店群怎么做etsy,室内设计网站都有哪些推荐
作为一名室内设计师，最痛苦的莫过于缺少灵感及素材来源了。今天，小编为你整理了一些室内设计师常用的网站，包括作品类、模型类、搜索类、软装类，希望能对你有所帮助。01优秀作品推荐类
店群怎么做etsy，室内设计网站都有哪些推荐？
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作为一名室内设计师，最痛苦的莫过于缺少灵感及素材来源了。今天，小编为你整理了一些室内设计师常用的网站，包括作品类、模型类、搜索类、软装类，希望能对你有所帮助。
01优秀作品推荐类一、拓者设计吧
可以说是国内目前室内设计论坛访问量最高的网站了 ，也是设计师必看的网站，它对设计项目有非常细致的分类，对于设计师来说是一个很有帮助的网站。有推荐作品、线上和线下设计技能培训、素材交易、交流设计等板块。
网站：www.tuozhe8.com
二、达人室内设计网
中国领先的室内设计网站之一，致力于为全国室内设计师、软装设计师、设计爱好者、装修业主打造最专业、纯粹、及时、有趣、持久、权威的交流互动平台达人室内设计网注册会员超过12万，旗下拥有10个500人的实力派设计师微信群。
网站：http://www.wonadea.com
三、室内设计联盟
涉及行业资讯、室内设计、软装设计、建筑设计、装修设计、绘画艺术等众多创意领域，专注于 装修、艺术、室内动漫等相关创意产业服务。有作品展示、学习交流、线上教学、素材出售等等板块。
网站：https://www.cool-de.com
四、設計家（台湾）
推荐本土设计作品和设计师，如果你喜欢台式简约风格，那它很对你胃口。
网站：https://www.searchome.net
五、马蹄设计网
为专业室内设计师用户提供资源丰富、稳定优质的各类设计相关服务。论坛分类齐全，包含家装、酒店、民宿、商业、办公、会所、餐饮、线上培训等等。
网站：www.mt-bbs.com
六、houzz（国际版）
国际室内设计排名第一的网站，被CNN盛赞为“室内设计的维基百科”。 Houzz提供各种最新的家居设计、室内设计等资讯。
网址：www.houzz.com
02 模型类一、建E室内设计网
目前中国较好的原创室内设计素材与门户网站之一。一直致力于为中国建筑、室内、家具、3D设计师提供高品质、高精度的3D家具模型以及其他相关设计素材、设计工具以及云工作平台。有高质量3D模型、SU模型、效果图、设计案例、VR全景、云渲染、线上培训等等板块。
网站：www.justeasy.cn
二、欧模网
最全最多的3D设计素材资源库，3D模型资源库包括原创模型、免费模型、名师模型专栏、贴图灯光素材等。
网站：www.om.cn
三、知末
一家为室内设计师提供3D模型下载、3D模型库免费下载、效果图制作、贴图下载的设计交易服务平台,拥有20多万3d模型、30万贴图、2000多家效果图制作公司。
网站： www.znzmo.com
四、3D溜溜网
目前国内最全面和优质的3D模型素材下载基地之一，基本室内各种资源都有，如软件、模型、素材、贴图、教程等等。
网站：www.3d66.com
五、sketchup吧
“SketchUp吧”是国内知名的以设计师最常使用的SketchUp及相关技术交流为主的设计网站。收录各类SketchUp模型上万个，已成为中国最热门的SketchUp原创作品基地和SketchUp设计模型分享发源地。
网站：www.sketchupbar.com
03 搜索类一、pinterest
Pinterest 是很多设计师都在用的素材网站，你可以用关键字搜寻到高品质的设计图片。Designboom、Dezeen等网站在Pinterest 都有官方账号。
网站：www.pinterest.com/etsy
二、花瓣家居/家装板块
这个网站每天都有更新，而且分类很明确，不管你是平面设计，环艺设计还是动漫设计和工业设计，你都可以在里面找到相应的素材，整体格调也比较高，图片很精美，
网站：http://huaban.com/favorite/home
04 软装类一、ARCHITONIC
