直销现状及未来

直销银行业务架构 本章了解业务上游、中游、下游都包括什么,在了解资金/资产关系,不良资产构成,最后怎么形成交易结构。 上游、中游、下游业务 上游业务包括资产配置,投资业务,投资顾问,产品设计与创新。 中游业务包括提供通道业务,产品的存续管理。 下游业务包括融资客户的开发,客户维护与服务,品牌的营销与增值。 资金、资产业务关系 首先我要清楚,钱从哪里来? 大部人都能猜到资金的来源,有自然人,家庭,企业,机... 阅读详情
直销,作为一种新兴的促销工具,正在国内兴起,但国人对它的理解似是而非,应用亦不规范。有鉴于此,笔者以加掌大直销为背景,对直销的基本问题进行研究,希望能澄清概念,加深理解。
  直销首先以“邮寄直销”和“目录订货”的形式出现。近几年,又出现了电话直销、广播电视直销、电子购货等新的形式。这些不同营销方式有一共同点,即直接从目标顾客那里获得购买信息。 

  从加拿大的情况看,推销员一般会对“直销”产生抵触情绪。一听到“直销”二宇,会本能地感到他们的地盘正受到威胁,他们的订单将被直接的订货夺走。即使直销活动起到了较好的引导作用,扩大了销售领域,增加了销售额,推销员也会因对销售程序失去控制而不满。当然,也有例外,有些公司借助直销和顾客建立了长期的互利联系。

    直销的特性
  “直销”一词有许多不同的涵义。通常,它仅仅指一种营销形式:即产品和劳务不通过中间商而直接由生产者到达消费者,在这个意义上,推销员直接把产品卖给消费者、或工厂经营零售店均属直销范畴。后来,这一术语用来描述邮寄直销,包括目录直销和邮件直销。随着电话和其它媒体在促销中的作用日趋明显,直销的定义被直销协会修改为:“直销是一个相互作用的市场营销系统,它使用一个或多个广告媒体以获得在任何地点的可衡量的回复和交易。”这个定义,重点放在“获得可衡量的回复”,比较典型的是得到顾客的订单(这被称为“订货直销”)。今天,直销被用来扮演更广泛的角色(它可被称为“关系直销”)。直销商使用直接回复广告媒体达成交易,了解顾客的名字和简况,并输人数据库,通过该数据建立不断扩展的客户关系。“关系直销”重点放在建立良好的顾客关系上。航空公司、旅馆和其它公司通过频繁的赠奖活动建立了牢固的客户关系,并使用顾客数据库向顾客或最可能、最愿意并准备购买物品和劳务的人报价,在这方面他们做得相当成功。通过促销活动,他们获得了更高的回复率。

  在加拿大,直销被生产者、零售商、服务公司、目录邮寄商、非盈利组织所采用。它在消费者市场的增长,很大程度上是因为较强的个性化需求和偏好,现今的顾客一般都拥有信用卡,知道邮寄地址和订货电话号码,这使得与之交易更加容易。另外,在职妇女数量的增多,住户购物时间的减少,驾车购物的高费用,交通拥挤,修车麻烦,零售店服务欠缺,排队结帐等都在鼓励不出门购货,而且,许多连锁店减少了周转慢的商品项目,恰好为直销商经营这些商品提供了机会。免费电话号码数量的增多,直销商愿意在夜晚和周日接受顾客的电话订货,所有这些都巩固了直销这一销售形式。另一个主要因素是联邦捷达公司、加拿大邮局和其它运载部门的全日运输传送服务。计算机技术的发展使直销商能建立容量不断增大的顾客数据库,据此,直销人员能选出任何产出的最佳目标顾客。

  直销在生产者市场上亦发展迅速,一个重要的原因是运用推销小组进人生产者市场成本太高,且不断增长。表 l表明了运用不同媒介进入生产者市场时每次接触所需费用。显然,如果单人出城访问每次联系成本250美元,那么应该仅仅与准备购买的客户接触。低接触成本的媒介,例如电话营销、邮购销售、大众广告等,应该用在拜访客户之前。 

  表 l运用不同媒介进入生产者市场的每次接触所需成本费用

  个人销售访问(出城)    250美元

  个人销售访问(当地)    52美元

  举办商品交易会      40美元

  推销员分别给客户写信联系  25美元

  展室销售或柜台销售    16美元

  电话号码簿插页广告    16美元

  直接信函广告       0.30美元

  商业刊物广告       0.15美元

  大众传媒广告(电台广告、报纸广告、电视广告) 0.01-0.05美元 

  直销为顾客带来了许多好处,通过邮寄订货渠道购物的消费者称邮寄购货有趣、方便、自由、节省时间。他们可以躺在扶手椅上,测览各种商品目录,有比较有选择地购物。直销带给他们更大的选择余地,他们足不出户就能把礼品送到接受者手中,工业客户也受益匪浅,特别是不用花时间接见推销员,就可以了解大量的商品和服务。

