零售行业十大关键词是什么解读_关键词是指什么(2024年11月精选)
数据分析学习笔记分享:如何从零开始? 嘿,大家好!我是小刘,今天继续给大家分享一些关于数据分析的学习心得和笔记。 “业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。”这句话一直是我学习的座右铭。无论是在日常生活中还是在学习数据分析的过程中,勤奋和思考都是必不可少的。今天,我就来聊聊我在学习数据分析时的一些心得和一些重要的笔记内容。 60分钟全面了解数据分析行业 最近我参加了一个课程《60分钟全面了解数据分析行业》,真的是收获满满。以下是我总结的一些关键点: 巨头们最近在忙什么? 关键词:ToB(面向企业的服务) 互联网的动态背后是什么在驱动? 增长失速:智能设备普及和APP渗透率提高带来的红利型转型已经接近尾声。 数字化的发展趋势 市场趋势:生活场景下,互联网的横向扩展已经接近尾声。 生活场景链接:寻找更多垂类方向,打通信息不对称。 横向扩展: 早期覆盖:通信、零售、餐饮、出行(这些领域已经比较成熟) 探索拓展:医疗、制造、金融(这些领域还未成熟) 垂类方向: 生产场景改造:从日常管理到深入行业的两重奏(运营管理 & 研产销管理) 移动互联网和PC时代的区别 渗透率高、屏幕操作、网速更快、内容形式更多 移动设备可以随时获取持有人位置(比如外卖骑手的位置) 多维度、多场景、实时信息与数据 各行业的数字化 电商的再数字化:数据采集➡️数据标签➡️交叉标签 医疗的数字化: 就诊前:线上挂号、在线问诊、智能网导诊 就诊中:HIS/CIS/NIS、CDSS、医疗影像、智慧病案 就诊后:慢病管理、诊后医疗、医药服务 金融的数字化:数字化在降低运营成本的同时,也更好地控制风险,提升客户体验。银行如何通过数据分析降低欺诈风险?这值得思考。 传统生产领域的数字化:数字化在传统生产领域的应用也在逐步推进。 数字化的挑战与工作可能 挑战:偏研发技术问题、数据离散与缺失问题、数据隐私问题、数据孤岛问题、数据权属问题、价值确认问题。 工作可能:常规互联网数据分析、广义数据思维。 小结 今天的分享就到这里啦~如果你对数据分析感兴趣,或者想入门却不知道自己是否合适,可以先体验一下免费的试听课。推荐一个让我快速成长的宝藏公主号【探潜数据分析】,关注后回复“数分试听课”就可以学习啦~ 希望这些内容对你们有帮助,加油!ꀀ
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#部分金饰加工企业做四休三##金价大涨不少中小企业离场#【从“满负荷生产”到“做四休三”⋯⋯高金价背景下需求骤降、中小企业离场,“出海”能否助力金饰加工产业破局?】“能存活下来,相当不容易。”一位水贝地区金饰加工企业生产总监向《每日经济新闻》记者感慨道。 世界黄金协会数据显示,在金价迭创新高与经济因素的综合影响下,今年三季度金饰消费较去年同期下降34%,较10年平均水平低36%;年初至今,我国金饰需求总量为373吨,同比下降23%。上述生产总监告诉记者,“若下游订单降幅有20%,就足以引起同行羡慕。”今年以来,整个金饰加工行业的订单降幅普遍“腰斩”,不少中小金饰加工企业因为没订单而被迫退出市场。 与此相应的是,以往金饰加工企业一度担忧“招工难”,现在“员工做四休三”的状况日益普遍。上述生产总监直言,“目前,我们只能寄希望明年春节金饰消费回暖,下游订单触底回升。否则,企业可能会采取优化举措。”更有黄金业内人士直言,若2023年、2024年金饰加工产业的关键词分别是“内卷”与“迷茫”,明年金饰加工产业的关键词将是“坚熬”。其认为,金饰加工产业正进入发展新常态,即金饰零售行业的“洗牌”整合,将倒逼金饰供需回归新的常态化平衡。 值得注意的是,11月11日至11月15日的全球金价跌幅达4%,创下今年以来的最大单周跌幅。不过,上述生产总监直言,近期金价下跌的幅度对金饰消费需求恢复“杯水车薪”,由于足金饰品零售价在800元/克附近上下波动,民众金饰消费与下游金饰零售企业的补货意愿继续低迷。而截至11月25日12时,伦敦黄金现货价格仍徘徊在2673美元/盎司附近,令金饰消费依然“高处不胜寒”。O从“满负荷生产”到“做四休三”⋯⋯高金价背景下需求骤降、中小企业离场,“出海”能否助力金饰加工产业破局?
