期刊文献+

基于个性化服务的O2O服装品牌运营节点研究

Research on Operational Nodes of O2O Apparel Brands Based on Personalized Service
下载PDF
导出
摘要 互联网技术的革命,使人类从IT时代跨入DT时代,移动互联网、大数据、云计算相互交织在一起,共同改变了人们的交易场所,提高了交易速度,拓宽了交易范围,让线上线下逐渐融为一体。O2O商业模式以其方便、体验和个性化服务的特点不断承载着人们对更高购物环境的要求,随时线上消费,随时线下体验。本文立足O2O服装品牌,通过解析O2O商业模式的运营机制,探讨O2O服装品牌运营节点,O2O服装品牌的运营基础:精准推广;运营保障:个性化服务;运营核心:线下体验;运营关键:客户反馈。 Internet technology revolution made the human step into DT age from IT age, mobile Internet, big data, cloud computing are intertwined together, they are all changed people’s trading places, improved the trading speed, broadened the trading scope, made the online and the offline integrated gradually. O2O business model is bearing the customers’ shopping atmosphere for higher requirements, at any time online consumption, and offline experience. This paper is based on O2O apparel brands, through research the operation mechanism of the O2O business model, exploring O2O apparel brands’ operational nodes, operational infrastructure of O2O apparel brands: precision promotion;operational guarantee: personalized services;operational core: the offline experience;operational key: feedback.
作者 朱伟明 李浩 Zhu Weiming;Li Hao(Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018)
机构地区 浙江理工大学
出处 《上海视觉》 2016年第1期36-41,共6页 Shanghai Vision
基金 浙江省科技厅软科学项目(2015C35022) 杭州市哲学社会科学规划常规课题(M15JC033).
关键词 O2O 服装品牌 运营机制 节点 O2O apparel brands operation mechanism node
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献116

  • 1邓爱林,左子叶,朱扬勇.基于项目聚类的协同过滤推荐算法[J].小型微型计算机系统,2004,25(9):1665-1670. 被引量:147
  • 2李海舰,原磊.论无边界企业[J].中国工业经济,2005(4):94-102. 被引量:182
  • 3张海燕,丁峰,姜丽红.基于模糊聚类的协同过滤推荐方法[J].计算机仿真,2005,22(8):144-147. 被引量:25
  • 4胡桃,李兴刚.Web挖掘在电子商务中的应用[J].当代通信,2005(22):32-34. 被引量:3
  • 5[美]克里斯·安德森.长尾理论[M].北京:中信出版社,2000:13-15.
  • 6[美]托马斯·弗里德曼.世界是平的--21世纪简史[M].何帆等译.长沙:湖南科学技术出版社,2006.
  • 7[美]杰夫·豪.众包-大众力量缘何推动商业未来[M].北京:中信出版社,2009.
  • 8Han, E.H., Boley, D., Gini, M., et al. WebACE: a web agent for document c ategorization and exploration. In: Sycara, K.P., Wooldridge, M., eds. Proceeding s of the 2nd International Conference on Autonomous Agents. New York: ACM Press, 1998. 408~415.
  • 9Schwab, I., Pohl, W., Koychev, I. Learning to recommend from positive evi dence. In: Riecken, D., Benyon, D., Lieberman, H., eds. Proceedings of the Inter national Conference on Intelligent User Interfaces. New York: ACM Press, 2000. 2 41~247.
  • 10Pretschner, A. Ontology based personalized search [MS. Thesis]. Lawrence, KS: University of Kansas, 1999.

共引文献1420

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部