体系设计方法？

一、体系设计方法？

一、设计思路

运动是事物的根本性质。分销渠道所相关的环境及其各个环节总是处在不断变化发展的过程之中。纯粹以制度、结构的体制来运作分销渠道，只是一种静止片面的观点，只能在一定的环境情形下起到一定的作用。一旦分销渠道的原有管理体制不能适应新形势下的要求，就会事与愿违，再好的制度也形同虚设。

二、目标拆分

分销体系的核心诉求是让渠道源源不断地产生动力，同时最大限度地避免作弊行为。

随着业务阶段的变化，商业环境的变化，分销体系也要进行相应的调整，以纠正渠道行为，满足战略需要。

对每个环节设计背后都有用来达到某一种结果的诉求，无论如何调整这个体系，最终目的都是满足变化的诉求。以下是设计关键点与满足内容的拆解。

1. 用户等级设计

通过什么维度划分等级？

销售能力

拉新能力

满足任意一点，带来足够的价值即可

通过什么标准保级？——直接或间接带给平台的持续的价值，持续是关键！

2. 主导用户行为设计

用户自己直接产生交易

用户分享/拉新行为

用户分享/拉新产生交易

3. 分销体系演变

分销的理想演变形式是由一个用户向下发展更多有效用户，因此分销对于一个体系的核心行为，一个是持续多级拉新，一个是直接或间接产生交易。

另一个演变形式是每个用户都努力向上一等级发展，争取更高的利益。

以上两点导致：体系设计方应在奖励模式和运营策略上，对分销商和平台的利益进行平衡，以达到销售+有效用户持续增长的目的。

4. 分销的奖励机制设计

不同阶段，为了实现不同的目标，奖励的多少、类型，起到了决定作用，决定了用户行为。

奖励机制应能够满足不同层级，不同能力模型的用户，有些用户倾向自购，有些用户有分销渠道，有些用户带有多重属性，本质上奖励机制反向影响着用户在体系内的行为，因为在有利可图的情况下，分销者会对体系政策进行剖析和灵活运用，会想尽一切办法获得利益。

从下到上，劳者多得

5. 分销的晋升机制

头部等级，应作为一个利益点，引导每个层级的用户在体系中成长，以实现更高的满足，一方面是利益满足，一方面是情感满足。也因此应设定一个供新地渠道去攀升的空间，即便是新加入的有很强资源的渠道，也不能直接将它指定到某个高的等级，一定要用户千方百计付出沉没成本，以提高他的期待与动力。

晋升机制应有多个通道：产生交易、带新人；所有直接或间接能产生销售的行为，都应该作为晋升通道。

三、分销体系设计实例

1. 等级与等级权益

层级：

法律规定分销不能超过三级，因此体系设计最多三级，在初期情况下可以设为两级，随着用户量的增加，激励政策的调整，可增加到三级，在系统设计时应灵活设计。

入驻门槛：

最初好物满仓的注册主要是提供老用户的邀请码即可注册，没有其他入驻门槛，有利有弊。

好处就是有邀请码有渠道的用户，可以通过各种途径广泛招手下级，新用户有广泛的来源；弊端就是，没有其他门槛，导致有效用户难以在最初就行筛别。

以云集为例，最初的政策是注册交300左右的费用，后期因传销问题，改为了300元购买入门产品，成为店主的策略。

最初支付成本，会让新用户有动力将付出的钱赚回，也能在一定程度上肯定店主的卖货动力。

等级权益：

权益需结合业务范围进行考虑，给每个等级对应的激励点。

在好物满仓最初的分享体系设计中，货源本身就是激励点，注册者有卖货权利，但入门用户也应该付出一定的成本。这里不再强调货源的重要性，这是此业务通畅成立的基石。

当货源紧俏时，高等级的用户自然可以有优先购货权；或在限购时有优先跳过限购的权利等。

B端批采而言，邮费减免也是一种优惠政策。但最终要的，越高等级的用户，可以拿到毛利以外的返点，这是传统分销渠道常见的激励政策。

升级：

升级的用户越多，代表用户越活跃，也就意味着用户的拉新能力或卖货能力一直在为体系发挥价值。卖货升级就是用户大批量的进货，到达平台要求的临界值，则自动升级；拉新升级则是拉新的用户间接产生的交易到达了临界值，也可自动升级。

