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02 youtube是什么職業類別1類別2(下一個數字化大優勢,為什么是數據圖譜?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-10 05:58:46【】2人已围观
简介還價了,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ma
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。
下一個數字化大優勢,為什么是數據圖譜?
亞馬遜每分鐘賣出四千件商品,其中約50%是由個性推薦引擎呈現給用戶的。瀏覽亞馬遜網站時,算法會預測你在此時此刻想要的東西,從約3.53億商品里選出一組推送給你。
驅動個性推薦的是亞馬遜不斷演進的采購圖譜,即現實中“實體要素”——客戶、產品、采購、活動和店址等一切店鋪信息——以及這些要素之間關系性的數字化呈現。亞馬遜的采購圖譜將購買 歷史 與網站瀏覽情況、Prime Video觀看情況、亞馬遜音樂收聽情況和來自Alexa設備的數據聯系起來,算法使用協同過濾,結合多樣性(推薦商品的相異程度)、意外性(推薦商品的驚人程度)和新奇性(新鮮程度)等要素,生成世界上最復雜的推薦。憑借豐富的數據和行業領先的個性化推薦,亞馬遜現在占有美國電商市場的40%,跟得最緊的對手沃爾瑪市場份額僅為7%。
為了與亞馬遜競爭,谷歌于2021年4月宣布推出購物圖譜(Shopping Graph),一個在用戶搜索時推薦商品的AI模型。每天用谷歌搜索商品的人超過10億,購物圖像將他們與全網幾百萬商家超過240億商品列表聯系起來。這個模型的基礎是谷歌絕無僅有的知識圖譜(Knowledge Graph),在廣闊的網絡中捕捉關于實體及其相互關系的信息,包括來自安卓系統、聲音及圖像搜索、谷歌瀏覽器Chrome擴展、谷歌助手、谷歌郵箱、谷歌照片、谷歌地圖、YouTube、谷歌云服務和谷歌支付的結構化與非結構化數據。谷歌購物圖譜讓170萬商家運用簡單卻相通的工具在谷歌上展示相關商品,谷歌可以應對亞馬遜的挑戰。
像亞馬遜和谷歌這樣的數據圖譜,依賴產品使用數據(即用戶使用平臺或產品時產生的行為數據)把握企業及其客戶之間的聯系和關系。 數據圖譜的概念源于社交網絡與圖形理論,該理論將社交圖譜定義為人與人之間聯系和關系的呈現, 如朋友、同事、上司等,每個人被呈現為一個節點,關系則是點與點間的連接。這個概念出自 社會 心理學家斯坦利·米爾格拉姆(Stanley Milgram)的著作,過去二十年來,這一概念為分析組織、行業、市場和 社會 的結構與動態提供了實用的透鏡。2007年,Facebook推出同名社交平臺,讓開發者打造應用程序整合進網站信息流和人際關系連接,使得數字化社交圖譜流行起來。
領先的 科技 公司運用數據圖譜提供個性化推薦、升級產品、優化廣告等等。最成功的例子,如亞馬遜的采購圖譜、谷歌的搜索圖譜、Facebook的社交圖譜、奈飛的電影圖譜、Spotify的音樂圖譜、Airbnb的 旅游 圖譜、優步的出行圖譜和領英的職業圖譜,利用不斷收集的用戶使用數據,加上獨有的算法,從產品開發到用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。
本文討論企業如何借鑒數據圖譜領先企業的方法,打造新的競爭優勢。
數據網絡效應
數據圖譜不是靜止不變的,反映的不是某一時間點的數據,而是數據科學家所說的動態數據。這是無法手動繪制數據圖譜的部分原因。必須利用技術,才能實時收集和解讀一家公司的產品在全世界消費者使用中產生的幾百萬份數據。
數據圖譜成功要素
