1. 对比淘宝网与唯品会营销模式说说他们的不同有那些
唯品会复的“中国化”经营制策略，是“名牌折扣+限时抢购+正品保险”。加上其“零库存”的物流管理以及与电子商务的无缝对接模式，唯品会得以在短时间内在电子商务领域生根发芽。这个和京东模式差不多
淘宝是BTC平台是。是品牌商业、个人代理销售和淘宝网达成的一种模式。这样主要是自由市场。通过平台给更多人提供一个网上销售平台。
2. 唯品会的运作模式是什么
商业模式分析
1、模式解读：品牌折扣+限时抢购，类似于线上的outlets模式。
具回体做法是：
a: 与正规品答牌合作，采购服装鞋帽、箱包、化妆品等百货产品知名高端品牌的库存及滞销货。
b:根据策划，每天定期上线多款新品，价格普遍在2-5折。
2、模式核心竞争力：高端品牌供应商资源和营销能力。
3、供应商资源保证了稀缺货源的供给，以及对同样品类拿到比竞争对手更高毛利。
4、营销能力带来利润空间。新用户成本过高时，老用户的重复购买决定企业生死。营销能力要求企业有持续的营销宣传能力，团队成员要熟悉网络营销、性格外向热情开放、善于沟通。
5、模式延伸：开发自有（奢侈）品牌、定制化生产、其它基于流量寻租的衍生模式。
3. 我想问问唯品会采用了什么细分标准
唯品会采用了品牌细分标准，唯品会是女性思维构建的服装销售平台，提供的服务是“逛商店”。品牌定位差异，合作模式差异，形成供应链差异，使唯品会每天都有新花样，产品更新速度快。唯品会率是采用“名牌折扣+限时抢购+正品保险”的网络营销运作模式。
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4. 唯品会运作模式是怎么样的
唯品会运作模式有点不一样，他对外是宣称零库存！原因是什么，因为他们不用先囤货再销售，他们是先接单，然后把订单交给工厂，工厂生产出来后直接让跨越速运运到他们的分工司，最后用他们自己的快递派发。整个流程不管是唯品会、跨越速运、还是工厂每个环节都是关键，唯品会数据整合、跨越速运快、安全。工厂保证质量、这就是零库存。
5. 唯品会4.19活动采用了哪些网络营销的策略和方法
周杰伦充当快递员为4.19提前造势算不算？
6. 唯品会的成功利用了网络营销的哪些特点
唯品会利用的不是特点而是缺点。
1、其他电商网站同一种商品良莠不齐，价格不一内。不容易找到性容价比的最优“点”。唯品会用厂家（性）+甩卖（价）来为客户提供了最优点。
2、其他电商产品图片一般很乱。因为电商和店主都不是厂家，上传商品的本身海报容易引起侵权。而唯品会上家是各大厂商，所以可以直接用其海报或定制海报。这使唯品会每个产品图片规格、像素一致，页面井井有条而精美。各大厂商的海报都是砸钱做的，不是用手机拍的。
3、因第二点原因，手机版网站自然更加整齐漂亮。而现在一般都看手机网站。
唯品会：互联网+专卖店，其他：互联网+摆摊。想玩商城网站的话，凡数互联有的3G空间，我就自己做了一个。
7. 打开“唯品会”，分析采用的饥饿营销的手段有哪些
亲。唯品会 就不知道了 我简单说说饥饿营销吧
什么是饥饿营销
在市场营销学中，所谓“饥饿营销”，是指商品提供者有意调低产量，以期达到调控供求关系、制造供不应求“假象”、维持商品较高售价和利润率的目的。
饥饿营销就是通过调节供求两端的量来影响终端的售价，达到加价的目的。表明上，饥饿营销的操作很简单，定个叫好叫座的惊喜价，把潜在消费者吸引过来，然后限制供货量，造成供不应求的热销假想，从而提高售价，赚取更高的利润。但“饥饿营销”的终极作用还不是调节了价格，而是对品牌产生的附加值，这个附加值分正负。
饥饿营销运行的始末始终贯穿着“品牌”这个因素。首先其运作必须依靠产品强势的品牌号召力，也正由于有“品牌”这个因素，饥饿营销会是一把双刃剑。剑用好了，可以使得原来就强势的品牌产生更大的附加值；用不好将会对其品牌造成伤害，从而降低其附加值。
强势的品牌、讨好的产品加出色的营销手段是饥饿营销的基础，雅阁、佳美在中国已经有多年的沉淀，特别在华南地区，相信大家也领略过去年凯美瑞和今年卡罗拉上市的宣传手段，在此就不多说了，这都是为加强其品牌号召力打基础的。有了这些，加价限量只会卖得更好。产品一旦处于供不应求、加价销售的市场状态，其品牌无形中会得到了很大的宣传，其价值和号召力都会成陪地放大，为今后的持续热销打下基础，并建立忠诚度更高的客户群体。
所以饥饿营销不能简单地理解为“定低价－限供量－加价卖”，正如上述所说的，强势的品牌、讨好的产品、出色的营销才是关键，才是基础。不了解对手，不认清自己，简单地去操作，会非常危险。
