电子商务模式以及运营

电商模式，即电子商务模式，是指在网络环境和大数据环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。其可以从多个角度建立不同的分类框架，以下是一些主要的电商模式：

B2C（Business-to-Consumer）：企业与消费者之间的电子商务。这是直接面向消费者销售产品和服务商业零售模式，比如天猫商城、京东商城等。

B2B（Business-to-Business）：企业与企业之间的电子商务。企业通过专用网络或Internet进行数据信息的交换、传递，开展交易活动。这是电子商务应用最多和最受企业重视的形式。

C2C（Consumer-to-Consumer）：消费者与消费者之间的电子商务。例如，消费者可以通过网络平台出售或交换二手商品。

B2G（Business-to-Government）：企业与政府之间的电子商务。这主要涉及到企业与政府机构的合作和交易。

以上就是电子商务模式，以下再来了解一下电商运营

一、了解电商运营的核心要素

电商运营涉及多个方面，其中核心要素包括产品策划、营销推广、供应链管理和客户服务。在电商运营过程中，要深入了解目标市场需求，精准定位产品，通过有效的营销推广手段吸引消费者关注。同时，优化供应链管理，确保产品质量和供货稳定性，提高客户满意度。

二、制定精准的市场定位策略

市场定位是电商运营的基础。企业需根据目标市场的消费者需求、竞争态势等因素，制定精准的市场定位策略。通过深入研究消费者心理和行为，挖掘潜在需求，为产品策划和营销推广提供有力支持。此外，定期分析市场趋势，调整定位策略，以适应不断变化的市场环境。

三、运用多元化的营销推广手段

营销推广是电商运营的重要环节。企业需运用多元化的营销推广手段，包括搜索引擎优化、社交媒体营销、内容营销、直播带货等，以提高品牌知名度和产品曝光率。同时，结合数据分析，精准投放广告，提高营销效果。此外，与网红、意见领袖等合作，借助其影响力扩大品牌影响力。

四、优化供应链管理，提升运营效率

供应链管理是电商运营的关键环节。企业需要建立完善的供应链体系，确保产品质量和供货稳定性。通过优化采购、生产、物流等环节，降低运营成本，提高运营效率。同时，加强与供应商的合作，实现资源共享和互利共赢。

五、注重客户服务，提升客户满意度

客户服务是电商运营的重要组成部分。企业需建立完善的客户服务体系，提供优质的售前、售中和售后服务。通过积极回应客户反馈，及时解决客户问题，提高客户满意度。此外，运用客户关系管理系统，对客户进行分类管理，实现精准营销和个性化服务。

六、不断创新，引领电商运营新趋势

在电商竞争日益激烈的今天，创新是电商运营的核心竞争力。企业需要不断探索新的运营模式、营销手段和服务方式，以适应市场变化和消费者需求。通过创新，打破传统电商运营的束缚，引领行业发展的新趋势

综上所述，电商运营方法涉及多个方面，企业需从市场定位、营销推广、供应链管理、客户服务等方面入手，制定有效的运营策略。同时，不断创新，引领行业发展，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。希望本文能为您的电商运营之路提供有益的启示和帮助。

AIGC｜20+篇研报解析：技术要素、产业链、营收模式与应用场景

当前AI领域发展迅速，AIGC已经日益成为改变工作、生活的关键力量，这种时候，了解一些发展趋势很重要。研究报告就是获取信息的途径之一。本文作者整理了去年和当前20余篇机构发布的研究报告，对其中的关键进行了梳理，供各位参考。

AIGC日益成为推动社会变革的关键力量，无论是哪个行业的从业者，了解一点AI技术的发展概况和应用趋势变得很重要。研究报告，作为掌握领域前沿信息的重要途径，提供了系统而深入的洞察及观点，是快速获得专业视角的有效方式。

本文基于我在2023年和2024年阅读的二十余篇机构发布的研究报告整理而成，对其中共识部分较多的内容或知识点进行了提炼梳理，每份研报各有侧重，而这些差异化内容并未在文中提及，尽管在信息深度上可能有限，但也希望为初识AIGC的读者呈现一份宏观的知识速览。

