5月8日，苹果公司考虑在Safari浏览器中加入AI搜索引擎，这一消息导致Google股价大跌逾7%。天风国际证券知名分析师郭明錤在X上发帖称，Google搜索面临生成式AI的威胁，警惕不要重蹈雅虎的覆辙。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2023/1226/fd61c09d52f21d3.jpg) 苹果服务业务高级副总裁埃迪·库伊(Eddy Cue)周三在Google反垄断案中作证称，上个月，Safari的搜索量首次下滑，原因是人们使用AI。库伊指出，OpenAI等AI搜索提供商最终将取代Google等标准搜索引擎。他表示，苹果未来会将AI搜索加入到Safari中。 郭明錤对此表示，库伊的说法意味着，Google的关键字搜索和广告业务正面临来自生成式AI的潜在威胁。许多人将Google广告业务的持续增长视为其搜索服务未受到生成式AI影响的证据，但这种看法可能是错误的，原因包括： 1. 目前生成式AI服务商尚未推出广告业务，因此Google广告仍是网络广告主的最佳选择。 2. 搜索次数必须下滑到一定程度，才会对广告业务造成实质影响。因此，Google广告业务尚未因生成式AI服务而立刻下滑。 郭明錤指出，雅虎广告业务从成长到衰退的历史就是一个很好的例子。雅虎的广告业务自1995年起每年持续增长，直到2008年后才开始走下坡路。而Google成立于1998年，并于2000年开始推出广告业务(Google AdWords)。在1998到2000年之间，雅虎仍是网络广告主的首选。即使Google启动广告业务后，雅虎的广告营收也没有立刻出现衰退。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498088.htm)

5月8日，华为2026届实习生招聘正式启动，但与此同时，多起冒充华为招聘的诈骗行为已经浮出水面，据悉，多名学生已因误信“内推实习”、“远程实习”等虚假信息上当受骗。 华为招聘官方发文表示，公司从未设立过任何形式的“内推实习”或“远程实习”项目，也未与任何第三方机构或个人开展实习合作。华为提醒广大学生，不要相信网络上需要付费的所谓“华为内推”、“实习推荐信”等服务，这些均为诈骗行为。 实习唯一官方报名渠道为华为招聘官网，学生需完成简历注册及岗位投递后，经过正规面试和录用审批环节才能获取实习资格。实习生录用流程完全透明，不存在捷径，也不会收取任何费用。实习证明只能在完成实习后由华为人事服务中心正式开具。 华为招聘团队已设立专门邮箱（[[email protected]](/cdn-cgi/l/email-protection)）接收举报，对发现的虚假招聘信息将会进行核实处理。 以下为华为招聘招聘官方声明全文：  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498086.htm)

His public appeal — "Don't ban me" — highlighted the unintended consequences of overregulation: ceding the Chinese market to competitors like Huawei, which he described as "one of the most powerful tech companies in the world."

适合自己的才是好选择。

 今天咱们来深入探讨一下拼多多的百亿补贴策略，看看它在低价模型下是如何实现用户增长的，相信这里面藏着不少值得咱们产品人学习的方法论呢。 ## 一、拼多多百亿补贴策略的背景与兴起 在电商竞争无比激烈的大环境下，拼多多能异军突起并站稳脚跟，百亿补贴策略功不可没。早期的拼多多以低价商品吸引了大量对价格敏感的用户，但品牌形象在很多人眼中还不够高端。于是，在 2019 年 6 月，拼多多正式推出了百亿补贴活动。平台投入巨额资金，对众多知名品牌商品进行直接补贴，让消费者能够以低于市场的价格购买到正品。 从数据上看，这一策略取得了立竿见影的效果。2019 年第三季度财报显示，拼多多在推出百亿补贴后的用户增长极为显著，活跃买家数达到 5.363 亿，较上一年同期净增 1.508 亿。就拿苹果手机来说，在百亿补贴活动期间，拼多多上的 iPhone 销量增长迅猛。很多原本因为价格而犹豫的消费者，在看到拼多多上补贴后的优惠价格后，纷纷下单购买。这不仅增加了平台的销售额，更让更多人开始关注并信任拼多多这个平台。 这就好比一家新开的超市，为了吸引顾客，专门拿出一大笔钱来补贴一些热门商品。消费者看到有这么大的优惠，自然就愿意走进这家超市。而一旦消费者进来了，就有可能购买其他商品，超市的客流量和销售额也就都上来了。 ## 二、低价模型下的用户获取 ### 价格敏感型用户的吸引 价格始终是消费者购物时非常看重的因素之一。拼多多的百亿补贴抓住了这一关键，对于那些对价格敏感的用户来说，简直就是巨大的诱惑。比如一些大学生群体，他们没有太多的经济收入，在购买电子产品、化妆品等商品时，会更倾向于选择价格实惠的平台。拼多多通过百亿补贴，让这些商品的价格大幅下降，像一款热门的粉底液，在其他平台可能要 300 多元，而在拼多多百亿补贴后只要 200 出头。这就使得很多大学生成为了拼多多的忠实用户。 ### 品牌认知拓展带来新用户 对于很多品牌来说，拼多多的百亿补贴是一个拓展用户群体的好机会。像一些国际知名品牌，以前可能在三四线城市或者农村地区的知名度不高。通过拼多多的百亿补贴，这些品牌商品以低价进入了这些市场，让更多人认识并尝试使用这些品牌。比如戴森吹风机，以往很多人觉得它价格贵，舍不得买。但在拼多多百亿补贴活动中，价格变得更亲民，很多以前没听说过或者不敢尝试的消费者纷纷下单。这些消费者在购买使用后，如果觉得产品不错，就会继续关注拼多多上的其他品牌商品，从而为平台带来了新的用户增长。 ## 三、用户留存与忠诚度培养 ### 优质购物体验巩固用户 拼多多在百亿补贴策略实施过程中，非常注重用户的购物体验。为了确保商品的质量，平台加强了对商家的监管，要求商家提供正品保证。同时，在物流配送方面，也在不断优化。据统计，现在拼多多上大部分商品的平均配送时间比以前缩短了 1 – 2 天。当用户在拼多多上以低价买到了优质的商品，并且能快速收到货时，他们就会对平台产生好感，更愿意再次在平台上购物。 ### 持续补贴活动增强用户粘性 拼多多的百亿补贴并不是一次性的活动，而是持续进行的。平台会定期更新补贴商品的清单，推出不同的主题活动。比如在节假日期间，会加大补贴力度，推出“国庆狂欢百亿补贴”“双十二暖心补贴”等活动。这种持续的补贴活动让用户始终对平台保持关注，觉得在拼多多上随时都能享受到优惠。就像我们去一家餐厅，如果这家餐厅经常有优惠活动，而且每次去都能吃到好吃的，我们自然就会经常光顾。 ## 四、对产品经理的启示 ### 明确用户需求与价值定位 从拼多多的百亿补贴策略中，我们产品人可以学到要明确用户的需求和价值定位。拼多多精准地抓住了用户对低价商品的需求，然后通过百亿补贴的方式满足了这一需求。在我们做产品设计时，也要深入了解用户的痛点和需求，然后围绕这些来打造产品的价值。比如我们在设计一款电商类产品时，就要考虑目标用户是更注重价格、品质还是服务等因素，然后有针对性地进行功能设计和策略制定。 ### 注重用户体验与数据驱动 拼多多通过不断优化用户的购物体验来提高用户的留存率和忠诚度。同时，在这个过程中，数据起到了至关重要的作用。平台会根据用户的购买行为、浏览记录等数据，分析用户的喜好和需求，从而更好地调整补贴策略和商品推荐。我们在做产品时，也要注重用户体验的提升，并且学会用数据来驱动产品的优化。比如通过数据埋点，了解用户在产品中的操作行为，哪些功能用户使用频率高，哪些功能用户很少使用，然后根据这些数据来改进产品。 ## 五、未来发展与挑战 虽然拼多多的百亿补贴策略取得了巨大的成功，但也面临着一些挑战。随着电商市场的竞争越来越激烈，其他平台也可能会推出类似的补贴活动。而且长期的巨额补贴对平台的资金压力也很大。未来，拼多多需要不断创新和优化百亿补贴策略，比如进一步拓展补贴商品的种类，提高补贴的精准度。同时，要加强与品牌商的合作，确保商品的供应和质量。 总之，拼多多的百亿补贴策略在低价模型下为用户增长找到了一把宝贵的密码。它的成功经验值得我们产品人深入学习和借鉴。在我们的产品设计和运营过程中，要学会把握用户的需求，注重用户体验，用数据驱动产品的发展。相信大家在学习了这些知识后，在产品设计和运营的道路上会越走越顺。 希望今天的分享能对大家有所帮助，咱们下次再一起探讨更多的产品经理方法论！ 本文由人人都是产品经理作者【北沐而川】，微信公众号：【健彬的产品Live】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