保级：

保级主要是对用户价值时效性的把关，激励用户持续贡献价值。如果用户某阶段不再贡献价值，则平台也就无法继续提供各种相应的权益和利益。

2.用户主要能力模型与行为

拉新能力和卖货能力是分销体系中，用户必不可少的能力。也是促进交易裂变的主要行为。

拉新：拉动新人，新人再拉新人；

卖货：直接或间接进货商品

不同的渠道，对应这两种能力的场景截然不同。

目前的所有小B，比如C转B的微商，宝妈；职业卖货者——贸易商，代购，自媒体，淘系，平台店铺，每个渠道有每个渠道的特质属性。

传统大型贸易商如果参与到分销中，会极速成为较高等级的用户，因为他们本身就有广泛的销路，但他们往往也不愿意主动将渠道贡献到体系中，但面对巨大的返点利益，平台可以限制他们进货量，进而逼迫他们将渠道贡献到体系之中。

自媒体，淘系这类中小B往往没有更多的拉新精力，他们的主要行为就是卖货。

微商和代购就又是另一种完全不同的类型。

微商往往聚焦一某一个品牌的销售，微商本身是他们销售商品最初的消费者，她们的用户群体也大多只能接受某一个品类的销路，如果是同类商品，他们受制于自己的品牌，其他品类，她们的消费者可能无法接受。

而代购也有着多种角色，大代购往往步入淘系，有稳定的贸易商供货，或者和海外有长期合作，或者自己本身就是贸易商；小代购则执着于人肉代购，海外淘货，对供销模式不屑一顾。如果代购某一天卖起国货，他们的消费者也不会买账。

那分销体系适用于什么人群？

找准对应品类的大型贸易商是一种，自有品牌拓展自己的分销团队是一种，传统团队有渠道无线上工具则是一种数据化补充。

3.奖励机制

什么样的刺激，才能让用户持续卖货，或者持续拉新？本质上和传统分销的奖励机制没有太大区别！

及时分润：三级体系内，每一单交易，邀请者都会获得分润，每一单都有入账。

周期奖励：对于直接或间接卖货产生的交易，周期性、持续性的奖励，可以按月，可以按季度，但前提是达到一定的交易额。

年度奖励/奖品：这种更倾向于情感上的一种额外补贴，可以是返现，可以是荣誉，可以是旅行类的体验等等。

总结

归根结底，分销的目的是裂变销售者，让商品找到符合自身属性的卖货群体，并将其拉拢归纳到体系之中。

本质就是传统渠道分销的一种数字化补充，且更灵活，让体系成员、交易流水、财务明细等数据内容更容易管理。

而最大的区别就是，随着社交网络的兴起，社群运营的成熟，分销模式的受众群体更加广泛，每个人都有属于自己的社交圈，任何有赚钱欲望的人，都可以找到自己适合的品类，成为分销大军中的一员。

二、人工智能产业体系？

第一，技术产业链体系正在形成。人工智能的产业链体系包括基础层（物联网、智能芯片、感知设备等）、技术层（深度学习、计算机视觉、自然语言处理等）和应用层（人工智能在垂直行业的智能应用）。上海在这三个层面已经聚集和培育了一批有代表性的企业。

第二，产业集群的布局正在形成。上海既有一批有示范性、带头性的创新区域，比如浦东、徐汇、临港新片区等，又有其他百花齐放的创新园区，逐渐形成了各具特色的产业集群格局。

第三，多层次的人才高地正在形成。上海的人工智能人才已超过20万，许多上海高校已经建立了人工智能研究院、人工智能专业。依托世界一流的企业、高校、研究机构，上海正在形成吸引和培养人工智能人才的一片沃土。

第四，率先建设人工智能治理体系。人工智能的创新和发展也带来了安全、治理、社会伦理等一系列的挑战和问题，上海成立了专项的人工智能治理工作组，发布了《人工智能与未来法治构建上海倡议》，有序地开展人工智能治理体系的研究与建设。

