
Temu半托管模式:跨境电商的新风口?
在跨境电商的激烈竞争中,Temu再次用实际行动展示了其敏锐的市场洞察力和创新能力。2024年3月,拼多多旗下的跨境电商平台Temu上线半托管模式,面向拥有本土发货能力的商家。2024年10月下旬,Temu进行组织架构调整,调整的是半托管团队,这一消息瞬间成为行业内外热议的焦点。 一、新政启航,半托管模式闪亮登场 自Temu宣布正式推出半托管模式以来,整个跨境电商界都为之震动。不同于传统的全托管模式
在跨境电商的激烈竞争中,Temu再次用实际行动展示了其敏锐的市场洞察力和创新能力。2024年3月,拼多多旗下的跨境电商平台Temu上线半托管模式,面向拥有本土发货能力的商家。2024年10月下旬,Temu进行组织架构调整,调整的是半托管团队,这一消息瞬间成为行业内外热议的焦点。 一、新政启航,半托管模式闪亮登场 自Temu宣布正式推出半托管模式以来,整个跨境电商界都为之震动。不同于传统的全托管模式
在全球化浪潮的推动下,跨境电商已成为连接世界的重要桥梁。与此同时,海外仓的建设与物流体系的优化正成为推动跨境电商发展的新引擎。多家电商平台和企业纷纷加速海外仓的布局,以更高效地服务全球消费者。 一、海外仓建设提速,跨境电商迎来新机遇 近年来,随着跨境电商的快速发展,海外仓的建设已成为电商平台和企业的重要战略。据不完全统计,目前已有数百家电商平台和企业在全球范围内建立了数千个海外仓。这些海外仓不仅为
近日,TikTok正在申请推迟2024年1月19日生效的“不卖就禁”法案,以延长其在美国的运营期限,直到美国最高法院审理TikTok的上诉。 法案内容: 美国的 “不卖就禁” 法案主要是指要求字节跳动公司剥离对 TikTok 的控制权,将其出售给一家非中国公司,否则将禁止 TikTok 在美国的手机应用商店以及网络托管平台运营,具体内容如下 : 出售期限:字节跳动必须在 2025 年 1 月 19
2025年,新兴市场出海尽显蓬勃盛象。当欧美市场的红利逐渐趋于饱和,而非洲基建尚处于百废待举的阶段,迈向东南亚以及拉美地区,则成为中国企业把握绝佳机遇、开启掘金之旅的理想选择。 近两年,聊到跨境出海就少不了东南亚市场,无论是电商、游戏又或是餐饮金融科技,在东南亚都占据着一席之地。就在 2024 年,Shopee双 12 本地新卖家销售额暴增 30 倍。据外媒消息称,在Shopee的 12.12 生
2025年来啦,美国商城的年终大促激战正酣。跨境的商家们如何精准营销,让订单纷至沓来。答案,藏在美国消费者偏好的深度洞察里。 一、品类偏好 今日,DHL公布了一份《美国在线购物者趋势报告》,超过六成(61%)的美国购物者每周都会进行网购,84%的消费者每周都会浏览下一次要购买的商品。美国的消费者品类偏好呈现多元化,而他们最热衷网购的产品,就是服装、鞋类、消费电子产品和保健品。 二、送货方式 美国高
12月6日下午,由3WIN(晓多旗下出海品牌)、TEMU、驿玛科技、TKFFF联合举办的以“独立站创新应变旺季”为主题的TEMU家居家居VIP闭门私享会落下帷幕。活动特别邀请了TEMU招商运营总监龙露、3WIN AI客服跨境业务负责人胡聪、驿玛科技物流业务负责人钟雅松到场做主题分享,另外还有70余名独立站卖家代表到场。 本次活动沙龙聚焦于跨境电商领域中 “电商AI聊天助手” 这一关键应用,旨在为独
近年来,印尼电商市场规模持续飙升。2024年,东南亚跨境电商市场的规模预计达到1590亿美元,预计将在2025年进一步增长至1860亿美元,这两年增幅分别为15%和17%。这些数据直观地展现出印尼跨境电商市场蓬勃发展的强劲动力,其规模在东南亚地区独占鳌头,印尼电商市场俨然是东南亚跨境电商市场中极具吸引力的数字黄金矿区。 一、庞大市场,消费活力之源 印尼作为世界第四人口大国,约为 2.8
在竞争激烈且客户需求日益多样化的电子商务领域,3WIN.ai深知客户满意度是其立足市场并实现长远发展的关键所在。而客服自动化工具作为现代电商服务体系中的重要利器,正逐渐成为3WIN.ai提升客户体验、塑造卓越品牌形象的核心驱动力。 一、ShopMate:智能聊天机器人 1. 快速响应咨询 ShopMate可以在客户进入平台并发起咨询的瞬间做出回应。例如,当客户询问产品细节、价格、促销活动或者物流信
在竞争白热化的电商领域,每一个销售增长点都如同珍贵的宝藏,而聊天机器人正逐渐崭露头角,成为开启这座宝藏的关键钥匙。随着人工智能技术的迅猛发展,聊天机器人不再仅仅是简单的自动回复工具,其蕴含的巨大潜力正深刻改变着电商销售的格局与策略。 一、个性化产品推荐:有的放矢,精准出击 (一)构建精准用户画像:多维度数据收集与整合 ShopMate智能聊天机器人在与消费者互动交流时,展现出卓越的数据捕捉能力。它
最近,著名人工智能专家安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)的一条推文引发了广泛讨论,他表示,未来的人工智能模型,即大型语言模型 (LLM),可能会变得更小,但仍能表现出智能和可靠的思维。这个观点似乎违反直觉,因为我们通常将更大的模型与更高的智能联系在一起。那么,他断言的背后是什么呢? 为什么最初需要大型模型? 卡帕西解释说,目前的大型模型之所以如此庞大,是因为训练过程效率低下。这些模型