未来12个月，端侧AI综合能力实现至少三倍的提升。

NotebookLM 应该是最简单的，解决了这个问题：如何把自己的资料 AI 化，向自己的文档提问，生成问答库。然后，它还解决了另外一个问题：将问答库播客化，自动生成生成多角色、对话式播客。就R

<blockquote><p>许多企业在寻找潜在客户时，常常陷入无效线索的泥沼，耗费大量时间和资源却难以转化为实际收益。本文将深入探讨如何在PMF阶段穿透迷雾，通过构建双层漏斗——“轻量级试探”和“低成本价值验证”——来精准识别客户的“买单”意愿。</p> </blockquote>  **PMF阶段：如何穿透迷雾，识别客户真实的“买单”意愿？** 你是否也曾遇到过这样的困境？ - 免费或小额POC阶段，客户热情高涨，积极配合，结果**一到正式合作付费就没了下文**，甚至转为inhouse自己做。 - 客户**频繁索要资料、组织会议**，提出的需求也看似合理，但始终不给明确的购买答复。时间精力耗费殆尽。前期投入大量人力物力，最终只换来一句**“我们再考虑考虑”。** - 眼看着竞争对手拿下客户，自己却被“温水煮青蛙”，直到最后才发现，对方只是把你当成了**免费的咨询顾问**，用于“**货比三家”后寻找更低报价供应商进行方案复制。** ## 一、什么是具备付费潜力的价值客户？ 如果你正经历这些，那么接下来的内容，或许能帮你拨开云雾，更精准地识别客户真实的付费意愿和能力，避免“竹篮打水一场空”的窘境。 在产品市场匹配（PMF）阶段，**识别客户的真实付费意愿和能力**，远比拿到POC的“入场券”更为重要。因为这直接关系到你投入的资源能否在未来转化为真正的商业价值。 那如何练就这双“火眼金睛”呢？**以下提供几项关键的甄别方法和标准：** - **明确的需求与痛点**：客户面临的商业问题与我们的解决方案高度契合，他们有动力寻求改变。 - **资源投入能力**：无论是资金、时间还是人力，客户愿意为验证价值而投入一定资源。 - **决策影响力**：客户内部有关键决策者支持POC，并能在后续推动落地。 - **长期合作潜力**：客户所在行业或业务具备扩展性，POC成功后有进一步深化合作的可能性。 ### 具体来说，量化标准： **1）战略匹配度优先原则** - 行业地位：目标客户需在**细分领域Top或核心腰部；** - 场景典型性：客户有初步的商业问题需要解决，且该需求场景有**一定复用性**（部分行业如金融除外）； - 技术适配性：现有产品能力可满足**60%**以上核心需求 **2）付费能力硬指标** - 客户预算规模：对该解决方案需求的年度相关预算**≥POC项目预估金额的3倍以上** - 决策链清晰度：已明确对接上**C-level级或具有决策权**的预算分配者 - 预算批复周期：预计**1-3个月**内能完成内部预算批复流程 **3）合作意愿信号** - 资源投入承诺：愿提供业务落地对接人、配合提供POC所需的权限、数据或信息等 - 时间窗口明确：能配合**2-6周**验证周期 - 成功标准共识：双方对POC验收标准达成书面确认 ### 典型反例客户画像（淘汰标准） **1）客户需求模糊 X** **常见陷阱描述**：客户无法清晰描述自身业务痛点，或需求过于宽泛，难以聚焦。 **示例**：”我们想提升整体运营效率”，”我们需要更智能的解决方案” (缺乏具体细节)。 **规避策略**： - **具体化提问**：引导客户量化问题，例如 “具体希望提升多少效率？”，”目前每月因此损失多少？” - **AIGC辅助分析**：分析客户沟通记录，识别关键词和潜在需求，确认是否有清晰的目标。 **2）假意探索，实为刺探军情 X** **常见陷阱描述**：客户并无真实采购意愿，仅为获取竞品信息、了解行业趋势。 **示例**：客户过度关注技术细节、竞品对比，对自身业务需求避而不谈。 **规避策略**： - **强调独特价值**：聚焦自身解决方案的独特优势，避免陷入同质化竞争。 - **价值引导**：将讨论重心转移到客户业务痛点和潜在收益，引导客户分享具体业务场景。 **3）决策链缺失 X** **常见陷阱描述**：沟通对象级别较低，无决策权，或客户内部决策链复杂、冗长，难以推进。 **示例**：”我先了解一下，再向上汇报”，”我们内部需要多个部门审批”，决策人始终不露面。 **规避策略**： - **决策人识别**：通过提问明确决策流程和关键决策人，例如 “这类决策通常由谁负责？”。 - **争取高层参与**：主动要求与决策层直接沟通，或邀请高层参与POC方案讨论。 **4）预算不明确或预算不足 X** **常见陷阱描述**：客户没有明确的预算科目，或预算金额过低，无法覆盖解决方案成本。 **示例**：”我们没有预算，先看看效果”，”预算很有限，只能cover很小一部分费用”。 **规避策略**： - **预算试探**：直接询问预算范围和审批流程，例如 “您预计这个项目的预算是多少？”。 - **价值拆解**：根据客户预算调整解决方案，提供性价比更高的MVP版本，确保客户能承担。 **5）时间线不清晰 X** **常见陷阱描述**：客户对项目启动时间、完成时间没有明确规划，缺乏紧迫性，容易拖延。 **示例**：”不着急，先看看再说”，”等老板回来再定”，无法给出明确的时间节点。 **规避策略**： - **时间紧迫性引导**：询问项目对客户业务的重要性、关键时间节点，例如 “这个项目对贵司的业务时间节点有多紧迫？”。 - **设定明确时间表**：与客户共同制定POC时间表，明确每个阶段的目标和交付物，确保项目按计划推进。 **6）POC目标不明确 X** **常见陷阱描述**：POC目标过于宽泛或与客户实际需求脱节，导致POC结果难以评估，价值无法体现。 **示例**：”我们想提升整体性能”，”我们需要更智能的解决方案”，无法给出具体、可量化的指标。 **规避策略**： - **目标聚焦**：与客户共同定义POC的核心目标和关键指标，例如 “POC要达成的核心目标是什么？”，”如何衡量POC是否成功？”。 - **可量化指标**：将目标转化为可量化的指标，例如 提升效率20%、降低成本15%等，确保POC结果可评估。 **7）对现有方案路径依赖严重 X** **常见陷阱描述**：客户坚持使用现有流程和技术，不愿接受新的解决方案，即使现有方案效率低下。客户对现有流程的过度依赖，对改变持保守态度，难以接受创新解决方案。 **示例**：”我们一直都是这么做的”，“这个流程改不了”，”换方案风险太大”。 **规避策略**： - **挖掘深层痛点**：深入挖掘客户现有方案的局限性和潜在风险，例如数据孤岛、扩展性差等。 - **小步快走**：建议客户从小规模试点开始，逐步验证新方案的价值，降低转型风险。 - **成功案例展示**：分享同行业类似客户的成功案例，消除客户的顾虑，增强信心。 **8）免费午餐心态 X** **常见陷阱描述**：客户只关注免费试用、POC，不愿为解决方案付费，期望通过长期免费使用获得价值。客户只想免费试用，不愿意承担任何成本。 **示例**：频繁要求延长试用期、增加免费功能、无限期POC。 **规避策略**： - **明确付费界限**：一开始就明确试用期和POC的范围、时间和付费条款。 - **价值前置**：在试用期内提供核心价值，让客户充分体验付费方案的优势。 - **适时收费**：试用期结束后立即停止服务，或收取象征性费用，筛选真实客户。 ## 二、 Deepseek如何辅助识别具备真实付费意愿的客户 ### 第一层：轻量级试探——客户沟通“望闻问切” **核心：** 通过有技巧的提问和AIGC辅助，快速识别客户的真实需求和付费意愿。 **AIGC的价值和作用：** **1）会前准备：AIGC辅助问题设计** - 基于Top销售的优秀提问模板，并结合与客户的历史对话数据，AIGC辅助生成更贴合业务场景的个性化提问建议，**构建行业定制化问题库**，提升提问的针对性和有效性。 - 通过分析高成单案例的提问逻辑，AIGC 会在问题中**预埋预算关联点。** - AIGC 会模拟客户决策链条，标注问题是否能触达**关键决策人关注点。** **2）会后分析：AIGC解读会议纪要** - 将会议录音或纪要交给AIGC，让它自动分析客户的回答。 - AIGC可以帮你快速识别客户的**痛点优先级、决策人、预算时间**等关键信息。 - AIGC也可以帮你判断客户的回答是否符合你设定的**“合格**信号”。 **3）后续跟进：AIGC判断价值客户与跟进策略** - 基于AIGC对客户沟通内容的深度解析，**自动判断客户价值象限（战略、培育、关系、观察）**。 - AIGC结合行业知识库与成功案例，为不同象限的客户**智能推荐个性化的跟进策略**，例如“高层关系突破方案”、“定制化需求引导内容”、“竞争对手对比分析”等。 **操作示例：** **第一步：会前准备-AIGC辅助问题设计** 围绕**“钱在哪里、谁说了算、时间底线”**三板斧，设计结构化问题。 问题要**具体、可量化**，避免泛泛而谈。 例如：”您目前解决这个问题的方法是什么？每个月要花多少资源？”， “这个需求对应的预算科目是什么？”，”最晚什么时候必须解决这个问题？” **AIGC提示词示例：** <blockquote><p>请根据以下信息，为与潜在客户的初步沟通，生成结构化的问题列表，用于快速评估客户的付费意愿和项目可行性。</p> <p>前提信息：</p> <p>-我们的目标是与潜在客户进行初步沟通，快速评估其付费意愿和项目可行性，以便决定是否进行POC或更深入的合作。</p> <p>-本次沟通的重点是了解客户的预算情况、决策链和时间线。</p> <p>-问题需要具体、可量化，避免泛泛而谈。</p> <p><strong>问题围绕以下三个核心维度展开：</strong></p> <p><strong>第一斧：钱在哪里？ (预算)</strong></p> <p>目标：了解客户的预算来源和范围，判断其是否有足够的预算支持项目。</p> <p>问题模板：</p> <p>-“如果我们能帮您解决[客户痛点]，您打算从哪个预算池出钱？是今年的[部门]预算还是[项目]专项预算？”</p> <p>-“这个预算是否已经得到审批？或者是否有灵活的调配空间？预计有多少？”</p> <p>-“贵公司一般如何衡量类似项目的投资回报率 (ROI)？”</p> <p>-“方案的预算大概是多少？这个预算是用于今年哪些具体业务目标的解决？”</p> <p>-“如果您需要在短时间内进行试点，预算能覆盖多少？”</p> <p><strong>预期输出 (请根据问题模板生成具体问题):</strong></p> <p>-至少 3 个与预算来源相关的问题。</p> <p>-至少 3 个与预算范围相关的问题。</p> <p><strong>第二斧：谁说了算？ (决策链)</strong></p> <p><strong>目标：</strong>识别客户方的关键决策人，了解其决策流程。</p> <p><strong>问题模板：</strong></p> <p>-“这类决策一般需要走什么流程？上次采购类似系统时，最后批件的是哪位领导？”</p> <p>-“除了您以外，哪些部门或人员会参与这次预算审批和方案评估？”</p> <p>-“谁是这个项目最终的审批人？您能安排我们与[决策人姓名/职位]直接沟通吗？”</p> <p><strong>预期输出 (请根据问题模板生成具体问题):</strong></p> <p>-至少 3 个与决策流程相关的问题。</p> <p>-至少 3 个与决策人相关的问题。</p> <p><strong>第三斧：时间底线 (时间线)</strong></p> <p><strong>目标：</strong> 了解客户的时间规划，判断其是否有紧迫性，项目启动/上线时间。</p> <p><strong>问题模板：</strong></p> <p>-“如果我们的解决方案能够满足您的需求，您预计多久能得到预算审批或最快什么时候能启动？”</p> <p>-“这个项目对贵司的业务时间节点有多紧迫？是否有明确的上线时间？”</p> <p>-“您希望在什么时候看到初步的成果？（例如：POC结果、方案演示等）”</p> <p><strong>预期输出 (请根据问题模板生成具体问题):</strong></p> <p>-至少 3 个与预算审批时间相关的问题。</p> <p>-至少 3 个与项目上线时间相关的问题。</p> <p><strong>输出格式要求：</strong></p> <p>-请将生成的问题按照”第一斧：钱在哪里？”、”第二斧：谁说了算？”、”第三斧：时间底线？” 三个部分组织，并标注每个问题的对应目标。</p> <p>-每个问题应具备明确的指向性，便于在实际沟通中直接使用。</p> <p>-请针对每个问题，补充“合格信号”和“危险信号”的示例，用于快速判断客户的潜在价值。</p></blockquote> **AIGC示例输出：** <blockquote><p><strong>第一斧：钱在哪里？(预算)</strong></p> <p><strong>目标：</strong> 了解客户的预算来源和范围，判断其是否有足够的预算支持项目。</p> <p><strong>问题：</strong> “如果我们能帮您解决销售转化率低的问题，您打算从哪个预算池出钱？是今年的销售部门运营预算还是数字化转型专项预算？”