
大数据时代的工控电商—还在观望,你就输了
网络已覆盖全球,电子商务的发展前景不容小觑。电商正潜移默化地改变着人们传统消费方式、信息获取方式、购物方式、教育方式以及娱乐和休闲方式。得益于电商,人们有了全新的生活体验和更高的生活品质,同时电商也给传统行业带来了史无前例的机遇与挑战,现今是“无电不商”的新型商业模式,无论对制造商,还是对用户而言,都是一场革新。
马云曾公开表示,他坚信“双11”是中国经济转型的一个信号,是新经济、新商业模式对传统商业模式的挑战,是要让所有制造业贸易商们知道,今天的形势变了。现阶段消费品领域电商已硕果颇丰,而中国自动化界整体上却略显低糜。虽然目前工控电商平台有研华在线、中华自动化、工控翼猫、申保网等,但效果与影响力远不及消费类产品领域的电商。工控商户们是在观望,还是根本不愿涉足?
12月24日在青岛召开的《互联网与工业融合创新试点企业年度工作总结部署会》,让工控行业再次看到了工控电商化的曙光和商机。据悉,百度的工业大数据监测研究平台项目的目标是“基于百度网民每天60亿搜索数据进行挖掘分析,开发出符合传统企业需要的多项数据产品和服务,以信息指引传统企业的业务运营”,探索互联网大数据直接服务于企业生产的运营活动,带动传统产业转型升级。
会上相关负责人详细介绍了百度工业大数据监测研究平台项目的三大创新特点:一是“产品化”:不仅仅是解决某个企业的数据应用难题,而是为有相同需求的一批企业解决困难;二是“平台化”:企业可以随时查看数据,减少时延,减少人工投入成本;三是“线上线下融合”:用线上数据帮助传统企业更了解自己所处的市场、受众特征,消费者对产品的评价,抓住新商机。
大数据时代,每个人都不知不觉成了自动且免费的数据提供者。近年来,淘宝、京东等电商大佬们利用各种“疯狂”购物节不断挑起人们的购物欲望,而消费者们却也乐在其中,人们的消费模式正在转变,变得越来越依赖于第三方平台!大数据悄然而至,为工控电商带来了巨大的商业价值!
相较于传统工控行业,工控电商的优势不仅仅突破了时间、地域和空间上的限制,更重要的是它可通过对大数据的分析及时掌握市场动态并迅速做出应对;为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;同时还可以帮助企业为用户提供个性化的服务。大数据作用下,工控电商化将成为物资批量采购的一种理想渠道,杜绝传统线下采购模式下暗箱操作的弊端,成为一种物美价廉的理想采购体验。利用电商,企业商家可迅速找到目标用户,并有效地降低客户获取的成本,解决产品无路可销的难题,在降低中间环节成本上,电子商务无疑是一利器,这都是传统工控销售模式难以比拟的。
在激烈的市场竞争中,企业发展的道路上最担心遇上的就是企业营销人以限定的思维方式自以为是地去判断新市场形式。不可否认,当下工控电商的资质良莠不齐,或者聪明的商家可线上线下双渠道销售,这样既保证其现有的利益,又可以改善产品销售环境,顺应时势,完成新商业模式下的企业转型。
无论从线下到线上,还是从PC端到移动端,传统工控企业想要跨界电商,都需要一个能够提供一揽子解决方案的服务商。易卖工控是厦门雄霸电子商务有限公司旗下专业的工控电商平台,平台以引领工控行业采购交易电商化为目标。易卖工控产品数据包含:数十万产品系列分类、逐渐发展的数千万产品库、产品详情以及相关产品资料与应用方案信息。作为工控电商市场的劲敌,自2013年11月创立以来,短短一年时间,平台用户已达25000人次,就市场规模而言,居全国首位。易卖工控商城是一家致力于打造国内最大的工控自动化产品供应、采购、交易信息网络平台,为商户、用户提供国内最专业的工控电商交易系统。
电商刚兴起时,马云抓住了机会,阿里巴巴赢了;淘宝、京东等电商平台崛起之时,一早便开始操作网店的商家们抓住了商机,在观望者踟蹰之际早就开始赚自己的第一桶金了……工控电商现在还不是很普及,但是在未来的时间势必将引领潮流。工控电商新市场,还在观望,你就输了!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14