中国密集的人口,交通的不便,零售的不发达,巨大的消费市场和不断提升的家庭收入让电子商务更能满足中国顾客的需求,体现其巨大的价值。下面由小编为大家分享整理的电子商务未来发展前景，欢迎大家阅读浏览。
1.移动购
2013 年底,中国的移动用户已达到5亿,PC用户是5.9亿;但移动用户的增速为19.5%,而PC用户的增速仅为6.8%。也就是说,到2017年,移动用户总数将超过PC。智能终端的普及化和移动网络基础设施的深度覆盖,推动了移动购物的渗透率和普及化。可以预期在未来的三到五年,移动购物将成为电商的主战场。电商必须自己革自己的命,否则将失去生存之地。短短几年以前,我们还在畅想电商让人们足不出户就可以享受购物和服务,而移动购物让这个使命过时了。移动设备已经成为人的器官的延伸,新的生活方式是随时随地随身都可以享受购物和服务
移动用户有不同的购物特征:碎片化的时间、繁忙的工作,移动设备的便捷让其购物更频繁、更零碎,购物高峰发生在晚上和节假日。还会有更多的创新商务模式和新技术的出现,这些会充分利用移动设备的优势和特征,比如移动设备的扫描功能,图像和语音识别功能,定位功能,人与设备以及设备与设备间的感应功能等等。移动商务要充分发挥这些特征的潜在价值,而不仅仅是把网站从电脑搬到移动设备上。
2.平台化
电商将持续走向平台化,让已打造的系统、流程、流量的效率和价值最大化。平台化的主要原因有:
a)充分利用社会资源来弥补自身的不足,比如增加品类、品种,地域覆盖,服务类型等;
b)最大效率的实现网站积聚的流量的价值;
c)将自身所打造的电商能力产品化,在服务自己的同时,也服务于平台用户;
d)满足顾客一站式购物和享受服务的需求
可以把平台比喻为一个剧院,需要提供舞台、灯光、音响、宣传和管理,演出的是商家和服务提供商(ISV,Independent Service Vendor),演出的内容就是销售的产品和提供的服务,观众就是顾客,包括大众消费者和商家。商家为大众服务,ISV为平台上的商家服务
平台成功的关键在于严格、规范化和一致性的管理,包括对商家和ISV的认证,商品和服务质量管控,售后服务对顾客问题的及时反馈和处理。顾客的满意会带来更多的流量,更多的流量又会吸引更多的商家和ISV,更多的商家所带来的更丰富的商品和更广泛的地域覆盖,又会帮助触达更多的顾客和带来更好的顾客体验,形成一个螺旋式上升的良性循环。
3.电子商务下沉
中国电子商务不再是一二线城市居民的特权,将持续向三四五线城市渗透。移动互联加速了这个进程,光纤和Wi-Fi没有覆盖的区域的消费者也能触网。这些城市居民收入的'提高,本地购物的不便性,商品和服务的不可得性是他们上网购物的主要动力。
电子商务的三大主要优势——不受时间限制,不受地域限制,不受货架限制,也在电子商务下沉的过程中凸显。试想任何一个地方的顾客都可以享受到全国各地的土特产,一个山沟里生长的新鲜果蔬可以成为任何一个百姓桌上的佳肴。世界是平的!
4.物联网
智能手机和移动设备、可穿戴式设备、RFID(radio frequency identificationdevices)、NFC(Near Field Communication)和其它遥感遥控技术等,让当今世界人人相连,人物相连,物物相连。可以实时得到物品的状态信息。一个物品状态的改变会触发相关物品的状态变化
试想你购买的牛奶在被放入冰箱时, 被自动读码,记录保质期,现有存量等。当存量低于临界点时,将自动触发订单给电商,电商可能因为你的订单使得该商品的存货低于安全库存,而自动触发向其供应商或生产厂商的订单,厂商也可能因为这个订单触发生产指令。可谓太平洋此岸的一只蝴蝶扇了扇翅膀可能引起太平洋彼岸的一场海啸。
5.社交购
互联网尤其是移动互联的出世,让大众的社交更容易、更密切、更频繁。消费者购物时希望能得到亲人、朋友、意见领袖的推荐和参考意见。电子商务企业也能够在社交过程中对消费者进行精准化营销和个性化服务。比如说,一个朋友圈正在谈论某种美食时,如果把相关美食的菜谱、食材、餐馆、相关文化背景等及时但非干扰式地(non-intrusive) 推荐给这个朋友圈,被接受的程度就会很高。
6.O2O
线下零售的优势有实体商品的体验性,商品立即可得性,刺激冲动性购买,店员近距离服务等。电子商务的优势有低成本,海量顾客信息以助精准化营销,口碑营销传播的速度和广度,以及不受地域、时间和货架空间的限制等。未来线上线下零售将会互补互通,充分利用双方的特有优势,为顾客提供多渠道和不同情景下的购物解决方案。
7.云服务及电子商务解决方案
将来无商不电商,每个传统零售商和品牌商也都需要电商解决方案。可以有多种方式触网,包括自建电商网站;在现有电商平台上开店;找代运营,用现有电商的资源和自有资源的有机结合实现网上销售等。电商也在将自己的能力产品化,为传统零售和品牌商提供平台、系统、营销、仓储物流、数据、供应链金融等方面的服务。
8.大数据应用