从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。投资进行这样的迁移,其动力在于,围绕业务能力构建较小服务,能够提高开发者的生产力。团队一旦成为服务的主人,同时也就成为自身命运的主人,这就意味着可以不受系统中其他服务的限制,自由的对自有服务进行改善和升级。
在现代社会,海外购物已经深入人们的生活。我们购买各种商品,从食品到家具,从化妆品到电子设备,无不依赖于互联网购物平台。然而,在众多的商品品牌和网上商店中,如何选出价格最优惠的商品是一个很头疼的问题。
1990年,詹姆斯·沃麦克(James Womack)和丹尼尔·T·琼斯(Daniel T. Jones)在他们经典的著作《精益思想》中提炼出精益管理五个原则,也可以说是五个步骤,顾客确定价值(Define Customer Value)、识别价值流(Value Stream)、价值流动(Value flow)、拉动(Value Pulling)、尽善尽美(Perfection)。
大家好!我们又见面啦,我们在上篇文章《使用 App Store Connect API v2.3 管理 App Store 新定价机制》讲解了关于 App Store 新定价机制 API 的介绍。但当时没有对 API 之间的关系性和联动进行介绍,有接口也不知道怎么串联起来使用。所以本文将详细介绍 App Store Connect API v2.3 如何实现批量配置自定价格和销售范围等。
双十一刚刚过去,电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候,零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展,双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽?在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK,转到了今年更高级的竞争领域:人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡,还是一秒自动生成8000张banne
当前,全球的线下零售业态主要以传统的进销渠道为主,部分品类的区域特征较为明显,总体来看互联网IT服务与信息技术的使用渗透率不高。京东作为实体经济与数字经济深度融合的创新型企业,对于这样的问题有着天生的“破解”能力。从去年开始京东提出了向零售基础设施服务商转型的目标,并提出无界零售的战略,打通人、货、场之间的边界。
美国的沃尔玛会在每年感恩节的下午6点,开始减价促销,从电视、电脑一直到睡衣内衣等,利用打折吸引大量人流,在国外被称为Walmart Black Friday。
编者按:在消费市场中,供求关系不断变化。红点创投著名投资人 Tomasz Tunguz 针对非常规的市场需求与价格波动,隐藏在定价背后的经济观点。 创业公司之所以难以为其产品准确定价,原因就是真实的市场价格波动并不像课本中教的那样一成不变,有律可循。就像上图中所画的那样,在常规的供求关系图中,价格增长与之相伴的就是需求减少;消费者是理智的,在课本里这个定律是一成不变的。但是,事实并非如此。现实当中,消费者无时不刻地在打破这种常规的供求关系模型。 比如,韦伯伦商品就是一类挑战常规的定价法则的商品
哈佛大学教授James Culliton在1948年发表的一篇文章中描述了营销领导者,这篇文章为经典4P(价格、产品、促销和场所)营销模式奠定了基础。 而2018年的市场领导者是一位现代化的炼金术士,他的竞争对手包括程序性广告、会话机器人和由个人虚拟代理人执行的动态定价模型。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者:John Hua FANa、Sebastian BINNEWIESb、Sanuri De SILVAa 前言 本文主要研究了情绪因子在商品期货截面策略的应用。文章发现,情绪变化较大的商品的表现比情绪变化较小的商品要好。虽然情绪乐观/悲观的程度也很重要,但与情绪的变化相
和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于品牌商和电商平台是非常重要的环节。而促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
苹果 2022 年 12 月 6 日宣布 App Store 定价机制最重大升级,新增 700 个价格点。小编当时的总结和分析:
内容提要:近年来,大数据「杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密,这一行为深受广大用户诟病。不过,根据文旅局最新发布的规定,大数据「杀熟」行为将于 10 月 1 日起被明令禁止。
