Ⅰ 你对于现在电商购物平台上面的服务还满意吗
一次买的燕窝，到了以后，袋子破了，我拿出来一些闻了一下，有很强的氨气的味道，我告诉客服，外包装破损，我怀疑有人尿在里面了，一股尿骚味，客服说，那你退回来吧，我一定要查出来谁尿在里面了，退款，过了几天，客服和我联系，说那不是尿骚味，干燕窝就是那个味道，还问我吃过燕窝没有，真是赤裸裸的欺负我们这些没有吃过燕窝的屌丝啊！
Ⅱ 哪个电子商务网站的网络购物体验最好
同意楼上的观点，品牌大不一定购物体验好，体验的话推荐快书包，承诺一个小时到货，还免运费。买过几次杂志和零食价，格和京东什么的差不多。
Ⅲ 生活用品从不在电商平台购买是一种什么体验
看不见实物不踏实，总感觉电商会骗人，甚至电子商店明明要便宜，而且是正品授权，但还是不踏实，宁可多花钱，也要买个好心情。
Ⅳ 你经常在哪个电商平台购物说说你的理由
我选择的一般是京东，是因为它的速度还是比较快的。我不喜欢等待。望采纳
Ⅳ 大家在电商平台上有怎样奇葩的购物经历
我最难忘的购物经历是上个星期买冰箱的经历（难忘的原因是时间太短，还没来得及忘）。天气越来越热了，家里的旧冰箱已经配不上今年的酷夏了，所以夏天来临之前，我当机立断选择了换冰箱。
Ⅵ 有没有云南人自己的电商购物平台，哪个平台靠谱
当然有了，我和身边的闺蜜都在用呢，它就是七彩云南·诺享会，这是一个吃喝内玩乐都有的综合电商平容台；本地生活的必备APP和小程序，吃喝玩乐住购行，样样有，我的最爱，推荐给各位小伙伴；它是诺仕达集团在2015年倾力打造的云南首个一站式购物消费体验电商平台，囊括了诺仕达集团旗下酒店、地产、餐饮、娱乐、健身、旅游、文化、珠宝、茶叶等所有产业;覆盖南亚风情·第壹城、七彩云南·第壹城两大商圈范围，云集众多国际、国内知名连锁品牌，汇聚千余商家产品，所以非常值得信赖，也很靠谱。
Ⅶ 我们平时用的电商购物平台都是什么模式
B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)七类电子商务模式等等。
B2B = Business to Business.
商家(泛指企业)对商家的电子商务，即企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。通俗的说法是指进行电子商务交易的供需双方都是商家(或企业、公司)，她(他)们使用了Internet的技术或各种商务网络平台，完成商务交易的过程。这些过程包括:发布供求信息，订货及确认订货，支付过程及票据的签发、传送和接收，确定配送方案并监控配送过程等。有时写作B to B，但为了简便干脆用其谐音B2B(2即two)。 B2B的典型是中国供应商、阿里巴巴、中国制造网、敦煌网、慧聪网、瀛商网、Needsee、电子商务学吧 等。B2B按服务对象可分为外贸B2B及内贸B2B，按行业性质可分为综合B2B和垂直B2B，垂直B2B有:中国化工网，鲁文建筑服务网。
B2C = Business to Customer
B2C模式是我国最早产生的电子商务模式，以8848网上商城正式运营为标志。 第一种:
综合商城:淘宝 线上的 天河城，正佳广场
商城，谓之城，自然城中会有许多店，是的，综合商城就如我们平时进入 天河城 正佳 新大新 等现实生活中的大商城一样。商城一楼可能是一级品牌，然后二楼是女士服饰，三楼男士服饰，四楼运动/装饰，五楼手机数码，六楼特价…… 将N个品牌专卖店装进去，这就是商城。而后面的 淘宝商城 也自然是这个形式，跟传统无异，它有庞大的购物群体，有稳定的网站平台，有完备的支付体系，诚信安全体系(尽管目前仍然有很多不足)，促进了卖家进驻卖东西，买家进去买东西。如同传统商城一样，淘宝自己是不卖东西的，是提供了完备的销售配套。
而线上的商城，在人气足够，产品丰富，物流便捷的情况下，其成本优势，二十四小时的不夜城，无区域限制，更丰富的产品等等优势，体现着网上综合商城即将获得交易市场的一个角色。
这种商城在线下是以区域来划分的，每个大的都市总有三五个大的商城。而互联网这一领域，也注定了三五家综合商城独大，目前是 淘宝 一家独大的尴尬境地。其实相似的有拍拍/易趣/有啊，只是相差甚远。
Ⅷ 电商平台如何利用大数据做好用户体验
在中国，通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事，同时在大洋彼岸的美国，目前已经更进一步，通过最先进的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析，从而实现更精准的营销，而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。
不是所有的行为数据都有价值对于电商而言，其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面，一是快速反应出问题所在，二是发现新的用户群体
对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析已有的数据，发掘并预测出用户的兴趣所在，刺激用户购买积极性，并将产品推向特定人群。
目前业界的普通实现方式是，通过用户网络上留下的历史信息、记录，来猜测喜好，例如相关图书推荐、机票航班推荐等，但失算之处可能在于精准度和推荐时机不尽人意，比如用户已经旅行归来，系统还在推荐往返机票。
目前美国有一种研究方向，通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析，包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析，如Twitter、Facebook，推定用户个性及特征，以精准定义个人并实现标签化，同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配，从而实现产品的关联。
对此，美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示，传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析，并相信所有的动作具有价值，但事实却并非这样，容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析，更贴近人真实的本性，这当然也包括购买喜好，只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。
电商商户的“福利”
目前，该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式，便是针对中小型商户的解决方案：对用户产品评价进行分析，来优化产品、提升用户体验。
