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公司内部系统叫什么?
价格是相对的，跟超市差不多，比如这家的豆腐便宜，那个的黄瓜便宜，总之，现在消费都很透明了，我一般买东西，这几家都楼喽：学买卖 电商论坛
物流配送网络系统包括哪些部分?
首先，当当的主业是图书，2011年总收入36亿元，其中图书音像占了67.9%，这是当当着重扩张百货品类之后的比例，2010年图书音像收入占81.67%。2011年图书市场定价总金额是1063亿元，其中大众市场是726亿元（其他的是教材，不进行公开流通的，数据参考见?infoId=762198&channelId=1392&siteId=21）。这还是定价总金额，图书绝大多数时候是打折卖，这部分市场容量远小于700亿元，线上容量更小了。一位业内人士给我的数据是，2010年线上图书市场不超过60亿元，当时当当和卓越这最大的两家，占了一半吧。图书这个盘子太小了，它带来的收入远远不能支撑一家电商平台进行大规模的扩张。相对的，京东选择了3C品类切入电商，市场容量远大于图书，单价高、产品更新换代快、口碑辐射能力强，所以比起图书容易做起规模。
其次，电商本是一个烧钱的行业，资本力量起到的推动作用相当明显。2007、2008年当当因为种种原因没有融资，（同时受金融危机影响亚马逊中国砍掉不少预算）而在这段时间里京东融资成功，开始走上全品类扩张以及自建物流之路，这是京东崛起的关键点。
再次，近来几次电商以及制造业的采访，越来越让我感觉到，像电商这种线上线下结合的企业，做得好坏最终归于供应链管理水平。我看到数据，当当的库存周转是四个多月。京东是非上市公司，刘强东告诉我，京东库存周转是十多天。
第四，用户体验。从我个人的用户体验来说，当当太糟糕了。有一次送上下两本书送成两本上，打客服要求换货，还要求拍照作证上传到网站上。我照做之后，就没有下文了。用户体验与供应链管理也是紧密相关的。
第五，因为京东是刘强东做的、当当是李国庆做的。刘强东和李国庆两人在性格、思维、执行力等方面的个体差异，决定了公司走向的差异。我没和李国庆打过交道，但是刘强东与他的团队给我留下很深刻的印象，虽然有简单粗暴的弊端，但是刘本人以及团队进攻性极强的特质，正符合一个高速扩张公司的需求：快速决策以及一竿子捅到底的执行力。
youcms跨境独立商城多商户版测评
由于最近各个跨境平台都对中国卖家进行了一些限制，导致很多卖家损失惨重，国家尤其是深圳对做跨境电商的企业补贴力度大，许多有实力的跨境企业也开始筹建自己的独立站。独立站的优势主要为塑造品牌、实现数据安全和增值、避免规则制约、降低交易佣金成本。
我们常用的一些跨境独立站系统单商户版有：Shopify、WIX、Site Builder、BigCommerce、Volusion、ShopYii、Opencart等。
本文推荐一款多商户系统，适合亚马逊清库存、亚马逊联盟以及亚马逊卖家引流。
第一、界面
第二、功能
1、支持社交登录
2、支持多语言
3、不同产品不同海外仓区分
4、支持产品视频
5、支持多个变种自定义，每个产品不同的变种
6、后台自定义角色，比如博客管理员、商城管理员、财务
7、后台统计数据调用以及客服系统的调用
8、多国分站模式
9、支持站外购买链接、支持产品多少个起卖
10、支持产品询盘模式
11、支持视频导购
12、支持通过wishlist收藏产品，分享出去达到销售推广概念
13、商家后台功能
我国风电装机容量增长与运维不匹配，倒逼企业智能化、数字化
澎湃新闻见习记者 王晶晶
“当前装机容量增长与运维能量增长不匹配的问题，备件库存问题，因为电价导致机组降本设计带来的安全余量问题等，已经在倒逼企业进行智能化和数字化的改善。”