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饥饿营销的意义
传说，古代有一位君王，不但吃尽了人间一切山珍海味，而且从来都不知道什么叫做饿。因此，他变得越来越没有胃口，每天都很郁闷。有一天，御厨提议说，有一种天下至为美味的食物，它的名字叫做“饿”，但无法轻易得到，非出艰辛的努力不可。君王当即决定与他的御厨微服出宫，寻此美味，君臣二人跋山涉水找了一整天，于月黑风高之夜，饥寒交迫地来到一处荒郊野岭。此刻，御厨不失时机地把事先藏在树洞之中的一个馒头呈上：“功夫不负有心人，终于找到了，这就是叫做‘饿’的那种食物。”已饿得死去活来的君王大喜过望，二话没说，当即把这个又硬又冷的粗面馒头狼吞虎咽下去，并且将其封之为世上第一美味。
这一简单的常识，在西方经济学中上升到了理论的高度。西方经济学的“效用理论”（即消费者从对商品和服务的消费中所获得的满足感）认为，效用不同于物品的使用价值，使用价值是物品所固有的属性，由其物理或化学性质决定；而效用则是消费者的满足感，是一个心理概念，具有主观性。这正如传说中的那个馒头，尽管，从使用价值上来看，它与山珍海味不可同日而语，但当时当地，对于那个饥肠辘辘的君王，它却是天下至美之味。
这一常识已被聪明的商家广泛地运用于商品或服务的商业推广，这种做法在营销学界更是被冠以“饥饿营销”之名。
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饥饿营销成功的基础
一、心理共鸣
产品再好，也需要有消费者的认可与接受，拥有足够市场潜力，饥饿营销才会拥有施展的空间，否则一切徒劳无功，甚至还会患上一身病。不断探究人的欲望，以求产品的功能性利益，品牌个性，组织品牌形象，自我表现，情感关系的打造要符合区域市场的心理，与消费者达成心理上的共鸣，这是“饥饿营销”运作根本中的根本。
二、量力而行
俗话说的好，“没有金刚钻儿，别揽那瓷器活儿”。汽车厂商需根据自身的产品特性，人才资源，销售渠道，行销能力等量力而行，任何盲目的、自我膨胀的经济行为注定要以失败而告终。一味地高挂消费者的胃口，注定要消耗一些人的耐性，一旦突破其心理底线，猎物势必落入竞争对手的口中，这是大家所不想见到的。把握好尺度，是汽车厂商始终考虑并关注，同时由于市场存在一定程度地“测不准”现象，这一环节还应视为重中之重。
三、宣传造势
消费者的欲望不一，程度不同，仅凭以上两个规则，还有些势单力薄。欲望激发与引导是饥饿营销的一条主线，因此，宣传造势虽然已成为各行各业的家常便饭，但却是必不可少。新品上市，前期的软硬兼施，电视广告的普遍撒网；电台、报纸、杂志、电梯等媒体的重点培育；明星代言的眼球吸引；车展的春光外泄；专业测评的权威指导；销售渠道的口径统一等等众多策略与手段，各有千秋。各厂商需要根据自身特点，尽量做到选择有度，行销有法，推介有序。
四、审时度势
在非单一性实验条件下，消费者的部分欲望受到竞争对手市场活动的影响，欲望组合比例发生新的变化，购买行为关键性因素发生不规则的变动，感情转移，冲动购买也是常有之事。因此，密切监控各汽车厂商的市场策略的动向，提高快速反应的机动性，也绝不可小视。可惜某些汽车厂家的一些方案的制定未免显得有些过于简单化，值得商榷。
8. 求大神帮我修改论文提纲
可以在，和，你改，
9. 大数据背景下唯品会精准营销存在的问题及解决方法
一、唯品会大数据平台规划和现状这是唯品会大数据平台一个中长期的规划。目标很明确，我们希望从技术上能把整个大数据做成一个包含离线计算平台、流式计算平台、模型训练平台、VRE、 DMP和多种应用的完整生态链，并且希望通过这个平台，让我们公司的分析师、开发人员可以很简易地运用起来。这是唯品会大数据平台的现状，总体和上面的规划图类似，重点在于离线平台的搭建，目前离线计算平台也已经做得差不多了。我们现在有一套很完整的数据开发平台，可以让公司的分析人员在不需要任何培训的情况下，方便地利用这个系统去挖掘大数据中的各种知识，为业务服务。除此之外，我们也有很多产品，看到图中数据产品一块，有情报中心、比价、选品、数读、魔方罗盘、仪表盘等。二、大数据中的资源管理大数据管理本身是一个很广的概念，涵盖了很多知识面。但资源管理是今年让唯品会特别难受的一个点，很多工作人员经过长时间的不眠不休，才最终把它解决掉。所以今天我会把资源管理作为重点，单独拿出来分享。