</p> <p>合格信号<strong>：</strong> 能明确说出预算科目（例如：“从数字化转型专项基金出”）；有具体金额范围（例如：“20万以内可以特批”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> 对预算审批流程的不确定高（例如：”还不确定，可能需要申请新预算” ）</p> <p><strong>问题：</strong> “这个预算是否已经得到审批？或者是否有灵活的调配空间？如果能帮助你们提升转化率，大概能调配多少预算？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 预算已审批，且有明确的预算范围（例如：“已经批了，大概有30万的预算”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> 不确定是否需要审批，或者预算金额模糊（例如：“可能要看具体方案再定，预算不好说”）</p> <p><strong>问题：</strong> “贵公司一般如何衡量类似项目的投资回报率 (ROI)？提升销售转化率在贵公司的KPI中占比多大？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 对ROI有清晰的计算方式，且提升销售转化率是重点KPI（例如：“我们主要看新增客户带来的营收增长，转化率是核心KPI”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> 无法清晰描述ROI计算方式，或者销售转化率并非重点KPI（例如：“这个比较难衡量，KPI有很多”）</p> <p><strong>问题：</strong> “方案的预算大概是多少？这个预算是用于今年提升哪些具体业务目标的解决？比如客单价，比如用户留存。”</p> <p><strong>合格信号</strong> 方案的预算和具体业务目标明确关联（例如：“预算50万，目标是客单价提升15%”）</p> <p><strong>危险信号</strong> 预算和业务目标关联性不强（例如：“这个还没细想，先看看效果”）</p> <p><strong>问题：</strong> “如果您需要在短时间内进行试点，预算能覆盖多少？比如1个月的试点，能支持多少预算？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 可以明确指出试点预算范围（例如：“1个月的试点预算大概是5万左右”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> 客户避而不谈试点预算（例如：“你们能不能先免费POC测试一轮看效果，预算的事再说”）</p> <p><strong>第二斧：谁说了算？ (决策链)</strong></p> <p><strong>目标：</strong> 识别客户方的关键决策人，了解其决策流程。</p> <p><strong>问题：</strong> “这类决策一般需要走什么流程？上次采购类似SaaS系统时，最后批件的是哪位领导？需要经过哪些部门？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 能说出具体决策人姓名/职位（例如：”需要销售VP王总和财务李总监双签”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> “我们先推进，后面再汇报”</p> <p><strong>问题：</strong> “除了您以外，哪些部门或人员会参与这次预算审批和方案评估？技术部门，还是市场部门也会参与？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 能够明确指出相关部门和人员（例如：”销售，市场，和技术部门都会参与评审”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> “到时候再说吧，先看效果”</p> <p><strong>问题：</strong> “谁是这个项目最终的审批人？您能安排我们与[决策人姓名/职位]直接沟通吗？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 主动安排你与决策层直接沟通</p> <p><strong>危险信号：</strong> “领导比较忙，我们先讨论细节”</p> <p><strong>第三斧：时间底线 (时间线)</strong></p> <p><strong>目标：</strong> 了解客户的时间规划，判断其是否有紧迫性，项目启动/上线时间。</p> <p><strong>问题：</strong> “如果我们的解决方案能够满足您的需求，您预计多久能得到预算审批或最快什么时候能启动？一般内部审批需要多久？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 给出明确时间节点（例如：”Q3结束前必须上线”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> “不急，先做做看”</p> <p><strong>问题：</strong> “这个项目对贵司的业务时间节点有多紧迫？是否有明确的上线时间？比如双十一之前一定要完成？”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 表现出时间紧迫性（例如：”下个月旺季前必须解决”）</p> <p><strong>危险信号：</strong> “等老板回国再定，时间也不知道”</p> <p><strong>问题：</strong> “您希望在什么时候看到初步的成果？比如转化率的提升，或者用户行为的改变。”</p> <p><strong>合格信号：</strong> 给到具体的时间期许。(比如“如果一个月试用期内，能看到转化率提升10%就很棒了。”)</p> <p><strong>危险信号：</strong> 无法给出具体的时间期许。 （比如“这个看情况，越快越好。”）</p></blockquote> **第二步：会后分析-AIGC辅助会议纪要解读** **输入**：与客户沟通会议录音/纪要 **AIGC提示词：** <blockquote><p>请深入分析【客户会议对话】，提取以下关键信号：</p> <p>1. 客户是否提到当前业务的具体问题、需求以及可承受的成本？若有，请提取其中涉及的金额或时间数据。</p> <p>2. 对话中是否提及决策链关键角色（如有，列出提及的部门/职级）</p> <p>3. 客户是否给出预算审批/交付时间窗口（是/否，具体时间）</p> <p>4. 客户是否已有和竞品比对，或者是否提及走集采流程</p></blockquote> **基于客户会议纪要，客户回答的示例输出：** <blockquote><p>{<br/> “budget_clarity”: 8,</p> <p>“budget_source”: “数字化转型专项基金”,</p> <p>“estimated_budget_range”: “30-50万”,</p> <p>“decision_chain”: {</p> <p>“involved_roles”: [“IT部门王总”, “财务部李总”],</p> <p>“decision_maker”: “需向CTO汇报”</p> <p>},</p> <p>“urgency”: “高”,</p> <p>“approval_timeframe”: “预计2个月内完成审批”,</p> <p>“deadline”: “Q3前必须上线”,</p> <p>“competitive_status”: “未接触竞品”</p> <p>}</p></blockquote> **第三步：后续跟进——AIGC辅助客户价值分层与个性化跟进策略** 在完成对客户需求的识别与分析后，我们需要进一步对客户进行价值分层，从而制定精准的跟进策略。接下来，这里可以结合 “四象限客户分类法”，根据与客户的沟通分析结果，划分客户所属的价值象限。 **AIGC示例提示词：** <blockquote><p>请根据上述与客户的沟通分析[粘贴第二步会议纪要结论]，进一步应用以下的<strong>“四象限客户分类法”，划分客户所属的价值象限及对应的跟进策略：</strong></p></blockquote>  **AIGC示例输出：** <blockquote><p><strong>【客户类型】关系客户，偏战略客户</strong></p> <p><strong>【象限理由】</strong></p> <p><strong>-预算明确度较高 (7/10):</strong> 客户有历史采购记录，表明有预算支持和付费意愿，降低了销售风险。</p> <p><strong>-决策链完整度较低 (4/10):</strong> 目前仅接触到IT经理，无法有效推动项目决策，存在决策链缺失风险。</p> <p><strong>-时间紧迫性高 (9/10):</strong> Q4前必须上线，时间压力大，需要快速推进。</p> <p><strong>-综合判断：</strong> 虽然决策链不完整，但客户预算明确且时间紧迫，潜在价值较高，因此判断为关系客户，但同时具有战略客户的潜力。</p> <p><strong>【行动建议】</strong></p> <p><strong>1）高层突破，建立直接沟通：</strong></p> <p><strong>核心目标：</strong> 尽快与CTO或其他更高层级的决策者建立直接沟通渠道。</p> <p><strong>具体措施：</strong></p> <p>-请IT经理引荐，明确表达与高层沟通的必要性，强调能帮助其更好地了解项目价值和方案。</p> <p>-尝试通过公司内部关系、行业活动等其他渠道，直接联系到目标决策人。</p> <p>-准备一份针对高层决策者的精简版项目介绍，突出战略价值和ROI。</p> <p><strong>2）提供CEO背书案例，强化信任：</strong></p> <p><strong>核心目标：</strong> 利用同行业成功案例，增强高层决策者对方案的信任度和认可度。</p> <p><strong>具体措施：</strong></p> <p>-准备 2-3 个与客户所在行业相似的、具有代表性的成功案例。案例内容需包含项目背景、解决方案、实施效果（最好有量化数据）以及客户高层的评价。</p> <p>-在与高层沟通时，重点展示这些案例，并强调这些案例与客户当前需求的契合点。</p> <p>-如果条件允许，争取安排客户与成功案例中的企业高层进行交流，进一步增强说服力。</p> <p><strong>3）两周内安排决策层产品演示，快速推进：</strong></p> <p><strong>核心目标：</strong> 抓住时间窗口，尽快安排面向决策层的产品演示，展示方案的核心价值和优势。</p> <p><strong>具体措施：</strong></p> <p>-在与高层沟通后，立即确认其对产品演示的需求和时间安排。</p> <p>-精心准备演示内容，针对决策层关注的战略价值、ROI、风险控制等方面进行重点展示。</p> <p>-演示过程中，积极互动，解答疑问，并主动提供试用或POC（概念验证）机会。</p> <p><strong>4）赋能IT经理，借力推动：</strong></p> <p><strong>核心目标：</strong> 虽然需要高层突破，但IT经理依然是重要的合作对象，需要充分赋能，借助其力量推动项目进展。</p> <p><strong>具体措施：</strong></p> <p>-定期与IT经理沟通，了解项目进展情况，并及时提供支持。</p> <p>-向IT经理分享成功案例、行业洞察等信息，提升其对项目的信心和认可度。</p> <p>-在与高层沟通时，适当提及IT经理的贡献，帮助其在团队中树立威信。</p> <p><strong>5）制定个性化跟进计划：</strong></p> <p><strong>核心目标：</strong> 根据客户的具体情况，制定个性化的跟进计划，确保销售过程高效推进。</p> <p><strong>具体措施：</strong></p> <p>-明确每个阶段的目标、行动步骤和负责人。</p> <p>-建立定期的沟通机制，及时了解客户的需求和反馈。</p> <p>-根据客户的反馈，灵活调整销售策略，确保最终达成交易。</p> <p><strong>【风险提示】</strong></p> <p>-如果无法成功与高层建立有效沟通，项目推进将面临较大阻力，需要考虑调整策略，或将客户重新评估为“观察客户”。</p> <p>-时间紧迫性是双刃剑，既能加速决策，也可能导致客户因压力过大而放弃项目，需要做好风险控制。</p></blockquote> **小结：** 通过以上有技巧的问题设计（“钱在哪里”/“谁说了算”/“时间底线”），以及AIGC的辅助分析，乙方可以快速识别客户的预算来源、决策链和时间压力，确保在与客户沟通的初期就能锁定关键信息，从而为后续的商务谈判和项目推进提供基础。最终通过四象限分类法，让你一眼看清 “该立即强攻、还是耐心培育”。这套组合拳的核心是：**用最小沟通成本，筛出愿意为价值买单的 “真需求客户”**，让每个跟进动作都踩在付费意愿的鼓点上。 ### 第二层：MVV低成本价值验证设计 **MVV（最小价值验证）** 是 “识别价值 POC 客户” 的关键筛子 —— 在 “望闻问切” 初步判断后，它用最低成本帮你看清：客户是 “随便看看”，还是 “真想掏钱”。若客户主动配合验证、追问效果，就是**真实付费意愿的信号灯**。其核心是：**用一个可量化的 “价值小目标”，证明 “你的方案能解决我的具体问题”**，像用打火机燎一下布料，立刻看出是不是真阻燃。让你在进入 POC 前，就**锁定那些 “愿为价值付出行动” 的高潜力客户**。 **MVV（最小价值验证）** **定义**：用最低成本向客户展示解决方案的**可量化商业价值**，比如给 AI 模型开 3 天试用权限，或开放一个核心功能模块。 **核心目标**：让客户从 “听说有用” 到 “看见见效”，把 “要不要买” 的复杂决策，简化成 “这个功能值不值 X 元” 的单点判断，**缩短 80% 的售前解释成本**。 **适用场景**：尤其适合算法类产品（如 AI 预测模型）或可视化工具（如数据看板），比如给零售客户演示 “AI 滞销预警模型能否降低 20% 季末损耗”，比讲 20 页 PPT 更有冲击力。 **MVV设计所需的关键要素：** - **验证目标**：明确验证的目的、问题和成功与否的验收标准。 - **核心指标**：可量化的指标，用来衡量验证是否成功。 - **验证周期**：设定验证的时间范围，通常最好3周以内。 - **所需资源**：客户需要提供的数据、权限或项目所必须提供的相关信息。 - **交付物**：最终交付的成果物，通常包括验证报告和数据分析工具。 **示例**：提供MVV：“AI滞销预警模型能否降低20%季末清仓损耗”。  **AIGC如何辅助产出，最短时间落地MVV：** - **智能生成MVV方案：**根据客户需求自动设计验证路径 - **自动化数据洞察：**解析客户提供的数据，生成可视化结论 - **动态调整验证指标：**基于初期结果优化后续验证方向 **设计MVV方案** **AIGC提示词模板：** <blockquote><p>MVV设计模板</p> <p>验证目标：证明方案能解决[具体问题]</p> <p>核心指标：[可量化的单一指标]（如减少20%人工核对时间）</p> <p>验证周期：≤2周</p> <p>所需资源：</p> <p>– 客户需提供：[最多3项必要数据/权限]</p> <p>– 我方投入：[明确人力/时间上限]</p> <p>交付物：1页纸验证报告（含前后对比截图）</p></blockquote> **MVV方案示例：提前识别滞销款，优化季末清仓策略** **第一步：MVV设计方案输出：** **AIGC提示词：** <blockquote><p>客户痛点：季末滞销导致利润损失</p> <p>行业：鞋类电商</p> <p>数据可得性：可提供50个SKU销售数据（日销量、库存、折扣率数据）</p> <p>请生成MVV方案：</p> <p>参考MVV设计模板：</p> <p>验证目标：证明方案能解决[具体问题]</p> <p>核心指标：[可量化的单一指标]（如减少20%人工核对时间）</p> <p>验证周期：≤2周</p> <p>所需资源：</p> <p>– 客户需提供：[最多3项必要数据/权限]</p> <p>– 我方投入：[明确人力/时间上限]</p> <p>交付物：[1页纸验证报告（含前后对比截图）]</p></blockquote> **AIGC输出物：** <blockquote><p><strong>验证目标</strong></p> <p>验证AI滞销预警模型能否提前15天识别80%滞销款，以减少季末清仓损失。</p> <p><strong>核心指标</strong></p> <p><strong>预警准确率</strong>：成功预警款数 / 实际滞销款数 ≥ 80%</p> <p><strong>价值量化</strong>：预警成功款折扣率提升幅度 × 季末库存量</p> <p><strong>验证周期</strong></p> <p>≤ 2周（从数据收集到模型部署）</p> <p><strong>所需资源</strong></p> <p><strong>客户提供</strong>：</p> <p>-本季50个SKU的日销量、库存、折扣率数据（Excel格式）</p> <p>-商品主管每日标注实际滞销款</p> <p><strong>我方投入</strong>：</p> <p>-数据清洗与准备（1人天）</p> <p>-模型训练与优化（GPU自动调度，零人工）</p> <p><strong>交付物</strong></p> <p><strong>滞销预警看板</strong>：</p> <p>-实时显示成功率和预警效果的仪表盘</p> <p><strong>ROI计算器</strong>：</p> <p>-客户可输入折扣率，自动计算预估收益</p></blockquote> **第二步：MVV交付物产出** **实操步骤：** **1. 数据准备与清洗** **目标**：确保数据质量，便于AIGC执行分析和模型训练。 **步骤：** **1）输入数据格式：**客户需提供Excel文件，包含本季50个SKU的日销量、库存和折扣率数据。 **2）数据清洗： ** - **缺失值处理：**填补缺失值或删除数据异常行（如销售数据中的缺失值或不合逻辑的库存数据）。 - **异常值检测：**利用AIGC自动识别并标记异常数据（例如突然的库存断货或销量激增）。 **AIGC提示词**： <blockquote><p>AIGC提示词：数据清洗与异常值处理</p> <p>“””</p> <p>请处理客户提供的sales_data.xlsx，要求：</p> <p>1. 删除空值行或填补空值。</p> <p>2. 标记销量、库存、折扣率异常的SKU（如库存为负值，销量大于实际最大值）。</p> <p>3. 输出清洗后的数据并生成清洗报告。</p> <p>“””</p></blockquote> **AIGC输出物**： **清洗后的数据表格**： (Excel或CSV文件，标记异常值或缺失值处理的结果)  **清洗报告**： <blockquote><p>数据清洗报告：</p> <p>– 删除了3个缺失值行，填补了销量数据中的空白（方法：使用平均值填充）。</p> <p>– 标记了SKU 103库存为负值，需要进一步验证。</p> <p>– 清洗后的数据共有50个有效SKU，已准备好进行滞销款分析。</p></blockquote> **2. 滞销款预测与模型训练** **目标**：使用AI模型预测哪些款式可能会滞销，并优化预测准确性。 **步骤**： - **滞销概率计算**：基于历史销量数据，AIGC通过**销量衰减曲线**计算各SKU的滞销概率，识别滞销风险较大的款式。 - **模型训练**：使用深度学习（如LSTM神经网络）或机器学习（如随机森林、XGBoost）模型对历史数据进行训练，以预测未来滞销款。 **AIGC在该环节的作用** - **代码自动生成**：根据提示词，AIGC生成了数据预处理、特征构造、模型训练和预测的完整代码模板。 - **流程指导**：AIGC为每一步骤提供详细的操作说明，帮助理解从数据清洗到模型评估的整个过程。 - **输出文档化**：AIGC模拟生成的模型评估报告和预测结果，为后续业务验证和报告撰写提供依据。 **AIGC提示词示例**： <blockquote><p># AIGC提示词：滞销预测与模型训练</p> <p>“””</p> <p>请基于客户提供的销售数据文件sales_data.xlsx，完成以下任务：</p> <p>1. 根据历史销量数据，计算各SKU的滞销概率。请使用销量衰减曲线模型，对各SKU的近期销量进行分析，并输出预测的滞销概率。</p> <p>2. 使用机器学习模型（例如XGBoost）训练一个分类器，用于预测未来哪些SKU可能会滞销。设定预警阈值为80%（即模型预测滞销概率达到或超过80%的SKU视为预警款）。</p> <p>3. 生成以下输出：</p> <p>– 滞销款预测列表，展示每个SKU的滞销概率（如SKU 101: 85%, SKU 103: 92%, SKU 104: 70%）。</p> <p>– 模型评估报告，包含准确率、精度、召回率和F1 Score，并标明使用的模型及其参数。</p> <p>请输出完整的Python代码和模拟的运行结果，供后续参考。</p> <p>“””</p></blockquote> **AIGC输出物**： **生成的Python代码** 下面是一段示例代码，该代码模拟了从数据加载、滞销概率计算、模型训练，到生成预测结果和评估报告的完整流程。您可以直接在Jupyter Notebook或其他Python环境中运行此代码。 <blockquote><p>import pandas as pd</p> <p>import numpy as np</p> <p>from sklearn.model_selection import train_test_split</p> <p>import xgboost as xgb</p> <p>from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score</p> <p>import matplotlib.pyplot as plt</p> <p># 1. 数据加载</p> <p># 假设sales_data.xlsx中包含字段：SKU, sales（日销量）, inventory（库存）, discount（折扣率）</p> <p>df = pd.read_excel(“sales_data.xlsx”)</p> <p># 2. 数据清洗</p> <p>df.dropna(inplace=True)</p> <p>df = df[df[‘inventory’] &gt;= 0] # 删除库存为负的记录</p> <p># 3. 滞销概率计算</p> <p># 假设采用销量衰减曲线：将近期销量与历史平均销量进行对比，</p> <p># 此处简单示例：销量低于历史均值80%的标记为可能滞销，计算滞销概率为：1 – (sales / mean_sales)</p> <p>mean_sales = df[‘sales’].mean()</p> <p>df[‘滞销概率_销量衰减’] = 1 – (df[‘sales’] / mean_sales)</p> <p># 限制概率范围在0到1之间</p> <p>df[‘滞销概率_销量衰减’] = df[‘滞销概率_销量衰减’].clip(0, 1)</p> <p># 4. 构造滞销标签</p> <p># 以销量低于中位数为滞销：销量低于中位数标记为1（滞销），否则为0</p> <p>median_sales = df[‘sales’].median()</p> <p>df[‘is_unsold’] = (df[‘sales’] &lt; median_sales).astype(int)</p> <p># 5. 特征选择和数据划分</p> <p>features = [‘sales’, ‘inventory’, ‘discount’, ‘滞销概率_销量衰减’]</p> <p>target = ‘is_unsold’</p> <p>X = df[features]</p> <p>y = df[target]</p> <p>X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)</p> <p># 6. 模型训练：使用XGBoost分类器</p> <p>model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric=’logloss’)</p> <p>model.fit(X_train, y_train)</p> <p># 7. 预测与评估</p> <p>y_pred = model.predict(X_test)</p> <p>accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)</p> <p>precision = precision_score(y_test, y_pred)</p> <p>recall = recall_score(y_test, y_pred)</p> <p>f1 = f1_score(y_test, y_pred)</p> <p>print(“模型评估报告：”)</p> <p>print(“准确率：”, round(accuracy, 4))</p> <p>print(“精度：”, round(precision, 4))</p> <p>print(“召回率：”, round(recall, 4))</p> <p>print(“F1 Score：”, round(f1, 4))</p> <p># 8. 