在近日召开的“2021北京国际风能大会暨展览会”风电设备智能运维发展分论坛上，浙江运达风电股份有限公司（运达股份，300772）数字能源创新中心主任工程师柴问奇作出以上表述。
论坛上，多位与会专家指出，当前我国风电装机容量增长与运维能量增长存在不匹配问题，风机后运维市场潜力巨大，通过数字化手段进行后运维风机全生命周期管理迫在眉睫。
10月21日，国家能源局发布1-9月份全国电力工业统计数据。数据显示，截至9月底，我国风电装机容量约3.0亿千瓦，同比增长32.8%。1-9月份，风电新增装机1643万千瓦，同比增长336万千瓦。
巨大的风电装机容量，提振了风电运维市场的发展潜力。前瞻数据研究院在《中国风电运维市场前瞻与商业模式创新分析报告》中，预测2025年中国风电运维市场将超过300亿元。
智能运维提质增效
风电运维市场存在的目的主要是帮助实现企业实现降本增效，提升发电量、降低故障率及运维成本，而搭上智能化，运维行业将提供更多解决方案。数据显示，智能运维可使设备非计划生产停机时间下降20%-35%、设备使用寿命延长10%-20%、运维人员减少30%-50%左右、设备运维综合成本降低20%-40%。
展会上，“国内设备状态监测和故障诊断第一股”安徽容知日新科技股份有限公司（容知日新，688768）发布了“辅控一体化”和“主辅控融合”两款新产品。其中，辅控一体化产品致力于实现风机状态的全面感知，具备对叶片、主传动链、塔筒等大部件的九大监测系统。主辅控融合的解决方案实现状态监测系统与主控数据的深度耦合，其利用大数据、人工智能、边缘计算技术，助力智慧风机建设，为主控系统、风机性能优化提供数据来源。同时，智能报警、诊断结论能够指导运维团队更好地工作，从而节省检维修费用及人工费用。
容知日新高级副总裁周军在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）等媒体记者采访时表示，作为智能运维领域的专业厂家，容知日新是风电整机厂商在智能运维、智能监测等方面客户涵盖金风科技、远景能源、明阳智能、运达股份等行业头部企业，一方面是为其提供技术、产品支撑，如硬件上的传感器、采集站，另一方面是在算法模型上，将他们的生产经验和我们平台经营诊断的3万多台风电发电机数据相结合，达成深度合作。
周军表示，这次展会上将和上海电气风电集团有限公司（电气风电，688660）进行签约，在科研领域再次达成深度合作。
电气风电备件与再造产品总监王飞在智慧运维分论坛上表示，电气风电这次参展发布了E-CMS Plus智能诊断平台，通过加装多余的传感器，对大部件不同的位置进行数据的采集和预算，可以对大部件问题进行提前预备，报警准确率达95%左右。
扩博博云无人机全自动风机叶片智能化巡检系统4.0
上海扩博智能技术有限公司（扩博智能）解决方案构架师柯亮告诉澎湃新闻记者，风电运维市场的发展，带来了更多智能化解决方案。扩博智能推出无人机全自动风机叶片智能化巡检系统4.0，包括无人机自动巡检系统（IBIS4.0）和叶片数字化管理平台（IRIS4.0）。其中，IBIS4.0基于计算机视觉人工智能技术，可实现无人机100%自主飞行。无人机一键起飞，自主围绕风机飞行，对所有叶片拍摄高精度图片，结束拍摄后自动返回起飞点，15-25分钟即可完成巡检，相比传统人工巡检，效率提升10倍。
随着风电行业的发展，越来越多的老旧机型给运维行业提出了新的要求和挑战，进入智能化发展阶段，智能机器人、远程监控平台、大数据挖掘诊断等技术，正被广泛运用在风电运维产品中。对于行业而言，一方面要拓展预测性维护的能力，传统的状态监测系统主要是对齿轮箱还有主轴轴承的监测，未来需要延伸到发电机、塔筒、叶片、变桨轴承等；另一方面要拓展运维行业的数字化应用能力，与上下游企业积极寻求数字化创新成长路径。
风电发展释放运维市场
