掃除・洗濯・料理など暮らしにまつわるすべてのモノを「使う人目線」で評価。良いも悪いもハッキリお届けします。
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中国が関税規制を行ったためサービスを終了しました。現在存在しません。 一缶2万円弱で転売される山本海苔など： これは爆買の転売価格と転売先のurlを比較検索する有償サービスです。無料でも少しのぞけます。日本の製品がいかに高く評価されているのか知って頂ければ本当に嬉しいです。下記はDHC関連商品の価格差です。すごいですね。ちなみに中国の転売サイトは日本からも登録できます。� 結論からいうと、マツモトキヨシやドンキホーテで売っているような珍しくも何ともない商品の一部が3割から2倍くらいの値段で転売されており、 一部のプレミア商品が5倍以上の値段で転売されていることが分かります。 なぜ中国人が大量に化粧品を箱でまとめ買いするのか謎が解けます。理解に苦しむような高額な価格が付いているものも多いです。 また、転売サイトは日本からでも登録できます。 実例をあげます。定番の化粧品SK-IIの転売先を本サ
The BJP-led National Democratic Alliance (NDA) has emerged victorious in India’s 2024 general election, but with a smaller majority compared to 2019. According to post-election analysis by Goldman Sachs, UBS,… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to
nishi19-bn.com is coming soon This domain is managed at
今年からは海外の主要プレイヤーのネタも提供していこうと思います。Fab.comはセレンディピティ・コマース銘柄として、Pinterestに次ぐ注目度の高さです。UIはPinterestライクですが、最大の違いは全てコマースに直結していること。商品画像がフィードで流れてきますが、全て購入できるものが流れてくる。フラッシュセールのコマースとも言われていますが、デザイン性の高い製品のコマースという方がしっくりきますし、CEOもそう主張しているとか。 ■目次 １：Fabの概況 ２：コマースサイト市場概要とEtsyとFabの比較 ３：Fab類似サービスMONOCOと国内オフライン雑貨バルスとの比較 ４：アパレルフラッシュセールGILTとFabの比較 Fab.comの現況：会員数は900万人 色々とソースを拾ってまとめると下記のようになる。もともとはゲイ向けSNSだったとか、短期間で急成長とかその手の
メディアと通販の「危険な関係」 2009年6月15日 （これまでの 歌田明弘の「ネットと広告経済の行方」はこちら） ●新聞社連合の作ったＥＣサイト 前回、サイトに広告を載せるだけではそれほど儲からず、その収入でやっていこうとすれば「緊縮型・節約型」のビジネスモデルにならざるをえないが、広告経済にはもうひとつ広告なのか販促なのかあやふやな形でＥＣ市場をとりこんでいく方向があると書いた。 ＥＣ市場に接近したニュースメディアの例をひとつあげれは、「47NEWS」というサイトがある。「全国新聞ネット」という組織を母体に12月にサイトが立ち上がっている。 もうひとつ似た名前の「47CLUB」というサイトがある。ページトップに「全国の地方新聞社厳選お取り寄せサイト」と謳っている。 47CLUBのサイトそのものは07年4月からあったようだが、昨年７月に設立された株式会社47CLUB（よんななクラブ）と
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
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