第02章-价格,是你想定就定的吗? ---- 006:供需定理:供需关系决定价格。 经济学告诉我们,产品有价,不是因为制造产品有成本,而是因为市场对产品有需求。 产品能卖出什么价,是由市场上供给对于需求的相对稀缺性来决定的。 供不应求,价格上涨,供过于求,价格下跌。 在商业中给定价进行正确的归因,我们可以学会: 第一,抓准真实需求;第二,摸清竞争环境;第三,垄断更高利润。 007:需求弹性:就是某种商品的需求量对其价格变化所作出的反应程度。 随着价格变化,销量变化大的商品,说明对价格敏感
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
导读:自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的,我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设,包括以下几大方面内容:
本文介绍了苹果 App Store 的新定价机制,是 App Store 在 15 周年之际推出的最重要价格升级。
近日,"大数据杀熟"的讨论在朋友圈刷屏。 起因来在2月28日《科技日报》的一篇报道,一位网友自称“廖师傅廖师傅”称,自己经常通过某旅行网站订一个出差常住的酒店,长年价格在380-400元左右。淡季某日,自己的账号查到酒店价格还是380元,但朋友的账号查询显示价格仅为300元。无独有偶,自己通过某叫车平台预约了普通网约车,但来了一辆七座商务车,以为被免费升级了,谁知查询过往记录发现,基本都是按照升级后的车型收费的。他称,自己被“大数据杀熟”了。 因为这种电商对老熟客反而更不友好的销售方式一时让群众难以消化,
今日滴滴与天猫都相继爆出了“杀熟”的新闻,使得广大网民又想起了前不久“旅游网站酒店预订杀熟”的事件。到底什么是“杀熟”?你有没有被“杀”过?
我们看到了销售行业的显著转变,不仅是进入现代社会的一次飞跃,而且也是客户和业务关系重大的转变。智能互联产品在企业界被称为物联网(IoT),正在创造许多新的机会和新的体验。我们正处于物联网革命的开端,甚至在销售领域也是如此。令人惊讶的是,87%的购买者从未听说过物联网这个词,它只是连接或智能设备的一个短语。然而,这并没有改变它的巨大人气。市场增长如此之快,它正在以多种方式改变行业和市场的现状。
译者:熊兔兔、审校:朱玉雪 本文长度为1722字,预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家分享Cloverleaf公司推出的可追踪购物者情绪的新型商店货架展示系统。 零售技术公司推出首例可以基于面部识别
以下文章来自知乎,作者Bill Tong。Bill Tong,上海交通大学管理科学与工程博士,曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
销售返利在很多行业广泛使用,比如饮料行业:零售商每销售一瓶饮料,厂家就给0.1元的销售奖励,但是要遵循厂家统一定价。所以销售返利流程,更准确的说是代销返利流程。财务操作实务如下:
2018年是新零售业爆发的一年。我相信每个人都有同样的感受。便利店比以前多了。它们几乎随处可见。他们还觉得一两个月没去过超市。有时他们会在街上看到新的零售模式。
“谷贱伤农”出自出自《汉书·食货志上》,“籴甚贵,伤民;甚贱,伤农。民伤则离散,农伤则国贫。”
最近某在线旅行预订平台,被网友曝出“大数据杀熟”的消息。尽管这家在线旅行预订平台第一时间澄清是“系统bug”,但却依然难以让网友们对自己的钱包放心,毕竟,“大数据杀熟”事件已经多次出现,而手段更是层出不穷。
当我们在单元格E1中输入价格11.32时,使用经典的INDEX/MATCH函数组合,肯定能查到其对应的商品为“枕芯”。然而,如果输入的价格有一定的误差,例如正负相差1,如何也能查找到对应的商品。仍然使用经典的INDEX/MATCH函数组合,只是在公式中额外增加了IFERROR函数和逻辑运算。在单元格E3中输入数组公式:
译者:Amber Li 本文长度为1977字,预估阅读时间3分钟。 AI在媒体和广告方面的应用异常广泛,从广告定向,内容管理和创建,或动态定价,欺诈预防、用户行为预测和产品推荐,到程序化购买,销售预测到个性化网页\APP制作。 正当世界期待人工智能(AI)为下一波的技术创新和经济增长加速助力时,中国已经将自己定位成了一个主要的参与者。虽然中国还需坐观西方创造的软件和处理器来推动现今的数字化世界,但它已成为制定未来最重要的科技原则的佼佼者。 在今年六月尾,科技部部长万钢宣布中国政府已为未来几十年的AI发
