免运费:卓越亚马逊的最后一搏?

当当与卓越电商大战
在电商市场竞争中,当当与卓越展开了激烈的较量。面对市场份额的流失,卓越最终选择了跟随当当的步伐,实行全场免运费政策。然而,这一举措是否能够帮助卓越挽回颓势,尚存疑问。文章分析了双方的策略及其背后的原因。

  9月5日,卓越终于顶不住市场份额不断缩水的压力,跟随当当的策略,开始了全场免运费。并打出“不差钱”的口号,号称要靠美国后台拖垮当当。

  当当与卓越的免运费之争颇具戏剧性。早在去年10月,卓越因无力承担运费之重将免运费门槛调至当当之前推行的满30元免运费,企图向当当靠齐,趁机喘一口气。没想到的是,就在同一天,当当网同时宣布全场免运费,让卓越措手不及,大批卓越用户倒戈当当。随着当当市场份额不断增加,卓越再一次不得不跟随当当的策略,企图挽回已处于劣势的市场局面。不过,这种迟到的“爱”还能不能起作用,让人有点怀疑了。

  亚马逊能给卓越输多少血?

  亚马逊的口号是,亚马逊是上市公司,充足的现金流可以给卓越输血,直到让当当流干最后一滴血。这些口号确实很吓人,不过细分析起来,却漏洞百出。首先,上市公司做市场预算,是提前一年做好预算的,而卓越现在被逼无奈,最终才采取的免费策略,实属无可奈何。在现有的预算情况下,过份的透支不可能得到总部批准的,所以总部的一句口号也只是吓吓竞争对手而已,并不会真的大量输血。而且,如果某个季度运营成本骤然增加很多,势必影响当季度的财报的。股价的下跌损失要比中国市场份额的丢失更重要,所以更明白两者孰轻孰重。亚马逊的血是输送不了多少的,拖垮竞争对手也成为了一种竞争策略的口号。无实际的意义。

  事实上,因为亚马逊自己也面临金融危机的问题,对还处于投入期的中国市场,是不可能无限度投入的,总要卓越自己解决造血问题,但要命的是卓越至今还处于亏损,并且亏的还不轻,反观当当,消息称从3月到现在已经连续实现规模盈利。当当网所以盈利,一个主要原因在于,在占据出版物电子商务市场50%的市场份额后,通过与出版社战略合作、降低采购成本、同时对物流进行优化等手段来摊薄运营成本。据说当当的物流成本现在仅为原来的一半,尤其是二三级城市物流配送成本还有很大的下降空间。另外,在人员工资、市场费用、管理成本上,卓越也比当当多不少。

  卓越跟进当当免运费策略,选择的时间点也不对,更像是一种迫于竞争压力的跟进举动,而非深思熟虑的战略举措。说时间点不对,是因为现在中国经济走向复苏,价格不在是第一考虑因素,网民选择网络购物最关心的是交易安全性、方便性,最后才是价格。这时卓越再推出免运费,对销售刺激作用有限。这和去年底当当的免运费不同,后者在去年底推免运费时,正好赶上经济危机刚波及中国,那时候用户对价格是很敏感的,所以免运费也很奏效,但现在,这个时间点业已过去,再来东施效颦,已然无关创新,甚至了无趣味了。

  市场份额决定议价能力

  当当销售的80%是图书和音像,而卓越现在更侧重3C产品,图书类产品仅占50%。须知,图书音像的毛利要比数码3C等百货高得多,图书音像一般毛利能达到20-30%,而数码3C呢,连10%都不到。卓越在毛利更高的图书音像市场的战略后退,一则使其失去了在图书市场获取更大折扣空间的优势,二则毛利较低的百货业务降低了收益率,此时再来推全场免运费,自是缩手缩脚,左右两难。

  当渠道强大到一定程度的时候,更有议价的话语权。有人把当当和卓越比作现实生活的国美苏宁这样的家电渠道,那我们简单想一下,国美对海尔,美的这样厂家的议价能力肯定比其他小型家电连锁更强,也能拿到更低的价钱。所以,市场份额足够大的时候,成本就越低,这样也就更有竞争力,进入强者更强良性循环的阶段。其二,当出货量增大的时候,单个产品的物流仓储的成本也会随之降低。也就是说,对于市场份额大的当当,卖出去一本书,除了进价低,在运费快递成本方面也更低。现在卓越此时跟进当当免费的策略,在某种程度讲,市场份额并不能增加,反而会大大增加自身运营成本,就好比易趣跟随淘宝免费的情况一样。市场份额已经无法扭转,反而以前的利润也被侵蚀一空。

  谁能更懂中国网民?

  去年当当宣布全场免费的时候,随着市场份额的增加,卓越内部也想实施这个免费的策略,无奈总部认为“免费”策略太弱智。美国总部的高层的不了解中国的市场,不了解中国网民的情况。所以“免费”的建议也就不了了之。总部的理念在美国可能是非常超前的,但是到了中国,确实非常落后的,而且自以为感觉良好。而且一般提个修改建议,需要等待好几个的“排队期”。当时易趣被ebay收购之后,网站改个字需要九个礼拜,改个功能需要在总部排队九个月。跨国公司臃肿的结构导致了易趣反应迟钝,丧失了跟本土企业淘宝对阵的先机,在有跨国公司背景下的易趣如今过着惨淡的生活。据说,现在卓越决策链条的冗长,一点也不下于易趣。而且从卓越被收购的几年来看,其创新节奏似乎要比当当来得慢。这与当年淘宝跟易趣之战颇有相似之处。至于卓越是否会步入易趣的后尘,那就要看卓越跟亚马逊的配合程度了。

  当当卓越之战,好戏在后头。(文/鲨鱼)










本文转自于明51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shayu/352902,如需转载请自行联系原作者


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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!
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