苏宁新战略部署今天宣布,这里有几点对它的建议

针对苏宁从传统零售向新零售的转变,本文提出了五个关键策略,包括统一线上线下用户体验、变实体店功能、开展大规模定制加团购、完善工程服务体系以及重组信息和物流系统。

author:skate

time:2013/02/21

 

几天前,苏宁主动向外传播了 张近东最近的一个讲话,提出“店商+电商+零售服务商”概念,释放变革信号,并将上市公司更名为“苏宁云商”。而具体会怎么做,将在今天揭晓。苏宁今天已召集大批记者去南京开发布会。

福布斯中文版副主编尹生对“苏宁接下来应该怎么做零售” 提出了几点自己的建议。在虎嗅看来,这每一点看起来方向都不错,但是每一点要做出突出的用户价值都不容易。一方面,苏宁要舍得向自己传统业务模式、团队、利益结构、运作流程与文化下刀,另一方面,需要新的信息架构与物流体系的支撑,对员工的技能与理念也要进行大幅重造。

当然,就算不能一步到位,苏宁对这几个方向的改革有可能由试点向全面铺开与演进。

以下是值得一读的五点建议,为原文节选:

我认为接下来苏宁最可能、最值得、也最急需做的事情有5件:

一,统一线上线下用户体验,实现同价同服务。

这在北京等地已经开始尝试实施,障碍是苏宁是否愿意牺牲线上和线下的价差,只要大股东张近东下定决心,这个问题应该不难解决。

目前大部分中国实体零售商的线下价格高于线上,主要是保护利润空间、经营模式惯性使然,传统零售时代,零售店由于其地理位置稀缺性,拥有较强的供需双方侃价能力,但线上模式很大程度上已经消解了它,但很多企业还不自知。另外,厂家在传统时代实施的价格控制体系,也在一定程度上限制了实体店的定价权。

二,变每个实体店为试用店、自提店、配送中心、以社区为业务范围的激励中心。

对线上用户而言,仍然有很大一部分希望实体店的试用服务,他们在那里可以进行购买决策;同时,由于现在的配送仍然有时延,或者配送不方便,只有在实体店才能实现所买即所得,或者随时自提。京东之前下大力气建自提点,就是一例。

更重要的是,如果苏宁能够将实体店的人员冗余变为地毯式营销的动力,使其成为相对独立的激励单位,就能争取那些仍然没有线上购物、或者在摇摆不定状态中的用户。当它这样做时,还可能彻底改变实体店员工的工作面貌,获得更多的用户满意度。

此外,他们也自然有动力去开发更多的收入来源,比如承担一部分社区配送,一旦这成为现实,苏宁的配送能力将领先所有的电商。

三,利用与厂家关系开展大规模定制加团购,强化与厂家关系。

受技术手段和成本限制,过去的用户需求无法直接与生产环节发生对接,现在苏宁可以利用互联网,为用户提供更多的选项,然后允许用户通过线上进行预订,同等款式达到一定规模后,就可以去和厂家争取更优惠的价格。这不但能提升毛利,还能增加差异化和用户黏性。

四,完善、开放工程服务体系,发展整体解决方案。

由于苏宁是从大家电领域起家,积累了一支庞大的售后工程队伍,它可以将这支幕后大军从成本中心变为利润中心,比如从单纯的售后发展基于解决方案的售前服务, 提供类似智能家居等更多的高价值解决方案。但要做到这点,需要提升其工程团队的知识和技术结构。关于解决方案这点,我了解到的情况是,苏宁已经在布局。

五,基于多用户触点重组信息和物流系统。

真正的“便捷,更多的选择性,更实惠的价格”,是提供给用户线上、线下等所有有助于其实现所想即所得,所买即所得的方式。亚马逊对实体店的兴趣,固然有与沃尔玛竞争的需要,但也不能排除实现用户体验无缝化的需要。

而要做到这点,就必须实现人(用户)、信息和物流的无缝对接,通过智能化的系统来随时缩短同用户的距离。对苏宁而言,其相比京东等的优势,就是通过实体店的分布,缩短了与用户的物理距离,在很长一段时间内,这种优势将很难被配送所消解(配送可以视为对与用户物理位置的克服)。

但苏宁的短处,是目前仍然没有将这种物理上的优势转化为对用户最后50米甚至5米的优势,通过第二点即变实体店为自提和配送中心,可以解决这点。

但另一个挑战是更根本性的,即苏宁必须对其投资数十亿元建立的信息系统进行重组,它需要让这个系统成为连接厂家、用户、信息、物流、资金、售后等的神经网络,能实现对任何一个触点的用户的个性化即时响应,而非仅仅是一个组织的管理控制系统

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值