一棵小树苗

一粒小小的种子,发了芽,慢慢的成长为一棵小树苗。
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新零售新的试衣体验——智能试衣魔镜

有人会说,这真实吗?不妨来看看——随着互联网的快速发展,人工智能虚拟化与现实技术的相结合,试衣魔镜作为一项新兴应用, 就是来解读AR智慧新零售的“高技术含量、精准化虚拟试穿服务”开启服装智慧新零售,实现万千可能!

 

 

 新零售新的试衣体验——智能试衣魔镜

 

网舟·试衣魔镜拥有绝佳的实用性和科技酷炫的造型,消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服,进而通过技术将服装的虚拟影像“穿”在镜中的人像上,同时还可更换为同一款式的其他色彩。网舟·试衣魔镜是一款真正为消费者打造一个充满智慧、简单易用、富有高科技的

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穿衣必备!网舟科技让试衣镜变魔镜 !

在当下互联网时代,传统零售行业受到来自电商互联网的强大冲击。但阿里巴巴创始人马云曾说过,不久将来线上、线下将会深度结合;如当下现代物流,服务商利用大数据、云计算等创新技术,构成了现在的新零售概念。之前纯电商的模式时代将会结束,纯零售的形式也会被打破,进一步新零售必将成为全新的商业模式的宠儿。随着线上线下一体化的新零售逐渐健全,国内的智能技术产业进入了爆发式增长的阶段。如服装产业虚拟试衣镜技术更是进入了空前增长的阶段。

 穿衣必备!网舟科技让试衣镜变魔镜 !

 

在如今消费升级的时代下,“美丽经济”迎来了发展的春天。对于服装商家来说,如何才能分得服装市场这块“大蛋糕”?必须要有着与众不同的一面,如以自身精致、时尚、

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完美黑科技,试衣魔镜带你体验不一样的试衣

虽然线上电商产品发展的有模有样,但对于尺码标准没有统一的衣着类商品这种网购衣物还是要体验下才买的放心,如果任性购买多件,而不合适,然后退货又将是一笔很大的花销。意识到这一系列的问题,网舟科技利用AR技术将虚拟与现实连接起来,从而全面将线上线下的购物场景进行融合,进而助力零售行业的创新发展。

 

 完美黑科技,试衣魔镜带你体验不一样的试衣

 

 

网舟联合科技(北京)有限公司,创新设计出来的虚拟试衣魔镜,拥有强大的智能、实用元素。为了能够让消费者有更舒心更良好的试衣体验,从零售行业理念的“低价销售”转为“体验式销售”,这样更容易了解消费者,使复购率无限增长。

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SELECTED带你进入试衣新体验

日前,来自欧洲的SELECTED(思莱德)品牌正式宣布签约落户杭州大悦城,并在8月底正式开业。

 

杭州大悦城整体定位“快时尚、慢生活,首座体验式水岸潮圣购物乐园”,在传承大悦城“年轻、时尚、潮流、品位”核心理念的同时,将代表杭州地域文化的杭儿FENG植入项目,形成了“大悦城,杭儿FENG,新都市潮圣天堂”的全新品牌印记。这里是年轻人的时尚潮流打卡地,所以也是SELECTED(思莱德)选择它的理由。

 

 SELECTED带你进入试衣新体验

 

SELEC

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科技时代下的新零售——网舟·试衣魔镜

“新零售”这个词是阿里巴巴马云在2016年10月的阿里云栖大会上第一次提出的,“未来的十年,二十年,没有电子商务这一说,只有新零售”。

 

新零售简单的来说,就是一句话:大数据+线上+线下+物流=新零售。即新零售是企业以互联网为依托,运用大数据、人工智能等技术,对商品生产、流通和销售过程升级改造,重塑业态结构和生态圈,并对线上、线下和现代物流进行深度融合的零售新模式。

 科技时代下的新零售——网舟·试衣魔镜

 

 

科技为零售

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运营分析:用七种维度来分析广告投放效果

运营分析:用七种维度来分析广告投放效果

随着互联网的飞速发展,各种网络产品应运而生,如电商网站,移动应用,视频媒体,新媒体等等。网络广告也成为了一种主要的广告形式。而网络广告的形式具有复杂和多样化的特点。

 

在网络营销中,运营人员经常会在各种不同的广告渠道,营销平台进行推广。当我们完成一个重点活动的全网营销。该从哪些维度来总结和评估本次推广的得失呢?网舟科技在本节重点讲解此问题。

 

一、渠道分析

 

渠道是指广告投放的媒介平台。例如百度搜索,广点通,360,百度,神马等,这都是几个大型的推广渠道,同时在大渠道中又会有小的渠道特点,例如

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数据建模:个人信用分是怎么计算出来的?

无论是金融、互联网企业亦或运营商,都在基于多年积累的大数据搭建个人征信评分体系,不仅用于自身,也在提供给其他征信机构做为个人信用评估标准。

数据建模:个人信用分是怎么计算出来的?

 

那么,个人的信用分到底是如何计算出来的呢?

 

网舟科技相信不同的信用分有不同的计算方法,无论是FICO评分、芝麻信用亦或其它信用分,这些评分既可以很简单,也可以很复杂,使用的建模方法各不同,但也总是会遵循一些基本的原则,这里网舟科技就信用分计算的一些关键技术作简要介绍,希望于你有益。

 

一、业务分析

 

我们在构

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数据建模及数据分析浅析

数据分析是一项实践性很强的工作,涉及到很多交叉学科,需要不同的岗位和角色,来实现不同的性质的工作。

 数据建模及数据分析浅析

一 、数据分析师中的角色和职责

 

数据分析团队师应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部,对数据场景比较了解,容易找到数据变现的场景,数据分析师对业务提升帮助较大,容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解,分析只是局限独立的业务单元之内,在数据获取的效率上,数据维度和数据视角方面缺乏全局观,数据的商业视野不大,对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力,无法利用最新的大数据计算和分析技术,来实现数据分析和建模。数据分析

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用户行为分析需要知道的几个埋点小技巧

用户行为分析需要知道的几个埋点小技巧

 

 

用户行为分析系统是指由第三方提供的集合了数据采集SDK、数据分析模型、分布式算法与存储架构的用户属性与行为事件数据分析的系统。比如国外MixPanel、Heap等,用户行为数据分析的前提是在前期埋点时打好扎实的基础。

 

事件触发的条件、需要追踪的属性以及想要分析的维度,这些核心分析要素设置的好坏,将会直接影响到你在分析时的体验。错误的埋点触发条件,混乱的属性名设置,以及重要属性的遗漏,都会影响分析的效率与准确性。糟糕的埋点往往在完备性和易理解性两个方面存在不足。

 

完备性指的是事件

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营销自动化应用的六个案例研究

?营销自动化有可以提高营销ROI,提高客户的生命周期价值,简化产生销售线索的过程,减少客户需求响应时间,产生高质量的销售线索等等。

 

在这篇文章中,我们将会看到六个不同的企业,它们利用营销自动化来给自己的利润带来巨大的提升。我们将破解他们所面临的问题,分析他们所采用的解决方案,以及获得的令人惊叹的结果。

 

 营销自动化应用的六个案例研究

 

 

 

一、Salon Success Strategies年收入增长3倍

 

(应用工具:&nb

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