硝烟四起的双十一,到底谁能笑傲江湖?

马上又是一年一度的双十一!

数亿网民也许还没准备好集体狂欢,各电商巨头、数百万大中小卖家却已经枕戈待旦,磨刀霍霍,准备华丽登场。


这不2016天猫双11玩法刚刚被曝光,有人就开始对其6大亮点进行全面解读,但响铃看,无论是其明星阵容+矩阵直播,打造超级IP,还是千人千面的个性化推荐,亦或是天猫全球潮流盛典都是寄希望通过找寻新用户唤醒老用户、以提升平台整体流量,加速转化。而京东“双11”唱反调,倡导消费者理性购物,更让我想起“吃不到葡萄说葡萄酸”的小狐狸。


10月18日,苏宁易购在南京也召开“穿越双十一:城·惠·玩”发布会,宣布双十一将穿越回古代,致敬传统商业文明,穿越时空、穿越价格、穿越服务、穿越体验,这种娱乐化的方式给我们带来的会是一股清流还是泥石流暂且不知,但释放的信号倒是很明显:苏宁欲借游乐大旗,让零售回归本质。从18日发布会现场,苏宁云商COO侯恩龙都一身古装打扮来看,苏宁这次真豁出去了,我们且看接下来的双十一战国纷争。


这也让响铃回想起原来的电商节,往常的流程都是:先是电商平台海陆空的广告轰炸,接着是网民们把购物车装得满满的,把信用卡支付宝充得足足的,把宽带WIFI调得稳稳的,然后就是商家们的“不止5折”、“限时秒杀”、“下单立减100”、“全年最低”、“一降到底”……最后在以折扣为核心的促销中结束。过程中,成就了无数个“英雄”、奇迹。然而今年却有很多变化,我们暂且以苏宁为例,这次他们算是完全颠覆传统电商的打法,来得更加生动有趣。不信你看:


一、苏宁在太湖畔打造“笑倾城”,邀杨洋、张天爱任城主

苏宁这次跳脱出逢双十一必押宝晚会的套路,到太湖畔的三国水浒城里再造一座城,复原和演绎古代商业形态。侯恩龙宣布,当红小鲜肉杨洋成为苏宁新代言人。118日,“笑倾城”正式开城迎客,杨洋将和张天爱共同出任城主。这与苏宁的青春路线相吻合。同时,苏宁易购以娱乐热点穿越题材影视剧为形式、请鲜肉明星复古代言来传达诚信守诺物美价廉的传统商业文化、引导回归全场景消费的需求,也是煞费苦心。

 

二、苏宁回归零售本质:放价、上新和极致服务

侯恩龙透露,114日,苏宁线下实体店将率先全面爆发,“截胡”双十一。苏宁V购、“店+APP、千里传音三大O2O营销产品同步启动,全普惠、大让利。

双十一期间,苏宁金融也将顺势出击,大宴天下。极致服务,依旧是本次双十一的重要看点。侯恩龙表示,双十一期间,第五代智慧物流基地云仓一号正式启用,全国超3000家城市门店和苏宁易购直营店,支持免费自提。

 

三、协同多产业O2O多种玩法,直播、超级朋友圈准备轮番刷屏

这一次,苏宁穿越多产业,实现大融合,打造金融、地产、酒店、文创全生态圈,5亿会员一起玩。比如苏宁置业加入到双十一大战,打造购房闪惠节,12套房源进行线上闪拍,20套特价房进行网上销售并将“招募111名网红进驻笑倾城,连续3天,每天围绕不同主题进行直播。”此外,苏宁计划联合上万家异业店铺,实现O2O联动,在门店开展AR12星座狮子游戏。除了直播,818发烧节期间的APP超级朋友圈,也将在双十一期间延续、升级。


如此多的花样,也足见这次苏宁是早已准备就绪,箭在弦上。

 

然而,时过境迁,回归是王道

当我们马上要被淹没在各大电商平台的糖衣炮弹中,即将俯首称臣时,响铃不免想呐喊几声,奉劝各位友商回归零售本质。因为


一、消费者不要噱头要真划算

用户真正狂欢的永远不是买便宜货,而是要占便宜。用户真正要的双11,不是低价,而是真划算加好体验。随着消费升级,越来越挑剔的中产阶级成为了消费主力军,简单粗暴的价格战已满足不了他们基于社交的购物乐趣。而那些为了冲销量导致物流、客服跟不上的反而伤害了客户体验。一旦用户冷静下来就会明白:疯狂打折的商品多不是必需品。这种疯狂囤货,是自己对未来缺乏信心才放纵消费的表现。消费者不需要机不可失、失不再来的情绪化表达,而是需要高性比价后的好体验。当价格还是影响用户购买决策的时候,作为懂用户的厂商,要么就该永远天天降价,要么就直接按成本定价。苏宁这次打造全年最大IP——穿越双十一,向古代商业文明致敬,重申诚信有序、货真价实、童叟无欺的商业规则和行业道德

 

二、卖家要真赚钱、持续赚

对于所有从事商业活动的卖家,他们需要的不是一时半会的狂欢,而是真正能赚到钱,并且持久得赚钱。当双11已经变成第一梯队卖家们的游戏时,我们更应该认清形势,定位好自己。

1、要学会借势,不要生拉硬拽。当流量支持成为了一种奢侈,差异化借势也是一种策略。此次近百品牌入驻“笑倾城”,和苏宁一起筑城,就是希望通过品牌业态复古演化的方式,向外界传达不一样的品牌形象

2、要明白刷单真不是最好的广告,也许赢了数字,赢了公关,但没有利润也没有口碑,就别说成长,更别提独占鳌头。要尊重销售,要尊重销售额=流量*转化率*平均客单价的定律,其他都是浮云。

3、要懂得双11也遵循着帕累托效应,是一场多数成全少数的游戏。要学会先蓄水再发电,从产品品质积累,从用户口碑积累,只有这样才可能真赚钱,赚久钱。

 

三、行业要健康、生态要持久

最后,零售需要促销,更需要健康持久的商业模式和成长生态。那些只为消化库存欺小瞒新的卖家终会被踢出局,那些疯狂囤货最后资金链断裂的商家也会被库存压死,那些幻想高价格、高利润、高费用“三高模式”的企业一旦搅局者进入也会被自己的美梦封喉。战争的号角已经吹响,如要真想自己被剩下来,就好好的为自己谋局,谋一个健康的生态之局、持久的产业之局。粗暴的价格战永远赢不了忠实的用户,苏宁易购这次推出线上“笑倾城”,与线下联动,让网友体验虚拟的古代消费场景更重要的是在弱化价格强化体验。

 

 

或许正如苏宁侯恩龙所说:线上电商1.0时代的“黄金十年”已是过去时,双线融合服务的2.0时代已然到来。全新定义升级版的零售2.0,建立拼商品、拼实惠、拼服务、拼体验、拼增值的“五拼”模式,才是回归零售的正确姿势

曾响铃,作家,资深评论人,

[移动互联网+ 新常态下的商业机会]作者,

[网红经济学]作者之一,《商界》等多家杂志撰稿人。

微信号:xiangling0815

重点关注SaaS/智能硬件/互联网金融/O2O/新媒体运营等

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值