这是专门针对室内设计软装的一个资料库，提供了国外知名品牌的设计家具、系统家具、室内建材的信息，对于设计师是很好的资源。
网址：https://www.architonic.com/en
二、淘宝网
不用多说，万能的存在！装修建材、家具、软装配饰、电器都可以查到相关属性（如尺寸、型号、规格、安装说明等等）一查便知。
网站：www.taobao.com
部分网站需要翻墙，不知道怎么翻墙。发私信给我。
一千人左右的跨境电商公司？
同为外贸人的我建议还是不要轻易地转行，虽然我是做传统外贸的行业。对跨境电商只是了解个皮毛，但是我认为跨境电商的核心是在于选品和平台！
由于平时不忙的时候经常会看外贸论坛包括和周围做外贸的朋友聊天，基本上从作者的提问来看，作者应该是做亚马逊的平台的可能性比较大。
我们先来从大形势来看外贸整体的形式由于疫情和逆全球化的影响，整体来讲外贸行业整体竞争程度和内卷化越来越严重。以亚马逊为例，2021年整个亚马逊平台封店超过几万家，包括账户和海外仓的资金以及货物都有被封很多的卖家可以说损失惨重。一方面是由于亚马逊平台规则苛刻，所以我们中国卖家在亚马逊刷数据 刷评论等等。
个人建议：作者可以采取自建站的形式来做跨境电商。通过SNS社交平台推广以及做Google adwords，等来进行付费广告的推广等，甚至在INS,以及Facebook 包括Tiktok上做广告推广和直播或者录播的形式上传。总体来讲，我认为视频直播或者录播的形式在国外相对来讲是个蓝海，毕竟国外的客户群体分散，不像国内那样集中
其次，多渠道发展以及拓品。所谓多渠道发展就是指一些新兴的跨境电商平台。譬如，Shopee;Linio ,Cdiscount。 Jumia 以及Mercadopago等一方面是这些平台相对小众，而且规则限制肯定不如亚马逊那样苛刻！至于拓品呢， 就是利用自己现有的渠道整理供应链， 包括可以前期在谷歌等方面先进行一些新品关键词的广告和受众等！
以上是我的一点个人建议。欢迎点赞或者评论
无监督学习中有哪些算法属于聚类与降维？
可以说机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。
我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为「无监督」，是因为这是从无标签的数据开始学习的。
我们将在这里探索的两种无监督学习任务是：1）将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分组；2）降维（reducing dimensionality），以便在保留数据结构和有用性的同时对数据进行压缩。
无监督学习方法可能有用的案例：
一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。
Airbnb 需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。
一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。
和监督学习不同，要找到评价无监督学习算法优劣的指标可并不轻松。「表现水平」往往是主观的，而且因领域不同而各不相同。
聚类聚类的一个有趣的真实应用案例是营销数据提供商 Acxiom 的人生阶段聚类系统 Personicx。这项服务将美国家庭分成了 70 个不同的聚类，它们分属于 21 个人生阶段分组，可以被广告主用于投放定向 Facebook 广告、陈列式广告和直邮广告等。
Personix 人口学特征聚类的一部分
他们的白皮书表明他们使用了重心聚类（**c**entroid clustering）和主成分分析，这两种技术在这一节都有覆盖。
你可以想象，如果广告主想（1）理解他们已有的客户群，（2）通过相关的人口学特征、兴趣和生活习惯向潜在新客户投放定向广告以便高效利用广告开支，那么这些聚类将对他们非常有用。