输出每个SKU的滞销预测概率</p> <p># 获取测试集SKU的预测概率，假设模型预测为1的概率即为滞销概率</p> <p>pred_probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]</p> <p>results = pd.DataFrame({</p> <p>‘SKU’: df.loc[X_test.index, ‘SKU’] if ‘SKU’ in df.columns else X_test.index,</p> <p>‘滞销概率’: np.round(pred_probs * 100, 2) # 转换为百分比表示</p> <p>})</p> <p>print(“\n滞销款预测结果（部分）：”)</p> <p>print(results.head())</p> <p># 9. 可视化展示（可选）</p> <p>plt.figure(figsize=(8, 4))</p> <p>plt.hist(pred_probs, bins=20, color=’skyblue’, edgecolor=’black’)</p> <p>plt.title(“滞销概率分布”)</p> <p>plt.xlabel(“滞销概率”)</p> <p>plt.ylabel(“SKU数量”)</p> <p>plt.show()</p></blockquote> **滞销款预测结果**： 滞销款预测列表： <blockquote><p>SKU 101: 滞销概率 = 85%</p> <p>SKU 103: 滞销概率 = 92% *(库存负值标记为异常)*</p> <p>SKU 104: 滞销概率 = 70%</p></blockquote> 模型评估报告： <blockquote><p>模型准确率：87.5%</p> <p>使用的模型：XGBoost（分类器）</p> <p>精度：0.88</p> <p>召回率：0.83</p> <p>F1 Score：0.85</p> <p>预警阈值：80%</p></blockquote> **3. 数据洞察与可视化** **目标**：生成能帮助客户决策的数据分析报告和可视化图表，提供直观的业务洞察。 **步骤**： **1）识别滞销款**：通过AIGC自动识别**滞销款**，列出TOP 10滞销款式，帮助客户清楚了解哪些款式需要提前处理。 **2）生成可视化图表**： - **库存与销量对比图**：展示滞销款的库存量和销量变化趋势。 - **折扣率分布图**：显示不同款式的折扣率变化，帮助客户理解不同折扣率对滞销款的影响。 **AIGC提示词示例**： <blockquote><p># AIGC提示词：生成数据洞察与可视化图表</p> <p>“””</p> <p>基于客户数据生成以下可视化图表：</p> <p>1. 滞销概率TOP10款式的库存与销量对比图。</p> <p>2. 不同款式的季末清仓折扣率分布图。</p> <p>3. 识别滞销款的库存量、销量及折扣率的相关性。</p> <p>“””</p></blockquote> **AIGC输出物**： **滞销款库存与销量对比图**（图表形式）： 一个柱状图展示每个滞销款的库存量与销量，如下： <blockquote><p>SKU 101: 库存 20, 销量 500</p> <p>SKU 102: 库存 15, 销量 600</p></blockquote> **季末清仓折扣率分布图**（折线图或柱状图）： 显示不同款式折扣率的分布，突出显示有较高折扣率的滞销款项。 **4. ROI计算器设计与交付** **目标**：通过ROI计算器，帮助客户量化优化方案的商业价值，尤其是在折扣率调整方面。 **AIGC的作用：** - **Excel模板**：可以快速交付一个交互式的ROI计算器，允许客户输入相关参数并自动计算挽回损失。 - **在线计算工具**：如果客户需要网页工具，AIGC可以帮助生成基于HTML和JavaScript的在线计算工具，实现实时计算。 **AIGC输出物：** **a. 生成的Excel文件：ROI计算器模板** **设计思路**： 在Excel中设置输入框，允许客户输入以下参数： - **滞销库存量**：客户可以输入滞销的库存数量（例如3200双）。 - **原折扣率**：客户可以输入原始的折扣率（例如40%）。 - **优化后折扣率**：客户可以输入优化后的折扣率（例如60%）。 - **客单价**：输入每双鞋的价格（例如300元）。 **公式设置**： **挽回损失计算**：通过Excel公式计算挽回损失，公式为： **挽回损失 = 滞销库存量 × (优化后折扣率 – 原折扣率) × 客单价** 按照上述公式，Excel文件可以自动计算出**挽回损失**。 **Excel模板内容**： 假设Excel文件设计如下：  **公式**： **挽回损失 = 3200 × (0.6 – 0.4) × 300 = 19.2万元** **Excel文件截图**（模拟示例）：  **Excel公式实现**：在“挽回损失”单元格中输入以下公式： **= B3 * (B4 – B2) * B5** - **B3**：滞销库存量 - **B2**：原折扣率 - **B4**：优化后折扣率 - **B5**：客单价 **b. 在线计算工具（可选）** AIGC还可以帮助生成**在线工具**（如基于JavaScript的网页工具）来实现ROI计算。 **生成的在线工具（HTML/JavaScript示例）**： 以下是一个简单的HTML和JavaScript代码，用于生成ROI计算器： <blockquote><p>&lt;!DOCTYPE html&gt;</p> <p>&lt;html lang=”en”&gt;</p> <p>&lt;head&gt;</p> <p>&lt;meta charset=”UTF-8″&gt;</p> <p>&lt;meta name=”viewport” content=”width=device-width, initial-scale=1.0″&gt;</p> <p>&lt;title&gt;ROI计算器&lt;/title&gt;</p> <p>&lt;/head&gt;</p> <p>&lt;body&gt;</p> <p>&lt;h1&gt;滞销库存挽回损失计算器&lt;/h1&gt;</p> <p>&lt;label for=”discount_original”&gt;当前折扣率:&lt;/label&gt;</p> <p>&lt;input type=”number” id=”discount_original” value=”40″ min=”0″ max=”100″&gt;%</p> <p>&lt;br&gt;</p> <p>&lt;label for=”discount_optimized”&gt;优化后折扣率:&lt;/label&gt;</p> <p>&lt;input type=”number” id=”discount_optimized” value=”60″ min=”0″ max=”100″&gt;%</p> <p>&lt;br&gt;</p> <p>&lt;label for=”inventory”&gt;滞销库存量:&lt;/label&gt;</p> <p>&lt;input type=”number” id=”inventory” value=”3200″&gt;</p> <p>&lt;br&gt;</p> <p>&lt;label for=”price”&gt;客单价:&lt;/label&gt;</p> <p>&lt;input type=”number” id=”price” value=”300″&gt;</p> <p>&lt;br&gt;</p> <p>&lt;button onclick=”calculateROI()”&gt;计算挽回损失&lt;/button&gt;</p> <p>&lt;h2&gt;挽回损失: &lt;span id=”result”&gt;0&lt;/span&gt; 元&lt;/h2&gt;</p> <p>&lt;script&gt;</p> <p>function calculateROI() {</p> <p>var discount_original = document.getElementById(“discount_original”).value / 100;</p> <p>var discount_optimized = document.getElementById(“discount_optimized”).value / 100;</p> <p>var inventory = document.getElementById(“inventory”).value;</p> <p>var price = document.getElementById(“price”).value;</p> <p>var recovery_loss = inventory * (discount_optimized – discount_original) * price;</p> <p>document.getElementById(“result”).textContent = recovery_loss.toFixed(2);</p> <p>}</p> <p>&lt;/script&gt;</p> <p>&lt;/body&gt;</p> <p>&lt;/html&gt;</p></blockquote> **功能说明**： - 用户输入**当前折扣率、优化后折扣率、滞销库存量**、和**客单价**。 - 按下“计算挽回损失”按钮后，页面会显示计算出的挽回损失金额。 这两种形式的工具都能帮助客户在决策时清楚地看到优化折扣率对滞销款的财务影响，并做出更精准的业务调整。 **5. 客户报告生成** **目标**：为客户提供一份简洁明了的报告，概述MVV验证结果和价值量化。 **步骤**： **报告内容**： - **实际滞销款数与预警准确数**：提供滞销款的实际情况与预警准确率。 - **折扣率提升的影响**：展示通过折扣率提升的效果。 - **增收预估**：通过ROI计算器展示潜在的增收金额。 **AIGC提示词示例**： <blockquote><p>AIGC提示词：生成客户报告</p> <p>基于以下验证结果，生成客户报告：</p> <p>– 实际滞销款数：32款</p> <p>– 预警准确数：28款</p> <p>– 预警准确率：87.5%</p> <p>– 平均折扣率提升：从4折提升至6折</p> <p>请制作：</p> <p>1. 1页PPT摘要（包含对比图和关键数据）</p> <p>2. 损失计算器（允许客户调整参数）</p> <p>“””</p></blockquote> **AIGC输出物**： <blockquote><p><strong>客户报告（PPT摘要）</strong>：</p> <p><strong>幻灯片1</strong>：验证目标与结果总结</p> <p>-提前12天识别87.5%的滞销款</p> <p>-季度增收：19.2万元</p> <p><strong>幻灯片2</strong>：对比图（优化前后滞销款的库存、销量和折扣率变化）</p> <p><strong>损失计算器</strong>：</p> <p>可调整折扣率、库存量、客单价等参数，实时计算挽回损失。</p></blockquote> **交付物示例**： <blockquote><p>【验证结论】</p> <p>✓ 提前12天识别87.5%滞销款</p> <p>✓ 预估挽回损失：</p> <p>当前季库存：3200双</p> <p>× 平均折扣提升：20%</p> <p>× 客单价：300元</p> <p>= 季度增收：19.2万元</p></blockquote> **第三步：行为信号计分卡，持续跟踪MVV反馈** **检测标准：** 在识别价值 POC 客户的进程中，**“行为信号计分卡” 如同精准监测仪**，持续追踪 MVV 反馈，让客户的真实意向在动态评分中清晰显现。 <blockquote><p>| 行为信号 | 得分 | 检测方法 |</p> <p>| 主动追问实施细节 | +2 | 会议记录中相关问题≥3个 |</p> <p>| 超时提供数据 | -1 | 延迟天数×0.5（最高-3） |</p> <p>| 邀请其他部门参与会议 | +3 | 新增部门数×1分 |</p> <p>| 要求调整验证指标 | +2 | 往更严格方向修改 |</p> <p>| 总分≥5分继续推进，≤2分终止</p></blockquote> 通过以上步骤，AIGC不仅能高效地完成数据分析、模型训练、可视化展示和报告生成，还能动态优化验证指标，实时调整验证方向。这种方式大大提高了MVV的实施效率和验证的精确性，帮助客户快速验证方案的商业价值，同时降低验证成本和周期。 **总结：** 在PMF阶段价值客户的寻觅之旅中，我们需拨开“机会主义”的迷雾，直击“真金白银”的付费意愿。通过构建双层漏斗：以“轻量级试探”的客户沟通为初筛，AIGC赋能提问设计与纪要分析，快速捕捉预算、决策链等关键信号；再以“MVV低成本价值验证”为精滤，用最小投入测试客户为解决方案付费的决心。这套组合拳旨在规避无效投入，精准锁定“行动型买家”。这套方法论的核心立意在于：**拒绝 “广撒网” 的无效投入，让企业资源精准流向 “愿意用预算投票” 的高价值客户**，将销售漏斗转化为 “价值筛选器” 把握客户付费意愿与能力，才能驱动增长，在激烈的市场竞争中拔得头筹。 本文由 @疏桐to b运营 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

