多渠道電商商品個性化展示方案

多渠道電商商品個性化展示方案TOC\o"1-2"\h\u23725第一章：項目背景與目標 259131.1項目背景 2283331.2項目目標 23157第二章：市場分析與需求調研 3233942.1市場現狀分析 3303632.2用戶需求調研 3190722.3競品分析 425106第三章：個性化展示技術原理 455813.1數據挖掘與用戶畫像 4119583.2個性化推薦算法 575193.3商品信息處理與展示 525643第四章：多渠道電商平臺布局 6232024.1電商平臺分類 6197404.2個性化展示在不同平臺的應用 642884.3多渠道整合策略 624206第五章：商品信息采集與處理 7115575.1商品信息采集方法 7212005.2商品信息清洗與整合 7166845.3商品信息標準化 823794第六章：個性化展示設計 815996.1展示界面設計 8166166.2交互設計 9102246.3個性化展示效果評估 915806第七章：用戶行為分析與優(yōu)化 10112177.1用戶行為數據采集 10252347.2用戶行為分析 10197347.3個性化展示優(yōu)化策略 1027687第八章：系統(tǒng)開發(fā)與實施 1146808.1系統(tǒng)架構設計 11308058.2關鍵技術研究與實現 11219078.3系統(tǒng)測試與部署 121433第九章：運營管理與市場推廣 12318589.1運營管理策略 12103939.1.1商品供應鏈管理 12168349.1.2個性化服務管理 13282499.1.3人員培訓與激勵 13198569.2市場推廣策略 13228909.2.1線上線下融合 13286899.2.2營銷活動策劃 1365049.2.3口碑營銷 13168129.3盈利模式分析 14223939.3.1銷售收入 14143319.3.2廣告收入 1419629.3.3會員服務收入 14449.3.4供應鏈金融服務收入 14282599.3.5其他增值服務收入 1412598第十章：項目總結與展望 141696710.1項目成果總結 141552810.2項目不足與改進方向 142207010.3未來發(fā)展趨勢與展望 15第一章：項目背景與目標1.1項目背景互聯網技術的迅速發(fā)展，電子商務已成為我國經濟發(fā)展的重要支柱產業(yè)。我國多渠道電商行業(yè)取得了顯著成果，市場規(guī)模持續(xù)擴大，消費者購物習慣逐漸轉變。但是在電商市場競爭日益激烈的背景下，商品同質化現象嚴重，消費者個性化需求難以滿足，導致用戶忠誠度下降，企業(yè)盈利能力減弱。多渠道電商企業(yè)需要尋求新的發(fā)展策略，以適應市場變化。商品個性化展示作為一種創(chuàng)新手段，可以有效提升用戶體驗，滿足消費者個性化需求，提高企業(yè)競爭力。本項目旨在研究多渠道電商商品個性化展示方案，為我國電商企業(yè)提供有益的借鑒和啟示。1.2項目目標本項目的主要目標如下：（1）分析多渠道電商行業(yè)現狀，挖掘商品個性化展示的需求和必要性。（2）研究國內外商品個性化展示的成功案例，總結經驗教訓，為我國電商企業(yè)提供參考。（3）構建一個多渠道電商商品個性化展示方案，包括技術選型、實施步驟、預期效果等。（4）通過實際應用，驗證商品個性化展示方案的有效性，為企業(yè)帶來實際效益。（5）為我國多渠道電商企業(yè)提供一套完善的商品個性化展示方案，助力企業(yè)轉型升級，提高市場競爭力。通過本項目的研究與實施，有望為我國多渠道電商行業(yè)注入新的活力，推動行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。