三、菜鸟在阿里体系地位？

地位比较高，菜鸟成为阿里“优等生”。

对于菜鸟优异的表现，阿里将之归功于服务模式的升级。

财报显示，菜鸟一直在拓展菜鸟驿站网络以提供多元的增值服务、提升消费者体验及配送效率。本季度，菜鸟驿站的总数量同比增长超20%，达到了170000多个。其中，位于城市住宅社区的菜鸟驿站超过116000个，有超过80000个提供送货上门服务。

今年7月底，菜鸟CEO万霖在“菜鸟开放周”上表示，菜鸟网络已将“以多种方式送货上门”列为今年最重要的事情之一。事实也的确如此，菜鸟已经有越来越多的驿站加入到了送货上门的大军中。

就在17日当天，菜鸟公布了一组数据：截至17日中午，天猫双11菜鸟送货上门包裹量超2亿件，菜鸟驿站和菜鸟直送单日送货上门峰值均超过1000万件。

四、菜鸟属于阿里体系吗？

菜鸟属于阿里巴巴集团下的快递，它分部全国各地。

五、cmjf训练体系是啥？

CMJF训练体系是中国警察训练领域中的一个训练体系，其全称是“中国警察训练模式（China Mode of Police Training）”。CMJF训练体系是由中国公安部于2006年开始研发和推广的一种综合性警察训练体系，旨在提高警察的实战能力和综合素质。CMJF训练体系在中国警察训练中得到了广泛应用，涵盖了法律、警务知识、战术技能、心理素质、体能训练等多个方面。该训练体系注重实战性和针对性，旨在通过模拟真实情境，让警察在训练中获得实战经验和技能，并提高应对复杂局面的能力。CMJF训练体系强调全员参训，注重团队协作与配合，通过集合训练、个人训练、专项训练等方式，培养警察的判断力、执行力和应变能力。同时，该训练体系也倡导警察以法律为准绳，注重道德修养和职业操守的培养。通过CMJF训练体系的实施，中国警察能够更好地适应社会安全形势的变化和任务需求的提升，提高应对各类治安事件和突发事件的能力，提升维护社会治安稳定的水平。

六、阿里巴巴管理体系设计案例

阿里巴巴管理体系设计案例

阿里巴巴作为中国最具影响力的互联网公司之一，其成功不仅在于产品和技术的创新，更在于其独特的管理体系设计。本文将探讨阿里巴巴的管理体系设计案例，剖析其背后的奥秘和成功之道。

背景介绍

阿里巴巴成立于1999年，由马云等创始人创建，从一个小小的创业团队发展成为全球知名的互联网公司。阿里巴巴一直以来以其开放、包容、务实的企业文化而闻名，而这种企业文化背后的支撑就是其独特的管理体系设计。

管理体系设计

阿里巴巴的管理体系设计具有以下几个关键特点：

• 扁平化管理结构：阿里巴巴推崇扁平化管理结构，减少层级之间的距离，实现信息的快速流动和决策的快速反应。
• 激励机制：阿里巴巴建立了一套激励机制，员工的薪酬不仅与业绩挂钩，更与创新和价值创造挂钩，激发员工的工作热情和创造力。
• 内部交流和沟通：阿里巴巴注重内部交流和沟通，通过各种方式打破部门壁垒，促进团队之间的合作和信息共享。
• 价值观引领：阿里巴巴注重塑造共同的企业价值观，让员工对企业的使命和愿景有更强的认同感，从而形成强大的凝聚力。

成功之道

阿里巴巴的管理体系设计案例告诉我们，成功并非偶然，而是建立在科学的管理制度之上。通过不断创新、实践和总结，阿里巴巴打造了一个符合自身特点的管理体系，为公司的快速成长提供了坚实的支撑。

在今天激烈竞争的市场环境下，每个企业都在不断探索适合自己的管理体系设计，以适应不断变化的市场需求和挑战。阿里巴巴的成功经验告诉我们，管理体系设计不应是一成不变的，而应随着时代的发展和企业的变化不断调整和完善。

结语

阿里巴巴的管理体系设计案例给我们带来了启示：在管理实践中，重视制度建设、文化塑造和价值观引领是企业成功的关键。只有建立科学合理的管理体系，才能有效激发员工的工作积极性和创造力，推动企业不断发展壮大。

阿里巴巴管理体系设计案例的探讨将为更多企业提供借鉴和启示，帮助它们在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展和长期壮大。

