聚美上市后将往何方:服装特卖和100%透明的化妆品渠道

聚美优品在纽交所正式挂牌上市,开盘价上涨23.86%,市值达到约38.695亿美元。CEO陈欧表示,聚美将凭借资本力量进一步布局消费市场,提振消费者信心,并通过提高用户体验促进化妆品行业的透明化发展。


DoNews 5月17日消息,6日晚间,聚美优品在纽交所正式挂牌上市,股票代码为“JMEI”。聚美优品创始人兼CEO陈欧在挂牌后与国内媒体连线时表示,成功上市后,聚美将凭借资本力量,进一步布局消费市场,提振消费真对于整个产业的信心。

如何吸引海外投资者?

今日,聚美优品在纽交所正式挂牌上市,开盘报价为27.25美元,较发行价22美元上涨23.86%,市值达到约38.695亿美元。

陈欧表示,作为年轻的公司聚美能够站在纽交所的舞台上,取得可喜的成绩非常令人振奋,这同时也表达了美国资本市场以及行业对聚美的肯定。

谈及美国资本市场看好聚美的原因,陈欧表示,整个电商行业是互联网最烧钱的市场 而聚美又是这其中最穷的公司,但在运营效率,广告以及成本控制等方面,却是行业首屈一指的,加上电商企业能连续八个月实现盈利的在行业种其实并不多见,故美国资本市场对聚美的未来则普遍持以看好的态度。

陈欧强调,聚美在整个资本市场普遍呈波动形势,且路演时间短又波折的情况下, 仍能得到美国投资者的认可,是因为聚美并不是一家讲故事的公司。当看到聚美过去的业务数据以及国际化的发展愿景相时, 美国投资者均表现出了对聚美的认可。

对国内垂直电商的影响

众所周知,化妆品电商是天然不被信任的业务领域,一直依赖都被各界持以质疑的眼光。

对此,陈欧表示,在聚美上市后,整个商品的信息以及资深业务数据将变得更加透明,且在未来,聚美还将成为众多优秀品牌的总代理。因此,聚美希望能通过自身不断的努力,促进整个行业向更透明化的方向发展,使消费者在购物过程中能够彻底放心。

当问及聚美将如何赶超各方面都优于自身的唯品会时,陈欧表示,聚美看中的不是股价而是公司自身的运营效率,唯品会在效率及成本控制等方面有太多值得聚美学习的地方,所以,聚美还将不断在竞争中不断的提升公司竞争能力,而不是急于提升自身股价。

上市后将如何走?

陈欧表示,成功上市后,聚美将凭借资本力量,进一步布局消费市场,提振消费真对于整个产业的信心,“未来聚美还有很长的路要走”。

陈欧表示,由于用户信任缺乏是美妆电商面临的最大挑战,因此此次融资的每一分钱聚美都将花在提高用户体验上。接下来,聚美将通过合作授权等方式来增强用户对于平台的的信任程度,将聚美打造成一个100%透明的化妆品渠道是聚美最大的努力方向。

陈欧还透露,服装特卖未来也将成为聚美的下一个重点发展领域,同时聚美也会花更多的力气来整合供应链,未来,国内好的化妆品牌子都是聚美独代理,而很多质疑也会戛然而止。

在移动端方面,陈欧则称,聚美推出的移动闪购等产品都很受用户欢迎,目前聚美正在努力开发私人订制功能,如为用户提供美丽顾问服务等。“相比大而全的超市产品,化妆品特卖是非常适合手机的,大家能看到所有以推荐、特卖方式在移动端的产品表现都很不错”,陈欧说。

对创业者的建议

聚美的成功上市使得30岁的陈欧成为纽交所上市公司中最年轻的CEO,对此,陈欧表示,“最年轻的CEO”这个称号只是短暂的瞬间。对其个人而言,这代表着新的开始和新的路程,而就整个市场来说,未来会有更多年轻的创业者涌现,因此这个称号也会很快被打破。

陈欧表示,聚美是个年轻的团队,一直以来,无论在资金,渠道,人才等方面资源都相对稀缺。而聚美此次成功上市,充分说明年轻人只要靠着自己的力量也可以成功,只要努力谁都可以实现中国梦。

陈欧建言,所有在创业路上或者将要上路的创业者和企业,都应将所有的经历放到最重要的事情上,将它做到极致,而不是一定要融资几亿才能站到成功的舞台上。

本文转自中国硅谷在线

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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