第二章：市場分析與需求調研2.1市場現狀分析互聯網技術的快速發(fā)展，我國電商行業(yè)呈現出多元化、個性化的趨勢。多渠道電商逐漸成為主流，各類電商平臺紛紛涌現。在市場現狀分析中，我們從以下幾個方面進行闡述：（1）市場規(guī)模：我國電商市場規(guī)模持續(xù)擴大，已經成為全球最大的電商市場。根據相關數據顯示，我國電商市場交易額逐年攀升，市場規(guī)模呈現高速增長態(tài)勢。（2）市場細分：多渠道電商市場細分趨勢明顯，包括跨境電商、社交電商、直播電商等多種形式。各類電商平臺在競爭中不斷創(chuàng)新，以滿足不同消費群體的需求。（3）市場競爭：多渠道電商市場競爭激烈，各大平臺紛紛加大投入，提升用戶體驗，爭取市場份額。市場集中度逐漸提高，頭部平臺優(yōu)勢明顯。（4）政策環(huán)境：我國對電商行業(yè)給予了高度重視，出臺了一系列政策措施，如跨境電商綜合試驗區(qū)建設、電商扶貧等，為電商行業(yè)創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境。2.2用戶需求調研為了更好地滿足用戶需求，我們對多渠道電商商品個性化展示方案進行了深入的用戶需求調研。以下為調研結果：（1）商品信息呈現：用戶希望在購物過程中，能夠快速獲取全面、準確的商品信息。這包括商品的基本屬性、價格、評價、促銷活動等。（2）個性化推薦：用戶希望電商平臺能夠根據個人喜好、購物歷史等，為其提供個性化的商品推薦，提高購物體驗。（3）搜索體驗：用戶希望在電商平臺中，能夠通過簡單的關鍵詞搜索，快速找到心儀的商品。同時平臺應提供智能搜索建議，提高搜索效率。（4）互動體驗：用戶希望在購物過程中，能夠與平臺進行互動，如提問、評價、分享等，以獲取更多購物建議和優(yōu)惠信息。（5）支付與物流：用戶希望電商平臺提供便捷、安全的支付方式，以及高效的物流服務，保證購物體驗的完整性。2.3競品分析為了更好地了解市場現狀，我們對多渠道電商領域的競品進行了分析。以下為競品分析的主要內容：（1）產品功能：分析競品在商品個性化展示方面的功能特點，包括商品信息呈現、個性化推薦、搜索體驗、互動體驗等。（2）用戶評價：收集競品用戶的評價和反饋，了解用戶對競品的滿意度、需求和痛點。（3）市場份額：分析競品在多渠道電商市場的市場份額，了解其市場地位和競爭力。（4）商業(yè)模式：研究競品的商業(yè)模式，包括盈利方式、合作伙伴、戰(zhàn)略布局等。（5）技術創(chuàng)新：關注競品在技術創(chuàng)新方面的動態(tài)，如人工智能、大數據分析等。通過對競品的分析，我們可以更好地了解市場現狀，為多渠道電商商品個性化展示方案提供有益的借鑒和啟示。第三章：個性化展示技術原理3.1數據挖掘與用戶畫像在多渠道電商商品個性化展示中，數據挖掘與用戶畫像技術起到了的作用。數據挖掘是從大量數據中提取有價值信息的過程，它可以幫助電商平臺了解用戶行為、興趣和需求。而用戶畫像則是通過對用戶特征進行抽象和綜合，構建出一個具有代表性的用戶模型。數據挖掘的主要任務是從用戶行為數據、消費記錄、瀏覽歷史等眾多數據源中，提取出有價值的信息。這些信息包括用戶的興趣愛好、購買習慣、消費水平等。通過對這些信息進行分析，電商平臺可以更好地了解用戶需求，為個性化展示提供依據。用戶畫像的構建過程主要包括以下幾個步驟：收集用戶基本信息，如年齡、性別、職業(yè)等；分析用戶行為數據，如瀏覽記錄、購買記錄等；根據用戶特征進行標簽化處理，如購物達人、時尚達人等；將用戶特征進行整合，形成一個完整的用戶畫像。3.2個性化推薦算法個性化推薦算法是電商個性化展示的核心技術。它可以根據用戶的歷史行為、興趣愛好等信息，為用戶推薦符合其需求的商品。常見的個性化推薦算法有協(xié)同過濾、內容推薦和混合推薦等。