數據圖譜領先企業收集用戶行為數據,并迅速用于改進產品和服務的各個方面。這些公司不停地修改為產品數據分類和標記的方法,尋找實體間的關系,以便算法更好地歸類并提供個性化推薦。公司還不斷更新算法,以最新、最相關的數據為基礎生成個性化推薦,協助吸引客戶。下面看看成功運用數據圖譜的企業有哪些關鍵行為。
傳統企業的用戶數據各自獨立儲存在不同職能部門的數據庫。為了獲取數字優勢,企業必須將數據組織成交互圖譜,可運用算法分析,生成洞察并為每一位客戶提供個性化價值。
用數據圖譜豐富產品線。 在數據圖譜方面領先的企業用購物、出行或搜索等一系列跨領域的概念,將專業知識整理為可由機器識別的圖譜格式。例如Airbnb的出行圖譜,給出了700多萬住宅的清單,打上屬性(所在城市、地標、活動等)、特征(顧客評價和營業時間等)和彼此間關系的標簽,生成更高級的推薦,不僅推薦出租屋,還可以推薦最佳晚餐場所和游覽景點的最佳時間。這種擴大產品范圍的能力讓Airbnb為顧客提供優于傳統酒店的服務,后者的數據被分別儲存于彼此孤立的部門(訂房部負責預訂房間、禮賓部負責推薦參觀、療養部負責預約按摩,等等)。同樣,奈飛也不斷改善影視作品在7.5萬個細分類別下呈現和分類的方式,Spotify的音樂和電臺節目亦然。
Facebook為了在關鍵時刻獲勝,對30億用戶分別進行了近乎實時的個性化社交網絡內容對照測試。推送內容之前,Facebook會在待推送清單中篩選,根據用戶過往行為規律,將范圍縮小至約500篇該用戶可能關心的內容。隨后Facebook會用專有的神經網絡為這些內容打分并排序,再按媒體類型整理,如文本、照片、音頻和帶有廣告的視頻等。
雖然許多公司號稱是以客戶為中心,但能像領先企業一樣善加運用數據圖譜和算法的卻很少。想一想:你的公司是否用AI算法為客戶提供不斷改善的產品,讓他們不會轉向其他公司?
開始行動
1. 制定數據圖譜戰略。 首先要讓了解行業的高管與數據科學家配合,在概念上構建數據圖譜,考察未來走向并思考可能的商業影響。很多資源沒有亞馬遜或奈飛那么豐富的公司已經做到了這一點。例如2010年一名商學院學生創立的個性化 時尚 服務公司Stitch Fix,現在市值超過16億美元,在很大程度上是因為其 時尚 圖譜。
思考本公司擁有的數據能否提供獨特的優勢。你或許有專有的數據收集法,能夠獲取其他企業無法獲得的詳細信息。也許你在數據深度和廣度上有優勢,并且可以從合作伙伴那里得到互補性的數據。你的流動數據(相對于競爭對手用于批量處理的零散數據)速度可能更快。想一想能否通過收購(如微軟收購領英和動視)和結盟(如谷歌與Shopify合作)提升本公司的數據范圍、深度和速度。
2. 建立專有算法。 獨立進行不同類型的分析已經不夠了。數據圖譜領先企業運用專有算法,在總的框架下進行描述性分析(“發生了什么?”)、診斷性分析(“為什么發生?”)、預測性分析(“會發生什么?”)和規范性分析(“應該發生什么?”)。你的數據圖譜基礎設施可以從用于分析靜止數據(批量處理、獨立分析)的傳統結構轉為分析不斷變化的實時數據。要參考行業中其他企業和同類其他算法。舉例來說,如果你的成功指標是客戶接受推薦的程度,你的推薦引擎與奈飛、Spotify和亞馬遜等領先企業相比起來表現如何?
3. 建立信賴。 管理客戶數據責任重大。大部分客戶將計算機、算法和機器學習看作復雜的黑匣子,很多人覺得數字化公司利用乃至濫用自己的個人數據大發橫財。企業必須以能夠獲得信賴的方式使用算法,而且必須獲得收集和分析數據的許可并提供價值。用消費者可以理解的語言解釋你們公司要用數據做什么。
如果消費者感到個人數據被濫用,就會對公司失去信任。企業不僅要在技術方面投入資源,還要以消費者能夠理解和接受的方式做出解釋。客戶越來越期待能增進對數字化產品的了解,以及由AI支持的服務如何實現,各國要求企業在當地法律限制內使用數據。
4. 組織升級。 企業領導者必須部
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