前瞻产业研究院在《中国风电运维市场前瞻与商业模式创新分析报告》一文中表示，风机的运行寿命是20-25年，质保期一般为3-5年，质保期内主要由厂商负责运维，运行15年左右后，经济性就会大大降低，这时大批风机还将面临更新改造、换代升级的问题。双碳目标之下，市场要满足大规模且高品质的电站运营管理需求。
今年10月，随着五凌电力雷公岩风电场管理服务订单的获得，协合运维运维容量突破1000万千瓦，成为国内新能源领域首个突破千万级电站运维的第三方专业服务公司。数据显示，2020年中国风电运维在业新成立企业有1085家，其中注册资金在1000万以上的新成立企业有301家。
风电行业的发展释放了运维市场的潜力，带了更多新的运维企业，搭上数字化，智慧运维要想实现提质增效还需更多努力。
明阳智能风电数据资源中心副主任王德坤表示，在平价上网、大风机、3060目标、价格战，以及对海外市场开拓的大背景下，催生了我们对于降本增效的需求，尤其是在风电场研究上，我理解它有三个过程需要研究和探索，第一是实现风电场自我识别，目前基本实现；第二阶段是实现风电场自我决策，大家还在研究；第三阶段是实现风电场自我运维。
电商运营系统，如何拆解？
前面《解析：自营电商后台系统架构》中我们列举了支撑电商采购、下单、发货、退货等业务流转的各个后台系统，这期我们来大致罗列下支撑前端运营和管理的运营后台系统功能模块。
照例先看一张脑图：
一、导购1. 前台类目电商平台类目管理通常分为两层，前台类目和后台类目，都是树状结构。后台类目主要面对的是商家或者供应链管理人员，基于标准化的行业商品特征将商品进行分类，当品类多的时候，后台类目层级结构会比较深，如图。
（淘宝商家后台类目）
而前台类目面对的是运营人员和用户，将前台类目变浅一方面方便用户查找，另一方面运营可以策略性的达到导购优化的目的，比如根据季节、大促节日、使用场景、热搜词或者商品品类成交数据归类、高亮或调整前台类目的位置，达到优化导购、更精准的定位用户需求、提高点击率和转化的目的。
如图。
（图一：淘宝PC端前台类目）
后台类目树的任意节点可以加挂到一个或者多个前端类目树的叶子节点（叶子节点即类目树的最末层）上，进而前后台类目树产生关联。
2. CMS内容管理Content Management System，顾名思义就是内容管理系统。类似于淘宝这种大平台的电商公司CMS可直接对接用户数据中心，通过提取用户标签、匹配素材库自动创建“千人千面”的前端页面。
初创的电商平台可由运营人员通过CMS可视化操作，手动配置、发布首页、专题页、频道页等。通过一次性的开发各种组件，比如商品组件、拼团组件、公告组建、倒计时组件、优惠券组件等，达到灵活配置运营的目的。
下图以淘宝店铺首页配置为例，左边是组件库，拖动到可视化区域完成楼层搭建。
3. 评论管理优质的评论可以为商品销量带来不可小觑的增长力。自营型电商体系中通常只有商品级别的评价，包括评价等级、评价内容、评价图片和追评，运营可加强优质评论的露出，同时需要回复评论以及对敏感文字、敏感图片和恶意差评的筛查。
平台型电商的评价体系中还引入了订单级别的DSR（Detail Seller Rating）店铺动态评分，分别为描述相符、物流相符和服务态度相符。DSR评分数据可用作平台对商家服务的考核指标以及分配资源的依据。
4. 搜索当平台有了一定的商品量级就需要搜索功能帮助用户快速定位商品。根据用户输入的搜索词做切词，建立索引，匹配文本相关性和分类树从商品的候选集中选出权重较高的前n位结果，让用户快速的找到自己的心仪商品从而提高点击和转化。
搜索结果页不仅包含商品列表，还包含分类树、筛选项以及商品推荐等元素。对于前端来说一个简单的输入+点击搜索按钮的操作，在后台有复杂的查询、关联、筛选排序的过程。
二、交易1. 购物车购物车最大的作用就是能让用户凑单、实现合并支付。购物车最主要的功能有加车（商品分组、排序），商品编辑（选择商品、加减库存、批量编辑）、促销引导（选择活动和优惠、凑单、商品降价提示、库存紧张提示）和结算。