協(xié)同過濾算法是基于用戶之間的相似度進行推薦的。它將用戶劃分為不同的群體，然后根據用戶所屬群體的特征，為其推薦相應的商品。協(xié)同過濾算法的優(yōu)點是簡單易實現，但容易受到冷啟動問題的影響。內容推薦算法是基于商品特征進行推薦的。它將商品劃分為不同的類別，然后根據用戶的歷史行為和興趣愛好，為其推薦符合需求的商品。內容推薦算法的優(yōu)點是能夠解決冷啟動問題，但需要大量的人工標注工作?；旌贤扑]算法是將協(xié)同過濾和內容推薦相結合的算法。它既可以利用協(xié)同過濾算法挖掘用戶之間的相似性，又可以借助內容推薦算法分析商品特征?；旌贤扑]算法在推薦效果上通常優(yōu)于單一算法。3.3商品信息處理與展示在個性化展示中，商品信息處理與展示同樣。商品信息處理主要包括以下幾個方面：商品信息的采集與整合。電商平臺需要從多個渠道收集商品信息，如供應商、商家、平臺等。將這些信息進行整合，形成一個完整的商品信息庫。商品信息的多維度分析。通過對商品信息進行分析，挖掘出商品的屬性、特點、優(yōu)勢等，為個性化展示提供依據。商品信息的可視化展示。根據用戶需求和商品特點，采用圖表、圖片、文字等多種形式，將商品信息展示給用戶。在個性化展示過程中，以下幾種展示方式較為常見：（1）列表展示：將商品按照一定規(guī)則排列，方便用戶瀏覽和選擇。（2）瀑布流展示：將商品以瀑布流形式展示，提高用戶瀏覽體驗。（3）專題展示：針對特定用戶群體或場景，推出相關商品專題。（4）個性化推薦：根據用戶特征和需求，為用戶推薦符合其喜好的商品。通過以上展示方式，電商平臺可以更好地滿足用戶個性化需求，提升用戶購物體驗。第四章：多渠道電商平臺布局4.1電商平臺分類互聯網技術的飛速發(fā)展，電商平臺逐漸成為企業(yè)銷售商品的重要渠道。根據平臺類型、服務對象和運營模式的不同，電商平臺可分為以下幾類：（1）綜合電商平臺：如淘寶、京東、拼多多等，涵蓋各類商品，滿足消費者一站式購物需求。（2）垂直電商平臺：如小紅書、網易考拉、蘑菇街等，專注于某一領域或行業(yè)，提供專業(yè)化的商品和服務。（3）社交電商平臺：如小程序、抖音小店等，以社交關系鏈為基礎，結合社交元素進行商品推廣和銷售。（4）內容電商平臺：如知乎、豆瓣等，通過優(yōu)質內容吸引消費者，實現商品轉化。（5）B2B電商平臺：如巴巴、慧聰網等，主要為企業(yè)提供批發(fā)、采購等服務。4.2個性化展示在不同平臺的應用針對不同類型的電商平臺，個性化展示的應用策略也有所差異：（1）綜合電商平臺：利用大數據技術，根據用戶瀏覽記錄、購買喜好等行為數據，為用戶推薦相關性較高的商品，提高用戶購物體驗。（2）垂直電商平臺：根據用戶在平臺上的行為數據，結合行業(yè)特點，為用戶提供精準的商品推薦，滿足個性化需求。（3）社交電商平臺：結合用戶社交關系鏈，通過朋友圈、社群等渠道，推送與用戶興趣相關的商品信息，提高用戶粘性。（4）內容電商平臺：利用優(yōu)質內容引導用戶關注，結合用戶閱讀喜好，推薦相關商品，實現內容與商品的相互轉化。（5）B2B電商平臺：通過分析企業(yè)采購需求，為企業(yè)提供個性化商品推薦，提高采購效率。4.3多渠道整合策略為實現多渠道電商平臺的個性化展示，以下整合策略：（1）數據整合：構建統(tǒng)一的數據平臺，實現各渠道用戶數據、商品數據、訂單數據的互聯互通。（2）技術整合：采用云計算、大數據等技術，實現各渠道個性化展示的統(tǒng)一管理。（3）運營整合：制定多渠道運營策略，保證各渠道在個性化展示、促銷活動等方面的協(xié)同。（4）服務整合：提供一站式售后服務，保證用戶在各渠道購物體驗的一致性。（5）品牌整合：打造統(tǒng)一品牌形象，提升用戶在各渠道的信任度和忠誠度。第五章：商品信息采集與處理5.1商品信息采集方法商品信息采集是多渠道電商商品個性化展示的基礎。