致垂直电商们:谁无暴风劲雨时,守得云开见月明

本文深入探讨了垂直电商在当前竞争激烈的市场环境下如何通过品类调整、地域O2O、添加附加价值和渠道扁平化等策略实现智慧转型与创新。详细分析了不同垂直电商的成功案例,如品类专注、地域O2O运营、用户个性化服务和渠道直连用户等,旨在为徘徊在十字路口的垂直电商提供战略指导。

    纵观目前垂直电商淘宝和京东两极分化的局面,有的已经倒在了血泊之中,有的却风光无限、前程似锦,负面消息中早有凡客危机、麦考林退市、红孩子落幕,近有乐淘卖身、俏物悄语倒闭等;而另一面:唯品会成功赴美IPO,聚美优品紧锣密鼓地准备上市,似乎走得一路顺畅、水到渠成。垂直电商们可谓是有人欢喜有人忧、几家欢乐几家愁。中国人自古就有“居安思危”之说,又有“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”的激励名言,那些徘徊在十字路口的或是还在初创道路上的垂直电商们需要的是更多的智慧和勇气,找准定位、优雅转型。


品类调整

  渠道电商发展至今,格局已经完全确立,淘宝和京东两极格局很难再打破,因为渠道讲究规模效应,强者往往越来越强,在高标准化的品类更是如此。标准化程度高、客单价低的品类难以支撑起一家垂直电商。但是,在需要专业性的品类(如化妆品)和客单价比较高的品类(如珠宝、家居),垂直电商依然有很大机会能独立存活;消费者需要更加专业和个性化的服务,这是巨头无法满足的。

  因此垂直电商们如果在品类上另辟蹊径,专注于一些细分品类,填补市场空缺,并将这一品类做到极致,优化客户体验,不得不说是一个很好的尝试。做特卖,有唯品会,云集诸多大牌并以打折为切入点,实际上是打造了线上的“奥特莱斯”。卖茶叶,有嗨茶网,对于一个有着悠久茶文化历史的国度,嗨茶网无疑是做了最好的推广者,融合了现代网络技术,将博大精深的茶文化以一种更为直观的方式作为诠释。卖科技产品,有中国硅谷在线,在国内如火如荼地打造智慧城市的当下,中国硅谷在线围绕智慧城市提出了智慧家居、智慧建筑、智慧酒店、智慧农业、智慧旅游、智慧金融等十余类解决方案,覆盖面广、细分明确,为商家和政府解决了相关渠道窄和信息匮乏的困扰。 在产品分类上,中国硅谷在线整合归类出智能识别、智能产品、自助设备、网络通信、安防监控等十余种大类别,将原本“大海捞针”式的搜索变得归类有序、简单易寻。

地域O2O

  除了品类垂直,另一种则是地域垂直。在地域垂直领域,其实一些本地网站或论坛虽然谈不上高大上,却联合本地商家将地域O2O玩得风声水起,早已经深深扎根于民间并且有着相当高的用户黏性。典型的如杭州19楼,以婚嫁O2O作为中心,从而辐射到房产、亲子、旅游、教育等诸多领域,从以往纯粹的平台广告盈利模式渐渐转型为以线上线下结合提供服务实现O2O闭环而获得盈利的模式,这类平台集合的不是实物类的商品,更多的是与线下商家合作,把线上流量引向线下消费,平台和商家照样都可以赚得盆满钵满。

添加附加值

  像以上例举的地域O2O网站其中还有一个很大的优势是充分发挥了用户的个人价值,类SNS的交互性让它将用户这个分散的集体裂变聚合成无数个小集体,用户间情感的连结更为真实、更为紧密。所以垂直电商也应该从增加附加值方面入手,围绕用户体验做文章。譬如在平台建设上注重用户分享,关注用户消费习惯并针对性地进行个性化信息推送,注重用户的反馈和与用户关系的维护……总之是将网络一端的用户看作是一个活生生的生活个体,然后试着了解他,提供更为周全的服务。

渠道扁平化

  现在很多垂直电商在本身差异化不明显,供应链长,竞争激烈导致毛利率低下,因此垂直电商们需要尽力缩短厂家和消费者之间的距离。例如中国硅谷在线就从始至终实现消费者和厂家的直接“触电”:1、客服由厂家直接提供。2、货源由厂家直接提供。3、售后可以与厂家直接联系。大大缩短了传统的多层渠道,而得到真正实惠的则是用户自己。

本文转载自中国硅谷在线-慧谷城信息港
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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