Ⅰ 你對於現在電商購物平台上面的服務還滿意嗎
一次買的燕窩，到了以後，袋子破了，我拿出來一些聞了一下，有很強的氨氣的味道，我告訴客服，外包裝破損，我懷疑有人尿在裡面了，一股尿騷味，客服說，那你退回來吧，我一定要查出來誰尿在裡面了，退款，過了幾天，客服和我聯系，說那不是尿騷味，干燕窩就是那個味道，還問我吃過燕窩沒有，真是赤裸裸的欺負我們這些沒有吃過燕窩的屌絲啊！
Ⅱ 哪個電子商務網站的網路購物體驗最好
同意樓上的觀點，品牌大不一定購物體驗好，體驗的話推薦快書包，承諾一個小時到貨，還免運費。買過幾次雜志和零食價，格和京東什麼的差不多。
Ⅲ 生活用品從不在電商平台購買是一種什麼體驗
看不見實物不踏實，總感覺電商會騙人，甚至電子商店明明要便宜，而且是正品授權，但還是不踏實，寧可多花錢，也要買個好心情。
Ⅳ 你經常在哪個電商平台購物說說你的理由
我選擇的一般是京東，是因為它的速度還是比較快的。我不喜歡等待。望採納
Ⅳ 大家在電商平台上有怎樣奇葩的購物經歷
我最難忘的購物經歷是上個星期買冰箱的經歷（難忘的原因是時間太短，還沒來得及忘）。天氣越來越熱了，家裡的舊冰箱已經配不上今年的酷夏了，所以夏天來臨之前，我當機立斷選擇了換冰箱。
Ⅵ 有沒有雲南人自己的電商購物平台，哪個平台靠譜
當然有了，我和身邊的閨蜜都在用呢，它就是七彩雲南·諾享會，這是一個吃喝內玩樂都有的綜合電商平容台；本地生活的必備APP和小程序，吃喝玩樂住購行，樣樣有，我的最愛，推薦給各位小夥伴；它是諾仕達集團在2015年傾力打造的雲南首個一站式購物消費體驗電商平台，囊括了諾仕達集團旗下酒店、地產、餐飲、娛樂、健身、旅遊、文化、珠寶、茶葉等所有產業;覆蓋南亞風情·第壹城、七彩雲南·第壹城兩大商圈范圍，雲集眾多國際、國內知名連鎖品牌，匯聚千餘商家產品，所以非常值得信賴，也很靠譜。
Ⅶ 我們平時用的電商購物平台都是什麼模式
B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)七類電子商務模式等等。
B2B = Business to Business.
商家(泛指企業)對商家的電子商務，即企業與企業之間通過互聯網進行產品、服務及信息的交換。通俗的說法是指進行電子商務交易的供需雙方都是商家(或企業、公司)，她(他)們使用了Internet的技術或各種商務網路平台，完成商務交易的過程。這些過程包括:發布供求信息，訂貨及確認訂貨，支付過程及票據的簽發、傳送和接收，確定配送方案並監控配送過程等。有時寫作B to B，但為了簡便乾脆用其諧音B2B(2即two)。 B2B的典型是中國供應商、阿里巴巴、中國製造網、敦煌網、慧聰網、瀛商網、Needsee、電子商務學吧 等。B2B按服務對象可分為外貿B2B及內貿B2B，按行業性質可分為綜合B2B和垂直B2B，垂直B2B有:中國化工網，魯文建築服務網。
B2C = Business to Customer
B2C模式是我國最早產生的電子商務模式，以8848網上商城正式運營為標志。 第一種:
綜合商城:淘寶 線上的 天河城，正佳廣場
商城，謂之城，自然城中會有許多店，是的，綜合商城就如我們平時進入 天河城 正佳 新大新 等現實生活中的大商城一樣。商城一樓可能是一級品牌，然後二樓是女士服飾，三樓男士服飾，四樓運動/裝飾，五樓手機數碼，六樓特價…… 將N個品牌專賣店裝進去，這就是商城。而後面的 淘寶商城 也自然是這個形式，跟傳統無異，它有龐大的購物群體，有穩定的網站平台，有完備的支付體系，誠信安全體系(盡管目前仍然有很多不足)，促進了賣家進駐賣東西，買家進去買東西。如同傳統商城一樣，淘寶自己是不賣東西的，是提供了完備的銷售配套。
而線上的商城，在人氣足夠，產品豐富，物流便捷的情況下，其成本優勢，二十四小時的不夜城，無區域限制，更豐富的產品等等優勢，體現著網上綜合商城即將獲得交易市場的一個角色。
這種商城在線下是以區域來劃分的，每個大的都市總有三五個大的商城。而互聯網這一領域，也註定了三五家綜合商城獨大，目前是 淘寶 一家獨大的尷尬境地。其實相似的有拍拍/易趣/有啊，只是相差甚遠。
Ⅷ 電商平台如何利用大數據做好用戶體驗
在中國，通過大數據人物畫像來實現流量個性化已非新鮮事，同時在大洋彼岸的美國，目前已經更進一步，通過最先進的數據分析平台，電商可以通過社交平台等數據對用戶個性特徵進行分析，從而實現更精準的營銷，而且並非「財大氣粗」的中小企業也可以享受到這樣的福利。
不是所有的行為數據都有價值對於電商而言，其對大數據分析的主要需求可以體現在兩方面，一是快速反應出問題所在，二是發現新的用戶群體
對於備受關注的後者，電商希望通過智能聯網分析已有的數據，發掘並預測出用戶的興趣所在，刺激用戶購買積極性，並將產品推向特定人群。
