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叫好不叫座的互联网家装

主题:传统电视用户数据分析 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-01-27

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用户传统论文范文

传统电视用户数据分析论文

目录

  1. 传统电视用户数据分析:互联网思维与传统思维的区别,用户的价值,以及小米的案例!

文IT评论人罗乐

图Hocc

房天下的家庭装修(以下简称“家装”)广告铺天盖地,土巴兔的营销处处都是,一时间家装好像又成了下一片移动互联网的蓝海.但事实果真如此?细究下来,互联网家装依然是叫好不叫座.

互联网家装,异军突起?

对于许多买了房的用户来说,从交定金开始,就是烦恼的开始.房地产开发商转头就把你的个人资料往各大家装公司中洒得到处都是,于是你就不得不要去应付那些烦人的家装公司的推销电话了.

在这种骚扰防不胜防之际,很多人就突然想到了—能不能利用互联网的便捷性,让家装变得更为透明和低成本?这就是互联网家装市场崛起的起因所在.互联网曾经让多个暴利产业变成了微利产业,成功减少了人们不必要的开支,并尽可能消除了暴力*和暴力推销,似乎在家装领域,它同样也能如法炮制一番.据相关数据显示,2014年互联网家装市场的规模就达到了1 100亿元人民币.而2015年,资本则开始密集涌入这一行业.然而在这种看似欣欣向荣的景象之下,互联网家装市场却隐忧不断.

跨界,不是那么好做

和之前的许多行业不同,互联网家装市场做的不是回头客,这就导致了用户想要体验互联网家装市场的时候,很容易就会被各种陷阱所左右.这对于许多互联网家装企业来说,痛宰肥羊都来不及,又怎么会考虑“节约成本”和“奉献精神”?

这就带来了一个问题,许多小型的互联网家装公司美其名曰拥有自己的专业装修团队,其实只是一个黑*而已.等到你想要维权了,面对一个只有网站的互联网家装公司,想要找到正主都难.因此,在很多时候互联网家装难免就成了许多人心中的“大忽悠”.

用户的痛点何在?

房子对于绝大多数用户来说不是小事.一件衣服买错了不能退也就损失几百上千元,但是一套房子找错了家装公司,损失就大了.人们一方面寄希望于互联网家装能够降低他们的家装成本,并能够获得更优质的服务,但另外一方面则不断怀疑着这些互联网家装公司,这种不信任让不少人在兜兜转转了很久之后,又回到了传统家装市场之中.

而对于另外一部分用户来说,互联网家装缺乏相应的配套设施,也是他们不愿意将自己的房子托付给它们的原因.虽然,随着资本的涌入,一些有实力的互联网家装公司,已经开始使用自己的施工队伍.但目前市面上绝大多数所谓的互联网家装工作做的还是“*”—用户选择了它们,实际上还是等同于选择了传统家装公司.不只如此,用户还因为多了一个中间环节而又被抽了一层血.用户不是傻子,若是精明一点,在签合同时就会明白其中的猫腻.人家要的是“一条龙”,你却只能在那里“玩接龙”,这又如何能取信于人呢?

混乱的家装市场,互联网+真是一盏明灯?

在如此混乱的家装市场之中,互联网+与其说是一盏明灯,不如说现在还在扮演着一个“搅浑水”的角色.很多企业还抱持着能坑一个是一个的市场经营理念,在上坑投资人的钱,在下坑客户的钱.结果一颗“老鼠屎”就能将整个行业拖入万劫不复之深渊,而转头“老鼠屎”看到风向不对又及时转型再去坑一波—若是互联网家装市场做成了这样,那么它在整个家装市场中就只能扮演一个“搅屎棍”的角色,整个市场想要走规范化路线就遥遥无期了.

而想要避免这种乱局的产生,“标准”的存在是非常有必要的.而现在的问题是,谁都想要做行业规则的制定者,但是谁也不能真正拿出一个被整个行业所认可的标准出来,让自己这个互联网家装和传统家装区别出来.而目前,诸如房天下、新浪乐居和土巴兔等企业,已经开始“烧钱”抢滩互联网家装市场.而随着这一类有实力的企业加入,“标准”也许会更快面世—虽然我们目前看到的依然是一片乱象,以及铺天盖地的广告等

从目前的市场环境来看,传统家装所暴露出的弊端要在互联网家装中得到改善或者消弭,而其优势也应该得到放大.只有在人们认可互联网家装能够做到传统家装不能做到的事情,而传统家装能做到的事情互联网家装能做到更好的时候,才能真正谈“崛起”.互联网家装能够做到用更少的钱,对用户奉献更多的精品时,才能有所成就.

传统电视用户数据分析:互联网思维与传统思维的区别,用户的价值,以及小米的案例!

在传统家装行业还停留在粗放式经营的环境下,互联网家装能否拿出自己的特色,为用户提供一些独家服务?这将决定着它们能够走多远.“机动性”是互联网家装最大的优势,当不少传统家装企业还在固守阵地,用十几年前甚至几十年前的思路去经营时,互联网家装应该能利用自己的敏锐嗅觉,更早一步寻求到现在年轻用户群体的需求,只有这样,再加上更为规范化的经营,才能让互联网家装走上正轨.

总结:本文是一篇关于用户传统论文范文,可作为相关选题参考,和写作参考文献。

传统电视用户数据分析引用文献:

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