多行业O2O实践带给家居行业互联网化的思考 大规模机器学习技术
【品途导读】传统家居行业仍在互联网门口徘徊，需要学习其它行业的互联网经验：1）家电行业里苏宁采取线上线下同价的O2O战略会带来成本上升；2）服装行业线上线下不同款的策略在家居行业适用性不强；3）传统百货商场型电商如银泰网和天猫合作，家居行业也可以采取入驻+自营的方式；4）家具行业的平台运营模式和营销模式都可以参照垂直电商酒仙网的运营模式；5）家具行业应该是一个综合型的电子商务模式，基本模式策略是B2C+C2B+O2O+B2B+拥抱流量大户+平台模式。正如十年前的那句话：“互联网将会改变人类生活的方方面面”。十年前，没人会想到华盛顿邮报会被兜售，也没人会想到可以在网上购买东西，更没人想到可以在网上团购大餐。十年的时间，生活的视角里慢慢出现了B2B、B2C、0间，互联网和电子商务这两个词在不断提及。今年的福布斯中国富豪榜里面，十年之前还是技术或者忽悠男的草根已经逆袭，成为中国新财富的代表。他们年轻，是中国新经济时代的代表，但却创造了不可比拟的价值，有百度李彦宏、腾讯马化腾、阿里马云……或许，连他们自己都不曾想过，互联网会给他们带来这样惊人的财富。这，注定是一个被互联网改变的时代。互联网改变了很多的传统行业，比如餐饮曾一度倒向团购，家电业开始走0代，当时国内的佼佼者如国美、苏宁这样的大企业。国美苏宁等走的是家电平台化战略，自己不生产家电，就是一个家电平台。商家入驻该平台或者商家给予苏宁、国美一个底价，国美苏宁再进行价格重调来整合自己的利润。同时，苏宁国美等在发展之时都不断的扩展自己的门店，并且这些门店大多数都属于直接购买，这样苏宁国美在不断扩张时所要承担的主要成本来源于人力和物流成本。苏宁和国美在扩张时，正好赶上了我国家电行业发展的浪潮，销售额逐年攀升，并且还有一个利好的消息就是苏宁国美在扩张时所购买的门店随着时间的推移在不断升值。但是，时代终究在改变，当互联网慢慢介入人们的生活，生意还是那些生意，但做生意的方法和途径却变得不一样了。互联网最大的精神在于开放，其次是解决了空间和时间的问题。苏宁、国美要把自己的视角触及到三线城市，按照以前的老套路派专家团队去当地考察，看当地的GDP、人均消费、城市发展空间是否符合开店的标准。但是电子商务却不一样，只要你有足够的商品以及信誉度，就可以不需要去当地进行开店推广，你只要让别人了解你，知道你，并且信任你，那么你就可以卖出你的产品。京东就开始这样搅局我国的传统家电行业，家电行业也开始走互联网的路线。京东起初做3C产品起家，每年的销售额都呈数倍增长，但体量都很小，没有引起苏宁这样的大企业重视。但随着京东等电商平台不断扩展品类和体量，其爆发力开始增长，也让这些传统的家电巨头开始恐慌。后来在经过“815京苏大战”之后，传统家电巨头也开始走互联网之路。国美收购库巴网，发展国美在线，到处招揽电商人才。苏宁则更彻底，数亿美元打造苏宁易购，收购红孩子进军母婴市场，开通支付环节，改变公司形象，起名苏宁云商等等。苏宁和国美虽然都在走电商路，但线下之路仍在行进，只是收缩了线下部分门店。线下门店依然是销售的大头，但增长开始放缓。线上的业务增量开始上升。前段时间，苏宁宣布线上线下同价。其实，在同价的背后，从商业的角度来思考线上线下同价的背后隐含着什么。线上线下同价就要来几个方面的定位，一是线上充当了一个什么角色，线下又是什么角色。按照苏宁官方的措辞是，线上支付购买，线下体验。顾客到实体店去看商品，到线上去购买，物流仍然是线下实体店所拥有的就近仓库发放。我们来思考一个问题，顾客到苏宁实体店去看了商品，然后回家去线上搜索该产品，苏宁、国美、京东、天猫都有，发觉天猫的比较便宜，那么就决定买天猫的了。这样的话，苏宁不就尴尬了吗？线上的作用不就隐形了或者没有。另一个问题就是成本的问题，在绝大多数人的眼里，都认为线上是要比线下便宜的，原因在于线下需要承担房租、人员、设备等成本压力，线上只要有少部分人员和系统支撑，那么就可以在成本上达到优势。苏宁国美0面临着挑战，最主要的就是扩展过度，对供应链的把控不足而导致库存压力。最后，服装行业走的路线就是线上线下不同款，尾货下架去向凡客、天猫这样的平台甩货，解决自己的库存问题，使得资金回流。线上与线下不同款的意义相当于扩展了一个完全不同的销售渠道，这样既可以保证集团整体利益的增长，又可以解决与线下实体店的冲突。但是，走线上渠道是自营电商平台还是报团大的平台如天猫、京东呢？服装行业最终的选择是只要有利益，两者都可以选择。于是我们就看到了各种服装品牌的天猫旗舰店，同时又看到了各种广告平台推广的服装品牌网站的小广告。最后，当所有试水之后，我们发现服装行业最后的线上利润来源于报团大平台，其自营的网站平台并没有带来利润，反而是亏损。也许目前可以认同为战略性亏损，但从远期来看，这部分亏损就是实质性亏损。消费者已经习惯了去特定的平台看玲琅满目的商品，除非是特级的粉丝，不然很少在官网上进行购买消费。另一个服装巨头ZARA也有线上线下同价同款的例子，但ZARA的战略核心是以线下为主，即使是网购比中国更发达的欧美地区也是如此。