目前業界的普通實現方式是，通過用戶網路上留下的歷史信息、記錄，來猜測喜好，例如相關圖書推薦、機票航班推薦等，但失算之處可能在於精準度和推薦時機不盡人意，比如用戶已經旅行歸來，系統還在推薦往返機票。
目前美國有一種研究方向，通過非結構化數據分析技術對用戶進行個性化維度分析，包括對用戶在網路上更新的個人狀態信息進行分析，如Twitter、Facebook，推定用戶個性及特徵，以精準定義個人並實現標簽化，同時反饋給商家並與目標市場用戶相匹配，從而實現產品的關聯。
對此，美國數據分析科學家、Taste Analytics創始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang(汪曉宇)博士表示，傳統的方式需要基於大量的行為數據進行分析，並相信所有的動作具有價值，但事實卻並非這樣，容易造成對精準度和時機的把握不盡人意;而通過對人在網路上留下的真實語言、說話方式、評價內容等進行個性化維度分析，更貼近人真實的本性，這當然也包括購買喜好，只有這樣才能實現更加准確的產品購買需求挖掘。
電商商戶的「福利」
目前，該分析技術在電商平台上更能直接釋放效力的方式，便是針對中小型商戶的解決方案：對用戶產品評價進行分析，來優化產品、提升用戶體驗。
Derek Wang舉例道，通過Taste Analytics Signals數據分析平台，亞馬遜平台上的耳機商戶，可以對平台上用戶的產品評價及Facebook上的留言進行語義分析，得出對耳機品牌、電池壽命、品種型號的用戶反饋，以及不同產品間如Bose與Sony的產品分析。
這對於美國為數眾多的亞馬遜、新蛋、易貝商戶而言無疑十分受用，其可以及時對產品和銷售過程進行優化。
另一個典型應用是電商平台本身。美國某著名的大型家居銷售企業，在其電商網路平台上，通過刺激網路流量來買賣產品。利用數據分析平台，其不僅發現並解決了用戶消費時信用卡連刷2次的問題，同時觀察到網路流量在一周中的不平均分布，後續通過市場促銷，改變了市場營銷過程。
(用Taste Analytics Signals平台對Amazon某熱銷汽水的分析結果)
決策在數據之上而非數據本身
用戶的特徵來自於文本分析，用戶在網路上說的每一句話都將可能成為分析點。無疑更多的數據將有力於對用戶行為進行匹配，提高分析准確性，而這方面社交平台則提供了一個很好的非結構化數據的來源。
事實上，美國電商本身已經在開始著手整合社交網路的數據信息，例如閃購網站Myhabit建議用戶通過亞馬遜賬號登陸;電商Macys需要用Facebook賬號登陸(這樣的整合在國內也並不鮮見)。對於用戶，這樣的登陸方式更方便快捷;對於商戶，可以將個人信息關聯起來;而對於大數據技術/服務提供商，數據分析服務便可以由此展開，進行深度數據挖掘。
在Derek Wang看來，此項圍繞人的非結構化數據分析平台服務，不僅能提升結果的准確性，更重要的是它建立的不是一個推薦系統，而是一個增強智慧的過程。畢竟僅基於既有行為的數據分析會導致可能的失敗，小到上述提及的機票推薦，大到金融領域採用數學模型的危險性在次貸危機中已經暴露無疑。
「由機器提取的數據內涵，通過圖像的方法展示給企業決策者，決策者通過與機器互動後做出決定。數據分析平台是輔助企業決策者的工具，也是它的價值所在。」 Derek Wang說道。
不謀而合，《紐約時報》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書大數據時評論，雖然決策活動對數據與分析的倚重與日俱增是大勢所趨，但同時還要讓常識發揮應有的作用，經驗與直覺仍然在決策中佔有一席之地，而好的直覺又往往建立在大量數據分析基礎之上。
機器與人分工合作才更好，更加值得一提的是，直觀的圖像可視化的呈現方式，使得電商及商戶的內部分析師即使沒有IT背景，也可以輕松地掌握產品動態，從而幫助其贏得市場。
大數據確有裨益，但並不是所有企業都能成功掘金大數據;只有那些富有遠見、重視系統且敢於投資的公司才會有所斬獲。對於零售業而言，有三個重要戰略可幫助電子商務成功運用大數據。
正確理解大數據
不必糾結於大數據到底是什麼，試圖計算出多少數據才算大數據是不明智的。首先，沒有確切的數字或數量級可用作數據量的分界線，因為大數據不在「量」，而在「全」。通過對全面數據的分析可以發現相應的趨勢，進一步預測未來。想要掌握大數據，必須具備「大數據」的思維模式，即關注於那些已幫助完成了某項任務的數據。從龐大的歷史數據中尋找規律，從而預測未來;或者找出有關因素，對搜索最佳數據的系統進行改善，獲得正確數據取得最大利益。
如何獲取大數據?