实际上，你只需要在 Acxiom 的「我属于哪个聚类？」工具中回答几个简单问题，你就能知道你个人属于哪个聚类，体验地址：https://isapps.acxiom.com/personicx/personicx.aspx
让我们了解几种聚类方法，看看这样的任务是如何完成的。
K 均值聚类
「重心之赛有 k 个魔戒，在那之上，是希望的力量。」
聚类的目标是为数据点分组，使得不同聚类中的数据点是不相似的，同一聚类中的数据点则是类似的。
使用 K 均值聚类，我们希望将我们的数据点聚类为 K 组。K 更大时，创造的分组就更小，就有更多粒度；K 更小时，则分组就更大，粒度更少。
该算法的输出是一组「标签」，这些标签将每个数据点都分配到了 K 组中的一组。在 K 均值聚类中，这些组的定义方式是为每个组创造一个重心（centroid）。这些重心就像是聚类的心脏，它们可以「捕获」离自己最近的点并将其加入到自己的聚类中。
你可以把这些重心看作是派对上成为关注焦点的人，他们就像是有磁性一样。如果只有一个这样的人，每个人都会围绕在他周围；如果有很多这样的人，就会形成很多更小一点的活动中心。
K 均值聚类的步骤如下：
1. 定义 K 个重心。一开始这些重心是随机的（也有一些更加有效的用于初始化重心的算法）
2. 寻找最近的重心并且更新聚类分配。将每个数据点都分配给这 K 个聚类中的一个。每个数据点都被分配给离它们最近的重心的聚类。这里的「接近程度」的度量是一个超参数——通常是欧几里得距离（Euclidean distance）。
3. 将重心移动到它们的聚类的中心。每个聚类的重心的新位置是通过计算该聚类中所有数据点的平均位置得到的。
重复第 2 和 3 步，直到每次迭代时重心的位置不再显著变化（即直到该算法收敛）。
这就是 K 均值聚类工作方式的精简版！该算法的可视化演示可在这里查看：https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/，你可以像读漫画一样理解。平面上的每个数据点都根据离自己最近的重心加了颜色。你可以看到这些重心（更大一点的蓝点、红点和绿点）一开始是随机的，然后很快进行了调整，得到了它们各自的聚类。
K 均值聚类的另一个真实应用是分类手写数字。假设我们有用像素亮度的长向量表示的数字的图像。假设这些图像是黑白两色的，大小为 64×64 像素。每个像素代表一个维度。那么这些图像就生活在一个有 64×64=4096 个维度的世界里。在这个 4096 维的世界里，K 均值聚类让我们可以按接近程度对这些图像分组，并且假设这些靠得很近的图像都是同一个数字。这种算法可以在数字识别上得到相当好的结果，参阅：http://ieeexplore.ieee.org/document/6755106/?reload=true
分层聚类
「让我们把 100 万个选项变成 7 个选项。或者 5 个。或者 20 个？呃，我们可以过会儿决定。」
分层聚类类似于常规的聚类，只是你的目标是构建一个聚类的层次。如果你最终的聚类数量不确定，那这种方法会非常有用。比如说，假设要给 Etsy 或亚马逊等网络市场上的项目分组。在主页上，你只需要少量大组方便导航，但随着你的分类越来越特定，你需要的粒度水平也越来越大，即区别更加明显的项聚类。
在算法的输出方面，除了聚类分配，你也需要构建一个很好的树结构，以帮助你了解这些聚类之间的层次结构。然后你可以从这个树中选择你希望得到的聚类数量。
分层聚类的步骤如下：
1. 首先从 N 个聚类开始，每个数据点一个聚类。
2. 将彼此靠得最近的两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。
3. 重新计算这些聚类之间的距离。有很多可以办到这件事的方法（参见这个教程了解更多细节：https://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html）。其中一种方法（平均连接聚类，average-linkage clustering）是将两个聚类之间的距离看作是它们各自元素之间所有距离的平均。
4. 重复第 2 和 3 步，直到你得到包含 N 个数据点的一个聚类。你就会得到如下图所示的树（也被称为树状图））。
