한중 무역: 경상 은 중점 영역 이다

한중 자유무역협정 총 22개 장절, 전자상거래를 처음으로 의제에 올렸다.

업계 전문가들은 “ 경로전기상들은 한중 양국이 앞으로 잠재력을 발전시키는 가장 큰 분야이며 더 많은 한국 의류는 ‘정규군 ’으로 전자상무로 자유무역구 및 중국 시장에 진입할 것이라고 분석했다 ”고 분석했다.

올해 들어 중국과 한국은 전자상거래 분야의 왕래가 빈번하다.

5월 13일 해닝피성사는 한국의 이지약, 피맹 투자와 절강성 해닝시에서'중외합자경영업체 합자계약을 체결했다'고 공동투자를 통해 중외합자기업을 설립하여 글로벌 전자 상무플랫폼 개발에 종사했다.

5월 18일 ~19일 알리바바 총재 마윈 한국 서울, 천고양이 출석

시동 의식.

이와 함께 바이두는 한국 대한무역투자진흥공사 (KOTRA) 와 협조하여 양측은 바이두할인, 바이두미래상점 등 플랫폼이 공동으로 중한양국 기업의 무역투자 분야의 협력과 발전을 촉진시킬 계획이다.

더 많은 한국 브랜드와 제품은 전자상거래와 중국 소비자를 통해 친밀한 접촉을 이룰 것이라는 의미다.

업계 전문가들은

한국 고도 발달한 인터넷 산업 및

인터넷 + 의 발전 전략.

한국은 글로벌 인터넷 산업이 가장 발달한 국가 중 하나이며, 이 나라는 매우 발달한 물류업 인프라와 경영 환경이 양호하다.

대기업이든 중소기업이든 모두 전기상과 배송 업무에 익숙해 비교적 좋은 기술과 운영 기초를 갖추고 있다.

이에 따라 알리바바, 텐센트, 바이도, 경동, 집미 우미품 등 상당한 실력을 가진 중국 인터넷 업체들이 잇달아 한국으로 몰려 한중 쌍쌍무역 시장에서 발굴될 가능성이 높다.

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유연성 공급 사슬을 만드는 것에 대해 운해는 가장 핵심적인 고리는 사용자라고 생각한다.

사용자로부터 제품으로 출발하여 사용자가 제품의 단서를 결정하였다.

운해에서 보면 미래의 공급 사슬은 시각화, 정제화, 지능화.

"공급사슬의 정보화는 어떤 문제를 해결할 수 있을지, 인만의 중점적으로 해결해야 할 문제입니다."

운해는 정보화가 공급 사슬의 상승에 많은 상상 공간을 제공할 수 있다고 지적했다.

"제품의 품질을 보장하기 위해 공장은 어떤 원료상들이 원료를 구입할 것인지 조언할 뿐, 공장이 같은 품질의 우위 공급업체를 구입할 수 있다면, 우리는 강제로 거절하지 않을 것이다."

정보화 시스템에서 브랜드 업체는 실제로 원료 구매로 판매해 제품의 품질을 더욱 통제할 수 있다.

“현재 원자재 결제는 공장과 원자재 공급업체가 결제한 것이지만 나중에 통제가 되면 원자재 대금은 나에게 처리할 수 있다. 공장에 필요한 원료가 필요할 때 공장의 미래는 조립공장이 될 수 있다.”

당연히 공장이 지정된 원료 공장을 받아들여야 하고, 이익의 균형이 필요하다.

그러나 임쌍덕은 브랜드상들이 필요로 하는 것은 품질이 안정되고 가공공장이 필요한 것은 이익의 균형점을 찾는다면 가공공장은 사실상 원하고 있다.

운해도 현재 전체 공급 사슬이 IT 시스템의 건설에 공간을 높이고 있다고 지적했다.

"미래, 우리 옷 하나하나, 원단의 공급업체는 도대체 어느 유수선에 있는 노동자가 봉제되어 스마트한 정보 시스템을 통해 거슬러 올라갈 수 있다."

운해.

"인터넷화와 스마트화라는 공업기업이 가장 큰 변화는 제품 개발에서 원래의'공장부터 고객'(B2C)에서'고객부터 공장까지'(C2B)로 바뀌는 것 (C2B), 기존 생산자료를 기반으로 만들어 생산요소의 설정을 수요에 기반한 동적 자원의 최우대 설정이다"고 말했다.

어떤 군이 표시하다.

운해는 기자에게 "현재 인터넷의 데이터를 지탱할 수 있다. 이 브랜드의 고객 군에서 어떤 옷을 좋아하는지, 어떤 색을 좋아하는지, 어떤 버전이 잘 팔리고, 큰 데이터를 활용해 무엇을 할지 잘 분석할 수 있다"고 전했다.

이에 대해 오소강은 현재 기업이 큰 데이터 수집에 대해 이미 매우 세세하게 하고 있다. 예를 들어 그들의 데이터도 매장 상품 유형의 데이터, 판매 데이터를 추출할 수 있다고 밝혔다.

그러나 오소강은 이런 데이터가 어떻게 관리난도를 효과적으로 분석할 수 있을지도 모르지만, 아직 발굴하고 이용해야 한다고 지적했다.

“예를 들어 한 소비자가 매년 구매 횟수를 발굴할 수 있고, 언제 구매, 몇 가지, 몇 가지, 구입, 거래를 얼마나 많이 시도했는지, 이 데이터로 매장의 판매 능력과 소비자가 제품 만족도를 최대화할 수 있다 ”고 말했다.

데이터의 발굴, 이용, 의류 기업이 더 큰 상상 공간을 가졌다.

"C 를 더 많이 사용해 C 를 원샷, 트위터에서 2B의 모델을 개발한 뒤 점포에 대해 예측할 수 있으며, 각 스타일의 조회량과 고객이 선호하는 정도이며, 점포 웨이보, 웨이보와 웨이보 신에서 노고객과 잘 어울릴 수 있다.

그는 우리가 설계한 디자인에 대해 도대체 어느 것이 잘 팔려도 멀고 무모한 것은 드물다.

운해 지적.