Derek Wang举例道，通过Taste Analytics Signals数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商户，可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析，得出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈，以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。
这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用，其可以及时对产品和销售过程进行优化。
另一个典型应用是电商平台本身。美国某着名的大型家居销售企业，在其电商网络平台上，通过刺激网络流量来买卖产品。利用数据分析平台，其不仅发现并解决了用户消费时信用卡连刷2次的问题，同时观察到网络流量在一周中的不平均分布，后续通过市场促销，改变了市场营销过程。
(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)
决策在数据之上而非数据本身
用户的特征来自于文本分析，用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配，提高分析准确性，而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。
事实上，美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息，例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。对于用户，这样的登陆方式更方便快捷;对于商户，可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术/服务提供商，数据分析服务便可以由此展开，进行深度数据挖掘。
在Derek Wang看来，此项围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅能提升结果的准确性，更重要的是它建立的不是一个推荐系统，而是一个增强智慧的过程。毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败，小到上述提及的机票推荐，大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经暴露无疑。
“由机器提取的数据内涵，通过图像的方法展示给企业决策者，决策者通过与机器互动后做出决定。数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。” Derek Wang说道。
不谋而合，《纽约时报》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾着书大数据时评论，虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋，但同时还要让常识发挥应有的作用，经验与直觉仍然在决策中占有一席之地，而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。
机器与人分工合作才更好，更加值得一提的是，直观的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。
大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。
正确理解大数据
不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全”。通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索最佳数据的系统进行改善，获得正确数据取得最大利益。
如何获取大数据?
大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“独有玩偶”。小公司也能拥有自己的“大数据”。虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘优秀人才帮助做出更加明智的决定。数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、信用卡记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据”。
尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。这样的数据分析方法能提供产品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以监控产品的销售表现。
整合零售策略与大数据
从企业的角度来看，大数据的最大价值在于零售策略与大数据技术相结合。目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。
此外，企业必须将零售策略与数据分析最大程度地相匹配，保证销售计划的实现。大数据最大的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按计划销售。 通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。
Ⅸ 如何看待现在互联网电商购物平台的发展趋势
目前抄全国的“电商”经袭营企业12万家之多，有的只是在别人的服务器上面挂一个网页，发布自己的产品性能的和价格以及照片，推销这种产品，有需要的就可以直接联系，付款送货或者邮寄，这其实是网上销售，算不上真正的电子商务。一个完整的电商企业，应该有自己的服务器、特定的经营程序和软件系统、自己的产品类别各销售架构、自己的物流园区和绑定的配送网络、自己的支付渠道和资金保障体系、自己的风险评估团队和纠纷处理机制、自己的系统维护和技术支撑等，在此基础上，销售一定行业的产品。未来的挂靠式的电子商务模式将会走入死胡同，特别是没有质量和商务保障的产品销售必然受到打击和清理，剩下的极少数（有人预测1%，也没有什么依据）电子商务企业才能够按这规矩经营。十年前蓬勃兴起的大大小小的超市到后来的品牌连锁店和超级品牌垄断，就是今后电商的道路。
Ⅹ 说说你在电商购物最闹心的一次经历
我觉得电商购物方便便捷的同时也挺让人尴尬的，记得有一次我在网店买了一件棉袄可回来却变成了一件针织衫，是大内蒙的冬天不冷的吗。