下面是本文涉及到的所有研报，期望获得更多信息量的同学可自行搜索阅读。

一、技术要素

AIGC技术三要素：算力、算法、数据。

算力指的是计算设备执行算法和处理数据的能力，是支撑AIGC系统运行的基础。主要包括CPU、GPU、GPGPU、FPGA、ASIC等硬件。在实际应用中，GPU和GPGPU是当前主流的AIGC计算解决方案，因为它们在处理大规模数据和复杂计算任务时具有显著优势。从算力供应来看，现阶段全球绝大部分GPU算力均来自英伟达（NVIDIA）和AMD。

算法：

算法指的是一系列解决问题、实现特定功能的有序指令和步骤，是实现AI生成内容的核心。AIGC常用的算法包括深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络及其变种）、强化学习和自然语言处理（如Transformer）。创新算法如生成对抗网络（GANs）和Transformer架构扩展了内容生成技术的边界，使AI能够创造出越来越逼真和复杂的内容。这些算法通过持续的优化和创新，不仅提高了内容生成的效率和效果，还推动了AIGC技术在创意、娱乐和营销等领域的广泛应用。

数据：

数据是AIGC平台进行训练和优化的核心资源，其质量和数量直接影响生成内容的准确性和多样性。高质量的数据集包含丰富、准确、且标注良好的样本，可以显著提高模型的训练效果。大量的数据有助于模型在各种情况下泛化，提高生成内容的多样性和准确性。为确保数据质量和一致性，通常会通过清洗、去重和归一化等步骤进行数据预处理，这可以有效提升模型训练的速度和精度。数据不仅是训练模型的基础，也是评估和优化模型性能的重要依据。

吴恩达曾说：“发展人工智能就像用火箭发射卫星，需要强大的引擎和足够的燃料，算法模型就是其引擎，高性能的算力是打造引擎的工具，海量的数据就是引擎的燃料”。算力、算法和数据的协同作用构成了AIGC技术的基础。算力提供了处理复杂计算任务的必要硬件支持；算法为内容生成提供了智能化的逻辑和机制；数据则为模型训练和优化提供了丰富的素材。三者相互依托，共同推动了AIGC技术的快速发展。

二、产业链

AIGC产业链基本分为三类：基础设施、模型、应用。

基础设施：

包括数据层、算力层、计算平台、模型开发训练平台和其他配套设施。数据层提供高质量的训练数据，通过大数据技术实现数据采集、存储和管理。算力层提供 AI 计算所需的硬件，包括 GPU、FPGA、ASIC 和 CPU 等，这些硬件因其强大的计算能力，广泛应用于 AI 模型的训练和推理。计算平台如Microsoft Azure、阿里云和百度云，提供弹性计算和存储资源，支持AI模型的开发和部署。模型开发训练平台如TensorFlow和PyTorch，加速了AI模型的开发、训练和优化。其他配套设施如数据标注工具（例如 Labelbox、SuperAnnotate 和 Scale AI）和监控调优工具（例如 MLflow、Weights & Biases 和 Neptune.ai），保障了 AI 开发流程的管理和优化。

模型：

包括底层通用大模型和中间层模型。底层通用大模型（如GPT-4和BERT）通过在海量数据上的训练，提供广泛的适用性和迁移学习能力，支持多种任务的AI应用，这部分是相对最容易形成壁垒的，包括人才、时间、数据和资金等多个方面。中间层模型具有垂直化、行业化、细分化的特点，针对特定领域或任务进行模型优化，结合行业数据进行微调，提供更具针对性的解决方案，如医疗影像分析或金融风险管理。这部分适合凭借过往行业积累和技术积累快速进入。