jane 欢迎来到玉米𝃆O职业生涯分享频道!今天我们将带你走进一位全球知名公司首席财务官的职业生涯,探讨她的起步、转折点以及在职业道路上取得的成就。本期主人公是Jane Nielsen,她的职业生涯从精品咨询公司开始,之后在零售行业大放异彩,先后在Pepsi、Coach和Ralph Lauren担任CFO。 Jane Nielsen擅长从会计数据中挖掘出背后的故事,多次进行大胆改革,帮助公司摆脱困境。她带领团队优化生产流程,重新定位公司,并调整与合作伙伴的关系,最终为公司带来利润增长和价值创造。 想知道她在每个公司都做了什么吗?请继续阅读图片中的详细故事。现在的Jane正在探索成为CEO的道路~ 在辅导学生学会计时,我经常提到两个关键词:会计信息和决策制定。从Jane的故事中,我们可以看到CFO的一个重要能力就是从会计信息中发现问题,提出有效的对策,解决问题。有学生曾困惑地问我,“会计会被AI取代吗?”我的回答是“不会”。AI就像过去的蒸汽机、飞机、互联网一样,只是解放生产力,让我们用灵活的头脑去处理更重要的问题。 本期内容整理自华尔街日报2024年9月21日的文章”What’s next for Ralph Lauren's Jane Nielson?”。希望大家多多点赞、收藏、关注和支持,我会继续分享更多优质的财会相关内容,让我们一起在这条路上不断精进!
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数字经济精英见习计划:朝阳区顶尖企业推荐 【青年精英见习计划】是邀请全球75位青年精英,深入朝阳区顶尖企业进行“零距离”学习的活动!通过30位企业大咖导师的指导,帮助同学们在实践中探索个人成长和职业发展路径。 【活动企业介绍】系列笔记旨在介绍朝阳区的顶尖企业。本期活动共有30家顶尖企业参与,分为10期笔记,涵盖3个方向。 즜分类:数字经济专场 本专场企业适合具有计算机相关专业和经济金融营销相关专业的同学进行投递。 —————— 今日企业: 某团(关键词:AI 实体经济 零售业) 施耐德(关键词:能源 电气 自动化 环保 可持续 ESG) 海百川科技(关键词:AI 交互 复合背景) —————— ⭐某团 某团成立于2010年,是北京市孕育成长的民营企业,2018年9月港股上市。近年来,某团聚焦“零售+科技”战略,通过科技创新推动生活服务业需求侧和供给侧数字化升级,平台服务已涵盖餐饮、外卖、打车、共享单车、酒旅等200多个品类。2023年上榜《财富》世界500强。 —————— ⭐施耐德 作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家,施耐德电气业务遍及全球100多个国家和地区,为客户提供能源管理和自动化领域的数字化解决方案,以实现高效和可持续。施耐德电气的宗旨,是赋能所有人对能源和资源的最大化利用,推动人类进步与可持续的共同发展,我们称之为 Life Is On。 —————— ⭐海百川科技 北京海百川科技有限公司成立于2005年。作为一家专精特新、国家高新技术企业,成立以来,深耕人工智能行业,沉淀300余项知识产权,业务覆盖全球200余个城市。海百川科技致力于构建一个让未来AI更具智能和互动性的综合性产品体系,并在汽车等行业以及教育、文化、影视和游戏等领域提供卓越的交互体验。 欢迎同学们积极互动! 有任何问题都可以在评论区畅所欲言!