 阿德曼工作室宣布《小羊肖恩》系列的最新电影《小羊肖恩：青苔农场的野兽》（Shaun The Sheep: The Beast Of Mossy）正在制作中，预计2026年上映。  青苔农场的居民正盼着万圣节的到来，笨拙的农夫却意外把羊群心爱的南瓜地给弄得一团糟！为了解决问题，肖恩化身疯狂科学家，结果事态变得更加失控……一场有趣的家庭冒险即将拉开帷幕。  本作是《小羊肖恩》系列第3部定格动画长片。阿德曼首席创意总监Sarah Cox表示，在新作中，主创团队将为这个轻松、奇异的万圣节冒险带来适合全家观看的惊险刺激，一切都将以羊群标志性欢乐喜剧的形式呈现。

新茶饮品牌沪上阿姨周四正式登陆港交所，开盘报190.6港元，较113.12港元的发行价大涨68%，市值为195.23亿港元。截至周四美股收盘，霸王茶姬市值为63.51亿美元(约合493亿港元)，蜜雪冰城市值为1895亿港元。  周蓉蓉与单卫钧 沪上阿姨此次在港上市发行价为每股113.12港元，融资2.73亿港元(约合3500万美元)。彭博亿万富翁指数显示，据此计算，沪上阿姨创始人夫妇单卫钧、周蓉蓉的净资产达到11亿美元。这一财富完全来自他们持有的沪上阿姨股份。 中国新茶饮市场竞争激烈、价格战不断，但即便如此，它依然在造富。上月，霸王茶姬在纳斯达克上市，其30岁CEO张俊杰的净资产达到了21亿美元。今年2月，蜜雪冰城在港上市，身为创始人的张红超与张红甫兄弟俩的总财富达到81亿美元。 招股书显示，截至去年底，沪上阿姨在中国300多个城市拥有超过9100家门店，几乎全部由加盟商运营。沪上阿姨还在寻求海外扩张，主要聚焦东南亚市场，目前在马来西亚已开设30家门店，并计划今年将门店数量扩展至100家以上。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498084.htm)