背景:在互联网及移动设备不断普及的时代背景下,越来越多的国内传统品牌商及国际知名品牌为提高销售规模纷纷试水电商业务。基于电商市场的持续扩增以及品牌商电商化的业务需求,众多企业通过向品牌方提供金融支付、品牌运营、整合营销、 IT 服务、物流仓储、供应链等服务而得到快速发展,电商服务产业因此而不断壮大,消费者消费习惯也因此改变。
公司商业模式不同,提高用户终身价值的方法也不一样,零售公司:说服他们购买更多产品;SaaS公司:续订、延长订购年限、升级到更贵的服务。
中国跨境出海业务快速发展并呈现出积极的现状,越来越多的中国企业开始探索海外市场,寻求更大的发展机遇和国际化的竞争优势。
相比TA-Lib在技术分析领域的地位,QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
缘起 这是一个我一直想写,却一直没有想得非常清楚的课题。目标非常清楚:通过创建一种经济模型,来分析开源生态中的各种问题。 上一次在CHAOSS china的一档播客节目里,我们在讨论关于“指标”的问题。当时的话题是:自下而上的指标,还是自上而下的指标。 所谓自下而上,就是从开源世界原本就能观察到的各种行为入手,比如star、fork、commit、PR等等,然后通过某种计算,得到一个“指标”。这样做的问题是:意义不明。我们可以做各种加权计算,但是:为啥可以这么计算呢,无法说明。 所谓自上而下,就是从目标入手,我们希望考察一个开源项目,或者一个开源社区的某种活跃度,健康度,或者其他特征。然后去尝试构建一种计算方法:将各种行为拼接、计算。这样做的问题是:无从下手。因为我们可以提出无数的问题,但是答案太难找了。 关键在于:我们缺少一组明白无误的概念,并且这些概念能够组成一个可以理解并且切合实际的模型。更进一步的关键在于:我们对于开源软件,乃至对于开源的本质,缺乏理解。
作者 | Ion Stoica 译者 | Maglish 策划 | 蔡芳芳 UC Berkely 计算机科学与电气工程教授,AMPLab 共同创始人,Spark 的核心设计者 Ion Stoica 在近日召开的操作系统会议 HotOS 上,提出了“Sky Computing”这一构想,展望超越单个云平台的公用计算未来。论文思考了该如何推动目前的差异化云计算平台逐渐发展成为一项公用服务,Stoica 称其为“Sky Computing”。论文提出实现 Sky Computing 的障碍更多来自于经济层面,而
原文地址:A guide to the Google Play Console 原文作者:Dom Elliott 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:JayZhaoBoy 校对者:hanliuxin5,IllllllIIl 无论你是企业用户还是作为技术人员,在 1 或 100 人的团队中,Play 控制台能为你做的都不仅仅是发布应用这么简单而已 你或许使用 Google Play 控制台上传过 Android 应用或者游戏,创建一个商品详情并点击上
大家好,我是Bynn,数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天,我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条:
转载自阿里研究院官方网站 作者|潘永花 阿里研究院 阿里数据经济研究中心 在新经济第一次进入今年《政府工作报告》的同时,大数据已经是第三次出现在了总理的《政府工作报告》,这也足以看到大数据对于我国未来新经济发展的重要作用。而在过去的2015年,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据的行动纲要》出台,还是十三五规划中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。那么,到底为何大数据会如此受到政府的关注呢。 阿里研究院旗下的阿里数据经济研究中心(ADEC)认为,在新经济发展的过程中,随着互联网的普及和物联网的快速
分析型客户关系管理(Analytical CRM/aCRM): 用于支持决策,改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识,和如何与顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基百科是这样描述“大数据”的:“数据集的总和如此庞大复杂,以至于现有的数据库管理工具难以处理(…)”。 商业智能(Business Intelligenc