应用：

专注于将AI技术转化为实际产品、服务和解决方案，解决具体场景中的问题，实现商业化。基于不同的价值创造逻辑，我国AIGC产业应用可被划分为四类：生产可直接消费内容、结合底层系统生产高附加值内容、提供内容生产辅助工具、用于提供体系化解决方案。生产可直接消费内容是我国目前落地及变现进展最快的部分

三、营收模式

MaaS：

模型即服务（Model-as-a-Service）通过API提供模型调用服务，按调用量收费。客户可以通过API访问AI模型，将其集成到自己的应用或服务中。收费通常基于调用次数、处理的请求量或计算资源消耗。

定制服务：

定制服务模式为客户提供个性化模型，根据特定需求和预算开发AI解决方案。定制化服务通常包括数据收集、模型训练、调整和部署。这种模式常见于高度专业的领域，如金融、医疗、或特定的制造业应用。

软件订阅：

让用户通过订阅计划获取AI生成能力，按时间（如月度、年度）或按需收费。用户支付固定费用即可访问AI工具和功能，这种模式为产品提供了可预测的收入流和用户增长的机会。

内容产出量：

按内容量收费模式基于AI生成内容的数量或使用的计算资源收费。这可以是图片的数量、视频的时长、文本的字数，或者是模型训练的次数。

授权：

通过出售生成内容的使用权获利。AI生成的内容，如图像、文本或音乐，可以授权给其他公司使用，获得许可费。这种模式强调生成内容的知识产权和价值，适合那些能够提供独特或高质量内容的AI工具。

广告和推广：

生成内容直接为广告或推广活动服务，创造收益。有两种主要方式：自有平台的广告变现和生成内容的广告植入。

MaaS具有高效利用计算资源、即插即用、持续更新、灵活计费以及安全性高等特点，极大地简化了AI模型的使用和管理流程，降低了使用门槛，帮助企业或开发者快速响应市场需求、提高开发效率，并享受到先进AI技术带来的竞争优势，同时也推动了AI技术的普及和创新。

四、行业影响

在多份研报的行业应用变革分析板块，多用平面直角坐标系来可视化呈现，内容绘制除形式外有三个不同点：

这些差异使得科学的横向对比变得困难，但依然有几个行业在多个变革程度排名中表现突出，名列前茅。按加权平均排名依次为：媒体影视、电子商务、广告营销、游戏、金融、教育 。

其他维度的排名：

五、应用场景

1. 游戏

当很多行业还在讨论AIGC的落地场景时，游戏行业已经将AIGC运用到每一个角落，深度、速度远超大家想象。质量、成本、效率被称游戏行业的“不可能三角”。

游戏之所以成为目前AIGC应用最为清晰的行业，就是因为AIGC对三者均会产生影响：

再结合研报中的一些判断，AIGC对游戏的影响还有：提升玩家数量、活跃度；做大游戏市场；给行业新玩家提供了入局的机会；接下来，我们可以通过立项、研发、宣发3个环节，了解AIGC切入游戏行业的方式。

1）立项

根据游戏的用户画像等数据，借助生成式AI的理解、推理能力，帮助游戏公司提高对立项成功率的判断。

2）研发

3）宣发

在3D游戏领域，由于优质3D数据的稀缺性、3D场景的复杂性、维度特征的多样性，导致高质量的3D游戏生成还较难落地，这是目前AIGC在游戏领域的局限性。但随着技术的快速突破和大量的制作尝试，相信这些局限很快就能得到解决。

参考研报：《中国AIGC文生图产业白皮书2023》、《AIGC赋能游戏产业线上沙龙-会议纪要》、《AIGC提质增效，传媒行业应用前景广阔》

2. 广告营销

当前互联网流量见顶，广告营销亟需新范式的推动增长。AIGC为广告营销行业提供了全链路、多维度的解决方案，贯穿市场分析、客户转化和复购等关键环节。在初期，AIGC通过智能数据分析，精准洞察市场和消费者行为，优化营销策略；中期，支持个性化内容创作和精准广告投放，提升转化率；而到了后期，通过自动化客户互动和反馈分析，制定客户维系策略，增强用户忠诚度。

