从双十一看京东即时零售的实体势能

京东2024年的技术成果 2024年京东以技术驱动为核心,通过APP改版强化用户心智、大模型深化产研结合、智能供应链降本增效、XR技术探索新场景,为“技术为本”战略夯实基础。未来,京东计划进一步开放大模型能力,推动AI与实体经济的深度融合。虽然没有明确的用户反馈数据,但通过改版后的功能优化和市场布局调整,可以推测京东APP改版在提升用户体验、增强零售活力以及扩展即时零售领域方面取得了一定成效。京东大模型技术在供应链优化中的应用案例丰富且成效显著。 阅读详情

年的双十一已经收官,头部电商平台京东这次以超行业平均水平的业绩,再创增长纪录。

尤其值得注意的是,在今年京东双十一的亮眼业绩中,即时零售板块表现优异,显示京东在这个对实体经济意义重大的领域里,已经拥有了惊人的势能。

一、双十一,表现抢眼的京东即时零售

随着时间进入2022年,京东双十一电商节也走过了第14个年头,京东作为与实体经济最贴近、在零售领域创新最积极的平台之一,也成长为更成熟、更具澎湃势能的支撑性电商企业。

数据显示,在用户高涨热情的驱动下,京东各品类销售都实现了显著增长。在此次双11期间,京东共推出近2000万款新品,成交额环比翻1.57倍,其中1000万款新品成交额环比增长超200%。同时,在双11期间,近10000种农产品成交额超过10万元。近3成粮油、茶叶等初加工农产品实现了超过100%的增长。

以家电领域为例,京东仅在截止11月12日的“巅峰28小时”内,就吸引了大量95后新世代用户,将该品类成交额直接推高50%。整个双十一期间,京东将超过5千万件家电卖给了2千多万名消费者;在手机品类,京东平台的Apple手机在同一时间段内实现销售额增长2倍,折叠屏手机销量同比增180%;在商超品类,京东在著名的百亿补贴计划支持下,实现了50%补贴商品品种销量同比增5成以上的业绩;京东平台的强大号召力甚至渗透到了房产、新能源汽车等领域。双十一期间,京东汽车品类成交额大涨16倍,其中新能源汽车同比增幅甚至达到35倍!而房产成交额,仅在11.11当天就同比增400%。

除了总的销售额大增之外,今年京东双十一还有另一个突出的特征,就是以京东小时购、京东到家为主体构成的即时零售板块业务,呈现出可喜的上升态势。在京东业务版图中,即时零售部分极为吃重,是京东贴近实体经济,“以实助实”的重要抓手。这次双十一期间,京东小时购开场10分钟内,订单用户数同比增长超100%;在小时购便捷的购买体验吸引下,京东MALL、京东电器超级体验店、京东电器城市旗舰店等京东电器线下门店,也吸引了大量消费者到店参与。

双十一期间,京东即时零售业务让全国多达1800个以上县区市的消费者,都体验到了“小时达、最快分钟达”的高质量服务,真正实现了普惠和高效。这种极佳的用户体验,也反过来促进京东即时零售业务实现了快速攀升。从京东方面公布的数据来看,达达快送11.11期间总配送单量突破1亿单,中小商家配送单量同比增长67%,11.11当日配送订单量超1200万。各维度的数据都表明,京东的即时零售业务已经具备了强大的发展势能。

二、从双十一看京东即时零售的实体势能

从用户的角度来观察,京东即时零售业务为他们带来的,是一整套贴心、实在而又高效的服务体系。用户只需在京东线上平台寻找合意商品并下单,京东随即就会通过线上线下融合的方式,迅速启动门店发货、进而通过达达快送等系统,在以小时、甚至分钟计算的时间内,将商品和服务送达用户手上。这种高效便捷的体验,不但在品类上涵盖了从日百到3C电子、从房产到新能源汽车在内的几乎所有消费领域,而且还真正让用户实现了梦寐以求的“所见即所得”、以及“马上就送到”的全新消费方式。

而这种新方式,在近3年来疫情不断冲击的大背景下,与人们对“足不出户、买遍所需”的新要求高度吻合,因此也成为消费者群体的普遍选择。从2020年至今的数据表明,包括家电、香水彩妆、户外运动在内的几乎所有实体零售商,以及品牌商,都把京东的即时零售平台视作保增长、争业绩的重要渠道。今年618期间,京东小时购、京东到家销售额高达77%的同比增长,以及双十一期间订单用户数超一倍的增幅就是明证。显然,在疫情期间、以及后疫情时代,京东日益完善的即时零售业务,已经成为驱动全行业实现恢复和增长的强大引擎。