这里的“数据平台使用申请”打了引号，我想说的是这个“平台使用申请”在初创公司或者建设数据平台的初期，一般是很难做到这么完善的。因为我们需要用户提交很多要求，而且这些要求是明确的，包含了比如我需要什么样的资源，HDFS的存储、数据库、计算都需要多少，资源的数目是多少，要通过什么方式去访问。拿到这个申请以后，管理员会负责去分配同样的资源，比如HDFS中分配多少资源给你使用，Hive也是，如果我想要这样一个资源分配队列，需要明确分配给你的最大/最小资源是多少。当然，这是一个理想的情况，现实却很骨感。因为这个行业的发展非常快，相信很多做大数据的同学，很多时候你是被业务和领导推着向上的，所以这时你的思考可能不是很完善，你会发现，你的理想状态是系统很强大、数据规范、流程规范、技术成熟、业务成熟，但现实呢？唯品会在半年前也是这种现状：模型的变更非常迅速，线上的那些代码实际上是我们的人员按小时为单位去做变更的。用户的能力参差不齐。有很多的历史包袱，唯品会的数据平台其实四年前就开始搭建了，其中有三年的历史包袱。同时，有大量的技术包袱，而且平台非常不稳定，掌控力差，有各种各样的瓶颈。整个大数据平台的分层也不是很明确。这是我们面临的现实。那么，这种情况下，维护人员或者像我们这样的技术架构人员就会经常接到用户各种各样的投诉和问题。这里我列了一些用户经常会抱怨的问题：这个任务昨天还好好的，为什么今天跑不出来了？2-10倍的数据量，能撑得住吗？怎么几千个任务都慢了？最近磁盘使用率急剧增加，谁在用？这个表好像不用了，我能删除掉吗？集群要扩容吗？扩多少?当你在没有足够能力应付的情况下，面对这些问题，你是一筹莫展的。而由此也引申出今天的核心议题——资源管控。三、资源管控中的存储资源和计算资源做运维、DBA，或者大数据管理人员，都需要了解一个核心，那就是资源管控。做资源管控，其实和分田到户是同样的道理。当把一块田交给你，那你就在这块田里自己玩，不要到别人的田里去掺和。通过资源管控，可以实现很多目的：从乱序到有序。申请和分配有据可查。规则公开透明。数据公开透明。有多少资源，干多少事。有合理的KPI和惩罚机制。ROI，资源倾斜给回报率高的项目。以Hadoop为例。Hadoop平台是大家都在用的一个技术框架，它有哪些资源呢？总的来说，有四个模块：计算资源、存储资源、权限资源、业务资源。今天我会重点讲右侧的计算资源和存储资源。为什么存储和计算需要关注？首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相当于一个技术的管理节点，我们平台目前已经存储2亿的文件超过2亿的blocks，现在NameNode的内存使用在100G左右。在这么大的一个集群规模情况下，会遇到很多问题。standby namenode updateCountForQuota缓慢影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-6763）standby checkpoint缓慢导致增量blockreport汇报被skip, 影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-7097）standby checkpoint GC导致transfer Fsimage超时失败这里列了几个问题点，都在社区被不少人提出来，我们也确实受到了影响。其中，最重要的是集群启动时，规模越大，你的启动时间可能越慢，除非你把这部分的代码全部进行重构。举个例子，可能我们的集群重启需要30分钟，因为需要每个block去上报。另外，第二个瓶颈就是资源管理，叫做ResourceManager，这也是Hadoop中的一个技术组件。唯品会现在的规模并行度是高峰期可以有一千个任务在跑，每天有将近40万的任务提交到Hadoop集群里，基本24小时内时时刻刻都有人在运行。因为现在的电商，包括现在的大数据已经不是以前那种玩法，不是你晚上跑个批处理，事情就做完了。现在大家的要求是，你能不能5分钟内跑出来，所以我的批处理在上面可能是5分钟一个力度去提交的，所以这个集群对我们来说已经不是夜间作业的集群，而是24小时专机，永远不能宕机的一个服务。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解决问题https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler这里也列了两个问题，就不展开讲了，关键是第二个，我们提交给社区的补丁。