5. 选择一个聚类数量，然后在这个树状图中划一条水平线。比如说，如果你想要 K=2 个聚类，你应该在距离大约为 20000 的位置画一条水平线，你会得到一个包含数据点 8、9、11、16 的聚类和包含其它数据点的另一个聚类。一般而言，你得到的聚类的数量就是水平线与树状图中的竖直线的交叉点的数量。
更多有关分层聚类的详细信息，可参阅这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=OcoE7JlbXvY
降维「对于那些该砍去的非精髓部分的态度，并不是每天增加吸收，而是每日尽量排减。」——李小龙
降维看上去很像压缩。这是为了在尽可能保存相关的结构的同时降低数据的复杂度。如果你有一张简单的 128×128×3 像素的图像（长×宽×RGB 值），那么数据就有 49152 维。如果你可以给这个图像空间降维，同时又不毁掉图像中太多有意义的内容，那么你就很好地执行了降维。
我们将了解两种实际中很常用的降维技术：主成分分析和奇异值分解。
主成分分析（PCA）
首先，了解一点线性代数知识——看看空间（space）和基（base）。
你应该知道由原点 O(0,0) 和基向量 i(1,0) 与 j(0,1) 定义的坐标平面。事实上，你也可以选择一个完全不同的基础，其中的数学仍然有效。比如说，你可以保持原点仍然为 O，但选择 i』=(2,1) 和 j』=(1,2) 作为基向量。如果你有耐心计算一下，你会发现在 i』, j』 坐标系统中标记为 (2,2) 的点在 i, j 系统标记为 (6, 6)。
使用 Mathisfun 的「交互式笛卡尔坐标」绘制：https://www.mathsisfun.com/data/cartesian-coordinates-interactive.html
这意味着我们可以修改空间的基础。现在想象有更高维度的空间，比如有 5 万维。你可以为这个空间选择一个基础，然后根据这个基础仅选择 200 个最重要的向量。这些基向量被称为主成分，而且你可以选择其中一个子集构成一个新空间，它的维度比原来的空间少，但又保留了尽可能多的数据复杂度。
要选择出最重要的主成分，我们需要检查这些数据的方差，并按这个指标给它们排序。
理解 PCA 的另一个思路是 PCA 将我们数据中存在的空间重映射成了一个更加紧凑的空间。这种变换后的维度比原来的维度更小。
仅需使用重映射空间的前几个维度，我们就可以开始理解这个数据集的组织结构。这就是降维的目的：减少复杂度（即这里的维度），同时保留结构（方差）。这里有篇 Samer 写的论文，介绍了使用 PCA（以及扩散映射等技术）试图理解维基解密披露的电报：http://mou3amalet.com/cargocollective/675_xuesabri-final.pdf
奇异值分解（SVD）
假设我们将我们的数据表示成一个 A=m×n 的大型矩阵。SVD 让我们可以将这个大型矩阵分解成 3 个较小的矩阵的乘积；这 3 个矩阵分别是 U=m x r、对角矩阵 Σ=r x r、V=r x n，其中 r 是一个很小的值。
在这个 r×r 的对角矩阵 Σ 中的值被称为奇异值。这些值的奇妙之处是可以被用于压缩原来的矩阵，如果你丢弃奇异值中最小的 20% 以及矩阵 U 和 V 中相关的列，你就可以节省大量空间，同时仍然能很好地表征原来的矩阵。
为了更准确地了解其中的含义，我们来看看一张小狗的图片：
我们将使用 Andrew Gibiansky 写的关于 SVD 的文章中代码：http://andrew.gibiansky.com/blog/mathematics/cool-linear-algebra-singular-value-decomposition/。首先，我们发现如果我们根据大小排序这些奇异值（矩阵 Σ 的值），那么前 50 个奇异值将包含整个矩阵 Σ 的大小的 85％。
