亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        電商環(huán)境下店鋪服務(wù)轉(zhuǎn)化率的提升策略研究
        ——以M天貓店為例

        2023-10-31 07:02:06石秋鳳
        商展經(jīng)濟(jì) 2023年20期
        關(guān)鍵詞:消費(fèi)者研究

        石秋鳳

        (廣西師范大學(xué)政治與公共管理學(xué)院 廣西桂林 541006)

        國務(wù)院關(guān)于“十四五”數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃(國發(fā)〔2021〕29號)中強(qiáng)調(diào)了發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性,同時(shí)也提到了在2025年要實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)平臺交易規(guī)模預(yù)期性達(dá)46萬億元的重要指標(biāo),可見電子商務(wù)的發(fā)展對于國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性[1]。天貓是一個(gè)重要的電商平臺,而考量某個(gè)店鋪的重要指標(biāo)為“商品體驗(yàn)”“物流體驗(yàn)”“售后體驗(yàn)”“咨詢體驗(yàn)”四個(gè)維度。這些指標(biāo)由買家對賣家評出,每項(xiàng)網(wǎng)店評分均為動態(tài)指標(biāo),系此前連續(xù)6個(gè)月內(nèi)所有評分的平均值,可見每個(gè)數(shù)據(jù)對于店鋪發(fā)展的重要性[2]。

        Peiwen Yu等(2022)[3]研究了庫存對于轉(zhuǎn)化和流量的影響進(jìn)行模型的建立,強(qiáng)調(diào)了轉(zhuǎn)化率在流量引導(dǎo)中的重要作用,當(dāng)商家的產(chǎn)品具有適度的可替代性,而且平臺更新轉(zhuǎn)化率的能力很高時(shí),商家就會產(chǎn)生更高的庫存成本,并且無法從流量引導(dǎo)中獲益,說明擁有高轉(zhuǎn)化率的商家在接受流量時(shí)會獲得更高的優(yōu)先權(quán),不確定轉(zhuǎn)化率相當(dāng)于需求的不確定;董京京(2018)的模型建立中,也將客服響應(yīng)時(shí)間納入其中,以響應(yīng)性為在線互動的維度參照;戴韜等(2017)[4]對于客服的響應(yīng)時(shí)間對于轉(zhuǎn)化率的影響做了定量性研究,得出了“客服響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率沒有明顯的相關(guān)性”的結(jié)論;左文明等(2010)[4]B2C商務(wù)網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系的建立中,在有行性、可靠性、響應(yīng)性、保證性、移情性5個(gè)維度的響應(yīng)性維度明確提到了及時(shí)回復(fù)客戶提出的問題,說明了響應(yīng)性在顧客咨詢中的重要性。葉飛等(2021)[5]研究了電商環(huán)境下折扣對于銷量的影響,研究發(fā)現(xiàn),隨著評分和折扣的增加,銷量并不總是增加的,說明影響銷售的因素是多種多樣的。

        在電商平臺網(wǎng)店的運(yùn)營中,拿天貓平臺來說,流量是店鋪的基礎(chǔ),而實(shí)現(xiàn)流量的轉(zhuǎn)化才是根本。而作為消費(fèi)者,在網(wǎng)購過程中,選擇購買商品最基礎(chǔ)看的因素,就是粉絲數(shù)、銷量、評價(jià),剩下的才會是其他因素。轉(zhuǎn)化率在店鋪運(yùn)營中,可以說得上是決定一家店鋪是否能夠正常運(yùn)行的關(guān)鍵。目前電商平臺的競爭非常激烈,已經(jīng)不像之前的市場那么的容易從中獲利,所以各運(yùn)營商也是把經(jīng)營的重點(diǎn)放在店鋪的轉(zhuǎn)化率上。不管是產(chǎn)品的定價(jià)、圖片的設(shè)計(jì)與擺放、物流的選擇、客服響應(yīng)的快慢……幾乎可以說都是要實(shí)現(xiàn)店鋪的這個(gè)最終的目的,那就是轉(zhuǎn)化率。

        從各研究文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn),不管是天貓平臺還是跨境電商,都非常重視店鋪轉(zhuǎn)化率,而轉(zhuǎn)化率比較低的店鋪,最終將會被市場所淘汰。而在不時(shí)代的不同階段,經(jīng)營者也將面臨著各式各樣的問題,就像天貓平臺中的天貓規(guī)則一樣,時(shí)代在進(jìn)步,規(guī)則也在不斷發(fā)生變化,規(guī)則的變化就意味著新問題的產(chǎn)生,以及新的問題需要被解決,由此,轉(zhuǎn)化率的這個(gè)問題便成為一直在被研究的話題。

