11、线上零售:趋势、策略与消费者洞察

线上零售:趋势、策略与消费者洞察

1. 线上零售行业发展现状

线上零售行业正持续发展,纯电商零售商和传统实体与线上结合的零售商若想优化线上业务表现,需关注交易流程的关键环节,以提高成功交易的数量。这一顺序流程涵盖搜索、浏览并确定感兴趣的商品、选择与下单、安全支付以及商品交付。

尽管目前线上零售行业的规模仍小于传统实体零售,但近年来零售销售的增长几乎都来自线上市场。据估计,2010 - 2015 年,美国和欧洲的线上零售销售额将分别以 10%的年增长率增长,到 2015 年,这两个市场的线上零售销售额将分别达到 2790 亿美元和 1340 亿欧元。

早期的线上购物者往往是来自较高社会阶层的年轻人。在初次使用互联网时,潜在客户更倾向于购买无形商品,如汽车保险,而非有形商品,如白色家电。这可能是因为买家对服务类商品的额外信息需求有限,或者互联网服务供应商在说服客户进行线上交易方面比有形商品营销商更有效。

性别也会影响线上购物的参与程度和模式,女性在情感上的满意度通常低于男性。不过,随着消费者线上购物经验的增加,性别和社会经济群体之间的行为差异会逐渐减少。影响线上购买行为的重要因素包括:
- 交易服务:安全、产品保证、安全、隐私和服务。
- 便利性:与网站速度、无问题以及感官体验(如个性化和娱乐福利)相关。
- 商品选择:产品信息、比较购物机会和产品线选择。

美国线上零售商约 70%能存活至少五年,但纯电商零售商在一些需要“触摸和感受”的零售类别中失败率较高,而在图书、音乐、视频和计算机软件等准商品类别中相对较低。市场进入时机对线上业务的存活率影响较小,“先行者倦怠”是许多早期进入线上零售领域的企业面临的常见问题。对

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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