而从品牌商、零售商等实体经济参与者的角度来看,京东即时零售业务带给他们的,则是面向未来的可持续发展动力。各方面数据显示,近3年的疫情冲击已经令许多线下实体行业面临增长乏力的状况。到2022年4月份,社会零售总额的增速,甚至下滑到了2021年4月以来的谷底。整个实体经济都亟须找到一个令消费者喜闻乐见、并具备确定发展前景的新路径。

而京东的即时零售业务,在强大供应链的支撑下,能够以确定性的履约服务,带来“线上购物、当日收到”的新消费体验,不但满足了用户新的购物需求,而且还在相当程度上重塑了社会消费模式,并为实体经济带来了所需的发展驱动力。一方面,京东小时购+京东到家的新架构,能够打通线上线下,为实体经济带来流量和履约配送保障。另一方面,这套架构还通过数字化能力,帮助品牌商实现全渠道营销升级和全渠道供给优化,从而以“整合营销”新模式,为实体经济的品牌商、零售商们,在流量、供给、转化这3个关键环节上带来突破,助力实体经济实现面向后疫情时代的可持续发展。

三、供应链物流+超1800县区市渠道,京东即时零售未来可期

事实上,京东即时零售业务的快速增长,不但给消费者和实体经济商家们带来了巨大的实惠和机遇,也引起了整个行业的高度关注。近年来,即时零售这种全新的模式,由于离消费者更近,速度更快,不但为更多用户群体所接受,也创造出极具潜力的新市场空间。因此各大电商和互联网平台,纷纷下场布局,以巨大资源投入抢占市场先机。例如,阿里旗下的饿了么,2022年就在“不止送餐”的新理念下,提出要以小时达的时效性实现“送万物”;而外卖巨头平台美团旗下的美团,以及短视频平台抖音、快手同样剑指即时零售领域,推出自家的小时达业务。可以说,即时零售已经成为兵家必争之地,随着各方玩家加码投入,竞争日趋白热化。

显然,当前参与到即时零售领域的,不仅有传统电商平台还有新兴的内容平台、短视频和直播平台等,涉及的商家品类囊括线上的电商玩家、线下的零售商以及生鲜品牌等,而各家的业务更反映出竞争之激烈:今年一季度,美团闪购业务的季度订单同比增长近70%;截至2022年3月止的12个月,阿里本地生活服务年度活跃消费者达3.76亿,本地生活订单量在财年内增长超过25%。

种种迹象都在表明,即时零售赛道正处于高速发展期。展望未来,一场大战已经在酝酿中。

在如此白热化的竞争环境下,京东即时零售持续在该领域加大投入,并提出了要以即时零售为重要抓手,推进京东“以实助实”的长远规划。在京东看来,即时零售最关键的支撑力来自于确定的履约能力。而先进完善的供应链和物流渠道,则是履约能力的根本支撑。京东的十足信心,恰恰就来自于其多年深耕、积累建设起来的物流渠道体系。

到今年双十一期间,京东平台已经实现了超20万家线下实体门店入驻京东到家、京东小时购,门店数同比去年翻倍;超1800个县区市消费者体验到大促期间最快分钟达的即时零售服务。强大的物流渠道不但彻底打通了线上线下渠道,也助力实体店和品牌商,以“线上下单、门店发货、小时级乃至分钟级送达”的零售模式实现业务大增。

概括而言,京东即时零售渠道令人印象深刻的履约能力,为消费者带来了前所未有的新生活方式,也为品牌和商家提供了物流保障,为他们注入了长期的发展动力。

京东即时零售,未来可期!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_40637477的博客 918