以下為常用的商品信息采集方法：（1）網絡爬蟲技術：通過編寫特定的程序，自動化地從電商網站上抓取商品信息。此方法可快速獲取大量商品數據，但需遵循網站Robots協(xié)議，避免對目標網站造成不良影響。（2）API接口調用：與電商平臺合作，通過API接口獲取商品信息。此方法獲取的數據準確度高，但受限于接口調用次數和權限。（3）用戶行為數據挖掘：通過分析用戶在電商平臺的行為數據，如瀏覽、收藏、購買等，挖掘出用戶感興趣的商品信息。（4）社交媒體數據挖掘：從社交媒體平臺上獲取用戶對商品的評價、評論等非結構化數據，以了解用戶需求和商品特點。5.2商品信息清洗與整合采集到的商品信息往往存在重復、缺失、錯誤等問題，需要進行清洗和整合。以下為商品信息清洗與整合的步驟：（1）去重：對采集到的商品信息進行去重，保證數據唯一性。（2）數據補全：對缺失的商品信息進行補全，如商品價格、庫存等。（3）數據校驗：對采集到的商品信息進行校驗，如價格是否合理、庫存是否為零等。（4）數據整合：將清洗后的商品信息進行整合，形成一個完整的商品數據集。5.3商品信息標準化商品信息標準化是為了提高數據質量和分析效率，以下為商品信息標準化的步驟：（1）分類體系構建：根據商品特點，構建商品分類體系，如電子產品、服裝、家居等。（2）屬性標準化：將商品屬性進行標準化，如顏色、尺寸、材質等，便于后續(xù)分析。（3）關鍵詞提?。簭纳唐窐祟}、描述等非結構化數據中提取關鍵詞，以便于用戶檢索。（4）數據字典編制：編制數據字典，對商品信息進行詳細描述，便于數據分析和應用。（5）數據規(guī)范：制定數據規(guī)范，保證商品信息在采集、清洗、整合和標準化過程中遵循統(tǒng)一的標準。第六章：個性化展示設計6.1展示界面設計在多渠道電商商品個性化展示方案中，展示界面設計是的一環(huán)。展示界面設計需遵循以下原則：（1）簡潔明了：界面設計應簡潔、直觀，便于用戶快速了解商品信息。通過合理布局，將關鍵信息突出展示，降低用戶獲取信息的成本。（2）美觀大方：界面設計應注重審美，符合現代設計趨勢。采用統(tǒng)一的色彩、字體和風格，提升用戶視覺體驗。（3）模塊化設計：展示界面應采用模塊化設計，便于后期調整和擴展。模塊化設計可提高開發(fā)效率，降低維護成本。（4）響應式設計：針對不同設備和屏幕尺寸，展示界面應具備響應式設計，保證在各種設備上都能呈現良好的效果。以下為展示界面設計的關鍵要素：（1）商品圖片：清晰、高質量的圖片能夠吸引用戶注意力，提高購買意愿。（2）商品描述：簡潔明了地介紹商品特點、功能和優(yōu)勢，幫助用戶快速了解商品。（3）價格和優(yōu)惠信息：明確展示商品價格及優(yōu)惠活動，提高用戶購買欲望。（4）購買按鈕：醒目的購買按鈕，引導用戶進行購買操作。6.2交互設計交互設計是提升用戶體驗的關鍵環(huán)節(jié)，以下為交互設計的要點：（1）易用性：界面操作應簡單易懂，減少用戶的學習成本。（2）一致性：界面元素和行為應保持一致性，避免用戶產生困惑。（3）反饋：對用戶的操作給予及時反饋，提高用戶滿意度。（4）引導：通過視覺引導，幫助用戶了解商品信息和操作路徑。以下為交互設計的具體策略：（1）商品篩選：提供多維度篩選條件，幫助用戶快速找到心儀商品。（2）商品詳情頁：展示商品詳細信息，包括規(guī)格、評價、售后等，方便用戶了解商品。（3）購物車：清晰展示用戶所選商品，支持增刪改操作，提高購物體驗。（4）訂單提交：簡化訂單提交流程，減少用戶操作步驟。6.3個性化展示效果評估為了驗證個性化展示方案的有效性，需對展示效果進行評估。以下為評估的主要指標：（1）用戶滿意度：通過問卷調查、訪談等方式，了解用戶對個性化展示的滿意度。（2）率：統(tǒng)計用戶商品的概率，評估展示界面的吸引力。