这些问题社区还没有解决，我们这个补丁也还没有打到任何社区的版本里去，但是如果当你的集群规模非常大，运行HDFS时肯定会遇到和我们同样的问题——分配能力有瓶颈。目前我们通过这个补丁，分配能力提升到了近10-15倍。这其实很夸张，我们一直考虑的是，现在已经有几百台节点了，那能不能变到几千台？如果分配这个问题不解决，你的瓶颈永远卡在那，即使再加机器，管理也会因为瓶颈上不去，无法提升到几千台这样的规模。前面讲到了很多问题，怎么解决呢？开源节流。分两块，一块要提升各方面主机的性能，图中列出来的，包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能，以及加机器。另外一块，就是要做各种优化管理。大家想，原先你就有几百个用户在用，当开放出去后，随着大数据应用的发展，不断有人去用，久而久之就会变成上万个用户在用。这时，你的存储是否被有效地利用呢？是否都是有价值的数据放在上面呢？你的计算是否都是有效的计算呢？还有人在用这样的一个任务吗？管理数据化成果给大家看一下我们在这一块的成果。理念很简单，就是做一个闭环。把整个数据仓库和Hadoop做成一个闭环，大家可以看到内圈，其实就是正常开发的一个数据仓库，你会建立任务、执行、下线，这是一个循环。而外循环是从整个任务建立时就开始对它进行管理，当你任务申请好之后，你会分配到一个队列，查看你的每一个日志。存储和计算会告诉你用了多少，同时还可以做一些智能的分析。在你的任务执行完之后，可以在系统里面看到任务的整个生命周期运行情况。基本上我们就是把整个大数据分到项目，分到人，分到数据库，分到几个任务，所有的指标都可以可视化地让你看到，也就是说，即使你只是简单地在系统里提交了一个SQL，可实际上你得到的是一个可视化、数据化的成果。你可以知道，今天我提交了多少个SQL，占用了多少资源，剩下多少文件，所有这些东西在系统里都可以看到。这样数据分析师也能主动跟你讲，今天慢了可能是因为提交的任务太多，今天提交的任务比上周多了一倍。你也能主动地在系统里找，为什么多了一倍？什么样的任务最占用资源？整个架构闭环大大降低基本架构技术人员的工作量。而当我们所有的数据都开放给数据分析师时，他们又能通过这些数据去做一些自己的分析，这也是一个闭环的形成。对很多公司来说，通过构建闭环，这一块的工作效率将会得到很大的提升。接下来重点讲两块资源的管理。一块是存储的资源，一块是计算的资源。存储资源管理一般情况下，大家在Hadoop中都是用Hive这个数据库，它对应的是后端的一些一二三级目录等数据库和表的目录。我们要怎样获取这些数据呢？从我们的角度来说，我们也是数据分析人员，我们要做的东西和其他的分析师其实是一样的，只不过我们分析的对象是系统的性能数据。我们会想要获取各种各样的性能数据，同时，我们需要去计算这些性能数据，做多维度的各种计算，然后把它推出去给用户看。存储资源基本上就是通过这几大块来收集，左边是获取到的各种存储的信息，文件、表、数据仓库、ETL、Hadoop的日志……第二步是把它转化为Hive里计算的文件元数据信息、表元数据信息、调度任务元数据信息、路径访问信息，最后得到的产出通过各种维度的计算，可以得到：维度：包括分区、表、数据库、任务、业务、人、目录层级、时间等所有维度；指标：全量、增量、趋势、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件数目、占比等；热度：哪些表被频繁访问？哪些表3个月没人访问，是否可以下线了？安全：有没有敏感信息被非法访问。通过这一系列的存储资源管理，可以把所有的关键信息收集起来。下面，讲一下这些数据的使用，这也是我们公司目前正在践行的：容量计费通过计费来控制资源，使存储数据完整透明。消费预警，会提前知会用户。空间管理自动配置生命周期管理规则；存储格式，压缩格式选择（orc+gzip）；文件管理自动配置生命周期管理规则；小文件har归档。控制存储的价值：一方面可以解决NN“单点”瓶颈，控制服务器的数量，降低成本。如果没有加以控制，很快你的规模就会变成几百、几千，逐渐失控。另一方面，规范数据生命周期管理，统计冷热数据的使用，区别哪些数据是能删的、哪些是能归档的、哪些是被频繁使用的，都可以通过这个手段反馈给ETL生命周期管理。计算资源管理这是yarn的一个架构图。大家都知道yarn是Hadoop的一个统一的调度管理。但yarn好像把所有资源管理的事情都搞定了，我们还需要管理什么呢？实际上，还有很多没有解决的问题。