5月8日，华为鸿蒙电脑在“鸿蒙电脑技术与生态沟通会”上正式亮相。华为终端BG 平板与PC产品线总裁朱懂东宣布，华为终端全面进入鸿蒙时代。华为智慧办公全新升级为鸿蒙办公。   鸿蒙电脑搭载了HarmonyOS 5，采用鸿蒙内核，带来精致、智能、安全、流畅、互联的体验；鸿蒙电脑从内核开始重构操作系统，构筑鸿蒙办公新体验。  目前，鸿蒙电脑融合生态应用已完成300+适配，融合生态应用加速适配2000+。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498082.htm)

今天凌晨，OpenAI在官网宣布一个全新的AI发展计划——OpenAI for Countries。大家还记得今年1月21日，特朗普在白宫宣布由OpenAI、软银、甲骨文等一起投资5000亿美元的“星际之门”（ Stargate project）项目吧，当时是相当的轰动。 现在，OpenAI希望为全球每一个国家都建立一个类似的项目，与他们一起合作开发AI基础设施，并且会提供专业定制版ChatGPT，来改善医疗、教育、法律等领域。  以下是OpenAI官网原文内容： 我们的“星际之门”项目是一项对美国AI基础设施前所未有的投资，今年1月我们与特朗普总统以及合作伙伴甲骨文、软银共同宣布了该项目。目前，位于得克萨斯州阿比林的首个超级计算园区已经开工建设，后续还会有更多的园区。 许多国家都向我们表示，希望我们帮助他们建设类似的AI基础设施，他们想要拥有自己的”星际之门”类似项目。现在大家都清楚，这类基础设施将成为未来经济增长和国家发展的支柱。 科技创新一直以来都通过帮助人们拓展能力来推动经济增长。AI将拓展人类的创造力，并通过拓展我们在学习、思考、创造和生产等方面的自由度来促进更多的繁荣。  我们希望帮助这些国家，并且在此过程中推广“民主的AI”，即AI的开发、使用和部署要保护并融入长期以来的民主原则。 例如，人们可以自由选择如何使用和引导AI；防止政府利用AI来积聚控制权；确保自由竞争的自由市场。 所有这些都有助于广泛地分配AI带来的好处，防止权力集中，并推动我们实现使命。同样，我们认为与美国政府密切合作是推进“民主的AI”的最佳途径。 今天，我们在”星际之门”项目框架内推出了“OpenAI for Countries”这一新计划。现在是我们采取行动支持那些希望基于“民主的AI”轨道进行建设的国家的时候了，同时我们也提供了一种与专制版本的AI截然不同的选择。  为了回应这些感兴趣的政府，OpenAI为智能时代提供了一种新型的合作模式。通过正式的基础设施合作，并与美国政府协调OpenAI将提供以下服务： 1、与各国合作，帮助其建设国内的数据中心能力。这些安全的数据中心将有助于维护国家的数据主权，发展新的本土产业，并让各国能够以私密且合规的方式定制AI并利用本国的数据。 2、为各国公民提供定制化的ChatGPT服务。这将有助于改善医疗和教育，提供更高效的公共服务等等。这种AI将由各国人民主导，满足各国人民的需求，使用各国的语言，适应各国的文化，并尊重未来的全球标准。 3、持续改进AI模型的安全和保障措施。随着我们的模型变得更强大，我们将继续在部署、运营和保护模型所需的流程和控制措施方面进行投资，包括数据中心和物理安全方面。作为AI安全的一部分，尊重民主程序和人权至关重要。我们期待在塑造AI的全球民主投入的未来方向上展开合作。 4、共同筹集和部署国家创业基金。利用当地资金和OpenAI的资金，我们可以培育健康的国家AI生态系统，这样新的基础设施就能为每个国家创造新的就业机会、新的公司、新的收入和新的社区，同时也满足现有的公共和私营部门的需求。 合作国家也将投资于扩大全球”星际之门”项目，从而巩固美国在AI领域的领导地位，并为“民主的AI”打造一个不断发展的全球网络效应。 在OpenAI推进“OpenAI for Countries”这一计划时，我们的目标是在该计划的第一阶段与各个国家或地区开展10个项目，并在此基础上进一步拓展。  我们期待通过各国驻美国的代表以及我们分布在世界各地办公室的高管与感兴趣的国家进行合作。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498080.htm)

