亚马逊的 Prime 服务是怎么成功的?达到了怎样的效果?

设:您是美国人,您的生活购物很大一部分来自于在线,您很懒。假如A网站承诺免运费,然而产品虽实在,但选择较少;B网站说,给我$79才能给你免1年运费,但是咱啥都有。请问您更倾向于选择哪一个?          

无数美国人已经做出了选择,prime正是是他们需要的。2009年,二百万Prime会员,2011年,五百万会员。占一亿二千一百万Amazon用户的4.13%。 (多国)       
数据提供者Eugene Munster是Piper Jaffray投资银行的分析师。应该可靠。    
practicalecommerce.com/articles

Amazon能提供这项服务的关键就在于它从货源到物流的强大整合。Amazon在产品本身的销售上就已经下足了功夫,在线购物从来就不曾如此简单:不用担心是否虚假,不用担心是否准确,不用担心繁杂的货运选择,不用担心售后是否有保障……Prime的出现,只是在近乎完美的消费体验的最后添上了一笔:不要再为愚蠢的运费纠结了,一次付账,我们搞定一切。          

Prime说不上成功与否。它本身只是一项选择,只是一个Amazon与用户的deal——如果你经常消费,不如包运费得了。而这项服务确实很实在,很到位,在与互联网有关的一切都领先世界的国土上,美国人又一次享受到了本土企业在物流方面的专业与优势所带来的好处。          

说点个人体验:在美国上学时,我充分体验了在 amazon.com的便捷。作为一个懒人,我不会找deal,也不会找返还积分的网站,更不会因为有促销而买暂时不需要的东西,我只需要一个网站,给我一个简单的可以接受的价格,点击确认之后就准备发货。Amazon就是这样的地方。起初是一个月的试用期,之后信用卡支付了Prime会费,使用两个月,从朋友处得知大学生有免费一年的Amazon Prime (Amazon Student计划)。开通了学生计划之后,惊讶的发现Amazon居然主动按比例把Prime会费剩余的钱款如数返还了。自此对Amazon就有了种信任感。          

数据:         
79(会费) ÷ 12(月) ≈ 6.58 美元/月         
6.58 × 6.37(12月2日汇率) ≈ 42 元         
这个价格在淘宝上也就够买2次东西,而在Amazon则毫无限制。所以您可以想象到当Prime用户在商品页面上看到“此商品适用于Prime服务”的时候,感觉有多么亲切了。         
另注:Amazon单件物品运费约从$3到$9不等,还有自行车、冰箱等大件物品更高。          

附上万能的维基百科页面:         
Amazon.com: en.wikipedia.org/wiki

早期一篇有意思的抱怨(2007),作者提到Amazon如何“趁Ta不注意”收取费用:  
red-sweater.com/blog

一篇中肯的介绍与图片:         
pocketpccentral.net/blog

4件“不做”的事情助Amazon成功。文中认可Prime服务是一个“巨大成功”(gigantic success),并介绍了作者理由:         
customerthink.com/blog
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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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