根据这个事实，我们可以丢弃后面的 250 个值（即将它们设为 0），仅保留这张小狗图像的「rank（秩）50」版本。这里，我们创建了秩为 200、100、50、30、20、10 和 3 的小狗照片。显然，照片变小了。但假设我们认为秩为 30 的小狗仍然很好，现在让我们看看我们实现了多少压缩。原先的图像矩阵有 305*275 = 83,875 个值，秩为 30 的图像则有 305*30+30+30*275=17,430 个值。值的数量差不多少了 5 倍，但质量却下降很少。上述计算的原因是当我们执行 UΣ』V 运算时，U 和 V 矩阵中的一部分因为乘 0 也被丢弃（其中 Σ』 是 Σ 的修改后版本，其中仅包含了前面的 30 个值）。
无监督学习常常被用于数据预处理。一般而言，这意味着以某种平均-保留的方式压缩数据，比如 PCA 或 SVD；之后，这些数据可被用于深度神经网络或其它监督式学习算法。
有什么好的介绍？
现在是一个网络化时代，正是电商发展最为火爆的时候，这个时候加入电商创业者行列当中，无疑是非常赚钱的。不过，很多想要创业的朋友，并不知道做电商，要做什么项目好。
下面，给大家推荐一些好的项目。
1、新餐饮
手机点餐已经成为日常生活的一部分，但是很多三四线甚乡镇地区，美团、饿了么等平台发展并不完善。创业者可以利用本地的优势，建立一个类似美团的外卖平台，邀请同城的商家入驻。大家通过手机就能点餐、购买蛋糕、生鲜果蔬、超市零食、甜品饮品、医药健康等，非常方便。
2、新零售
通过建立电商App软件，实现电商+店商的新零售样本。用户在家就能下单购买附件的商品，半个小时就能送货上门，比传统的网购快多了。对于商家来说，客户不再局限于周围三公里，而且产品品类、库存可以无限扩充。
适合线下零售门店使用，线上线下一体化营销。水果店、蛋糕店、茶饮店、便利店、小型超市、母婴店、零食店、服装店、水产店、酒类专柜等。
3、知识付费
从2016年诞生，经过两年的发展，知识付费的成长速度超过大部分人的预料。“咪蒙教你月薪五万”，一夜之间3万多付费用户。网易线下公开课，获取了超10万付费用户。知识从未像今天一样，可以轻松实现变现。
4、互联网家装
建立一站式互联网“互联网+”装修平台，提供设计师推荐、作品展示、施工队推荐、装修物料商城等，从毛坯到量房、设计、水电、施工，一站式互联网装修平台。
实现业主、设计师、设计公司和商家共享多赢。适用于设计师、装修公司、建材商等人群。
5、母婴社区
打造“内容+社区+综合电商”的母婴综合平台，融合社区电商、内容电商、知识付费等，打造全新的购物体验。为用户提供母婴商城、母婴论坛、专家咨询、亲子课堂、二手置换等服务。适合母婴全行业使用，母婴品牌店、个人店铺、母婴课堂、母婴论坛、月子会所、加盟店等，满足各类经营需求。
从事电商创业，我们可以将餐饮、母婴、家装等行业都搬到网上来，因为我们的消费者都已经转到了网上，在网上可以寻找到更加的消费者。
同时，很多教育机构也已经开始将教育普及到了网上，大家可以来看看哪个项目更适合自己。
跨境电商的未来在哪里？
跨境电商的队伍在最近两年拉的是越来越大，越来越长。老牌电商平台屹立不倒，新兴电商平台层出不穷。
跨境圈有这么一个共知，好像我们做哪个平台，那个平台就会和我们作对一样的，要么封店铺，要么压货款，要么没利润。因为我们在这个圈子里，我们都知道国内电商内卷的相当厉害，难道跨境电商行业也卷了吗？
跨境电商这么多的平台，难道就没有一个平台是真正适合我们国内卖家的？这么多条赛道，在2022年哪条赛道将迎来爆发？
无论我们作为新手卖家还是国内大卖小卖，选择一个适合自己的平台会赢在起跑线上，也会在后续的运营过程中事半功倍，赚钱自然是水到渠成！
《文章目录》
1. 跨境电商各主流平台的现状！
2. 2022年活跃的新兴平台有哪些？
3. 全球还有哪些小众电商平台？
4. 哪条赛道将迎来爆发？
主流平台现状
亚马逊
亚马逊平台在全球电商领域都属于龙头平台，是行业的标杆，也是这个行业跨时代的标志性的老牌正统平台。
亚马逊平台的近况就是店铺二审非常严格，原因有很多方面，其主要的几个原因就是平台净化环境，严厉打击一些类似刷单这些不合规的行为，甚至是有一些ZZ因素在的。
面对这样的店铺难存活的现象对新手卖家是非常不友好的，需要注意的地方有很多，比如说店铺操作IP环境，比如说店铺需要绑定的收付款信息等，对于一个新店铺来说都非常的严苛。
