05 youtube官網買粉絲是什么怎么查詢號碼查詢物流(跨境電商怎么做)

訂單的實際轉化率，成功率越高，實際轉化率就越高。其它的如開戶費，年費都是次要的，相反往往越是那些條件越誘人的通道，可能風險越大。

不要局限在一個收款通道上，對于賣家來說，資金回轉安全是很重要的，客戶的網購體驗更是重要的。目前跨境人民幣收款是許多外貿電商的選擇，因為支付頁面快捷，也符合國外消費者的購物習慣。用戶提升了價值體驗，對于穩定外貿市場份額是有利的。

如何開始做外貿

外貿就是和老外做生意，掙老外的銀子。一般的操作流程過程如下：

1）和老外談生意，接訂單――

2）備貨：下訂單到工廠生產或采購――

3）進出口商品檢驗檢疫局檢驗貨物（這個叫“商檢”）――

4）向海關申報出口（“報關”）――

5）把貨物運輸出國,交給客人（“貨運”）――

6）從客人那里收錢結匯（“收匯”）――

7）向外匯管理局申報（“核銷”）――

8）向國稅局申報（“退稅”）。

在這里邊，很多工作是交給專門的機構去做的。貨代幫你“報關”和“貨運”以及買保險，銀行幫你“收匯”，工廠幫你“商檢”，所以你只要集中心思跟老外談生意就可以了，但是你也要了解一些這些流程，不光有配合的問題，里邊還有費用問題。

第一步、和老外談生意接訂單

這里有四個內容：a,客人怎么來？b,報價怎么報？c,合同怎么簽？d,錢該怎么付？

a、客人怎么來？

有幾種辦法，主要的有，一，網上吆喝，找買家。二，參加展會，攬生意。相對而言，網上找客人費用低，成交率低；展會費用高，成交率高。還有其它找客人的辦法。

網上一邊找客戶一邊發布信息，在中文的貿易平臺上，你招來的都是國內的貿易公司，但也不要都放棄，說不準有的還有用；要上國外的貿易平臺，若是你的郵箱里有Enquiry，說不準你的生意來了。

Hamburg、Sindefingen。。。。多了去了。若是有老外前來詢盤，你就可以跟老外當面外討價還價了，這就是要報價了。狗狗比較喜歡跑展會。怎么樣，哪位愿意讓狗狗做你們的代理商。哈哈~~

小提示A

尤其是在網上找客人的業務人員，你給客人的mail 等信函是被快速閱讀的，如何吸引人和得到回復，那你的mail必須符合當地的特色，比如說你按歐洲人的標準來寫，那將是被認為你在了解歐洲，是“買粉絲urtoisie”（禮節）。同時信函不要寫得太長或太短；不要忘了寫自己的職務和名字；不要忘了很多老外對中國是一無所知的。

小提示B

跟中國人一樣，老外也看重著裝，對于去歐洲參加展會的外貿人士來說一定要注意。歐洲人對這點非常重視，特別是法國英國意大利，觀念是根深蒂固。雖然他們嘴上從來不說，卻會把你的著裝和你的產品聯想起來。比如說，狗狗雖然平時穿的象丐幫弟子，但在這種場合下西裝只穿深色的（黑色的是喪服，不能穿滴），襯衫是白色，淺藍，淡粉紅，領帶和襪子也是深色的，而且領帶的圖案是保守的。我看到過國內的高級人士穿著實在不敢恭維，穿西服居然還穿白襪子，領帶上居然有自己公司的logo。。。那個做派就更不談了，沒品，老土！

小提示C

b、報價怎么報？

報價里有什么內容呢？貨物的成本+其他費用+利潤。

以一單服裝為例，貨物的成本就是采購服裝的價錢(如果是讓工廠生產的話，就是采購面輔料的費用+付給工廠的加工費用)。 其它費用就是運費（價格條件里有說明）+雜費+報關費用+公司日常開銷費用。。。等等。 利潤就是自己掙的錢，有兩部分組成：從老外那里掙滴+國稅局的退稅。所以在搞清貨物品名、型號、數量、包裝規格、交貨期、付款方式及柜型等等之時，要搞清報價里還含有哪些東東：

一、匯率

外貿交易一般以美元來結算的。現在的美金對人民幣的牌價是：1美元兌換8。05圓RMB。若你賣給老外1000圓的貨，換算成美元就是124。23（1000/8。05=124。23）.

二、價格條件

這個東東其實就是運輸和費用的問題，由于交貨的地點不同，產生的費用不一樣，國際貿易一般以港口碼頭作為交貨的地點，常用的有幾種：

1、FOB。即在中國的碼頭交貨。FOB = 貨物的價值 + 國內運雜費 如約定在上海港口交貨,就叫做FOB SHANGHAI 在這種條件下,除了貨物本身的價值以外,還要加上把貨物運到上海碼頭的運費和報關出口手續費，以及在上海碼頭上產生的亂七八糟的雜費。這也是成本的一部分。

2、CNF。即在外國碼頭交貨。CNF = FOB + 遠洋運費 如約定在美國紐約港口交貨，就叫做CNF NEW YORK 這種條件就是FOB價格之外，再加上貨物運到美國紐約的海洋運雜費。

3、CIF。也是在外國碼頭交貨,只不過給貨物買了保險，途中損壞可索賠。CIF = FOB + 遠洋運費 + 保險費。或者 CIF=CNF+保險費。

因為貨物的類別和交貨地點不同。保險費也略有不同，保險費的多少由保險公司來定，保險的種類也有幾個，但我們通常都用一切險：無論出什么事情，都由保險公司都替你扛著。因為我從未出過事情，不知道保險公司是不是真的肯為你扛。保險費不算高,為了安全第一還是買吧。在CIF條款中，租船訂艙和保險是賣方(也就是你啦,老外是買方,你是賣方)的責任。保險最好逐筆投保。 三,運費和雜費 那么運雜費有多少呢？這就要去向貨代（貨物運輸代理公司）買粉絲了。

在外貿出口中，貨代是個重要角色。它可以做不少事情呢。可以幫你做貨運，可以幫你報關，可以幫你代辦保險。貨代在服務上也有好壞，他們的運費和雜費的報價也各有不同，你可以多找幾家比較一下，找家價格公道，配合默契的最好了。 對于外貿新人，你一定要向貨代問清楚這些運雜費都有那些名目，費用是多少等等，做到心中有數，它直接影響到你的報價。你把貨物的類別、體積、重量、運輸的目的地、大致的發貨日期告訴貨代，他就會幫你算出所需要的運雜費。

互聯網大數據現關心的是什么？

樓主您好：

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

和大數據相關的理論

? 特征定義

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

業界（IBM 最早定義）將大數據的特征歸納為4個“V”（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

其實這些V并不能真正說清楚大數據的所有特征，下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。

36大數據

古語云：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。

那么，什么是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣；2-關注效率而不是精確度；3-關注相關性而不是因果關系。

阿里巴巴的王堅對于大數據也有一些獨特的見解，比如，

“今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。”

“非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。”

“你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特別是最后一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在于創造，在于填補無數個還未實現過的空白。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

? 價值探討

大數據是什么？投資者眼里是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。

如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能準確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。

Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：通過找出一個關聯物并監控它，就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來準確預測顧客的孕期，這就是對數據的二次利用的典型案例。如果，我們通過采集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，并可以及時發布道路交通提醒；通過采集汽車的GPS位置數據，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析數據適合賣給廣告投放商。

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基于大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1- 手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2- 沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT買粉絲和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Orac

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