  直销也使卖方受益良多,它提供了更大的潜在顾客选择范围。直销人员买一张邮寄顾客清单便能知道所有颐客群(如左撇子、大胖子、百万富翁、新生儿等)的地址与名字。正如某公司老板所说:“我们可以贮存大量的信息,并选出 l万户家庭,按照他们的特性分为10、20或50类,并依据其特性,寄送给他们有针对性的激光印刷信件”。而且,直销人员可以和顾客建立持续的联系,新生儿的母亲会定期收到推销新式衣服、玩具及其它婴儿成长所需物品的订单。直销能够更精确地在适当的时候定期到达目标客户,还可通过媒体的选择试验(以新闻提要的形式或是祝辞的方式,主要宣传产品优点或是价格等等)来寻找最有效的沟通途径,又具有保密性,其报价和营销策略不为竞争者所知。

 

 主要的直销工具
  一、商品目录直销

  每年,加拿大目录直销商寄出80万张商品目录单,销售额22亿美元,井以超过10%的速度增长。大约71%的目录单寄向家庭,29%送给厂商,平均每次交易额为84美元。邮寄目录单的零售商,包括货色齐全的大公司、专卖店,一些大公司也设有目录直销业务部。但是,大多数商品目录出自众多的专用品“目录直销店”,它们一般经营非常有吸引力的商品种类,并用四色图表将其展现出来,“目录直销店”不仅通过邮寄售货,而且提供信用卡和24小时免费电话服务。

  邮寄目录售货的成功,很大程度上依赖公司管理邮件和顾客名单以及控制存货的能力,并借此树立起以优质的服务供货、使顾客获得最大利益的企业形象。其主要措施包括:发送货物样品,开辟特别热线回答问题,向最佳顾客赠送礼品,捐赠部分利润给公益事业。许多成功的“目录直销店”通过多种渠道吸收新老顾客与之交易,打开了零售销路;另一些目录直销店正试图通过电视图像把商品目录表现给最佳目标客户。

  二、邮寄直销

  邮寄直销是直销业中最大的部分,它包括了加拿大直销总量的一大半以及加拿大邮政收入的 l/4。一些直销商寄出邮件、传单、文件和其他”飞行推销员”,另一些则邮寄录音带、录像带甚至电脑磁盘。一家健身设备公司的邮寄录像则展示了健身器材的使用方法和优点。福特公司寄送一种叫作“驾驶练习”的磁盘,借助计算机进一步向顾客展示广告上的有关问题,其内容包括特别技术指导,颇具吸引力的汽车图片以及一些常见问题的答案等。

  通常,邮寄直销人员希望卖出产品和服务,收集并筛选各种信息,为推销部提供指南,传递有商业价值的新闻,用礼品回复忠诚的客户。邮寄名单可以从公司编辑的顾客档案中选取,也可通过邮寄经纪人得到。许多特殊类别的顾客(如巨富、汽车旅馆主、古典音乐爱好者等)的信息都可以从邮寄经纪人那里得到。典型的作法是,直销人员从潜在顾客清单中抽样,看邮件回复率是否足够高。因为邮寄直销具有较高的目标市场选择性,体现f-商个性,且灵活多样,并能事先试验事后检验,所以日益流行。虽然邮寄直销成本高于大众媒体,但邮寄直销到达的大众是更可能的潜在客户,每年加拿大通过邮寄直销完成的交易占总额的30%以上。邮寄直销在促销图书、杂志、保险等方面,被证明是成功的。在销售小说、礼品、服装、精美食品、工业品等方面也起到越来越大的作用。此外,邮寄直销还被慈善机构广泛采用。

  三、电话直销

  电话直销已是主要的促销工具之一。六十年代,随着双向大范围电话服务的发展,电话直销也发展起来。通过内向电话服务,顾客可认多种渠道(如印刷品广告、广播广告、邮件广告或商品目录等)获得信息,还可以通过销售人员提供的免费号码订货,也可以打电话发牢骚、提建议。通过外向电话服务,销售人员可以直接与消费者或厂商达成交易,引导购买,或服务当前顾客。每户居民平均每年收到19个推销电话,其中16次达成购买。一些公司引进了完全自动化的电话直销系统,来接受发自顾客的指令。