对于已经涉及的卖家来讲，得到的最深体会就是像有一个无形的大手在控制着自己，没错，那就是资本市场。
没有品牌，没有资金支撑，没有成熟的运营团队，没有完善流畅的供应链，你凭什么做亚马逊？你拿什么和别人拼？所以说，新手卖家不推荐直接做亚马逊，无论是从行业竞争还是平台A9算法，对新手来说都是不利的因素，想把店铺做起来，做大做强，如果没有大量资金做支撑基本上难度是非常大的。
eBay
eBay这个平台，既有拍卖平台的属性也有综合电商平台的功能。注重的是轻工业品，和一些利基市场的发掘地。
在2021年下半年几乎是已经和我们国内卖家断绝了关系了，本来就不从国内招商了，那么我们国内卖家操作这个平台的店铺只能是通过一些渠道来操作本土店或者是其他区域的一些店铺。频繁的跳验证，账号三审的扫号几乎是全军覆没。
怎么做？
这样的情况逼退了我们国内90%的卖家了，仅存的少量卖家基本上是早些年入驻的商家了，如果你的身边还有做eBay的卖家，那就是老卖家了。新手更是没有机会。
Wish
Wish平台的环境相对于前两个平台情况有所放松，查一些侵权问题、关联问题和运营上的不合规问题。
但是Wish平台的保证金制度以及罚款制度也是非常不友好的。在运营的过程中会发现做这个平台起点高，成本高，2000美金的保证金让很多小卖家望而却步。而且操作会畏手畏脚，因为谁都不想交罚金。
Shopee
我个人觉得Shopee这个平台快要倒闭了。
为什么这么说？
最早时候的东南亚七站点凭借着一波流量红利吸引了大批的卖家入驻，模式和路线和早期的淘宝一模一样。后面的发展因为又需要市场，又需要卖家，平台在一些特定环境上增加门槛，比如说控制开分站的情况。但是这些都是治标不治本，东南亚的市场消费能力有限，价格低廉，国内卖家得到的支持也是有限的，所以做Shopee的卖家被冠称为“慈善家”的称号。
加之国内很多卖家走一些“捷径”，大量的本土店铺铺上去做店群，更是拿一些店铺上F等，就会导致市场环境越来越差，卖家之间的竞争天平越来越不平，形成两极化
。
好在Shopee现在打开了拉丁美洲的市场，让一部分卖家陆陆续续的进驻，增加平台生存的希望，拉丁美洲市场以巴西为首站，在不到一年的时间里收到的反响还是相当不错的。
2022年活跃的新兴平台有哪些？
欧美市场
Etsy
Etsy平台算不上一个新兴平台，但是它足够活跃。目前也是收购了Depop和Elo7。
Etsy平台在2021年4月份就关闭了我们在内的仅支持PayPal收款的卖家入驻。从这以后就吊起了国内卖家的胃口，究竟是一个什么样的平台会不让我们来做？这样的一个平台凭啥说封店就封店？
反正无论是不服也好，尝试对于之前来说比较陌生的平台也罢，大批量的国内卖家就通过各种手段来入驻Etsy这个平台，一批又一批，多半也都倒在了过程中。
那究竟这个平台有什么魔力呢？高利润，一件货赚几百块钱是没有任何难度的。也正是高利润，带来的是平台对卖家的要求严苛至极从而导致我们国内卖家所谓的高风险。
OZON
OZON是2021年下半年最火的赛道之一，俄罗斯市场的流量红利，也是刚开始在国内招商的平台，这条赛道在2022年将会持续不减的为我们国内卖家提供机会。
没有复杂的入驻条件限制，没有高额的保证金和罚款机制，没有严苛的物流渠道限制，普货加铺货的模式是新手基本的赚钱模式。
Newegg
新蛋这个平台是北美一个主打3C类产品的电商平台，体量不是很大，属于一个小众平台。在2021年从我们国内小范围的招商，很有幸我能直接对接到Newegg平台招商经理。
至于新蛋
这个平台是不是新机遇，我不好妄加评论。没有大面积的招商就存在一定的竞争力，因为平台方也清楚在没有做好准备之前是要慎重考虑我们国内市场的这个口子。如果有3C资源的企业卖家，可以提供企业营业执照联系BarryFuX开店。
Walmart
沃尔玛传统零售行业实力雄厚，这几年持续在线上发力，收购jet，还有shoebuy很多线上平台，通过这些收购来丰富自己的电商平台的人才和他的运营能力，形成了它线上相对完整的布局。目前沃尔玛已经是美国第二大电商平台，也是未来唯一能和亚马逊抗衡的电商公司。