        綜上所述,當(dāng)然對于研究電子商務(wù)的文獻(xiàn)還有一些,有從不同角度研究的。雖然電子商務(wù)在經(jīng)濟(jì)中的重要性日益增加,但通過搜集相關(guān)數(shù)據(jù)和研究文獻(xiàn)所知,還沒有單獨(dú)寫接待人數(shù)、響應(yīng)時(shí)間對于轉(zhuǎn)化率影響的量化研究的文章,因此本研究重點(diǎn)剖析客服接待人數(shù)、客服響應(yīng)時(shí)間對于轉(zhuǎn)化率的影響。本研究對商業(yè)和電子商務(wù)研究都有貢獻(xiàn),為公司管理層理解電子商務(wù)建立了一個(gè)綜合基礎(chǔ),同時(shí)對于管理層如何考核客服、如何在對應(yīng)的時(shí)間合理的安排客服的工作、如何提升店鋪的轉(zhuǎn)化率、如何減少公司勞動成本的同時(shí)還提升了店鋪的營業(yè)額均有一定的借鑒意義。

        1 理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)

        1.1 客服接待人數(shù)對于轉(zhuǎn)化率的影響

        隨著我國迎來數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,電商一直處于一個(gè)不斷進(jìn)步改革創(chuàng)新發(fā)展的趨勢。B2C作為電商的一個(gè)重要交易平臺,給消費(fèi)者帶來了很多便利,但在給消費(fèi)者帶來便利的同時(shí),也給消費(fèi)者帶來了很多的不便。葉明(2014)研究互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品市場界定時(shí)提到了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),對于產(chǎn)品的界定相對比較明確的,產(chǎn)品之間的邊界感也是相對清晰的,但現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)平臺不光是產(chǎn)品的替代性難以把握,而且產(chǎn)品之間的邊界感也是比較模糊的。尤其像現(xiàn)在的服裝行業(yè),同一件衣服在B2C平臺可以說幾乎很多同款,而且都是以相同的圖片進(jìn)行展示,在沒有看到實(shí)物的基礎(chǔ)上,很難辨別其中的差異性,這個(gè)不確定性讓這個(gè)銷售漏斗最后漏出來的轉(zhuǎn)化顧客較少;高建華(2006)研究銷售漏斗,認(rèn)為處于漏斗最上方的潛在客戶越多,從漏斗漏出的客戶才可能越多。

        營銷不僅僅是向客戶轉(zhuǎn)遞信息,同時(shí)也是向公司全體成員及其他媒體傳遞信息,而傳遞信息一個(gè)比較科學(xué)的方式就是使用銷售漏斗。銷售漏斗最初是在1924年《債券銷售技巧》中William W.townsend首次提出,后來1975年世界銷售大師Miller和Heiman進(jìn)行再一次的補(bǔ)充升級為銷售漏斗模型,被人們稱為最成功的銷售模型。銷售漏斗可以將客戶分成不同的等級,然后管理著可以通過不同的方法來吸引客戶,這種方法適用于B2B的同時(shí)也適用于B2C,而且是非常之有效的。菲利普·科特勒稱銷售漏斗讓銷售成為科學(xué),它將銷售管理的作用量化分析促使銷售管理化,同時(shí)也讓市場、銷售、交付圍繞成為一個(gè)供應(yīng)鏈。從銷量公式上分析銷售漏斗模型,銷量=流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)*復(fù)購率,拿天貓平臺來說,店鋪的流量就是指訪問量和瀏覽量,而轉(zhuǎn)化就是最終下單成交的人數(shù),客單件就是商品的價(jià)格,復(fù)購的話,就是顧客第二次或第二次之后下單成交的訂單。本次研究將“客單價(jià)”“復(fù)購率”“流量”幾個(gè)因素及其他影響因素,如圖片、關(guān)鍵詞、物流等作為控制變量,研究其“轉(zhuǎn)化率”和咨詢?nèi)藬?shù)及其客服接待響應(yīng)的時(shí)間三者的相互關(guān)系。

