑等电子产品,网购只能看到产品的图片,无法辨别产品的真实质量。但商家的诚信问题是消费者非常关注的,一旦某个电脑城的口碑变得很差,许多消费者自然更愿意选择网购。行业不景气,行业内部的竞争肯定会更加激烈,再加上没有统一行业规则,最终只能让这个行业更加混乱。举个简单的例子:同样一款电脑主板,进价基本上都是一样的,可在推进给顾客的时候,可以多卖几百块。条件 是碰到不懂行的顾客,说白了就是忽悠。

  中关村的悲哀还将继续上演,传统零售行业将面临困境,如果商家还是不注重诚信和售后服 务的话,那么肯定会失去更多的客户。未来电商还将继续蚕食 传统零售行业,中关村电子卖场必须转型,或者改变运营模式。同样各地的电脑城也是一样的命运,只是时间的问题。(文/梁磊 微信:oldboyseo)
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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