（3）轉化率：分析用戶在個性化展示界面下的購買轉化情況。（4）留存率：觀察用戶在個性化展示界面停留的時間，以及再次訪問的概率。（5）跳出率：分析用戶在個性化展示界面離開的概率，評估界面設計的合理性。通過對以上指標的統(tǒng)計分析，可對個性化展示效果進行量化評估，為后續(xù)優(yōu)化提供依據。同時還需關注以下方面：（1）用戶行為分析：了解用戶在個性化展示界面中的行為路徑，發(fā)覺潛在問題。（2）競品分析：對比競品的個性化展示效果，找出差距和優(yōu)勢。（3）市場趨勢：關注行業(yè)動態(tài)，把握個性化展示的發(fā)展趨勢。第七章：用戶行為分析與優(yōu)化7.1用戶行為數據采集多渠道電商平臺的不斷發(fā)展，用戶行為數據成為提升個性化展示效果的關鍵因素。用戶行為數據采集主要包括以下幾個方面：（1）用戶基本屬性數據：包括用戶年齡、性別、地域、職業(yè)等基本信息，以便對用戶進行初步劃分。（2）用戶瀏覽行為數據：記錄用戶在電商平臺上的瀏覽路徑、停留時間、次數等，以了解用戶的興趣點和需求。（3）用戶購買行為數據：分析用戶購買商品的時間、頻率、金額等信息，為個性化推薦提供依據。（4）用戶評價與反饋數據：收集用戶在電商平臺上的評價、評論、提問等，了解用戶對商品和服務的滿意度。（5）用戶社交行為數據：關注用戶在社交媒體上的互動、分享行為，以便了解用戶的社交喜好。7.2用戶行為分析在采集到用戶行為數據后，需要進行以下分析：（1）用戶畫像構建：通過對用戶基本屬性數據進行分析，構建用戶畫像，為個性化展示提供基礎。（2）用戶行為模式挖掘：分析用戶瀏覽、購買等行為數據，挖掘用戶行為模式，為個性化推薦提供依據。（3）用戶需求預測：根據用戶歷史行為數據，預測用戶未來需求，為個性化展示提供方向。（4）用戶滿意度評價：通過用戶評價與反饋數據，分析用戶對商品和服務的滿意度，為優(yōu)化個性化展示提供參考。7.3個性化展示優(yōu)化策略針對用戶行為分析結果，以下是個性化展示優(yōu)化策略：（1）用戶界面優(yōu)化：根據用戶基本屬性和瀏覽行為數據，優(yōu)化用戶界面，提高用戶易用性。（2）商品推薦策略優(yōu)化：結合用戶購買行為數據，采用協(xié)同過濾、矩陣分解等算法，提高商品推薦準確性。（3）內容個性化展示：根據用戶興趣點和需求，展示相關商品、資訊、優(yōu)惠活動等內容，提升用戶體驗。（4）個性化搜索優(yōu)化：根據用戶搜索行為數據，優(yōu)化搜索結果排序，提高搜索準確性。（5）用戶反饋機制：建立有效的用戶反饋機制，收集用戶意見建議，不斷優(yōu)化個性化展示效果。（6）社交互動優(yōu)化：結合用戶社交行為數據，優(yōu)化社交互動功能，提高用戶粘性。通過以上策略，多渠道電商平臺可以更好地滿足用戶個性化需求，提升用戶滿意度和轉化率。第八章：系統(tǒng)開發(fā)與實施8.1系統(tǒng)架構設計本節(jié)主要闡述多渠道電商商品個性化展示系統(tǒng)的架構設計。系統(tǒng)架構分為三個層面：前端展示層、業(yè)務邏輯層和數據訪問層。（1）前端展示層：前端展示層主要負責與用戶交互，展示個性化推薦的商品。前端技術采用HTML5、CSS3和JavaScript，以響應式設計滿足不同設備的訪問需求。（2）業(yè)務邏輯層：業(yè)務邏輯層主要處理商品推薦算法、用戶行為分析等核心業(yè)務。采用Spring框架進行業(yè)務邏輯的實現，通過服務層將業(yè)務邏輯抽象為接口，便于維護和擴展。（3）數據訪問層：數據訪問層主要負責與數據庫進行交互，采用MyBatis框架進行數據庫操作。數據源采用MySQL數據庫，存儲商品信息、用戶信息、用戶行為數據等。8.2關鍵技術研究與實現本節(jié)重點介紹多渠道電商商品個性化展示系統(tǒng)的關鍵技術研究和實現。