今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊电商建模是什么行业,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
建模属于什么专业
最佳答案3D印刷技术专业。
3D建模是一类技术岗位的统称，也是美术创作中的一个技术流程名称。
据我所以，没有什么大学有“3D建模”专业，因为大学一般不会用这种具体的技术流程命名专业，但是大学中有很多跟3D建模相关的专业，比如数字媒体艺术/动画/游戏/影视/雕塑/环境艺术等等，我的理解是，只要有学习3D软件的专业都可以算作3D建模的相关专业。
这些专业学出来的就业道路很宽泛，不仅是可以做3D建模，还包括平面设计、室内装修、广告设计、手办、VR/AR、实体雕塑、工业设计等等各种工种。
同理，3D建模的运用行业也非常广泛，不仅可以用在游戏行业，还包括影视/动画/建筑设计/广告电商/手办行业/VR虚拟现实/医疗等等各行各业，只要有3D需求的行业，都有3D建模师的存在。
总之，3D建模有许多对口专业，你可以选择其中最喜欢的专业去学习，等你确定想进入哪个细分领域，再朝着这个领域继续深化，3D建模软件非常多，拿游戏行业举例，你要学习的软件就包括像3Dmax/Zbrush/Maya/sp/md/toolbag等软件，影视和动画也大概是这些，这就叫次世代PBR全流程。但如果你想从事建筑行业的3D建模，你就要去学CAD，你想做电商广告，你就得去学C4D，你想做影视特效，还得学hounidi等，这行业做到精比全更重要，不要觉得我什么都想学，什么都想做，那样什么都干不好，人还累死。
“科学的广告”—电商行业营销模型汇总
最佳答案编辑导语：营销对于电商行业来说，是老生常谈的一个话题。尽管如此，我们还是不能忽略创新对于营销的重要性以及不断的学习对于营销转化的影响。本文作者对阿里、京东、美团、电通等电商行业的营销模型进行了汇总，看看这些大厂是如何做好营销的。
过去的2、3年是自己做产品经理比较有意思的一段时间，也是很重要的一段时间，因为这段时间除了做功能外会更多的去接触业务本身，从业务的初始和角度来做产品，我们对应的思考模型会不一样。
前段时间把霍普金斯的《科学的广告》又看了一遍，霍普金斯是谁？
即使没有学过广告的同学也可能对“奥美广告”或多或少有一些了解，然后稍微熟悉一点的可能知道“现代广告之父”是奥美广告的创始人——大卫·奥格威；然后，大卫·奥格威的师傅就是“霍普金斯”。
霍普金斯第一次把广告这个职业从一个野生的状态拉向了正规军，这也是《科学的广告》写作的初衷。做运营或者营销相关的同学可能对“新品试用”、”优惠券”已经再熟悉不过了，而根据资料记载，这些也都算是霍普金斯的发明。
工作时间久了，不管是做产品经理也好，做其他行业也罢，我们会经常谈到套路，其实“套路”就是对所做工作的一种高度概括而已，有些书上已经有人帮着总结了，有些“功夫在诗外”的东西其实需要自己去“悟道”。
《科学的广告》虽然是讲广告行业和广告策略的，但是里面许多的营销思路现在读来仍然是不过时的，按照霍普金斯的从业年代41岁从业算起，大概这些理论的总结应该成型于1920年代，也就是第一次世界大战期间。100年过去了，仍然振聋发聩。
同样，在整个营销界和营销史上，“营销模型”也是大家提及和使用比较多的工具，但是这个看似玄而又玄、虚而又虚的东西就跟霍普金斯的科学广告理念一样，虽然历经时代的渗透和幻化，但其本质的东西其实也未曾改变。
一、美国广告学家E.S.刘易斯：AIDMA法则
AIDMA法则是在1898年由美国广告学家E.S.刘易斯最先提出，AIDMA法则的含义为：A(Attention)引起注意、I (Interest)产生兴趣、D(Desire)培养欲望、M(Memory)形成记忆、A(Action)促成行动。
所谓AIDMA法则，是指在消费者从看到广告，到发生购物行为之间，动态式地引导其心理过程，并将其顺序模式化的一种法则。
其过程是首先消费者，注意到(attention)该广告，其次感到兴趣(in-terest)而阅读下去，再者产生想买来试一试的欲望(desire)，然后记住 (memory)该广告的内容最后产生购买行为(action)。
二、日本电通：AISAS模式
AISAS模式是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。
营销方式从传统的AIDMA营销法则（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），逐渐向含有网络特质的AISAS（Attention 注意、Interest 兴趣、Search 搜索、Action 行动、Share 分享）模式的转变。
在全新的营销法则中，两个具备网络特质的“s”——search（搜索），share（分享）的出现，指出了互联网时代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用户进行单向的理念灌输，充分体现了互联网对于人们生活方式和消费行为的影响与改变。
ISMAS模式，由北京大学刘德寰教授提出，根据移动互联时代人们生活形态的改变（尤其是用户主动性的增强），针对传统的理论模型提出的改进模型，即：Interest(兴趣)、Search（搜索）、mouth（口碑）、Action（行动）和Share（分享）。
三、社交媒体时代消费者行为模式：SIPS模式
2011年，日本电通公司提出的社交媒体时代消费者行为模式（Sympathize-Identify-Participate-Share&Spread，简称SIPS模式），将消费者的消费行为分为四个阶段：共鸣（Sympathize）、认同（Identify）、参与（Participate）、共享（Share&Spread）。
