KK館新零售電商模式開發系統

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在用戶的消費過程體驗方面要遠遜于實體店面。不能滿足人們日益增長的對高品質、異質化、體驗式消費的需求將成為阻礙傳統線上電商企業實現可持續發展的“硬傷”。特別是在我國居民人均可支配收入不斷提高的情況下，人們對購物的關注點已經不再僅僅局限于價格低廉等線上電商曾經引以為傲的優勢方面，而是愈發注重對消費過程的體驗和感受。

KK流量電商制度

共3個級別：推薦官/星級推薦官/推薦官

一、推薦官

要求：優選專區消費滿100元成為推薦官

收益：

直接分享一個領取補貼1元，間接的粉絲領取補貼0.5元

直接分享用戶消費，得消費金額的5%～35%為傭金

二、星級推薦

要求：⒈分享10個推薦官

2.整個市場營業額5000元滿足以上兩點

直接分享一個領取補貼1元，間接的粉絲領取補貼0.5元，社群的所有推薦官的全部粉絲免費領取補貼0.5元

團隊所有推薦官分享商品，拿其傭金的50%

三、推薦官

要求：培養10個星級推薦官

一個部門出一個星級

直接分享一個領取補貼1元，間接的粉絲領取補貼0.5元，社群的所有推薦官和星級推薦官的全部粉絲免費領取補貼0.5元

團隊所有推薦官分享商品，拿其傭金的80%

團隊所有星級推薦官分享商品，拿傭金30%

平級補貼：

推薦官拿級團隊所有推薦官傭金的8%，拿第二級團隊所有推薦官傭金的4%壓縮非級別

推薦官加權分紅

要求：每月培養三個推薦官部門，拿公司電商總營業額的加權分紅，團隊業績占60%權重，部門占40%權重。分紅獎金由所有推薦官優選專區傭金的70%和普通專區10%構成，按月考核。

注：在加權分紅考核中，已經成為推薦官的，后續僅需10個星級部門營業額均超過5000元，即視為符合當月考核要求的推薦官

線上用戶信息能以數據化呈現，而傳統線下用戶數據數字化難度較大。在人工智能深度學習的幫助下，視頻用戶行為分析技術能在線下門店進行用戶進店路徑抓取、貨架前交互行為分析等數字化轉化，形成用戶標簽，并結合線上數據優化用戶畫像，可進行異常行為警報等輔助管理。