七、阿里巴巴管理体系设计理念

阿里巴巴管理体系设计理念一直被业界广泛关注和研究，作为中国互联网行业的领军企业，阿里巴巴在管理体系上的创新和探索为许多企业树立了标杆。本文将深入探讨阿里巴巴的管理体系设计理念，分析其核心要点和可借鉴之处，帮助更多企业在管理实践中取得成功。

阿里巴巴管理体系的核心理念

阿里巴巴管理体系的核心理念可以概括为“以人为本、开放共治、以客户为中心”。这一理念贯穿于阿里巴巴的组织文化、决策机制和管理实践中，为企业的持续发展奠定了坚实基础。

以人为本

在阿里巴巴的管理体系中，以人为本是落地最深的理念之一。公司倡导“以人为本、让员工幸福”的管理理念，注重员工的成长与发展，倡导平等、开放、包容的工作氛围，激励员工不断创新和进步。

阿里巴巴注重员工的个人发展规划和培训机制，为员工提供广阔的发展空间和职业晋升通道。公司鼓励员工勇于担当、不断学习和成长，形成了一支具有强大凝聚力和执行力的团队。

开放共治

阿里巴巴的管理体系鼓励开放共治，倡导“平等、开放、分享”的工作方式。公司建立了开放透明的组织结构和决策机制，让员工参与到企业发展的决策过程中，形成了一种共同治理的管理模式。

在阿里巴巴，任何一个员工都可以通过内部平台提出建议和想法，与高管交流和互动，促进沟通和协作，实现优势互补，共同推动企业的创新和发展。

以客户为中心

阿里巴巴的管理体系始终以客户为中心，倡导“以用户为核心、满足客户需求”的服务理念。公司注重客户体验和产品质量，不断优化产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。

阿里巴巴通过数据分析和市场调研，深入了解客户需求和行为特征，为客户提供个性化定制的产品和服务，满足不同客户群体的需求，赢得了广泛的市场认可与口碑好评。

阿里巴巴管理体系的启示

从阿里巴巴的管理体系设计理念中我们可以得到许多启示和借鉴。首先，要以人为本，重视员工的发展和幸福感，为员工创造良好的工作环境和晋升通道；其次，要开放共治，鼓励员工参与决策和发展，实现组织的协同效应和创新能力；最后，要以客户为中心，倾听客户声音，优化产品和服务，提升用户体验和满意度。

总的来说，阿里巴巴的管理体系设计理念为我们提供了一种全新的管理思维和实践路径，帮助企业建立灵活高效、创新卓越的组织架构，促进企业持续发展和竞争优势的实现。

八、设计体系是什么？

设计体系是独立存在于现有业务外的，用可预测的规则进行构建和管理，指导方向一致性，而非每个人独自开脑洞。

九、伊索体系设计内容？

纽拉特期待能为教育建立一个全球化的标准，并通过一种有规律的、通用可读的视觉语言来整合人文科学。

他的理念在二战之后，通过国际上许多平面设计师得到了发扬；伊索体系所传承的宝贵遗产不仅包括对统计数及表格的设计，同时还使视觉标志系列被各行业普遍采用，涵盖了从旅游标识到公司识别标识的方方面面。

十、人工智能学科体系框架？

从人工智能技术的学科体系结构来看，人工智能人才需要构建三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。

数学基础是学习人工智能技术的重要前提，人工智能领域的诸多研究方向都离不开数学知识，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。数学基础涉及到高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说数学知识的掌握情况对于人工智能知识的学习会起到非常重要的作用。

以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，算法是机器学习的核心，所以学习机器学习的重点就是对于算法（设计）的认知能力，而算法设计的基础就是各种数学知识的应用。当前有不少数学（统计学）专业的毕业生会考研人工智能方向，这也是不错的选择。

计算机知识也是人工智能知识体系的重要组成部分，由于人工智能领域涉及到大量的计算机知识，所以长期以来，计算机专业也是培养人工智能人才的主要渠道之一。从当前的人工智能技术体系结构来看，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。

人工智能平台涉及到的内容非常多，不仅涉及到大量人工智能基础知识，同时也涉及到不同研发方向的相关知识，包括机器学习、计算机视觉、自动推理等等。初学者应该根据自身的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向。