  四、电视直销

  电视已不断发展成为一种直销媒介。电视直销有两种方式:第一种是“直复广告”,直销商发出电视图像,通常是60或者100秒,颇具说服力地描述一种产品,并给出士个免费电话号码让顾客订货。直复广告对于杂志、书籍、小器具、磁带等物品的促销效果明显。

  另一种方式是“居家购物”。一些电视节目或整个电视频道都用于销售产品和服务,比较著名的有线电视服务机构是“加拿大居家购物惧乐部”,其导购节目专门提供首饰、灯具、小玩具、服装、电力工具、家用电脑等多种商品的最低销售价,观众可以拨通免费电话订购货品,公司接线员将把订货指令直接输入计算机,货品在48小时内保证送到。

  五、电脑购物

  电脑购物有两种形式。第一种是双向视频购物系统,借助电缆或电话线,一端连接顾客的电视,另一端接通卖方的计算机数据库。视频购物系统·包括生产者、零售商银行、旅行社等提供的电脑化的产品目录。消费者只要拥有一台装有键盘的普通电视,就可通过双向电缆与卖方接通。第二种方式是应用个人电脑购物,如在当地或国内向零售商订货,与当地银行交往,预订航班、客房、租用汽车,获得头条新闻或电影评论等。   


直销的未来
  从直销在加拿大的发展看,大部分直销商依靠单一的广告手段寻求潜在顾客。单一工具、单一步骤的直销活动,如一次性寄出炊具报价,即是一例,单一工具、多阶段的直销则要求连续发出邮件从而达成交易。例如,杂志印刷商先后四次给住户寄送续购通知。更有效地办法是运用多种工具,多步骤地进行直销活动,即:

  直销活动→付费广告→推销邮件→外向电话服务→双向销售电话→保持联系。

  举个例子,一家计算机公司首先以发布新闻激发顾客兴趣的方式推出某一新型计算机,然后刊出整页广告进一步提高知名度和公众兴趣,广告中包含提供免费小册子,然后邮出小册子,并以特殊报价卖出计算机。之后没有购买的人将收到询问电话。这样,一些潜在顾客将订货,另一些可能要求面谈,即使潜在客户不想买,联系仍将保持下去。这种依靠多媒体的“浓缩回复”的使用在严格限定的时间范围内展开,将提高广告的冲击力和认知度。为了让销售量的增长大干成本的增长,以精确的时间选择布置安排选择性媒介是最基本的。    

  加拿大有一家银行在开展家庭贷款业务时,改变了“邮件十免费电话”的传统模式,而采用了“邮件十赠券十免费电话十外向电话十印刷广告”的策略。尽管第二种策略成本高,但它使业务量增加了15%。有关专家得出如下结论:当邮件回复率达到2%时,其成本将通过免费电话订货渠道得到补偿,而我们实际看到的回复率比这高出50一125%,综合运用技艺高超的外向电话会使回复率再增加500%,如此,一来2%的回复率便达到13%(2%十2%×50%十2%×500%=13%)。再利用其它相互联系的市场营销渠道去使之更高。因为带来高水平的回复率,在综合媒体组合中引入新的媒体,其成本只是边角料,引入新的媒体的计划将提高总回复率,因为不同的人倾向于对不同的刺激作出反应。

  还有人提出了一种非常有用的“最大化直销”模型。使直销工具成为营销过程中的驱动性力量。该模型包含以下9个步骤:

  1.目标顾客最优化。它要求直销人员区分选择最佳客户,向其报价。直销人员通过购买适当的邮寄清单或者查寻顾客数据库,找出兴趣较高、有能力支付并准备购买的顾客。“最优客户”还要具有频繁购买、不退订单、不发牢骚、及时付款等特性,大部分直销人员能够通过电视、报纸副刊、杂志插页等媒介获得潜在顾客。 

  2.媒体最优化。它要求直销人员试验大量的媒体,并选择那些利于双向交流和检验结果的传媒。

  3.核算最优化。它要求用每个潜在顾客回复的成本(而不用每干人收到公众广告的成本)来评估直销活动。

  4.认知最优化。它要求运用能在纷繁喧闹的广告中脱颖而出的广告词,通过激发顾客的理性和感性,使之深入人心。

  5.行动最优化。它强调瞄准交易,最起码促使潜在顾客准备购买。例如广告中应包括“将提供更多的信息”等类似的内容。

  6.协同作用最优化。它包括找出使广告发挥双重作用的途径,如把直接回复和培养认知度结合起来等。

  7.联系最优化。它要求将注意力集中于最佳的潜在顾客,以更高的总预算与之交流,据此,把广告与销售额联系起来,而不仅仅花钱扩大知名度。

  8.销售最大化。营销人员建立顾客数据库并通过交叉销售,改进质量,开发新产品等手段维持和发展现有市场。直销人员不断以新的信息充实数库,获得更丰富的广告媒体。为了使顾客价值最大化,对顾客忠诚度的培养象发现顾客一样重要。

