平湖中小服装企业b2c电子商务模式应用研究

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1、分类号学号M201174712学校代码10487密级硕士学位论文平湖中小服装企业B2C电子商务模式应用研究学位申请人：王建平学科专业：公共管理指导教师：陈志霞教授答辩日期：2013年11月2日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofPublicAdministrationPinghuMinorGarmentEnterprisesB2CE-commerceModelAppliedResearchCa

2、ndidate：WangJianpingMajor：PublicAdministration(MPA)Supervisor：Prof.ChenZhixiaHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaNovember，2013万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集

3、体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中

4、科技大学硕士学位论文摘要通过国内外服装电子商务研究文献的查找翻阅，该文从供应链角度解释了B2C服装电子商务的内涵，其本质是破除了传统服装品牌零售渠道的限制，拉短了产业链时间，改变了传统流通模式，降低了交易成本，带给了消费者价值剩余，提高了生产效率和市场反应速度，促使劳动密集型向科技型转化。通过引用第三方统计数据，科学分析服装电子商务的现状和发展趋势，得出B2C将是未来服装电子商务的主流模式。通过选取平湖服装行业三组研究对象，以实际数据分析了平湖服装企业面临的转型发展困境,认为B2C服装电子商务注重零售体验、设计研

5、发的哑铃模式，顺应了平湖中小服装企业转型发展方向，首次分析了平湖B2C服装电子商务的发展环境、原因、阶段和特点。最后从公共管理角度，研究如何应用B2C电子商务模式提升平湖中小服装企业竞争力。相对纯粹的电子商务经营者来说，平湖中小服装企业可以将传统的线下供应链及物流体系整合到线上销售中，使得传统中小企业的灵活性得到尽可能大的发挥，同时拥有更高的运营控制权，成本投入更小，步伐更为轻盈。B2C服装电子商务的引入改变了平湖传统的服装设计、生产、流通和营销模式，呈现出了利用第三方平台、两条腿合作模式、垂直化发展的特点，给平

6、湖中小服装企业转型发展带来的机遇远远大于风险。关键词：B2C服装电子商务中小企业转型发展I万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractThroughthestudyofliterature,thispaperexplainstheconnotationofB2Cclothingelectroniccommercefromtheperspectiveofthesupplychain.Itsessenceistogetridofretailchannelcontrolofthetraditionalclothin

7、gbrand,shortenthetimeoftheindustrialchain,changethetraditionalcirculationmode,reducethetransactioncost,bringtheconsumersurplusvalue,improvetheefficiencyandthereactionspeed,transformfromlabor-intensivetotechnology-basedenterprises.Bycitingthestatisticaldataoft

8、hirdparty,analyzingthepresentsituationandthetrendofclothinge-commerce,TheB2Cwillbethemainstreammodeofclothinge-commerceinthefuture.ByselectingthreegroupsofsubjectsfromPinghugarmentindustr