传统美容美发店铺如何借力互联网,卓美业网拓系统悄然内测

卓美业推出的网拓系统1.0版本正处于内测阶段,该系统旨在通过互联网手段革新美容美发行业的客户拓展方式。它不仅支持店铺间的‘流量联盟’,还提供了诸如卓微分等工具帮助店铺高效利用社交媒体进行宣传。

       有没有想过一个问题,假如现在要求你一天不能上网,包括电脑、手机或者其它上网设备,你会不会感觉度日如年,倍受煎熬?的确如此,现在人对于网络的需求简直已经到了空气和水的地步。然而,在总理都在提“互联网+”的时代,美容美发行业却长时间没有令人惊喜的互联网改造,而近日,终于有了新消息。

 

       昨天,在卓美业网拓系统的内测茶叙会上,记者从卓美业方面获悉,卓美业的研发团队一直在跟传统的美容美发店铺接触和深度了解,截止到目前已经取得了初期的成果,卓美业网拓系统的1.0版本已经在内测当中。

 

       其实在美容美发店务管理系统的江湖里,大家都想成为能独步天下的绝世高手,练就一身无人能敌的武功。可是到底练哪一个门派呢,每一家都有自己的选择。有的系统走高端精品化路线,大家最熟悉的就是博卡软件了。还有的选择主打经营培训,在软件系统的基础上,组织商学院对店铺经营者进行管理和营销方面的培训。还有一些注重性价比,用非常便宜的价格就能买到一套管理系统。

 

       作为美业管理软件行业的后起之秀,卓美业进入市场之时已是群雄争霸,各自为王的局面了。卓美业选择了以互联网拓客作为破局之剑。那么卓美业网拓系统究竟如何破局,我们一起往下看。

 

打造顾客联盟,群体作战

 

       说到互联网,现在市场上的店务管理软件所谓联网版只是比单机版的多了一个连接云端做数据托管,每家每户使用的系统相互之间并没有任何的合作。而卓美业网拓系统在吸收国外美业管理软件(C-Union)优点的基础上,对数据的安全性花了大力气去做完善。对于美业内的异业从业者来说,通过系统可以形成“流量联盟”,联盟内一家店铺有活动推广需求,只要在系统上简单发布,周围的异业联盟店铺都会响应推送给自己家的顾客。卓美业技术总监盛工表示,这种“异业联盟”的做法其实在线下非常普遍,比如说婚纱摄影店里会有卖戒指的柜台,酒店前台一般都会有附近餐饮商家的优惠券赠送,美容院里消费会赠送附近美甲店的免费体验券等。但是在国内目前这种形式只是在线下进行,并没有完成信息化转变,而在美国等发达国家,异业联盟已经由电脑或手机上用的软件系统来自动化完成,不但更加省时省力,而且联盟的规模也会发展更大。卓美业这次把这个功能实现就是希望能够让这种效率更高的信息化联盟也像国外一样繁荣。

 

用好互联网工具,高效传播

 

       同时,卓美业提供了一系列具体的互联网拓客方案与相应工具。卓微分是一款帮助美业人经营微信朋友圈的工具,它支持用户扫码一键转发。卓微分就是一个时尚达人,不管是美发、护肤、穿搭还是彩妆,这些统统不是问题。卓微分每天自动收集、筛选、推送优质内容,让用户每天都可以在顾客的朋友圈里亮个相。不仅如此,所有分享的内容当中会自动植入用户提前设置好的广告位,可以是店内最近活动的内容,或者对新老顾客的问候内容。除了卓微分还有卓爆客、卓分享等模块,笔者就不在这里一一介绍了。

 

       卓美业方面表示,目前软件处在第一次内测阶段,主要测试的是基础的店务管理功能和简单的网拓模块,后期还会加入更多更先进的网拓方案,让卓美业这套管理系统不仅仅只会管理,更会做业务。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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