从移动电子商务看移动社交的发展37433

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1、如今,越来越多的人们将出行、开会、排队等等大量的碎片时间花在移动互联网上,移动互联网越来越有可能超越传统互联网。而随着电子商务的发展,移动电子商务也如雨后春笋般影响着人们的生活。调查显示,全球智能手机用户有70%的用户在购物商店中使用智能手机,49%的手机用户使用手机来对比价格,48%的用户使用手机获取代金券和赠券,44%的用户使用手机查找商品评价。移动电商的迅速发展使得许多社交网络开始进行电子商务探索,如facebook、人人网等,由于移动互联网的发展趋势,以及社交网站聚集的大量用户使得电子商务向移动社交方向发

2、展成为可能。一、用户使用手机的购物习惯1.移动购物不等于移动消费在所有购物的环节里,用户最喜欢在手机上完成的是竞价选购的环节,而付费环节则是最少在移动平台完成的,即使国外的移动支付同样相对较成熟,基于个人隐私安全的原因,用户还是不太习惯在手机上完成支付购物的过程。2.习惯参考手机里的信息统计显示,即使是到实体店进行购物,消费者还是喜欢在购物的所有环节中都利用手机获取价格,收费信息,商品信息等参考资料。3.移动电商的手机版网站很多不足主要缺点包括:导航太差,信息不全面,以及输入信用卡信息的过程不能让用户放心,用户更

3、希望能有更好的移动购物APP出现。二、移动电商应用移动电商应用可以广义的理解为包括:买房市场驱动如gigalocal、一呼、百步淘、zaarly等;卖方市场驱动如淘宝、argos、食神摇摇等:购物辅助工具如outofmilk、随手记等。一呼百应的促线下交易应用关键词:基于现实需求悬赏任务基于地理位置买方市场驱动主要目的:促进线下交易,主要以zaarly为例介绍Zaarly是一个基于位置邻近性的个人需求平台,能让用户外包任务和跑腿差事。交易的产生是由买方(提问者)驱动的,因此Zaarly的魔力还在于为没有市场的东西

4、提供一个交易市场。设计创新点Zaarly是反向分类广告,分类广告是卖家或提供服务者列出他们的商品或服务,征求“买家”,而Zaarly相反,它是让“买家”或寻求服务者列出他们的需求,征求“卖家”!它像是一个“许愿机”,你现在需要有人帮你跑跑腿,买一杯饮料过来?只要在Zaarly输入你的需求,写下你愿意付多少钱,再用GPS系统抓到自己的位置,设定方圆1里内的网友们都可以为你提供服务,再设定服务必须在几分钟内送达(比方说30分钟),按下OK,接下来就拿着你的手机,等着有人回复!zaarly的交互模式简便易操作,界面非常

5、直观。浏览信息时,将每一条信息的关键字高亮显示。同时提供分享到facebook以及twitter的功能,使得用户活跃度提高。zaarly用户心理:1.用户因某种原因无法完成的事情,希望借助别人的力量能够更加高效完成,实现一举两得。国外这种应用大火,国内应用也不断模仿,但是效果没有国外好。受民族特性、国内人性格特点影响,大部分人偏保守、且自我保护能力比较强,使用这种程序时,免不了对陌生人产生不信任感,所以完全建立在陌生人基础上的此类应用存在一定的局限性。2.在另一种程度上,这类应用却满足用户社交的好奇心理,通过另一

6、种看上去更加“合理”的渠道认识新的朋友。APP对社交类应用的启示1.Zaarly可以说是让一个在同一地理区域的两个人可以透过手机来撮合,以往网站强调的就是你和地球另一端可以连在一起做合作,但是将你和你隔壁的这位仁兄/小姐撮合一起做合作,除了约会网站,从来没人想过其它的点子?所以充分利用lbs这个工具,能够增加签到等功能的互动性。2.将社交类应用结合这个实时许愿的功能,很好的利用了社交圈,减少了交易的不安全感,促进好友之间的进一步交流,同时也是交易的很好驱动力。但是在提供许愿功能时,将许愿的类型更加偏虚拟化、偏非直

7、接金钱交易,对中国的网民来说更加现实。3.以新的签到形式呈现,许愿的模式很可能成为继签到功能大热之后另一个潜力十足的功能。方便快捷的消费助手类应用关键词:记录消费习惯获取商家信息卖方市场驱动主要目的:促进消费,主要以zaarly为例介绍食神摇摇食神摇摇是由Acamar开发的一款搜索美食应用。食神摇摇通过摇手机功能来搜索附近美食,用户摇一次手机,就会更新一次商户信息,用这种方式取代了传统的文字输入,给用户一种全新的体验感。食神摇摇是中国首创的个性化餐厅推荐引擎,简单摇一摇即可精准推荐美食,一直被业界评为Appsto

8、re应用软件中的黑马。去年年底正式登陆Appstore,即获苹果官方首页推荐,排名迅速飙升至美食应用排名第1、免费类总榜排名前20。目前,食神摇摇支持iOS&安卓操作平台,上线仅8个月,积累用户量已超700万。食神摇摇与微信跨行业合作,用户发现美食即可直接通过微信、短信等方式约好友出来吃饭,实现线上线下无障碍沟通,用户体验更为完整,同时短信、微信等社交关系也会增加用户粘性

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