从牛窝网看家居行业如何走好O2O之路 如何让机器学习得更快，学习并行训练算法浅析
【品途导读】牛窝网从上线到落幕，仅仅三个月时间，其在O2O领域的探索可以为家居行业触电带来很多启示：1、要做好家居展销平台，商家资源是基础；2、无论是已经十分成熟的家居电商平台，还是初出茅庐准备涉水的企业，竞争核心都是持续不断的流量；3、家居与其他日常用品不同，因此家居电商企业要有足够的全网营销能力；4、家居企业要走好O2O之路，除了要在线上有足够的流量，线下强大的执行能力也不可或缺。
本文原标题：又是B2B2C，又是O2O……牛窝网就算真有3亿，烧光玩完也很正常
号称集中了三个亿做家居电商的牛窝网，从上线到落幕，仅仅三个月多一点的时间。网上关于牛窝网的报道资料，屈指可数，本人没有任何内部，仅作为一个家居电商从业者的角度，来谈谈B2B2C+O2O。
第一：商家资源是基础
如果没有天猫那场191个亿的双十一，传统家居行业的触电步伐要远远落后于现在。正是因为那一天一夜的狂欢，导致了众多的家居行业纷纷碰网触点。
从这个例子可以告诉我们，要说服一个足够传统的行业，去改变现有的经营模式，除非曾经做出过瞩目的业绩，才能够驱动他们去冒险。
牛窝网的团队，仅仅只是模糊的红星电商部分团队，我想这个不够具备足够的说服力，虽然官方数字显示有700多家家居商入驻，但执行到位的有多少？用心在耕耘的商家有多少？
有能力做电商的家居商，心思重点应该都放在了天猫，京东等成熟平台；刚入电商的家居商，恐怕连团队都没有拉扯齐，所以，这条路很漫长。这也是齐家网线上一直没有做成功的一个很重要因素。
第二：持续不断的流量是核心
无论是垂直家居电商新居网尚品宅配，美乐乐，平台电商齐家网，或第三方家居电商林氏木业，全友等，从来没有因为其“名气过大”而停止广告的投放。
家居行业过于特殊，既无发烧友为其主动传播，也无随心所欲购买的剁手族，驱动家居产生产生销售的动力是广告，而且是持续不断的广告。
广告意味着资金，没有资金谈不了广告。哪怕是靠社会化媒体做成功的小米，也是大量财力在背后支持着广告的运营，更何况是需要去做精准营销的家居电商。从目前来看，还没有哪个家居电商是靠社会化媒体这类“免费广告”做成的，所以，流量基本约等于资金。
如若牛窝网真的集齐了3个亿的资金，倒是真有可能维持下去，据说只到位600万左右的资金，面对一个“700商户”的家居平台，的确如九牛一毛，烧不了几天也能理解
第三：全网营销能力是关键
第二点其实已经提到了，网站的运作必须要有流量，流量约等于资金，而不是全等于资金；那是因为，并不是广告费投出去了，就能换回流量，尤其是精准的流量。
家居行业是一个非常特殊的行业，如若是卖食品的，上到八十岁，下到五岁孩童，都是你的受众人群，但家居行业不是，尤其是某些特别定位的家居产品更不是如此。所以，家居电商对流量的要求极其高，流量大是其一，更重要的是精准，否则单客的购买成本非常高，甚至利润不足以均摊成本。其他行业那套关联销售，在家居电商平台里并不奏效。
所以，家居电商团队，对全网营销的能力要求非常高，能够严格的把握各个渠道的投放效果，以及出色的营销文案制作。
之前见过牛窝网的营销文案，是一则以性爱为主题的广告页……流量是否能够更好的变现，关键点在于营销文案的策划和表达，这种功力的体现，更多的是来源于对家居这个行业的深刻理解，以及家居消费者的人性化洞察，而绝非一个噱头所能替代。
第四：线下执行是命脉
牛窝网采用的是B2B2C+O2O的模式，前面三条都是点评B2B2C方面的，那O2O的核心是什么呢？是执行，如何把流量从线上引得到线下，并且进行最大化的转换，是O2O成功的命脉。
这里有两个要素：
1：流量的把控能力
是否具备这样一支团队，能够做到把进入到牛窝网的流量变现，然后再一步步转化到线下？除了要有让用户尖叫的噱头之外，团队的把控跟进能力也是不可缺失的部分，前者相对容易做到，代金券，签到礼，打折，秒杀等；然后后者，这样一支团队的运营模式打造，团队管理的打造，绝非一朝一夕所能练就
2：线下活动的执行
商户的布展如何进行，现场活动如何策划，商户如何管理；意向客户进入现场如何提升成交率，如何减少退订率，如何最大程度变现客户的购买力等等。这些能力并非现在的策划和客服能力，而是需要实打实的实战经验。
齐家网之所以能够成现在这样的规模，是因为他们在线下执行，或叫爆破营销行业多年经验的积累，而绝非简单的线上引流，线下成交。
家居行业是传统行业的大盘之一，因为其营销模式传统、体系庞大、涉及面广，以及物流、仓储等方面原因，要想撬动其触电，难度很大。像天猫，京东这类的电商大佬，在有大量的闭环流量做支撑的情况下，面对这个大盘，也没有必杀的决心，更何况是一个初入者。
借用凤凰家居那句话：电商扩展更要重拾初学者心态。
品途网特约作者：谌基平
如何让机器学习得更快，学习并行训练算法浅析
讲师：鹿晓亮
毕业于中国科学技术大学，毕业后即加盟科大讯飞，现任平台与嵌入式事业部算法与引擎研发部经理，从事语音识别系统的研发工作，主导了科大讯飞各代语音识别引擎的设计及研发。随着深度学习及大数据的兴起及在其部分感知人工智能领域的成功，开始带领团队进行深度学习平台的研发，在算法的先进性及训练效率方面都取得了较大的突破。
演讲:如何让机器学习得更快——深度学习并行训练算法浅析
近几年，由于深度学习、大数据以及云计算在语音识别、图像识别等感知智能中得到广泛应用，语音识别、图像识别等感知智能的核心效果得到了长足的进展，然而其背后的超大规模深度学习平台还不为众人所知，本演讲为大家揭开基于深度神经网络人工智能的深度学习平台的神秘面纱。听众受益：1、了解深度学习的基本知识；2、了解深度学习平台的基本架构；3、了解深度学习训练算法的加速方案；
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