该模型深刻剖析了新时代消费者行为的发展与变化，为企业提供了更适用于社交媒体营销创意、消费者行为分析和传播效果评估的框架。
四、美团：基于生活方式的全新营销模型LIIS（Lifestyle-Identify-Interaction-Share）
美团的这个营销模型有两个很大的不同点，一是强调大数据，二是强调人与商家的交互。
但是逻辑比较好理解：通过线上线下的接触，我们获取到用户的身份信息，反过来我们也就更好地可以将与用户匹配度高的内容推荐给消费者，而在整个过程中的任何节点都可以实现用户的“分享”，从而保持整个流程的循环往复。
五、阿里：AIPL+FAST+GROW
AIPL：把品牌人群细分，将人群资产定量化，是品牌进行全域营销最重要的一环，其中AIPL代表的意思为：
1. FAST
FAST指标主要是有四部分组成，分别是消费者资产中的人群总量（F）、加深率（A），也就是消费者从认知，到兴趣，再到购买，并成为忠诚用户各个阶段转化率；超级用户数（S）是指对品牌而言具有高净值、高价值以及高传播力消费者，如品牌会员以及超级用户活跃度（T）。
这四个指标不仅评估消费者资产的数量（F和S），也包含消费者资产的质量（A和T）。FAST指标体系能够更加准确的衡量品牌营销运营效率，同时FAST也将品牌运营的视角从一时的GMV拉向了对品牌价值健康、持久的维护。
2. F（Fertility）
可运营人群数量-活跃消费者：该指标主要帮助品牌了解自身的可运营总量的情况。
首先利用GMV预测算法，预估品牌消费者总量缺口，然后基于缺口情况优化营销预算投入，站内外多渠道种草拉新，为品牌进行消费者资产扩充，并指导品牌进行未来的货品规划和市场拓展，多方位拓展消费者。
3. A（Advancing）
人群转化力-关系周加深率：多场景提高消费者活跃度，促进人群链路正向流转，多渠道种草人群沉淀后，进一步筛选优质人群，通过钻展渠道进行广告触达，品牌内沉淀人群细分，对消费者进行分层运营，差异化营销，促进整体消费者的流转与转化。
4. S（Superiority）
高价值人群总量-会员总量：会员/粉丝人群对于品牌而言价值巨大，能够为品牌大促提供惊人的爆发力，通过线上和线下联动，联合品牌营销，以及借助平台的新零售等场景如天猫U先，淘宝彩蛋，智能母婴室扩大品牌会员/粉丝量级，为后续的会员/粉丝运营打下基础。
5. T（Thriving）
高价值人群活跃度-会员活跃率：借助大促，提高会员/粉丝活跃度，激发会员/粉丝潜在价值，为品牌GMV目标完成提供助力，对会员/粉丝按照RFM指标进行分层运营，优化激活效率，千人千权触达惩戒，公私域结合，赋能会员/粉丝运营。
GROW增长，应该是营销人永恒的话题，特别是在互联网流量红利见顶下的存量时代，增长变得愈发‘难’。通常难在3个地方，找不到帮助品类增长的方向，缺乏明确的品牌增长抓手，品牌增长效率较低。
于是，作为如今定位为商业操作系统的阿里，就提出了适用于母婴、食品、家清、美妆、医药保健和个护等几大一级品来的大快消行业增长“仪表盘”—–GROW模型，GROW中的4个单词代表着影响品类增长的“决策因子”：
渗透力（Gain）:指消费者购买更多类型品类/产品对品牌总增长机会的贡献；复购力（Retain）：指消费者更频繁/重复购买产品对品牌总增长机会的贡献；价格力（Boost）:指消费者购买价格升级产品对品牌总增长机会的贡献；延伸力（Widen）:指品牌通过提供现有品类外其他关联产品所贡献的总增长机会。其中：
母婴行业的品类渗透力明显高于其他因子；食品和家清的复购力机会突出；美妆和医药保健行业的价格力机会最大；个护行业各方面增长机会均匀，渗透力的机会略高；
六、京东：营销360体系之4A模型
4A模型：
认知（Awere）：京东展位（聚效）、京东直投（dsp）、线下广告、合约占位；吸引（Appeal）：京东展位（聚效）、京东直投（dsp）、线下广告、合约占位、京任务、京挑客；行动（Act):搜索品专、活动通、购物触点广告、京东快车、搜索店铺；拥护（Advocate）：购物车触点广告、裂变广告、互动通；
七、总结
纵观整个营销模型的发展和变化，在新媒体出现之前之后的核心变化除了要促进用户“交易”之外，“分享”是之后一以贯之的重点；品牌的重要性不言而喻，但是现实中又并非所有企业都重视品牌的定位和宣传引导，这是最先接触用户的步骤；当然，随着疫情以来的变化，对品牌的认知也可能是发生在传播中的阶段，这个顺序的变化非常值得玩味和注意；大数据不只是说说而已，但是对于大数据的数据收集和数据建设其实是有一段很漫长的道路要走的；“人”、“货”、“场”各家的重视程度不一样：阿里由于数据积累的强大基础，因此对给予人的维度的营销设计虽然看似更为繁杂，但一定也是最为有效；并且，阿里对于货的层面也有一定的涉及；美团和京东其实重点更在“场”的维度，两者美团更优；货，似乎是大家不去刻意提及的，因为毕竟各家都是以平台为定位，或者说以一个大渠道的角色来规划，但是“货”的讨论却反而是无法避免的；最后，我们可以看到广告公司和电商平台在营销理论上虽然都在迭代，但是理论家跟实战家的区别也立竿见影。
电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些?
最佳答案第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、RFM模型
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
人天天都会学到一点东西，往往所学到的是发现昨日学到的是错的。从上文的内容，我们可以清楚地了解到电商建模是什么行业。如需更深入了解，可以看看若米知识的其他内容。