线上只是起一个新品展示、服装介绍的作用，但顾客可以在线上进行购买，线下提货或者ZARA会用快递自行就近发货。家居企业要走服装类型的电商之路，走线上和线下对应不同款，那就需要寻找更多的SKU来丰富自己的产品线。但家居行业不同的是，其是没有加盟店存在的，在各大城市的大型卖场都属于总公司直营，没有损害加盟商利益，不会面临加盟商的尴尬。但如果把线上商场做成一个商品展示的作用，其宣传效果不会达到预期效果，反而会拉大线上成本。传统百货商场型电商——银泰网类O2O?银泰网是国内实体百货公司控股经营的网上商务平台，由香港上市公司银泰百货重资打造，整合旗下40余家实体商城，数百个品牌，提供了众多高品质的商品，是国内消费者较为青睐的时尚B2C网站。百货商城受到电商平台的冲击，其实连带影响到了商业地产开发商。传统百货业萎缩的同时也让商业地产开发商不知所措，百货一直都是商业地产的重头戏，内容没有了，载体何去何从？银泰偏偏是百货+商业地产的模式，电商的崛起带给银泰的压力可想而知。上线的银泰网，发展差强人意，折戟O2O就不难理解了。如果银泰商城能够借助银泰网完成O2O之路，那苏宁早就超越天猫了，哪里还会有京东什么事儿！如今，银泰0前的数倍，传统企业将电视、杂志广告投向互联网，使得流量购买成本以及客户转化率都低得可怜。短期内，家具行业实现互联网盈利很困难，只有将自己的品类丰富，以自己的品类作为单位去入驻其他平台，实现大平台下面生长出小平台，这样的战略是可取的。同时，天猫不断在探索0内做到这样的量级，纯属不易。主要原因在于酒仙网把自己定位为一个互联网公司，注重互联网精神，注重营销精神，注重品质。其具体策略是与创业家杂志等合作，向顾客推广自己的酒水，只要你关注其微博并转发，它就免费送你产品。其次是在增加互联网曝光度，做好自己的形象公关。然后是参加像职来职往的节目，在电视媒体上曝光自己，宣传好企业形象。最后是除了自我网上商场的建立之外，还在不断的与其他平台合作，如京东商城、天猫等流量大而多的平台。家具行业和酒类的相似度特别高，主要集中在产品相似度上。家具行业的平台运营模式和营销模式都可以参照酒仙网的运营模式。用互联网的方式运营企业，同时也注重线下活动。类凡客电商之路——自有品牌+平台?凡客似乎每天都在打折，每天都有新款，很多人都在想，凡客是怎样赚钱的。凡客的具体策略是自己设计服装款式、打版、大批量生产。自己定制的服装款式新颖，价格可控，利润较大，完全可以控制住流量及推广成本。通过这些性价比较高的服装去吸引客户进入网站进行挑选购买，在顾客进入网站时就产生了流量，产生了流量就可以通过这些流量曝光其他产品，通过广告进行部分盈利。同时，一个顾客进入网站之后，往往会进行深度购买，选择其他产品类目，从而进一步增加自己的销售额。凡客的策略就是以自身高性价比的产品去吸引客户进入，产生连带购买，扩大流量，达到平台级别，建设平台，平台维护。反向C2B模式?C2B是近几年阿里巴巴集团不断推进的一种模式，至今仍然没有进行大规模推广。C2B模式之所以不能大面积应用的原因主要在于该模式下产生的商品性价比不高，除非像珠宝等不适合大规模生产的产品，同时消费者还没有形成反向定制的需求。现在国内实现C2B的就仅仅局限在珠宝等行业中。但细细发觉国内家居行业也有如此的特性，家具行业依据每个人的偏好以及房屋面积、地域等差异，其不会由于大规模生产而降低多大成本，其规模性生产并不产生多大效益，反而由于客户积累而产生的反向C2B模式更容易产生效益和口碑。家居行业的模式到底在哪儿？不同行业，定位相通?从分析整体来看，似乎都找不到类似家居行业的互联网模式，但正如古语有言：隔行如隔山，隔行不隔理。家具行业应该是一个综合型的电子商务模式。基本模式策略是B2C+C2B+O2O+B2B+拥抱流量大户+平台模式。天猫和淘宝改变了很多现状，也做出了许多不可思议的事情，主要原因在于其迎合了市场需求。从十年前的网上买服装，到前段时间的网上卖汽车模式以及网上卖基金，那么目前会不会网上卖家具呢？答案是肯定的，商业模式会不断开拓，像大型的汽车都可以在网上进行销售，那么家具也可以，只是时间和时机的问题。家具企业只有主动的寻求市场变革，才不会被市场所淘汰。品途网特约作者：张辉
大规模机器学习技术
讲师：夏粉
夏粉是百度研究院大数据实验室高级科学家，曾任百度网盟大数据学习技术负责人，主要研究领域包括大规模机器学习、广告和推荐技术、排序学习等。十年以上机器学习研究经验，曾在机器学习顶级会议杂志ICML,NIPS等发表多篇文章。
演讲:大规模机器学习技术
随着数据采集技术的飞速发展以及数据源的日益丰富，数据规模已经爆炸性增长。作为人工智能研究领域中一个重要的方向，机器学习是公认的处理和学习这些数据的最有效手段之一。面向大数据量的机器学习，通常需要做分布式的算法，来容纳上亿特征和数据。本报告将向大家分享了大规模机器学习和数据挖掘方面的话题和研发成果，将以广告大数据上的点击率预估，介绍大规模机器学习与传统机器学习问题的区别，大规模机器学习面临的问题，大规模机器学习的过程，并介绍最新的大规模机器学习技术。
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