（1）商品推薦算法：采用協(xié)同過濾算法實現商品推薦。協(xié)同過濾算法主要包括用戶基于內容的推薦和用戶基于鄰域的推薦。通過對用戶歷史行為數據進行分析，計算用戶之間的相似度，從而實現商品個性化推薦。（2）用戶行為分析：通過數據挖掘技術對用戶行為數據進行分析，挖掘用戶興趣模型。采用Apriori算法挖掘用戶購買行為關聯規(guī)則，從而提高推薦準確性。（3）分布式緩存：為提高系統(tǒng)功能，采用Redis分布式緩存技術，緩存熱點數據，降低數據庫訪問壓力。8.3系統(tǒng)測試與部署本節(jié)主要介紹多渠道電商商品個性化展示系統(tǒng)的測試與部署。（1）系統(tǒng)測試：對系統(tǒng)進行功能測試、功能測試、兼容性測試等，保證系統(tǒng)在各種環(huán)境下穩(wěn)定運行。測試過程中，發(fā)覺并修復了部分bug，優(yōu)化了系統(tǒng)功能。（2）系統(tǒng)部署：采用Docker容器化技術，將系統(tǒng)部署到服務器上。通過負載均衡技術，實現多臺服務器之間的負載分配，提高系統(tǒng)并發(fā)處理能力。（3）運維監(jiān)控：通過運維監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控服務器資源使用情況、系統(tǒng)功能指標等，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行。同時通過日志分析系統(tǒng)，分析系統(tǒng)運行日志，發(fā)覺并解決潛在問題。第九章：運營管理與市場推廣9.1運營管理策略9.1.1商品供應鏈管理為保證商品個性化展示方案的有效實施，企業(yè)需構建高效、穩(wěn)定的商品供應鏈體系。具體策略如下：（1）優(yōu)化供應商管理：對供應商進行嚴格篩選，保證商品質量；建立長期合作關系，降低采購成本。（2）完善庫存管理：采用先進的信息化管理手段，實現庫存實時監(jiān)控，降低庫存積壓風險。（3）提高物流配送效率：與優(yōu)質物流企業(yè)合作，保證商品快速、安全地送達消費者手中。9.1.2個性化服務管理（1）深入了解消費者需求：通過數據分析、市場調研等方式，充分了解消費者喜好、需求，為個性化服務提供依據。（2）優(yōu)化用戶體驗：簡化購物流程，提供一站式購物服務；設立專屬客服，為消費者提供專業(yè)、貼心的售后支持。（3）創(chuàng)新服務模式：開發(fā)個性化定制、預約購買等新型服務，滿足消費者多元化需求。9.1.3人員培訓與激勵（1）加強員工培訓：提高員工對商品、服務、市場等方面的認知，提升整體運營水平。（2）設立激勵機制：通過設立銷售提成、業(yè)績獎金等激勵措施，激發(fā)員工積極性和創(chuàng)造力。9.2市場推廣策略9.2.1線上線下融合（1）拓展線上渠道：利用電商平臺、社交媒體等網絡渠道，擴大品牌影響力。（2）加強線下布局：設立體驗店、專賣店等實體門店，提高消費者接觸品牌的機會。9.2.2營銷活動策劃（1）定期舉辦促銷活動：通過限時折扣、滿減優(yōu)惠等手段，吸引消費者關注和購買。（2）創(chuàng)意營銷：運用短視頻、直播、網紅等新興媒體形式，提升品牌知名度。（3）跨界合作：與其他行業(yè)企業(yè)合作，開展聯合營銷，拓寬市場渠道。9.2.3口碑營銷（1）建立良好的售后服務體系：保證消費者在購物過程中感受到貼心、專業(yè)的服務。（2）激勵消費者分享：通過設立積分、優(yōu)惠券等激勵措施，鼓勵消費者分享購物體驗，形成良好的口碑效應。9.3盈利模式分析9.3.1銷售收入通過商品銷售，實現銷售收入。銷售收入取決于商品的價格、銷量和市場需求。9.3.2廣告收入利用電商平臺、社交媒體等渠道，為企