课件授课内容

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电报：电报是一种最早的、可靠的即时远距离通信方式，它是19世纪30年代在英国和美国发展起来的。电报信息通过专用的交换线路以电信号的方式发送出去，该信号用编码代替文字和数字，通常使用的编码是莫尔斯编码。现在，随着电话、传真等的普及应用，电报已很少被人使用了。

1837年，英国库克和惠斯通设计制造了第一个有线电报，且不断加以改进，发报速度不断提高。这种电报很快在铁路通信中获得了应用。他们的电报系统的特点是电文直接指向字母。 计算机：20世纪40年代计算机的发明，

计算机（computer）的原来意义是“计算器”，也就是说，人类会发明计算机，最初的目的是帮助处理复杂的数字运算。而这种人工计算器的概念，最早可以追溯到十七世纪的法国大思想家帕斯卡。帕斯卡的父亲担任税务局长，当时的币制不是十进制，在计算上非常麻烦。帕斯卡为了协助父亲，利用齿轮原理，发明了第一台可以执行加减运算计算器 。

于1944年诞生于哈佛大学。制造这台电脑的人是哈佛大学的艾坝教授和国际事业机器公司的一群工程师。这台电脑被称作“哈佛电脑一号”，它能保留23位数的和，在4秒钟内算出积。但是，这台电脑主体是电器零件和机械零件，而没有电子零件，直到1946年后，才诞生了第一代电脑——电子管计算机。发展至今，它已经连续经历了电子管、晶体管、集成电路等五代了。

世界上第一台电子计算机，名叫“埃尼亚克”（原文为Eniac ，早先也有人汉译为“伊利阿克”），是美国人摩彻利和埃卡特基在1946年发明的。

第一台计算机(ENIAC)于1946年2月,在美国诞生。提出程序存储的是美国的数学家 冯^诺依曼, 在美国陆军部的资助下，与1943年开始了ENIAC的研制，1946年完成

互联网：电子商务应用出现了 数据传输交换的电子文件（EDI) 电子单证通过专用增值网络（VAN) 开放式的Internet进入传输

银行电子资金转账（EFT)技术与企业间电子数据交换技术产生企业之间早期电子商务 信用卡——ATM——电子资金转账——个人购物（B2C）——企业间网上交易（B2B)

互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐

电商改变了传统的经营模式，创造了传统商务不可比拟的价值。 图1 电子商务的价值

电商在国外发展已经非常成熟，在中国虽然起步较晚，但发展非常迅速，经历了从起步到成长的两次浪潮。 图2 电子商务在中国的发展历程

在电商的第三次浪潮下，如何把握电商商机，是流通、制造、服务等各行各业传统企业所要面临的问题。易观国际认为要做好电商，需要在战略、系统、运营三个方面下功夫。 图3 电商三大关键点

其中，电商转化率是反映电商运营效果的重要指标，这里我们就来聊一聊电商转化率。 1、为什么要重视电商转化率?——转化率影响利润

如图4所示，在其他因素一定的情况下，转化率越高，则利润越有保障。 图4电商利润与转化率

2、什么是电商转化率?——进网站的用户中有多少人掏腰包

用户最终是否掏腰包，是一种整体体验。由于不同电商的品牌、商品、供应链等能力都不一样，电商转化率也相差很大，国内做得比较好的电商转化率在5%左右，而国外有电商做到了30%以上的转化率，国内的电商转化率还有很大的改进空间。 图5 电商转化率的影响因素

3、如何提升电商转化率——找到转化率不高的症结，对症下药 做电子商务，一般有三种思路：网站体验、零售渠道和供应链。

看重网站体验的，一般是互联网出身的设计师或产品经理，他们特别强调网站的视觉效果，交互的友好性; 看重零售渠道的，一般是做传统零售出身，他们喜欢处处开店，比如入驻天猫、拍拍、当当等，然后经常性搞一些打折促销;

看重供应链的，典型如亚马逊，它的界面设计毫无美感(虽然很好用)，没有促销氛围，就如同一个人孤零零地在一个大仓库里面选东西，但它的供应链做得非常到位，在网站随处都突出商品的库存、送达时间。 但是，不管采取哪种思路，首先要找到清楚自己的转化率，并找到提升转化率的关键路径。这需要经历三个步骤：界定流量来源、监测分析转化率、选择提升路径。

(1) 界定流量来源

流量来源决定了访客的质量和需求特点，比如图书B2C，走“搜索”的和走“频道首页”的访客完全不一样：前者是有明确购买意图的主动者，后者是有购书欲望但没有明确购买意图的被动者，可能他有张优惠券快到期了，但不知该买啥。针对后者，如果你给他图书排行榜或是图书专题，他可能就下手了。 图6 不同流量来源的用户特点

(2) 监测分析转化率与选择提升路径

百度统计中，专门提供了监测转化率的功能。电商在网站的所有页面部署百度统计代码后，就可获取用户的访问情况，据此了解在购物流程中，用户在哪个步骤的流失率最大，从而有针对性地选择提升路径。 图7 转化率的监测分析与提升路径示例

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