        綜上,針對B2C平臺,處于漏斗最上方的客服就是店鋪所存在的流量,而最后流出來的就是店鋪的轉(zhuǎn)化。由此假設(shè):“客服接待人數(shù)越多,轉(zhuǎn)化率越高”。

        1.2 客服響應(yīng)時(shí)間對轉(zhuǎn)化率的影響

        新時(shí)代購物方式更傾向于考慮成本、便捷性、服務(wù)態(tài)度。1990年,美國北卡羅納大學(xué)學(xué)者羅伯特·勞特朋(Robert·Lauter born)教授提出了4C營銷理論,4C即消費(fèi)者(Customer)、成本(Cost)、便利(Convenience)、溝通(Communication)。其中,顧客指消費(fèi)者的需求和內(nèi)心的期望;成本指消費(fèi)者為獲得內(nèi)心的滿足感而付出的代價(jià);便利指消費(fèi)者在消費(fèi)過程中所省出的時(shí)間;溝通指消費(fèi)者和商家之間建立起的這種情感交流。同時(shí)羅伯特·勞特朋(Robert·Lauter born)教授也認(rèn)為,在新時(shí)代的營銷理念中,不應(yīng)僅僅考慮商家利益,也不能只站在商家的立場,而是更應(yīng)該站在消費(fèi)者的立場去考慮和分析問題。雷良(2022)基于4C理論的跨界營銷分析,也提到了這里的成本,已經(jīng)不單單指的是產(chǎn)品成本本生,同時(shí)也包括時(shí)間成本和精力等隱性成本。

        在整個(gè)電商平臺中,消費(fèi)者(Customer)決定著在互聯(lián)網(wǎng)中的傳播動力和目的,成本(Cost)決定著轉(zhuǎn)播的方向和內(nèi)容,便利(Convenience)決定著傳播的方式和速度,溝通(Communication)決定著傳播的廣度和深度,由此可見,4C理論非常適用于分析電商平臺中的客服響應(yīng)時(shí)間對于轉(zhuǎn)化率的影響。排除響應(yīng)內(nèi)容對于消費(fèi)者的影響力,針對響應(yīng)時(shí)間來說,響應(yīng)時(shí)間越短,對于消費(fèi)者來說就是提供了便利,同時(shí)高效快捷的溝通能夠?yàn)橄M(fèi)者節(jié)省消費(fèi)過程時(shí)間成本。在電商平臺中,要很好地融合4C原則,發(fā)揮好4C原則的合力,做到靈活的利用而不是拘泥于固定的框架。以天貓平臺為例來說,商家應(yīng)根據(jù)不同消費(fèi)者的不同咨詢場景,在合適的場景下,找到客服應(yīng)如何在最短的時(shí)間內(nèi)回復(fù)消費(fèi)者的話語和方法,根據(jù)不同的場景來總結(jié)出回應(yīng)的內(nèi)容,將消費(fèi)者和商家很好的連接起來,最終促成交易,接待的最終目標(biāo)就是完成轉(zhuǎn)化。

        新時(shí)代的消費(fèi)理念,更加注重個(gè)人情感的輸出,消費(fèi)者更傾向于選擇在體驗(yàn)感比較好的商家進(jìn)行購物,反之,將不會在同一家商家繼續(xù)購買。在天貓平臺中想提升轉(zhuǎn)化率,利用好4C理論,用4C理論去分析顧客的真實(shí)需求和真實(shí)體驗(yàn),也將能從根本上去解決問題,所以本次研究選擇以4C理論作為理論基礎(chǔ)是最為合適的。

        同時(shí)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,買賣雙方都是通過網(wǎng)絡(luò)溝通形式來完成交易的。在B2C平臺的服裝類目中,其實(shí)很少有消費(fèi)者在乎這個(gè)產(chǎn)品本身的成本,因?yàn)橄M(fèi)者進(jìn)店鋪?zhàn)稍儾豢赡軉枴斑@件衣服的成本是多少?”消費(fèi)者更在乎的是在購買意向中,以最短的時(shí)間去回答她想了解的關(guān)于產(chǎn)品的問題。如適合什么身高體重、產(chǎn)品是否有色差、為什么和別家的一樣等問題。而接待的客服在回答這些問題時(shí),回復(fù)消費(fèi)者咨詢問題響應(yīng)時(shí)間的長短就決定了消費(fèi)者進(jìn)店購買的時(shí)間成本。因此,從消費(fèi)者的角度出發(fā),縮短響應(yīng)時(shí)間,能夠更加高效地幫助消費(fèi)者做出購物決策,加大促成交易的概率。所以本研究假設(shè):“客服旺旺響應(yīng)的時(shí)間越短,轉(zhuǎn)化率就越高?!?/p>