  9.分销渠道最优化。它要求直销人员建立更多种渠道到达顾客或潜在颐客,如增开零售店或在现有店铺中增设柜台等。

一条线直销,一条线循环简析 直销模式日益发展与完善,企业多样化的营销需求保守的直销模式已经不能满足,所以必须转为一条线循环。模式先行一条线循环增加或减少系统功能皆是根据客户自身的业务需求定制的。 一条线直销,一条线循环介绍: 公排一条线直销也称为单轨制度,按报单时间的先后顺序直线自动排列;横度无限,深度无限,排列无限开,深度无限拿。模式先行矩阵系列直销软件以国内众多实体产品企业销售实情,结合国内外经典矩阵制度设计出... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【民生银行】直销银行的机遇与挑战

【民生银行】直销银行的机遇与挑战

hdfyhf的博客 1939

商业模式---直销商业模式

商业模式---直销商业模式`

mr_lili_1986的博客 4608

中国直销未来三五年的发展趋势[转]

谨以此文献给正在做直销的和预备做直销的人们 现在中国有三千多家做直销的公司,牵涉到了上百个行业,都在用直销的形式进行市场营销。去年底中国商务部在互联网上公布进入直销的条件接受意向报名时,仅三天时间,报名的公司达到17000多家,可以想见,中国在未来的三五年里,直销是一个很大的趋势。由于中国以前非凡的政策保护,中国的直销业一直没有大的突破,而中国有利于直销传播文化的背景,有全球最大的消费市...

weixin_30312659的博客 141

直销现状:从奖金分配政策看直销

直销在中国的发展已经有了二十多年。但是,在当今社会每每提到“直销”的时候,很多人的第一反应还是“传销”,立刻招来异样的眼光。但是,无论从拿牌直销企业的数量、从事直销行业的人数还是直销企业的业绩来看,直销都在迅猛发展。那么直销在中国高速发展的同时,负面影响也在不断增加,它们之间的矛盾是如何产生的呢?是社会宣导不准确?是直销企业的错误教育方向?还是直销商自酿苦果?   连接了直销

Jesy_Fong的博客 2316

直销将成为新世纪最大致富手段

直销对于我们来说,可以说是最后的一次大的商机。为什么这样说呢?对于没有多少资金、没有什么背景的普通人来说,是没有很多机会的,选择直销就是选择富裕,直销是成为富人的最好事业,直销它几乎不要你的投资,也不在乎你的学历及社会关系等。   按照世界直销联盟的定义:“直销是将文化、爱心、友情融为一体,将优质的产品,通过人性化的服务及迅速扩张的管道销售给消费者的一种充满活力的销售方式。   未来5

cbdgyga的博客 885

行销、随销和直销区别和联系

在营销和销售领域,行销、随销和直销是三种不同的销售模式,它们在目标客户、销售方式、适用场景等方面存在差异,但也有一定的联系。

A2321161581的博客 2802

直销中国(1)

  第一篇 直销为什么第二章 内企:卧薪尝胆 悄然壮大第一节 天狮:本土直销的枭雄第二节 福龙:安利在大陆的追随者第三节 九极:民族直销的后起之秀第四节 新时代:大陆直销的试验田第三章 海外兵团:虎视眈眈 暗修轨道第一节 如新:迫不及待进入大陆第二节 永久:低调行事的美商机构第三节 克缇:台湾最大的本土直销公司第四节 康宝莱:在店铺中等待直销第五节 雷克瑟丝:互联网加盟悄然渗透第六节 立新世纪

忆雨季节 6782

直销与传销!互联网多层次计酬模式可能会正式合法?

这两部条例的积极作用是显而易见的,它们为直销行业提供了明确的法律地位,促进了中国直销业的规范发展。按照一些专家的观点,“多层次计酬机制”作为直销中的一种经营机制,本应是直销的“积极因素”,但在《条例》中却被严格限制。传销的运作过程中,人头和金钱的流动取代了产品的流动,形成了一个金字塔式的骗局。直销是合法的商业模式,它基于产品的分享和销售,有助于企业直接与消费者建立联系。然而,对于直销的定义,在同一部《直销管理条例》中,直销被描述为直销企业招募直销员,在固定营业场所之外直接向最终消费者推销产品的经销方式。

WSY88x的博客 889
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windspeed
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