ZD至顶网个人商用频道 01月11日 北京消息(文/孙斌):“你好,快递!麻烦签收一下。”、“XXX的快递,过来拿一下!”、“亲,记得给个好评哦!”这些对白,对于现代人来讲,早已稀松平常,随着网购从一个新鲜事物变成了一种固有的消费方式,人们的消费习惯也发了改变。特别是在“海外购”服务推出后,消费者足不出户便可买遍全球,将很多本地没有的国际品牌以实惠的价格收入囊中,然而,往往高额的转运费,却大大降低了商品原有的优惠力度,让部分消费者对“海外购”望而怯步。
一方面是消费者的购物需求,一方面是高额的转运成本,如何平衡两者关系?针对这一问题,亚马逊中国的海外购服务推出了亚马逊Prime会员服务,一定程度上降低了消费者海淘时需要承担的运费。相关数据表明,用户在试用亚马逊Prime会员服务后平均每月跨境网购的频次显著增加;亚马逊Prime会员全站订单平均交易额显著高出非Prime会员,由此可见Prime的发布(免费跨境配送)极大地释放了消费者的购物潜力。
根据亚马逊中国近期发布的2016年中国跨境网购消费共有四大特征:
1. 跨境网购愈发普及并常态化
相关数据显示,2016年12月,亚马逊海外购活跃用户数量是2014发布之初的23倍。其中,拥有2年以下跨境网购经验的消费者占比超过50%。而自亚马逊在国内推出亚马逊Prime会员服务以来,注册会员的订单覆盖了全国31个省市自治区的380多个市和地区。
与此同时,家庭开始成为跨境网购群体的主力军,其中,有子女的家庭占比约84%。以家庭为单位的群体已经成为跨境网购的主导群体,从个人需求到家庭需求的衍变也是跨境网购品类呈多元化发展和与日常生活紧密结合的主要因素之一,跨境网购从偶尔为之的尝鲜之举逐渐成为生活常态。
2. 跨境消费人群趋年轻化
年轻化、高学历、高收入依然是目前亚马逊跨境消费人群的三大特点。报告显示,近八成的亚马逊中国跨境消费者年龄集中在35岁以下。9成以上的亚马逊消费者拥有大学及以上学历,月收入5000元以上的消费者占比则由2015年的53%提高到了62%,提高近十个百分点。
3. 跨境网购更趋品质化
2015亚马逊跨境电子商务趋势报告显示,中国消费者在跨境网购中最为关注价格。而2016报告显示则有所不同,品质与价格首次并列成为中国消费者跨境网购最为关注的两大要素,消费者对产品品质的追求不断攀升。在此大趋势之下,男、女用户对价格和品质的关注度呈现差异,男性用户更注重价格,而女性用户则更关注品质。
4. 免费跨境配送释放消费潜力
2016年黑五及圣诞购物季,亚马逊全球共发售了超过10亿的亚马逊Prime商品及FBA(亚马逊物流)商品。亚马逊中国海外购的数据则显示,亚马逊Prime会员全站订单平均交易额远高于非Prime会员。亚马逊Prime会员服务极大地释放了消费。同时,2016亚马逊中国消费者行为调研显示,亚马逊用户表示其试用Prime后平均每月购买频次均有增加,9成以上的消费者在试用Prime会员服务后表示会向身边的朋友或家人推荐使用亚马逊Prime会员服务。
对于此次报告的发布,亚马逊全球副总裁暨亚马逊中国总裁张文翊表示:“2016是亚马逊国际品牌战略不断深化、持续发力的一年。我们在中国推出了适合本地消费者需求的创新,包括发布亚马逊全球首个提供跨境免费配送的Prime会员服务,亚马逊海外购商店增加英国站点商品、实现海外购商店从单一站点向多元站点的迈进。中国消费者对于亚马逊海外购的青睐和支持也让我们倍受鼓舞。2017年,我们将最大化发挥全球资源优势,推动中国跨境网购的发展,通过更多的创新产品与服务为中国消费者带来更丰富的优质国际选品、更便捷的跨境购物以及配送体验。”
好文章,需要你的鼓励
在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上,一场以“AIGC创作新范式——双脑智能时代:心智驱动的生产力变革”为主题的分论坛,成为现场最具张力的对话空间。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
Linux Mint团队计划加快发布周期,在未来几个月推出两个新版本。LMDE 7代号"Gigi"基于Debian 13开发,将包含libAdapta库以支持Gtk4应用的主题功能。新版本将停止提供32位版本支持。同时Cinnamon桌面的Wayland支持持续改进,在菜单、状态小程序和键盘输入处理方面表现更佳,有望成为完整支持Wayland的重要桌面环境之一。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。