从远古开始,人类为了摆脱对时间的恐惧和对生活更高的追求,开始慢慢地进化和改进自己的工具,并且寻求人和人之间的合作,开始形成分工,分工使人能够在有限的时间内并行地完成相关的业务工作,从而慢慢形成了一个树状的架构。由于要更好地完成分工,制定分工的人(架构师)开始开始深入到实际工作中识别问题、分析问题,抽象出这些工作的个性和共性,从中将核心生命周期识别出来,将非核心的工作按照流程分派给不同角色来处理。这些组织内角色的分工又按照切分的原则,使人能够责权对等并且解决相关人在时间和空间上的负载过重。从而使这种架构在组织
目前在企业中使用人工智能还比较少,一场关于人工智能的革命才刚刚开始;中有部分大企业正在尝试人工智能,比如百度的全自动驾驶汽车,对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
京东早已不是仅仅满足于“一家优秀的零售电商平台”,而是集电商、物流、智能供应链、区块链、金融等各类资源及基础设施于一体的平台企业。
在大型复杂的应用中,业务模块之间总是相互关联,相互纠缠。无论对业务管理或软件开发方面都会造成困惑:从业务管理方面难以厘清确切的管理范围和职责:就是说不知一项业务具体谁来管。在软件开发方面则无法确定开发人员的具体分工和维护责任,即确定一项业务功能具体靠谁来修改、优化。拿一个普通的网上购物过程来说,除商品拣选过程外的优惠价选定、库存扣减、支付又会涉及商品定价管理、库存管理、财务管理等独立的业务模块。如果纯从软件开发角度来描述:负责开发购物流程的开发人员还需要兼顾优惠价计算、库存扣减、支付等业务操作。因为商品定价、库存管理、财务管理等都有可能是其它人负责开发的业务模块。一件商品拣选有可能造成该商品的定价调整、库存变动可能驱动采购、配货等业务的发生、支付也会是一些财务操作的启动原因。购物流程开发人员应该是不容许直接去实现这些业务操作的。为了解决这些矛盾,必须先实现业务模块的松散耦合。听起来有点像CQRS,不过是更广义的domainRS业务模块分离。在接触kafka之前,我们一般用soa模式由负责一块业务功能开发的程序员提供一套完整的对外业务操作api,就可以实现程序员各自独立工作,各管自己的一亩二分地。不过,完成的系统经常会出现内部处理业务速度跟不上外部api调用频率的情况,轻者拖滞api调用线程,重则造成业务处理异常。这个时候kafka应该能在解决方案里发挥特殊作用:如果我们把kafka引入到业务模块集成,业务模块之间通过消息/事件队列event-queue进行沟通就可以实现更高程度的、更高效率的、交易事务类型的业务集成了。
在电子商务平台上,商品结构起着至关重要的作用。它不仅承载着预订和服务流程中的商品信息,还在商户运营效率、平台可扩展性以及终端用户体验等多个维度产生显著影响。通过高度结构化的商品信息,平台能够运用数据分析和算法,更精准地推荐合适商品给目标用户群,更加高效地为买卖家用户创造价值,从而提升交易效率和客户满意度。
在数据领域,有很多“书上一讲就明白,实际一干就报废”的知识点,因此同学们才有这种疑惑。趁着开年,系统帮同学们解答一下,后续工作、面试都用得上。而在众多理论里,定价模型是最常见的一个。
大数据,一个时髦的名词,也是当下热门的业务领域。大数据诱人的利益诉求点之一,即通过大数据能更好地提高效率,更好地有的放矢。一方面,大数据让公司内部更有效地运作;另一方面,大数据让公司更好地了解客户、了解市场。大数据的蓝图显示,大数据弱化甚至消弭了经济运行中的信息导致的不确定性,大大降低了各种资源的浪费,在各种资源日益紧张的今天,大数据描绘出了一个美好的经济社会蓝图。未来真的这么美妙吗? 消费者剩余是厂商想方设法攫取的金矿 我们先温习一下消费者剩余、生产者剩余
实物供应链是大宗商品贸易经济跳动的心脏。全球贸易公司通过运输和复杂的物流以帮助遍布全球的客户获取,储存,混合和运送大宗商品。
元帮社区创始人 孟晓峰:中美区块链之争,争什么?争数字资产定价权!传统金融体系中,世界上的贸易70%份额定价权美元说了算!
高质量的产品数据对于任何企业而言都是至关重要的。越来越多的企业希望获得有关产品数据标准的更多信息,例如GDSN数据同步。
数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结,希望你喜欢。 1.分析型客户关系管理(Analytical CRM/aCRM): 用于支持决策,改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识,和如何与顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 2.大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基百科是这样描述“大数据”的:“数据集的总和如此庞大复杂
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