实现这些业务的流转需要后台与商品中心、订单系统、库存系统以及会员体系不断交互。
2. 库存管理这层的库存信息主要面对前端用户。
“可销售库存”- 即前台页面展示的库存，当库存大于0时用户可下单。“订单占用库存”- 用户下单后冻结，支付后释放，规定时间内未支付订单取消，订单占用库存归还。“已售库存” – 即前端页面显示的销量。“活动库存”- 在做某档活动的时候运营可从可售库存中划分一定数量的库存给相应活动，活动结束后剩余活动库存归还至可售库存。“预售库存”- 也可称之为虚拟库存，运营可设置一定的预售数量，待仓库备货后再将订单推送至WMS发货。 三、营销营销是电商网站非常重要的运营方式，获客、提高转化率、客单量、打造爆款引流都与营促销手段息息相关。
主要可分为活动和优惠券：
活动包含满减、满折、N元M件、拼团、预售等。
新建活动需要设置活动信息和商品信息，活动信息包含活动类型、活动名称、开始时间、结束时间、根据不同活动类型设置活动规则，比如如果是拼团活动，则需要设置拼团持续时间、拼团人数等。
商品信息包含商品的活动名称，活动图片，活动库存以及活动价格。可生成相应的活动推广链接，方便其他渠道和场景跳转至活动页。
优惠券有满减卷、现金券、折扣券等。
新建优惠券需要设置优惠券信息和推广信息。优惠券信息包含名称、类型、面值、使用条件、使用渠道、有效期、发行量。推广信息包含领取方式是主动领取还是被动领取，是否限领，领券时间、领券门槛。
优惠券活动结束后，运营需要根据优惠券核销计算活动成本以及商品毛利。
四、消息消息推送是产品触达、唤醒沉睡用户、做活动推广的一种很直接的运营手段，好的推送可以增加用户活跃度、提高用户粘性和留存；但是它是一把双刃剑——没有把握好度也容易引起用户的反感，导致卸载率升高和粉丝的流失。
现阶段消息推送的渠道分为小程序、公众号、APP Push和短信，消息类型分为IM类、通知类、和营销类。
IM类消息即会话消息，比如小程序客服消息。通知类消息通常使用小程序和公众号的模板消息，比如用户支付成功通知、订单发货通知、退款成功通知等。模板消息只在能用户主动发送消息给公众号48小时内推送。营销类消息可以利用公众号的图文消息、APP Push和短信推送。短信推送相对来说成本比较高，大部分只在关键步骤时使用，比如获取登录验证码。APP Push可以强唤醒用户打开APP，但是推送的节点、频率和文案上需要有所把握。而对于只有公众号和H5运营的电商平台来说，可以利用图文消息做推广，公众号的图文消息每月限制发送四条。在这个信息爆炸的时代，全覆盖式推广方式对于部分没有需求的用户会成为一种骚扰，只有更专业、更精准的营销才能吸引用户的眼球。如何能根据用户模型，利用大数据做好定向推送才是重中之重。
五、用户1. 用户信息包含基本信息（注册时间、用户昵称、手机号、性别等个人信息）、优惠券信息（优惠券明细及使用状态）、会员等级及权益。
合理的会员等级划分以及成长机制可以有效地促进用户的活跃度和持续消费，类似于现在的淘宝的淘气值，不同淘气值享受不同的优惠权益，而淘气值的计算需要综合用户购买、分享、信誉等多方面因素。
2. 用户行为采集用户行为数据，为分析用户群、定义用户画像以及用户标签做数据基础。
包含但不限于注册、浏览、搜索商品、访问商品详情页、分享商品、领取优惠券、收藏、加入购物车、访问订单确认页、提交订单、评论商品、申请维权等一系列行为。
3. 用户画像根据以上用户的基本信息、用户行为通过机器学习、自然语言处理等技术手段总结分析用户的社会属性（性别、年龄、职业、地域）、生活习惯（活跃程度、购物类型、通勤）、兴趣爱好（品牌偏好、颜色偏好）和消费行为（消费金额、消费频次），进而抽象出标签化的用户模型，在日常的活动推广、广告投放和功能拓展中精细化定位目标用户，从而提高点击和交易转化。