速卖通SEO小白必知:搜索排序那些事儿 最近一直在琢磨速卖通的SEO机制,试图结合业务分析。对于电商来说,深入了解SEO机制对提高运营效率和节省成本非常有帮助。虽然砸钱烧广告的土豪可以忽略这些,但对于大部分中小卖家来说,了解这些细节能省下不少钱,新手也能少走弯路。 速卖通的SEO排序逻辑其实相当复杂,但经过多年的迭代发展,大部分电商的排序逻辑都有共同目标:最大化平台利润。如何最大化平台利润?在SEO搜索排序方面,就是让每个访客都能尽可能搜索到想要的产品,实现转化。在线下零售行业,这被称为“提袋率”;在电商行业,则叫“转化率”,目的是让UV价值最大化。 那么,在排除推广因素的情况下,平台会如何判断并提高搜索排名呢?首先,平台会关注商品的相关度。速卖通对商品相关度的判断因素包括类目、标题、属性和描述。其中,类目和标题的影响度占比更大,而属性和描述的完善程度也会影响曝光度。 因此,在发布一个商品时,类目一定要放置正确。判断类目是否正确的方法是搜索和自己同类产品,复制URL中的商品ID,发布商品时放到类目栏,则可显示该商品类目,只需和大部分同种商品放同一类目下即可。 标题是最关键的因素。每个卖家应该有一套自己的关键词库。关键词可以通过生意参谋—选词专家获取,再对关键词热度、点击率、转化率排序,筛选出有热度的词以及和产品相关度高的词,然后根据商品特性对这些词分类,做标题时使用品牌词(如有)+精准词+热词+长尾词制作。 此外,属性应尽可能丰富,视频最好要有,可以拼图片制作,这都能提高曝光率。并且,可以在属性中适当埋词。描述制作应图文并茂,并图文分离。因为文字在不同国家可以自动转化语言,图片则不能。所以,图文分离能让绝大部分国家消费者看懂,能在一定程度上提高转化率。 由于要分享的内容太多,这篇笔记先分享这些。希望对速卖通小白们有所帮助!
基于大数据的零售市场趋势预测与决策支持研究 摘要:随着大数据技术的飞速发展,其在零售行业的应用日益广泛。大数据技术通过收集、处理和分析海量数据,为零售市场趋势预测与决策支持提供了强有力的支持。本文旨在探讨大数据在零售市场中的应用现状、优势、挑战以及未来的发展趋势,并提出基于大数据的零售市场趋势预测与决策支持策略,以期为零售企业提供理论参考和实践指导。 关键词:大数据;零售市场;趋势预测;决策支持 引言 零售业作为与消费者直接接触的行业,其市场趋势的把握对于企业的生存与发展至关重要。然而,随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化,传统的市场预测和决策支持手段已难以满足零售企业的需求。大数据技术以其强大的数据处理和分析能力,为零售市场趋势预测与决策支持带来了新的机遇。 一、大数据在零售市场中的应用现状 1.1 消费者行为分析 大数据技术通过收集消费者的购买历史、浏览记录、社交媒体互动等多维度信息,可以构建详细的消费者画像。这些画像涵盖了消费者的年龄、性别、职业、消费水平、购物习惯等多个方面,为零售企业提供了前所未有的深度洞察。通过对消费者行为的分析,零售企业可以更加精准地把握市场需求和消费者偏好,从而制定针对性的营销策略。 1.2 市场趋势预测 大数据技术通过对海量历史数据的挖掘和分析,可以揭示市场趋势和消费者需求的变化规律。零售企业可以利用这些预测结果,提前调整供应链策略、库存管理计划和市场推广方案,以应对市场变化带来的挑战。例如,通过分析历史销售数据,企业可以预测未来一段时间内哪些商品将畅销或滞销,从而优化采购计划和库存管理。 1.3 个性化推荐服务 基于大数据的个性化推荐服务已经成为电商平台的重要竞争优势。