2025双十一深度解析:数字化驱动下电商行业的变革重构与未来航向

从2009年5200万元成交额的惊艳亮相,到如今成为电商行业变革的缩影,这场购物盛宴早已超越单纯的促销范畴,在平台战略、消费行为、品牌格局和技术应用等维度,都呈现出深刻的重构态势。在“抢不到新用户”的困境下,平台只能通过延长活动周期,提前锁定存量用户的注意力和消费预算,同时为商家提供更充足的时间窗口安排新品推广、库存清理和销售冲刺,推动双十一融入“全年促”体系。从长远来看,当双十一摆脱“流量狂欢”的标签,转向“理性深耕”的发展阶段,其将真正从电商巨头的博弈场,转变为惠及消费者、赋能商家的商业文明样本。

weixin_45675709的博客 1670

2023年双十一全网销售数据解读

导读:2023年双十一购物节全网销售总额达11386亿元,同比增长2.08%。其中综合电商(天猫、京东、拼多多)销售额达9235亿元,直播电商(抖音、快手、点淘)销售额达2151亿元。2023年双十一购物节新零售(美团闪购、京东到家、饿了么)销售额达236亿元,社区团购(多多买菜、美团优选、兴盛优选)销售额达124亿元。关注公众号:【互联互通社区】,回复【CYFX281】获取全部报...

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第17届双十一,5大电商平台论剑,规则、流量、战场已彻底改变

规则简化成为行业共识2025 年双十一最大的变化是促销规则的全面简化。各大平台都选择了 “官方直降”、”一件立减” 等简单直接的方式,彻底告别了过去复杂的满减、津贴、优惠券叠加等机制。这种变化不仅提升了用户体验,也降低了商家的运营成本。AI 技术全面赋能AI 技术在 2025 年双十一中扮演了关键角色。从智能推荐、智能客服到数字人直播、智能补货,AI 技术渗透到了电商运营的各个环节。特别是在流量分发和用户运营方面,AI 技术大幅提升了效率和精准度。平台差异化竞争加剧。

亿媒网创始人,10年+媒体、自媒体内容营销 1147

用宅购节当前哨战,京东到家为双十一暗中蓄力

谁能想到,中国竟然有近10亿“懒宅人”。 据QuestMobile数据显示,截至2018年8月,“懒经济”用户MAU为1.35亿、“宅经济”用户MAU为8.34亿。 正是因为“懒宅经济”,餐饮外卖、送花、送药等各种到家服务才越来越火。更可怕的是,“懒宅经济”燎原之势已经难挡,刚刚过去的京东到家1020“宅购节”有几个数据就非常亮眼。 根据京东到家数据显示,平台1020当天销售额超出去年同期的3....

weixin_33872566的博客 217

零售商的“基因改造”浪潮

文 | 李永华 来源|螳螂财经 吴军2011的《浪潮之巅》广受好评,然而,最近当他拿出书中的核心观点“企业发展基因论”连怼BAT时,却被各路人士回怼。 为什么9年前广受好评的理论,到今天不再被认可甚至要被嘲讽? “企业发展基因论”简而言之,认为“一个在某个领域特别成功的大公司一定已经被优化得非常适应这个市场”,企业往往被这些“基因”桎梏,难以在新的市场取得成功。 吴军借此在9年前分析...

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京东集团的5家独角兽

今年 9 月,京东集团旗下的两只独角兽「京东数科」、「京东健康」分别向上交所和港交所递交招股书。而除以上两家之外,还有「京东物流」、「爱回收」和「京东工业品」三家独角兽。如果再算上由京东...

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“技术”已成为京东持续“低价”的底气和重要动能

尤其让消费者满意的是,本次京东所承诺的便宜,不但涉及商品品类齐全,而且价保条款相当实在。为了让用户在享受“真便宜”的同时,还能放心大胆地“闭眼买”,京东发挥平台优势,与供应链伙伴全面合作,在今年11.11不仅将全链路保障用户购物体验,更将支持商家降本提效,促进产业效率全面提升。京东零售CEO辛利军在发布会上告诉大家,10月23日晚8点活动开始后,所有用户不但能享受到8亿商品的全程价保,和“即买即得、不用等”的体验,而且还将在同步开启的“超级秒杀日”活动中,享受到3C家电真5折、热销商品1元抢等优惠。

hexi008的博客 190

2025年双十一大促线上销售数据复盘

重点赛道中,护肤行业向精细化、多元化演进,面部精华、乳液/面霜等品类销售额占比高,国货品牌老品升级表现亮眼,紧密捆绑头部主播资源成效显著;2025年双十一大促线上销售呈现诸多新特征,促销周期持续延长,淘宝天猫、京东、抖音等平台均规划了预售、专场、高潮、返场等多个阶段。刚需大件仍是成交基石,手机数码、家用电器、电脑办公稳居全网销售额TOP10,同时情绪经济相关品类表现突出,美妆、运动户外等品类爆发系数领先。:华为、阿里、百度、字节、腾讯、京东、美团、滴滴、小米等九大公司职级和薪酬体系。

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京比特
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