        2 研究假設(shè)與模型

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本研究的數(shù)據(jù)獲取主要源于某電商公司旗下15個(gè)天貓店其中的一個(gè)M店,該店鋪是該電商公司15個(gè)天貓店中效益最好的店鋪,粉絲量達(dá)56萬,屬于天貓店鋪經(jīng)營中比較居中和具有普遍性的代表。本次樣本選取2022年7月—2023年6月的旺旺接待記錄為分析對象,從快麥績效中提取相關(guān)數(shù)據(jù),因?yàn)榭禧溈冃е兄荒芴崛〉揭荒陜?nèi)的完整數(shù)據(jù)信息,所以這次數(shù)據(jù)的提取以年為單位,提取了近一年里最新的數(shù)據(jù)作為分析資料,一來具有時(shí)效性,在排除其他因素的干擾外,相對還是更加的真實(shí)和數(shù)據(jù)精確,也更能反映出處于穩(wěn)定成長中的公司的一個(gè)發(fā)展的現(xiàn)狀。同時(shí)也涵蓋了天貓一整年的店鋪運(yùn)轉(zhuǎn)形勢,其中包括大型活動,如618和雙十一,同時(shí)也包含了每個(gè)月店鋪參與的小活動,再次說明了本次所選的樣本在具有真實(shí)性的同時(shí)也更具有代表性。

        2.2 研究假設(shè)

        基于4C理論和銷售漏斗理論分析,提出相關(guān)性假設(shè):“客服接待人數(shù)越多,轉(zhuǎn)化率越高”“客服旺旺響應(yīng)的時(shí)間越短,轉(zhuǎn)化率就越高”。

        待驗(yàn)證假設(shè)(1):不同客服年接待人數(shù)和平均轉(zhuǎn)化率是否呈正相關(guān)

        待驗(yàn)證假設(shè)(2):不同客服年平均響應(yīng)時(shí)間和平均轉(zhuǎn)化率是否呈負(fù)相關(guān)

        待驗(yàn)證假設(shè)(3):同一客服年接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率是否呈正相關(guān)

        待驗(yàn)證假設(shè)(4):同一客服年平均響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率是否呈負(fù)相關(guān)

        2.3 研究模型

        本次選擇的模型為相關(guān)性模型:

        式(1)(2)中:x和y是本次所選的樣本客服接待人數(shù)和客服接旺旺平均響應(yīng)時(shí)間,r表示樣本的相關(guān)系為X與Y的協(xié)方差,Var[X]為X的方差,Var[Y]為Y的方差。r2的取值范圍為0~1,越接近1,表示X,Y的相關(guān)性越強(qiáng),當(dāng)r2等于0的時(shí)候,說明兩者沒有任何相關(guān)性。P為總體相關(guān)系數(shù),比較X和Y的差別。統(tǒng)計(jì)量絕對值越大,概率P越小,反之越大。本次測試的取值門檻選擇取值為0.05,當(dāng)數(shù)據(jù)P =0.05時(shí),置信度為95%。P<0.05為“顯著”,以*標(biāo)記,P<0.01為“極顯著”,以**標(biāo)記。

        3 分析結(jié)果

        本次研究以轉(zhuǎn)化率為因變量,自變量為客服接待人和平均響應(yīng)時(shí)間,同時(shí)控制相關(guān)性變量,如銷量因素、價(jià)格因素、季節(jié)因素、發(fā)貨時(shí)間、圖片因素、評價(jià)因素等對因變量的影響,相關(guān)性數(shù)據(jù)分析如表1所示。

        表1 同一客服變量相關(guān)性數(shù)據(jù)

        從表1可知,從同一個(gè)客服一年里不同天旺旺接待數(shù)據(jù)中,可分析出兩個(gè)結(jié)論,如下:

        結(jié)論1:接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)R2為0.024,顯著性P為0.678,因此模型不顯著,可認(rèn)為同一客服在同一年里不同天年平均每天接待人數(shù)和年平均轉(zhuǎn)化率沒有明顯的相關(guān)性。