通过对消费者历史购买行为、浏览行为等数据的分析,电商平台可以为消费者推荐最符合其需求的产品和服务。这种个性化推荐不仅提高了消费者的购买率和复购率,还增强了消费者对平台的粘性。 二、大数据在零售市场中的优势 2.1 提高决策准确性 大数据技术通过收集和分析海量数据,为零售企业提供了更加丰富和全面的市场信息。这些信息有助于企业更准确地把握市场趋势和消费者需求,从而提高决策的准确性和有效性。例如,在供应链管理方面,大数据技术可以帮助企业实现精准预测和动态调整,降低库存成本和缺货风险。 2.2 提升客户体验 大数据技术通过个性化推荐服务、智能客服等手段,为消费者提供了更加便捷和个性化的购物体验。这种体验的提升有助于增强消费者的满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。例如,通过智能客服系统,消费者可以随时随地获得专业的咨询和服务支持,提高购物效率和满意度。 2.3 促进创新与发展 大数据技术为零售企业提供了更多的创新空间和发展机遇。通过对消费者行为和市场趋势的深入分析,企业可以发现新的市场机会和发展方向,推动产品和服务的创新升级。例如,结合AI技术、AR/VR技术等新兴技术,零售企业可以打造更加沉浸式的购物体验场景,吸引更多消费者的关注和购买。 三、大数据在零售市场中的应用挑战 3.1 数据采集难度大 零售市场中的数据来源广泛且复杂多样,包括销售数据、消费者数据、供应链数据等。这些数据的采集需要投入大量的人力和资源,且存在数据质量参差不齐的问题。因此,如何高效、准确地采集数据成为大数据应用的一大挑战。 3.2 数据处理和分析复杂 大数据技术需要对海量数据进行实时处理和分析,这对企业的数据处理能力和分析能力提出了更高的要求。然而,目前许多零售企业在数据处理和分析方面仍存在不足之处,导致大数据的应用效果受到限制。 3.3 隐私保护和数据安全问题 随着大数据技术的广泛应用,隐私保护和数据安全问题日益凸显。如何在充分利用大数据价值的同时保障消费者隐私和数据安全成为企业需要关注的重要问题。 四、基于大数据的零售市场趋势预测与决策支持策略 4.1 加强数据采集和管理 零售企业应建立完善的数据采集和管理体系,确保数据的准确性和完整性。同时,加强数据质量控制和清洗工作,提高数据的可用性和可信度。此外,还应积极引入外部数据源,丰富数据维度和深度分析能力。 4.2 提升数据处理和分析能力 零售企业应加大在数据处理和分析方面的投入力度,提升企业的数据处理能力和分析能力。引入先进的数据处理和分析工具和技术手段如机器学习、自然语言处理等,提高数据分析的效率和准确性。同时,培养专业的数据分析人才团队,为企业的决策提供强有力的支持。 4.3 强化隐私保护和数据安全措施 零售企业在应用大数据技术时应严格遵守相关法律法规和行业标准要求,加强隐私保护和数据安全措施。建立健全的数据安全管理制度和应急预案体系,确保数据的安全性和可靠性。同时,加强员工的数据安全意识和培训教育工作,提高全体员工的数据安全意识。 4.4 推动技术创新与应用融合 零售企业应积极关注新兴技术的发展动态和趋势变化,推动技术创新与应用融合。结合AI技术、物联网技术、区块链技术等新兴技术手段,打造更加智能化、高效化的零售市场趋势预测与决策支持系统。通过技术创新与应用融合推动零售行业的转型升级和可持续发展。 五、结论与展望 大数据技术在零售市场中的应用前景广阔且具有重要意义。通过加强数据采集和管理、提升数据处理和分析能力、强化隐私保护和数据安全措施以及推动技术创新与应用融合等措施手段的应用推广和实践探索,可以充分发挥大数据技术的优势作用和价值潜力为零售市场趋势预测与决策支持提供更加科学、精准和有效的支持和保障。未来随着大数据技术的不断发展和完善以及零售行业的不断创新和变革相信大数据在零售市场中的应用将会更加广泛深入并取得更加显著的成效和成果为推动零售行业的转型升级和可持续发展做出更大的贡献。 原文发布于现代商业杂志社官方网站 xiandaishangye.cn/lunwen/shangye/