大數據被炒熱和巨無霸企業在其中獲得的巨大商業價值密不可分，但這並不意味著大數據是只有大公司才買得起的「獨有玩偶」。小公司也能擁有自己的「大數據」。雖然大多數電商企業仍處於起步階段，但它們也可以收集數據，挖掘優秀人才幫助做出更加明智的決定。數據分析可以從小數據開始、效果立竿見影，隨後發展成為大數據。即使一家小咖啡廳也能通過探尋顧客的飲用習慣、信用卡記錄以及在線定位設置而建立自己的「大數據」。
盡管中小型企業還未完全配備企業先進的大數據線上工具和模式，但他們仍能從本公司歷史數據中找出規律。例如，有了一兩個月推廣促銷活動的歷史數據後，服裝電商公司就可以開始分析各個品類的銷售表現情況，掌握一周或一個月內的最暢銷和最滯銷的銷售品類信息，同時清楚了解長期內的平均增長率和復合增長率。這樣的數據分析方法能提供產品銷售額和產品銷售表現的衡量指標，從而找出產品銷售模式和趨勢，做出下一步商業決策。這樣將幫助企業實現更大的銷售額，同時，無論有無市場推廣活動，都可以監控產品的銷售表現。
整合零售策略與大數據
從企業的角度來看，大數據的最大價值在於零售策略與大數據技術相結合。目前，由於消費者對於他們所希望的購物時間與購物方式的要求越來越高，現代零售業已變得愈發復雜。因此，零售商需要更加聰明地來服務顧客，更加靈活地選用庫存和配送訂單的地點，更加明確如何使用搜集到的顧客數據進行線上線下的交叉銷售和追加銷售。為了達成這一目的，零售商需要藉助一個定製軟體來制定以顧客為導向、基於數據的策略，以便於為顧客提供個性化服務。
此外，企業必須將零售策略與數據分析最大程度地相匹配，保證銷售計劃的實現。大數據最大的特點之一就是在於能夠高速更新和處理信息。根據這一特性，商業數據一旦生成，就可以進行相應策略的制定，幫助公司贏得時間與空間調整市場策略，以最充分地發揮自身優勢。這就像防洪預警：上游一旦有所警示，下游就應立即作出回應調整。例如，涉足線上的傳統零售商，在一組貨品的15分鍾促銷時間內，往往會准備三套應變策略，以確保商品按計劃銷售。 通過整合零售策略和大數據，企業將能夠吸引更多消費者、為他們提供定製化服務，從而提升產品銷售表現、增加銷售額，進而擴大收益。
Ⅸ 如何看待現在互聯網電商購物平台的發展趨勢
目前抄全國的「電商」經襲營企業12萬家之多，有的只是在別人的伺服器上面掛一個網頁，發布自己的產品性能的和價格以及照片，推銷這種產品，有需要的就可以直接聯系，付款送貨或者郵寄，這其實是網上銷售，算不上真正的電子商務。一個完整的電商企業，應該有自己的伺服器、特定的經營程序和軟體系統、自己的產品類別各銷售架構、自己的物流園區和綁定的配送網路、自己的支付渠道和資金保障體系、自己的風險評估團隊和糾紛處理機制、自己的系統維護和技術支撐等，在此基礎上，銷售一定行業的產品。未來的掛靠式的電子商務模式將會走入死胡同，特別是沒有質量和商務保障的產品銷售必然受到打擊和清理，剩下的極少數（有人預測1%，也沒有什麼依據）電子商務企業才能夠按這規矩經營。十年前蓬勃興起的大大小小的超市到後來的品牌連鎖店和超級品牌壟斷，就是今後電商的道路。
Ⅹ 說說你在電商購物最鬧心的一次經歷
我覺得電商購物方便便捷的同時也挺讓人尷尬的，記得有一次我在網店買了一件棉襖可回來卻變成了一件針織衫，是大內蒙的冬天不冷的嗎。