沃尔玛在跨境电商圈的热度也是非常高的，但是出于一店难求，所以很多卖家也是想做却是被拒之门外了。
日韩市场
Coupang
韩国的酷胖，在这两个月火得发烫，究其原因就是因为在大范围开放我们国内卖家入驻的同时，平台带给一些新手卖家的流量红利。
这个平台我要重点给大家推荐一下，如果有想法入局跨境电商，韩国的酷胖平台绝对是一个新手卖家的不二之选，理由如下：
①：韩国市场因地理位置近，所以在发货时效上远远占据优势，并且平台在深圳设置有官方仓，利用火箭配送的卖家可以低成本的选择。
②：没有保证金制度，没有复杂的罚款机制，平台算法也是非常简单，上新的一些产品能够短时间内获取大量的曝光，所以很多的卖家会选择铺货。
③：店铺和资金都非常安全，所有信息都可控，企业资质开的店，对接的Pingpong收款，满5000人民币打款。
④：门槛低，虽然说需要企业资质入驻的平台，但是很多号商那儿都是可以拿到店的，投资成本不大。
⑤：流量红利非常明显，上架即可出单，简单的铺货加跟卖的模式即可实现盈利。
Mercari
煤炉曾经一度在2021年3月份开始火到8月份，作为一个二手商品交易平台为什么这么火，我想做过的朋友能够清楚的知道，这个平台是可以做一些擦边球的生意的。
煤炉分日本市场和美国市场，最早入局的一波掘金者通过一些FP赚的盆满钵满，后面平台开始采取措施，以至于我们很多的卖家收款解决不了，也会有很大程度的封店铺情况存在，所以在8月份之后，基本上淘汰了大部分的跃跃欲试的卖家。
现在仅存的一些煤炉卖家都算是大浪淘沙留下来的精英，也算是做煤炉的高手了。这个平台不火了，在我们跨境圈也不活跃了，因为它的门槛非常高，操作性和入局的门槛，所以新手就不要涉足了。
11Street
11街是韩国知名度非常高的一个电商平台，在国内跨境圈认知度不是很高，也有少数卖家在做。近段时间虽说不上销声匿迹，但是韩国市场的风头都被Coupang抢尽了。
相比于Coupang，韩国市场如果做11街的话是不明智的，因为无论从入驻开店到选品上架到运营出单到发货回款，整个电子商务形成闭环的简易程度Coupang是几乎没有障碍的。
日本乐天
日本乐天Rakuten是一个拥有1.05亿用户、4.4万名卖家的全球性电商平台。是支持我们国内企业直接入驻的，对于中国跨境电商卖家，在日本乐天Rakuten网上商城开店并非是一件轻松的事。乐天开店需要经过严格的审查，各类手续必须完整，开店流程相对比较复杂，乐天平台费用相对于其他的平台会高一些。
日本乐天平台有着很高的知名度，拥有庞大的消费者群体，且消费者有强大的购买能力，能有效带动店铺的升级和不断发展。同时乐天对假冒伪劣产品有完善的法律规范，对仿冒品对策等违反规定的店铺进行取缔和审查，保护合法卖家的合法权益，日本乐天平台还是可以考虑的！
东南亚市场
Lazada
Lazada被称为东南亚的天猫，我们很多Lazada的卖家也是通过Shopee转过去的，好不好做，前景如何，风评情况都是一半一半的。
做Lazada的卖家基本上分为两种类型，跨境六合一的精品店和本土单站的杂货铺。没有好坏之分，两种情况都能挣到钱，至于挣多少或者是能不能挣到钱是要看个人的。Lazada这条赛道还会是风平浪静掀不起什么大浪花。
Shopee拉丁美洲
Shopee拉丁美洲的渠道打开之后，有一些反响，毕竟是属于一条全新的赛道，能够在同一起跑线上开始比拼，还是有很多卖家跃跃欲试的。
以跨境巴西站为首站的拉美市场的开拓，在前面也会讲到过，属于Shopee的创新，属于Shopee在拯救市场的举措，初入这条赛道的卖家大概率会成为第一个吃螃蟹的，会得到平台的政策倾斜。
全球还有哪些小众电商平台？
Jumia
Jumia是非洲首家独角兽
，被称为“非洲亚马逊”。其业务模式与Amazon很相似，经营范围广泛、产品类型丰富，目前覆盖了肯尼亚
、尼日利亚、埃及、巴基斯坦等十多个国家。2012年，Jumia就开始自建本地派送团队，独立完成从购买到配送的闭环，主要城市区域派送时间为1-2天; 2014年，Jumia在肯尼亚市场销售额同比增长900%，同年获得1.5亿美元投资，市值为5.55亿美元，并于2015年底计划在中国展开招商工作。
