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电子商务时代下的企业营销模式的创新探讨
来源:商业经济 发布日期:2016-10-20
电子商务时代,网络市场则有着无比强大的生机,通过营销手段将商品销售给消费者,是网络营销的根本。但很多企业在网络营销上还有一些误区:如网站误区、广告误区、名人效应误区。企业营销的误区需要在具体操作和细节上进行多方面的调整。企业应从营销理念和营销手段方面进行创新,积极参加虚拟社会,做好企业信息系统建设,建立新颖的销售管理和策略以及消费者信息数据库,加快网络销售人员的培养,以推动网络营销的发展。
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大数据背景下新疆电子商务企业品牌建设——基于巴依老爷电商企业的案例分析
来源:山东纺织经济 发布日期:2016-10-20
当下电子商务活动已经开始逐渐替代了传统的商务活动,企业也逐渐将自己的业务扩展到了网上。在网络信息时代,大数据时代的到来给电子商务的品牌发展带来了助推剂。大数据让企业的定位更加准确,使得产品交易效率更高。新疆的电子商务发展较晚,基础薄弱,其代表巴依老爷在电商运营和大数据使用方面较为成功。本文通过对其网络品牌的建设方案进行了分析,以此来对新疆的电商进行借鉴。
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我国农业产业化发展中的电子商务应用策略研究
来源:改革与战略 发布日期:2016-10-20
电子商务应用可以推进农村经济跨越式发展,突破农业生产销售的时空限制,促进农业产业化科学发展,规避农产品价格波动风险。从目前来看,农业信息化建设水平不高,限制了电子商务在农业产业化发展中的应用,其主要原因是相关部门农业信息化观念淡薄,农业产业化企业规模小、资金少,农民整体素质偏低、缺少人才支撑等。应该从提高农业电子商务知识普及度、加大力度扶持信息基础设施建设、加强农业物流体系建设、抓好农业生产各个环
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天津市居民水产食品消费需求及其影响因素调查研究——基于传统消费与电子商务消费的对比视角
来源:中国商论 发布日期:2016-10-18
随着信息产业的迅猛发展,以网络购物为主要表现形式的民用电子商务活动正在深刻影响着我国普通居民生活的方方面面。本文从传统消费与电子商务消费的对比视角出发,调查研究天津市居民水产食品消费需求及其影响因素,为天津水产食品的传统渠道与电子商务渠道的发展提供有益参考。
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互联网时代的电子商务分析
来源:经营管理者 发布日期:2016-10-15
目前,我国经济步入新的发展阶段,社会消费观念和模式正在发生深刻变化,市场供求关系出现重大调整,现代信息技术特别是互联网等高科技不断普及和推广。电子商务作为社会科技与市场经济相结合的产物,经过多年发展如今已与社会生产、消费紧密融合在一起,对传统商业模式、消费模式和思维观念产生了巨大冲击和影响。本文在对互联网时代电子商务发展现状及存在问题的基础上,有针对性的提出发展电子商务的具体建议,为进一步推动电子
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企业开展电子商务采取代运营机制的问题研究
来源:海峡科技与产业 发布日期:2016-10-15
开展电子商务的有很多企业,其中不乏知名企业将自身业务承包给代运营公司。解决经营过程中的销售、推广、客服、仓储、物流等一系列问题,其中也会遇到监管、资质确认、信息不对等问题。文章提出了建立监管制度保障体系、资质测评、参与经营以及组建过渡的解决方案。
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浅谈电子商务对现代企业发展影响
来源:企业导报 发布日期:2016-10-15
随着互联网和信息技术飞速发展,电子商务不断兴起,大量人才和资金等资源涌向电子商务领域,对现代企业发展发挥着至关重要的作用。本文结合电子商务与实体经济的关系分析,探究了电子商务对现代企业发展的影响。
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电子商务对我国传统贸易的影响机制研究
来源:北方经贸 发布日期:2016-10-15
随着电子商务的蓬勃发展,传统贸易面临着极大的生存挑战。电子商务对传统贸易的影响显而易见。在此,通过案例研究的方式对这一问题进行了较为深入的考察,发现电子商务主要通过全新的商业平台、商业模式以及支付手段、信息传播模式等方式,一步步对传统贸易紧逼,形成了如今的局面。
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电子商务应用中的协同过滤算法综述
来源:黑龙江科技信息 发布日期:2016-10-15
电子商务的迅猛发展为用户提供了大量的信息,网购已经成为潮流,各种网购平台为用户提供了大量的信息,而如何在众多的电子商务网站和海量的商品中快速地找到用户需求的产品成为一个研究的重点。在此,推荐算法应运而生,,协同过滤推荐算法在电子商务系统中得到了广泛的应用。本文主要介绍两种协同过滤推荐技术在电子商务网站中的应用现状,并在此基础上介绍了一些改进的协同过滤算法的研究现状和推荐效果,以及算法未来可能的研究
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电子商务中基于深度学习的虚假交易识别研究
来源:现代情报 发布日期:2016-10-15
为了解决电子商务平台中存在的虚假交易问题,本文依据商品的销售记录以及商家的基本信息,提出了一种结合深度置信网络和多层感知器的虚假交易识别方法,通过识别出以通过刷单增加销量的商品来识别虚假交易。首先利用深度置信网络对交易特征进行学习,得到更高层次的抽象特征;然后利用多层感知器进行分类任务,从而识别出虚假交易。从淘宝中爬取商品的交易记录和评论数据进行实验验证,与其他机器学习模型的实验结果进行对比,其性
027-87841330