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第四百七十八章 卓悦商城赚翻天（第1页）

杨柳是个白领，月收入5千多，老婆工资低一些，家里父母也都是普通人。可以说杨柳家经济条件真的很一般，虽然不至于挨冻受饿，但是过日子依然很仔细，能省则省。

那么双十一的折扣对杨柳来说就是无法忽视的，特别是老婆心仪很久的衣服手包，都是专柜价格的五折。去商场里面买这些奢侈品，杨柳服气是舍不得的，可是卓悦商场双十一只要一半，杨柳咬咬牙还是能够拿出来的。

前半个月的预热，每天层出不穷的各种活动，优惠券红包有很多。到11号活动当天之前一段时间，杨柳每天都会划伤十几分钟在卓悦的网站，比较商品的价格，顺便做做任务，抢抢红包。最后一共抢了30多元红包，5张双十一的优惠券。

到11号那天零点，杨柳和大家一样守在电脑前，刷新着网页，希望能够抢下一个免费的阿玛尼的手包。手包的价格好几千块，有几万人盯着。杨柳没有赶得上，只能眼睁睁地看着别人把东西给抢走了。

不过杨柳的老婆手速快，可能是女人天生的购物属性，抢到了一款三折的剑桥包，由卓悦商城从英国采购。原价一千五百多的捡钱包，双十一优惠不到五百块，力度是相当之大的。

抢下剑桥包之后，接着就是购买其它优惠商品。几乎每家入驻卓悦商城的品牌商家都有一定程度的优惠，也会有主打的特款。当然，这些特惠商品都是有数量限制，杨柳和老婆需要尽快支付订单。

“老婆，你先拿手机登一下卓悦，电脑好像太卡了些。”杨柳有些着急地说道。

凌晨正好是用户访问卓悦的高峰期，让卓悦的系统有一些延迟和卡顿，这是无法避免的。不过在几分钟后，卓悦的服务器增加了数组，保证了用户的体验度。

卓悦商城的app访问要流畅一些，杨柳老婆赶紧打开购物车。购物车里面的商品当中，已经有好几个商品显示为缺货。看来还有很多人和杨柳他们一样，熬着夜刷卓悦。

几件放入购物车的羽绒大衣都买到了，就是有一件风衣因为下单晚了没有抢到。整个购物过程，总体来说还不错，几乎都是五折购买，有的甚至是三折，省下了不少钱。

说真心话，没有人会喜欢这种购物体验，不够自由，不够高效。熬夜买东西，得也几万人甚至十几万人手里面强东西，只为了巨大的折扣。可是杨柳不得不这么做，想买好东西，手里面有没有足够的钱，只能够用时间交换。

如果不是穷的话，谁愿意天天掐着点的去做任务，参加商家的限时活动，就为了那么几十块的优惠？

谁愿意半夜12点守在电脑前，如临大敌一般盯着显示器，生怕买不到自己心仪的宝贝？

卓悦商城双十一特大优惠能够达到三十多亿的交易额，只能够说明用户们还不够有钱，所以对巨大的优惠没有抵抗能力。

好在卓悦商城的物流速度和售后服务标准一流，足以弥补抢购给用户带来的不舒服。杨柳就有一件羽绒服不太合适，卓悦的快递员在第二天就过来帮杨柳换货。

像是杨柳这样的消费者很多，也是他们支撑起了双十一30亿交易额。

双十一过后，越来越多的品牌商愿意和卓悦商城合作。就算是自己不愿意入驻卓悦，至少在卓悦采购时会有不小的优惠。

要在卓悦上开一家品牌店，需要缴纳5万～15万元不等的押金，还要缴纳每年6万元的技术服务费。卓悦商城仅依靠会员费和技术服务费的收入就非常可观，但这仅仅还只是其中一小部分。

对于平时，尤其双十一这样的大促，销售提成和广告费才是收入的主要来源。按照卓悦商城规则，平台将依据不同类别按3%-5%从销售额中提成。

也就是说，双十一当天30亿成交额来说，卓悦至少要提成过亿。

除此之外，卓悦还将向入驻的商家收取广告费。从卓悦商城首页广告位置点击进入并成功购买的每名用户，商家需要向平台支付一定的流量广告费用。这也就是说，针对30亿的销售额，仅通过双平台的提成和广告收入，卓悦商城拿下2亿可以说是非常轻松的。

当然，30亿的交易额中，有部分是卓悦自营的商品，这给卓悦商城带来了更大的利润。卓悦商城在双十一后不久，就把以前向逸嘉集团拆借的资金给还上了。

逸嘉集团也没有吃亏，毕竟卓悦商城的网络支付只支持逸嘉钱包。30亿的交易额，一半都是采用的逸嘉钱包进行支付。

买家下单后付款，但是钱并没有直接付给卖家，而是先由逸嘉钱包来暂为保管。卖家发货后，提交发货单号给支付宝后台，经过物流配送时间，买家收到货物后点击确认付款，逸嘉钱包才会把货款付给商家或者卓悦商城。

这也就意味着，大多数交易货款会在逸嘉钱包账户上停留3～5天的时间。逸嘉钱包本身不是金融机构，它资金的用途是受到严格限制的，但它依然可以通过协议存款或者其它方式获得较高的利息收入。

最后就是第一次采用的数据业务。在大数据时代，数据本身就是财富。

双十一得到了逸嘉网络大数据平台的技术支持，为卓悦商城积累了大量数据。它可以了解到消费者的消费水平，消费偏好等等等等。

这些数据是相当值钱，可以向各大企业，店铺售卖这些数据和分析成果。其次通过数据分析，为卓悦商城自身的改进和日后经营策略的调整也起到了极大的作用。

这还只是逸嘉网络大数据平台的第一次使用，效果是相当的不错。当然，也暴露了一些问题，这就需要技术小组投入力量解决问题。实践出真知，大数据好不好用，还得看大规模使用的效果。（未完待续。）

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