AIGC可以显著提升营销的智能化和互动性，为消费者提供个性化体验，必将重新定义广告营销生态。具体来说，AIGC对营销领域的影响有这几个方面：提升效率和降低成本、深度个性化和定制化内容、多渠道营销支持、持续优化和个性化推荐、创新性和独特性的探索。

基于传统营销链路，多份研报对AIGC在各个环节的赋能方式进行了评估，涵盖了市场分析、运营方式、营销推广、客户转化、营销优化、客户复购 等环节。我们也可以对以上节点加以整合，从三个角度来理解AIGC在其中的作用：

策略洞察：

AIGC通过抓取并分析社交媒体、搜索引擎等平台的数据，帮助广告主掌握市场趋势、竞争态势和受众偏好。它利用用户行为和互动数据构建用户画像，并自动生成和优化广告策略与排期。

内容生产：

AIGC能根据广告主需求和受众特征，自动生成符合品牌调性的创意素材，提升创作效率和质量。通过算法推荐，AI可拼接编排广告文案和素材，生成广告海报、视频、软文等营销内容，支持新型交互方式。

投放管理：

AIGC通过分析用户行为、兴趣和偏好，为广告主提供精确的受众定位，实现大规模个性化投放。还可以利用实时反馈数据优化大模型，动态调整投放物料和策略，提升广告效果和转化率。

参考研报：《2024AI赋能营销应用场景白皮书》、《从营销AIGC化到AIGC营销化》、《2023年AIGC场景应用展望研究报告》、《企业AIGC商业落地应用研究报告》、《中国AIGC广告营销产业全景报告》

3. 电子商务

电商行业天然具有海量的交易数据资源、多样的营销策略，可以快速受益于AI技术所带来的效率提升。从提高运营效率到增强消费者体验，再到优化供应链管理，AI为B端商家、C端消费者、电商平台等各方都带来新的机遇。

1）B端商家

2）C端消费者

3）电商平台

参考研报：《AIGC场景应用展望研究报告》、《2024AI赋能营销应用场景白皮书》、《2024年AIGC发展趋势报告》、《麦肯锡：捕捉生成式AI新机遇》、《WAIC传媒：AIGC应用鹏程万里》

4. 设计

虽然在行业变革榜单中，设计并未进入前五，但AIGC最初给大家带来的深刻印象主要来自于各种AI图像，2022年，以 Disco Diffusion、 Stable Diffusion、 Midjourney等为头部代表的扩散模型开始在数字艺术领域大放异彩！到了2023年，画质已经比肩人类画师，在小红书、抖音等平台开始出现大量图像生成作品，一时真假难分。同时随着生成内容的可控性增强，AIGC开始全面进入设计领域。

AIGC 对于设计领域的影响，具体体现在对设计工作流的渗透。

当前阶段，AIGC技术在设计领域仍有三大问题：

尽管存在挑战，但随着技术的进步，AIGC必将越来越快地融入设计领域的各个层面。

参考研报：《2023年度AI设计实践报告》、《中国AIGC文生图产业白皮书2023》、《中国AIGC文生图产业白皮书2023》、《AIGC之AI绘画行业发展研究报告》

以上我们通过研报的视角，先后了解了AIGC的技术要素、产业链、营收模式和行业影响，还挑选了游戏、广告营销、电子商务、设计等四个应用场景，介绍了AIGC在这些领域下的具体切入点。从这些分析中，我们可以看到一个相同点，就是AIGC技术并不只是对某个局部产生了影响，而是正在迅速渗透到行业链路的每一个环节，对行业进行着全面改造和重新定义。

正是这种全方位地渗透和影响，赋予了AIGC无限的想象力。对于未来，我们应持续关注AIGC如何在解决行业痛点、提升效率、增强用户体验方面发挥更大的作用。同时，AIGC必将不断开启新的商业模式和创新路径，推动产业向着智能化的方向演进，让我们拭目以待。

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