你抓住社交新零售7大特点了吗?

随着电商红利期的结束,线上线下融合的新零售模式成为趋势。社交电商依托新零售,简化层级、直接管理,代理创业化,推广整体化,引流精准化,零售社区化,拒绝虚假,深化社交,引领未来。

前几年电商刚起步的时候,顺着互联网的和物联网的东风,电商行业似乎满地是金,吸引了大批掘金人的进入。

而现在,时代发展瞬息万变,电商的红利期早已过去,皆遇到了瓶颈,开网店不做广告几乎没订单,引流推广成本也越来越高。

在这样的困境下,连马云都说:“未来十年、二十年,不再有电子商务之说,只有线上线下相融合的新零售”。

在线上线下均遭遇增长瓶颈的情境下,融和线上线下才是未来趋势,新零售的时代已经到来。

在新零售快速发展的同时,社交电商依托新零售发展新形势,成为电商市场的一股强劲势力,社交电商+新零售有望成为新经济发展的下一个风口。

零售业的本质永远都是服务消费者,而社交新零售模式实际上就是利用社交优势更好的服务消费者,以用户体验为中心的模式。

如何顺应时代发展? 请先从社交新零售的以下特点入手:

1、层级简单化

产品从品牌方到消费者手中,去掉了繁多的经销商,依托于社交化,相当于只有一级代理,大大降低了新零售价格,直接到达消费者手中。 与传统零售定价相比,成本大大降低,真正实现了去中介化的扁平渠道流通,既然消费者得到实惠,又让代理和商家赚到足够利润。

2、管理直接化

所有代理直接受总部管控,公司帮扶代理进行培训、服务、物流、账单等相关事宜。 既避免了代理方的乱来,也帮助代理获得实际成果,形成互利互赢的直接关系链,让管理更加优化。

3、代理创业化

所有代理均有机会成为总公司股东并参与公司总业绩分红,真正实现共创共生共享的共享经济。

用看的见的实在利益给予每一个代理归属感和安全感,唤醒代理热情,激发代理动力,越发努力耕耘这份终身事业,让创业不再成为一个难题。

4、管理直接化

线上线下全方位多角度实现推广,传统媒体与新媒体相融合,形成整合营销传播矩阵。 由名人为品牌背书,再通过百度、360、搜狐、搜狗、今日头条、百家号、企鹅号、微博、微信自媒体大V等各大新媒体进行全网覆盖传播。 线下招商会火热造势,和全国性相关行业展会、商会协会、各大社群组织达成合作,全面渗透品牌影响力。

5、推广整体化

传统招商引流要不就是找不到人,要不就是转化率低,既费时费力,成本又高,还看不到效果。 社交新零售通过团队作战,战略布局,覆盖全网,专人专事,利用大数据精准招商引流,快速找到合适人选,实现招商目的,大大降低成本与精力。

6、引流精准化

传统微商朋友圈刷屏,群发广告惹人厌烦,同时也很容易被人屏蔽或拉黑。 通过打造创新型朋友圈模式,社交新零售实现了以点连线,以线带面,覆盖同类别目标社群,用创意吸引人群,用实力聚合用户,扩展社交新零售外部渠道,实现零售社区化,引领社交新零售潮流。

7、零售社区化

对高调炫富说不,对无脑招商说不,对虚假忽悠说不。 加强线上线下社交,建立深度情感链接,实现弱关系到强关系的转变,真正让新零售社交化。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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