Kilimall
Kilimall创始人是中国人，由前华为员工创办，创业的目标就是要做跨境电商，把中国品牌引进非洲。目前，该平台日单量700单左右，月销售额近1000万元人民币，约有1000家商户入驻。然而，因Kilimall起步较晚，目前仅覆盖肯尼亚全境和乌干达
部分地区。为了避免与非洲第一大电商Jumia正面竞争，Kilimall打算从与中国关系紧密的卢旺达
、坦桑尼亚等东非六国入手打开市场。
Konga
Konga是尼日利亚首屈一指的在线购物圣地，Konga由Sim Shagaya成立于2012年7月。该网站原本是一家专注于婴儿、美容和个人护理类商品的电商，只在拉各斯
设有网点，但它在2012年12月扩展到尼日利亚所有地区，在2012年和2013年逐步扩充了商品类别。该平台的目标是为所有电商市场参与者提供电商基础设施服务。
根据Alexa公布的数据，2015年初，Konga已成为访问量最高的尼日利亚网站，该平台主要经营类目包括家用电器、时尚产品、书籍、儿童用品、个人护理等;Konga还积极发展合作关系，2015年6月，Konga与商业银行合作推出了KongaPay支付服务。正因为看到了Konga的发展空间，腾讯最大股东Naspers多次向该平台注资，Konga目前总融资额为1.15亿美元，市值为1.9亿美元。
Zando
Zando由Rocket Internet公司创立于2012年，Zando增长迅猛，成为南非最大的线上服装店。Zando是Jumia集团的子公司，Zando在许多非洲其他国家都设立分公司。Zando销售500个品牌，包括鞋类、服装、家居用品和美容产品。它也有自己的品牌，比如Utopia。
Tophatter
美国新一代闪拍平台，专注于移动端，在全球14个国家拥有超过2500万忠实消费者，Tophatter连续4年增长率超过100%。
Allegro
Allegro是在波兰最受欢迎的电商平台，1999年由波兰人自己创造成立，75%的波兰人都知道该网站，Allegro的品牌认知度在波兰高达98%，被称为波兰版eBay，还有人认为Allegro在波兰的地位就相当于天猫和京东在中国的地位。
哪条赛道将迎来爆发？
跨境电商包括独立站这么多条赛道，究竟哪条赛道将在2022年迎来爆发，其实我也不知道。但是我们可以大胆的预测一下。
通过这么多年接触跨境电商的感受，其实我们不难发现，我们做跨境的，基本上都会多元化发展。最早做亚马逊的卖家，大部分现在也不仅仅在亚马逊这一个平台上。
深耕某一个平台有没有错，没有错，但是现实的情况是内卷的相当厉害。究其根本我个人觉得是因为市场有限、新兴平台越来越多、流量的私有化越来越严重，我们不得不通过一些小众平台去抓取一些机会。这就会导致有些新兴平台在某一段时间内会集中爆发。
那么我们大胆的预测，即将在2022年迎来爆发的平台会有哪些？我们根据做这个平台的门槛，做这个平台的难易程度，这个平台对应的体量，这个平台是否能赚到钱？
第一个推荐的就是俄罗斯市场的OZON平台：自发货的物流体系让发货不是障碍，低成本店铺资金投入更是让拓展新业务的小微型企业或者是个体转型提供便携的渠道。普货
加铺货的模式让很多新手卖家也很好的上手操作，基本上实现上架短时间内出单。中俄关系
大环境背景加持更会让俄罗斯的OZON这个平台走向更大的舞台！
第二个推荐的是前文中没有介绍到的独立站。独立站的爆发是基于一定内容的沉淀，我认为独立站区别于电商平台的地方就是它是来承接我们私域流量的地方。流量被瓜分的七零八落的现状正是各大品牌各大自媒体抢占市场为自己私域流量池注入的最佳时机，配合Tiktok这个风口，所以说独立站在2022年迎来爆发是可预见的。
第三个就是韩国市场的Coupang，Coupang这个平台在2021年7月份开始就逐渐被我们所熟知，也因为市场的信息差巨大，所以还是有很多的新手卖家在门外。2022年情况就可能不一样了，随着Coupang平台在华大面积招商，市场渗透的越来越深，入场的卖家会越来越多，信息差逐渐被缩小。我们正面对的就是流量红利带给我们的直接成果。
发布于 2023-06-09 19:51:01