电子商务未来的发展如何

一、电子商务专业未来发展很好:电子商务属于管理类学科，顺利毕业可授予管理学学士学位。电子商务专业好不好，还要看学校的师资力量，学校对该专业的重视程度，有些学校专业名称看似很好，但是是学校新开设的专业，所以师资力量尚浅，教学成果也就不显著。其实，任何专业都是个壳，学习的过程就是培养人的能力、素质。现在企业都重视人才的素质。而且，无论专业好坏，最主要还是看你学不学。专业好，但你没能达到学习标准，出来还是没用的人。无论就业率高不高，只要你是学习好的那一个，别人没有理由不要你，应聘时看你个人的能力，而不是看你的专业，个人能力突出，才能让企业的慧眼一眼就识出是你。
二、学电子商务专业好就业
1如果是专科的电子商务学生，由于课程学习的内容的限制，可能在人才市场上可能会非常缺乏竞争力。因为专科的教学内容大多是偏向于实际 *** 作的类型。以现在的3级助理电子商务师及4级的电子商务员考试的内容来看，其理论部分的内容是非常简单及浅显的对于商业的本质并没太多的探讨;而实 *** 部分的内容基本就是对于tb的具体 *** 作和一些网银的具体 *** 作。显而易见，3级与4级电子商务师的人才目标是网店的 *** 作人员。但是在现在的发展趋势中，tb这类C2C的电子商务平台将会逐渐的缺乏竞争力及火力，未来在网络零售商会出现巨头吞并大部分市场的情况小的网店公司及个人只能通过一些长尾产品去生存。总结就是专科的电子商务学生知识缺乏广度，难以在未来生存。
2如果是计算机学院的电子商务学生，那么走上一条电子商务产品开发的道路在现在是非常吃香的。因为在互联网上产品至今仍然是公司的根本竞争力。有可能电子商务的学生会对自己的技术水平产生很大的疑惑，觉得自己跟其他计算机的学生比缺乏竞争力，但其实并不是这样的。随着现在后端技术的成熟及大量大型开发商的介入，未来在后端技术开发会越来越简单，那个时候开发的重心应该要回归到跟顾客直接面对面交互的前端上。这个时候懂得商业需求分析及前端开发技术的电子商务学生就非常具有竞争力了。
3如果是商科学院的电子商务学生，在现在的人才市场上可能很难找到合适的工作了。因为这类型的电子商务学生是一种跨行业的人才

O2O模式(OnlineToOffline的简写），意思是将线下商务的机会与互联网结合在一起，让互联网成为线下交易的前台。同样，线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。该模式最重要的特点是：推广效果可查，每笔交易可跟踪。
O2O的目的是服务于线下商家，方便了消费者。无论对于商家还是消费者都是非常不错的感受。O2O的载体是O2O网站，一个好的O2O网站可以让商家生意爆棚，可以服务一个地区或者多个地区广大消费者。在过内O2O的发展还是比较客观的。据不完全统计，有将近三分之二的O2O网站采用的是SHOP123。
O2O在以后的发展会是什么样，现在的O2O模式，也许就是互联网走向物联网的一个阶段。

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未来电子商务会朝着以下几个趋势去发展：

第一个趋势，移动购物

预计在2017年，手机用户将超过PC用户，也就是说电子商务将来的主战场不是在PC，而是在移动设备上。而移动用户有很多的特点，首先购买的频次更高、更零碎，购买的高峰不是在白天，是在晚上和周末、节假日。

第二个趋势，平台化。

电商都开始有自己的平台，其实这个道理很清楚，就是因为这是最充分利用自己的流量、自己的商品和服务最大效益化的一个过程，因为有平台，可以利用全社会的资源弥补自己商品的丰富度，增加自己商品的丰富度，增加自己的服务和地理覆盖。

第三个趋势，电子商务将向三四五线城市渗透

经济发展迅速，很多三四五线城市接触互联网是靠手机、Pad来上网的，而且这些城市首先经济收入提高，再加上本地的购物不便，加上商品可获得性很差，加上零售比先进国家落后。

第四个趋势，物联网

可穿戴设备和RFID的发展，将来的芯片可以植入在皮肤里面，可以植入在衣服里面，可以在任何的物品里面，任何物品状态的变化可以引起其他相关物品的状态变化。

第五个趋势，社交购物。

希望听到亲人、朋友、意见领袖的意见，作为参考，进行推荐。社交购物可以让大家在社交网络上面更加精准的去为顾客营销，更个性化的为顾客服务。

第六个趋势，O2O。

传统零售在往线上走，电子商务往线下走，最后一定是O2O的融合，为顾客提供多渠道、更大的便利。

第七个趋势，云服务和电子商务解决方案。

大量的电子商务的企业发展了很多的能力，这些能力包括物流的能力、营销的能力、系统的能力、各种各样为商家为供应商为合作伙伴提供电子商务解决方案的能力，这些能力希望最大效率的发挥作用。

第八个趋势，大数据的应用

电子商务的盈利模式逐渐作为一个升级。大量的电子商务顾客行为数据，利用这个数据充分产生它的价值，这个能力也是为电子商务盈利的最高层次，而数据，也是一个逐渐升级的过程，原始的数据是零散的，价值非常小，而这些数据经过过滤、分析而成为了信息，而在信息的基础之上建立模型，来支持决策。

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