        結(jié)論2:平均響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)R2為0.224,顯著性P為0.000,因此模型極顯著,可認(rèn)為同一客服在同年里不同天年平均響應(yīng)時(shí)間和年平均轉(zhuǎn)化率顯著負(fù)相關(guān)。

        由表2可知,從不同客服一年里同天時(shí)旺旺接待數(shù)據(jù)中可分析出兩個(gè)結(jié)論。

        表2 不同客服變量相關(guān)性數(shù)據(jù)

        結(jié)論1:接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)R2為0.027,顯著性P為0.222,因此模型不顯著,可認(rèn)為不同客服一年同天時(shí)年接待人數(shù)和年平均轉(zhuǎn)化率沒有明顯相關(guān)性。

        結(jié)論2:平均響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)R2為0.158,顯著性P為0.000,因此模型極顯著,可認(rèn)為不同客服一年同天時(shí)年平均響應(yīng)時(shí)間和年平均轉(zhuǎn)化率顯著負(fù)相關(guān)。

        結(jié)合表1和表2,由表3可知,待驗(yàn)證(2)和(4)的顯著性P值為0.000,且均>1,說明客服年平均響應(yīng)時(shí)間和年轉(zhuǎn)化率呈顯著負(fù)相關(guān),客服年平均響應(yīng)時(shí)間越短,轉(zhuǎn)化率就越高。待驗(yàn)證(1)和(3)的顯著性P值>0.05,且均<1,說明客服年接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率不相關(guān)。

        表3 驗(yàn)證假設(shè)(1)(2)(3)(4)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

        4 進(jìn)一步研究

        618和雙十一是天貓的主要大型活動,為進(jìn)一步證實(shí)和排除相關(guān)性干擾,本文將剔除大型活動,對一年里活動期外的數(shù)據(jù)進(jìn)行取值,以M店鋪剔除雙十一和618活動的數(shù)據(jù)取值進(jìn)行分析,本次進(jìn)一步研究將剔除M店2022年7月至2023年6月期間2022年11月和2023年6月的數(shù)據(jù)。然后對不同客服年接待量和平均響應(yīng)時(shí)間對轉(zhuǎn)化率的影響再一次進(jìn)行的相關(guān)性分析,進(jìn)一步驗(yàn)證“旺旺接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率是否呈正相關(guān)”“客服旺旺響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率是否呈負(fù)相關(guān)”。

        從表4可知,在剔除大型活動后,從不同客服一年里同天時(shí)旺旺接待數(shù)據(jù)中,可分析出如下兩個(gè)結(jié)論:

        表4 不同客服變量相關(guān)性數(shù)據(jù)

        結(jié)論1:接待人數(shù)和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)為0.054,顯著性P為0.032,因此模型顯著,可認(rèn)為不同客服一年同天時(shí)年接待人數(shù)和年平均轉(zhuǎn)化率顯著的正相關(guān)。

        結(jié)論2:平均響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率樣本決定系數(shù)為0.242,顯著性P為0.000,因此模型極顯著,可認(rèn)為不同客服一年同天時(shí)年平均響應(yīng)時(shí)間和年平均轉(zhuǎn)化率顯著負(fù)相關(guān)。

        綜上可知,M天貓店在日??头哟?,在控制相關(guān)因素(銷量因素、價(jià)格因素、季節(jié)因素、發(fā)貨時(shí)間、圖片因素、評價(jià)因素等),對轉(zhuǎn)化率影響的情況下,“客服接待人數(shù)的多少對于轉(zhuǎn)化率影響不大”“客服旺旺響應(yīng)的時(shí)間越短,轉(zhuǎn)化率就越高”。而且活動期間對“客服旺旺響應(yīng)的時(shí)間越短,轉(zhuǎn)化率就越高”的結(jié)論沒有造成任何影響。但活動期間客服接待人數(shù)的多少對轉(zhuǎn)化率會造成一定的影響。天貓大型活動期間,接待人數(shù)會比非活動期間接待人數(shù)多,更加驗(yàn)證了銷售漏斗理論,說明活動期間接待人數(shù)越多,轉(zhuǎn)化率的確是越高的。

        5 結(jié)語

        本文通過對B2C平臺中某M服裝店鋪旺旺接待數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際性分析,分析了接待數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化率的關(guān)系、響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)化率的關(guān)系,得出如下結(jié)論:

        第一,客服響應(yīng)時(shí)間和詢單轉(zhuǎn)化率之間顯著負(fù)相關(guān)。

        第二,客服接待人數(shù)和詢單轉(zhuǎn)化率無相關(guān)性,天貓大型活動期間除外。

        第三,天貓大型活動期間客服接待人數(shù)對詢單轉(zhuǎn)化率有顯著影響。

        綜上所述,想要提升M店的詢單轉(zhuǎn)化率,除了調(diào)整價(jià)格因素、盡量優(yōu)化主圖、客服的服務(wù)態(tài)度和話術(shù)、注意季節(jié)的選品、及時(shí)發(fā)貨、精細(xì)化促銷策略外,也要同時(shí)兼顧客服崗位的人才招聘及其人才培養(yǎng)??头荒苌米噪x崗,要非常熟練地打字,熟練的掌握天貓運(yùn)營的相關(guān)專業(yè)知識,這樣既可以提升響應(yīng)時(shí)間,也能直接性提升轉(zhuǎn)化率。只有在日常工作中做好了,才能在大型活動中接待大量線上消費(fèi)者時(shí)得心應(yīng)手,提升更高的轉(zhuǎn)化率。這對于M店的經(jīng)營管理者們有一定的參考意義,在實(shí)際管理過程中不要只關(guān)注轉(zhuǎn)化結(jié)果,而忽視了影響轉(zhuǎn)化的重要因素“響應(yīng)時(shí)間”和“接待人數(shù)”。新時(shí)代的消費(fèi)者越來越注重自己的時(shí)間成本,所以在一線服務(wù)的第一步,就應(yīng)該考慮到消費(fèi)者所考慮的隱性成本。

        本研究是針對普遍性的服裝類目的天貓店鋪,目前幾乎很少有文獻(xiàn)是研究這個(gè)問題的,所以本研究對于其他研究者研究這個(gè)話題有一定的借鑒意義,同時(shí)對天貓店的經(jīng)營管理者在經(jīng)營過程中有很好的參考價(jià)值。

        猜你喜歡
        消費(fèi)者研究
        FMS與YBT相關(guān)性的實(shí)證研究
        2020年國內(nèi)翻譯研究述評
        遼代千人邑研究述論
        視錯(cuò)覺在平面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用與研究
        科技傳播(2019年22期)2020-01-14 03:06:54
        系無理取鬧?NO! 請為消費(fèi)者擦干眼淚
        人民交通(2019年16期)2019-12-20 07:03:52
        EMA伺服控制系統(tǒng)研究
        日化品牌怎樣才能吸引年輕消費(fèi)者?
        只用一招 讓喊產(chǎn)品貴的消費(fèi)者閉嘴
        知識付費(fèi)消費(fèi)者
        新版C-NCAP側(cè)面碰撞假人損傷研究
        婷婷色婷婷开心五月四| 亚洲欧美日本人成在线观看| 国产人妖一区二区av| av天堂最新在线播放| 国产精品爽爽v在线观看无码| 无码国产精品一区二区免费16| 无码AⅤ最新av无码专区| 人妻精品久久一区二区三区| 国内精品久久久久影院薰衣草| 玩弄人妻少妇500系列网址| 国产码欧美日韩高清综合一区| 日韩在线一区二区三区中文字幕| 国产成人a∨激情视频厨房| 爽爽午夜影视窝窝看片| 国产美女被遭强高潮露开双腿| 亚洲视频在线观看第一页| 国产电影一区二区三区| 欧美人与动人物牲交免费观看| 久久av一区二区三区下| 波多吉野一区二区三区av| 91久久精品美女高潮喷白浆| 后入到高潮免费观看| 又爽又黄禁片视频1000免费| 成人av天堂一区二区| 亚洲香蕉av一区二区三区| 亚洲国产av精品一区二区蜜芽| 日韩二三区| 国产一区二三区中文字幕| √天堂资源中文www| 精品综合久久久久久97超人| 亚洲AV秘 无码一区二区在线| 六月婷婷亚洲性色av蜜桃| 精品人妻中文无码av在线| 亚洲中文字幕无码卡通动漫野外| 人妻丰满熟妇一二三区| 人人鲁人人莫人人爱精品| 日韩a∨精品日韩在线观看| 最新国产av网址大全| 精品人妻系列无码人妻漫画| 成人精品综合免费视频| 强d漂亮少妇高潮在线观看|