如何找到外贸采购商?全面攻略在这里! 想要找到外贸采购商?这里有一个全面的攻略,帮你快速锁定目标客户! 利用免费资源:使用外贸行业客户资源平台,可以查看每个行业的外贸客户群体,方便快捷地找到目标客户。 筛选目标客户:通过关键词、行业、地区等标签,筛选出符合条件的采购商。例如,你可以选择“杂货、百货”行业,或者特定地区如“苗圃、草坪以及园艺用品零售商店”。 了解客户信息:查看客户的购买实力、经营年份、员工规模等数据,以便更好地了解他们的需求和购买能力。 联系客户:获取客户的联系方式,包括公司名称、地址、电话等,方便后续的沟通和洽谈。 跟踪客户活跃度:通过查看客户的市场活跃度和LC score,了解他们的活跃度和信用状况。 记录关键联系人:记录关键联系人的姓名、职位、联系方式等信息,方便后续的跟进和沟通。 定期更新信息:定期更新客户信息,确保数据的准确性和时效性。 通过以上步骤,你可以全面了解外贸采购商的需求和购买能力,从而更好地开展业务。记得收藏这份攻略,助你找到更多优质的采购商!
中东跨境电商选品指南:市场需求与竞争分析 最近收到很多朋友的咨询,问我在中东做跨境电商到底卖什么好。其实,这个问题真的不好一概而论,因为每个产品、每个行业的情况都不一样。我无法一一回复,但今天我想分享一下我的选品逻辑和思路,希望能给大家一些启发。 市场需求确认 关键词搜索量:首先,我会在电商平台上搜索相关产品的关键词,看看搜索量有多大。 竞品销量:然后,我会分析竞品的销量,尤其是前4名的销量数据,来判断市场需求有多大。 产品竞争力 ꊦ쾥縷楅𗦜竞争力:如果市场需求存在,我会看看我们的产品款式是否符合当地消费者的审美。 独特性:款式是否新颖,避免雷同。 推广素材:考虑是否有足够的推广素材支持。 产品定价与利润计算 𐊦鯼考虑产品的毛利率。 平台费:广告费、快递费、仓储费等。 退货率:以及退货率,计算ROI(投资回报率)。 穿戴甲市场分析 很多朋友都在问穿戴甲的市场情况。我在亚马逊上测过品,但由于公司策略问题,后来没有继续做。以下是我的一些思考: 供应链优势:要么价格优势,要么款式优势。 销售渠道: 电商平台:如果已经有店铺,那就直接测品。但如果从零开始,单独做这个品类可能不值得。电商平台的竞争激烈,很多类目的前几名已经被大品牌占领。 独立站:结合TikTok挂小蓝车,先走半闭环。不要卖Shein和Temu都卖烂的款式,走差异化路线,提高定价,后期视频营销跟上,个人认为有搞头,试错成本相对较低。 中东地区的人口非常杂,即使定位年轻女性,这里也有来自印度、俄罗斯、欧美、中东等各国的女性。因此,款式选择需要测品。 价格参考: 迪拜龙城一期商铺:50迪拉姆一副(可谈) 亚马逊零售价格:30-50迪拉姆 线下美甲店:做一次穿戴甲200迪拉姆起 个人观感 中东地区尤其阿联酋不缺便宜的产品,也不缺高端奢侈品,缺的是中间部分的产品。对于中小卖家来说,采取“小而美”的市场策略,专注于独特、精致的产品,可以让我们更具竞争力。然而,这种模式也带来了更高的选品、服务和流量推广的要求。 希望这些信息对大家有所帮助!欢迎留言讨论!
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