Arm Holdings 股价盘后下跌11%，此前这家芯片供应商 给出的第一财季业绩预期低于华尔街预期，并以全球贸易和经济不确定性为由拒绝给出全年业绩指引。Arm公司第四季度营收略高于分析师预期，但与其他公司一样，对季度业绩预期持谨慎态度 。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0119/11a50c2ef096554.webp) 美国总统特朗普宣布的全面全球关税以及美国对主要芯片市场中国出口先进半导体的更严格限制，给半导体公司的前景蒙上了阴影。“鉴于全球贸易和经济形势的不确定性，我们在年初的能见度低于往常。因此，我们认为发布全年指导并不明智，”首席财务官 Jason Child 在电话会议上对分析师说。在 Arm 发表评论之前，三星和高通等其他芯片制造商也发出了类似的警告。该公司预计第一季度营收为 10 亿至 11 亿美元，中间值低于分析师平均预期的 11 亿美元。Arm 预计第一季度调整后每股利润为 30 至 38 美分，而预期为每股 42 美分。 该公司在过去几年 中都给出了年度销售指导，但 首席执行官雷内-哈斯（Rene Haas）表示，Arm 在按芯片支付专利费方面的收入份额不断增加，而专利费又与智能手机和笔记本电脑等设备的销售额挂钩，这使得其业务更难预测。 哈斯说，到目前为止，关税对 Arm 的业务影响不大。“我们真的不知道今天会是什么样子。哈斯说：”影响不大，因为我们10%到15%的出货量最终销往美国。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498078.htm)

加密货币交易所币安（Binance）的创始人和前CEO赵长鹏周一在一档播客节目上说，他两周前已正式向特朗普政府申请赦免。赵长鹏说，他是在媒体发表有关他寻求赦免的消息后才提交申请的。他指的是3月份的两篇报道，称他希望通过与特朗普家族做生意来换取赦免。“我当时想，如果他们在写这篇文章，我们也可以正式申请，”他说。  在上述报道发表时，赵长鹏否认了关于他正在讨论任何形式的商业交易的说法，但不排除赦免的想法。他在X上写道：“没有一个重罪犯会介意赦免，尤其是他是美国历史上唯一一个因为单项BSA指控而被判入狱的人。”BSA指的是美国《银行保密法》，该法要求金融机构协助政府防止洗钱。 赵长鹏寻求赦免的决定也大致与美国总统特朗普的儿子埃里克·特朗普上周宣布的消息一致，即他的家族加密公司世界自由金融（World Liberty Financial，WLF）已与币安和阿联酋风险投资公司MGX成立了一家合资企业。该协议要求MGX使用WLF发行的稳定币向币安投资20亿美元。虽然交易的细节尚不清楚，但据估计，在一年的时间里，通过基础储备的收益，WLF可能净赚多达8000万美元。 2023年，赵长鹏承认未能在币安实施适当的反洗钱措施，并辞去了CEO的职务。币安也对相关指控认罪，并被迫支付超过40亿美元的罚款。由于这起诉讼，赵长鹏被判入狱四个月，并于去年4月到9月服刑完毕。 如果特朗普选择赦免赵长鹏，这不会令人感到意外。他在上任的头100天里赦免了数百人，包括多名与加密货币有关的罪犯，暗网“丝路”（Silk Road）的运营者罗斯·乌布里希（Ross Ulbricht），电动汽车公司Nikola的创始人米尔顿，以及2020年1月6日国会山骚乱的暴徒。 在周一的访谈中，当被问及他对特朗普连任总统的看法时，赵长鹏说：“这对我们的行业来说将是一个好人，对任何有刑事指控的人来说也是如此。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498076.htm)

据The Information报道，美国总统特朗普的关键加密货币顾问、媒体集团BTC Inc．的首席执行官大卫·贝利（David Bailey）已筹集3亿美元，成立了一家公开交易的比特币投资公司。 特朗普的加密货币顾问大卫·贝利 据一位不愿透露姓名的知情人士透露，该交易自今年1月以来一直在筹备中，包括2亿美元的股权融资和1亿美元的可转换债券。 贝利的公司被命名为Nakamoto ，以纪念比特币的创造者中本聪（Satoshi Nakamoto）。这位知情人士说，该公司将专注于收购和持有比特币，并将与一家现有的纳斯达克上市公司合并，预计交易将于下周初宣布。该公司预计将于今年夏天公开上市。 该消息人士称，Nakamoto计划在全球范围内收购公司，包括巴西、泰国和南非，并将其比特币投资于这些公司。知情人士说，这家合资企业得到了一大批知名投资者的支持，其顾问委员会包括一些知名人士。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498074.htm)

苹果公司计划在其Safari浏览器中增加人工智能搜索选项，这对Google来说是一个沉重打击，因为Google利润丰厚的广告业务主要依赖于使用其搜索引擎的iPhone用户。受此影响，Google母公司Alphabet股价周三收盘大跌 7.3%，市值蒸发约1500亿美元。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0508/657ffc15734dae6.jpg) 一位知情消息人士援引苹果高管Eddy Cue的话对媒体表示，苹果正在“积极考虑”对Safari进行改版。Eddy Cue周三在一宗反垄断案中作证，该案涉及Google在在线搜索领域的主导地位。Cue表示，由于用户越来越多地转向AI，上个月Safari浏览器的搜索量首次出现下降。苹果股价收盘下跌1.1%。 这番言论表明，搜索领域可能正在发生重大变革，威胁到Google在搜索业务上的主导地位。 D.A． Davidson分析师Gil Luria表示，失去苹果平台的独家地位会给Google带来非常严重的影响，“许多广告商将所有搜索广告都投放在Google平台，因为Google接近90%的份额形成了实际垄断。如果有其他可行的搜索替代方案，许多广告商就会将大量广告预算从Google转移出去。” 今年早些时候，Google在其搜索页面上推出了“AI模式“，希望防止数百万用户流向其他AI模型。最近，该公司将AI概览功能扩大到100多个国家，并增加广告位功能，从而提升搜索广告收入。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498072.htm)

苹果要求美国联邦上诉法院暂时中止法官裁决中的关键条款，该裁决命令苹果立即向更多竞争对手开放其利润丰厚的应用商店。苹果公司在周三提交的一份文件中告诉位于旧金山的美国第九巡回上诉法院，如果在这家 iPhone 制造商的法律挑战未决期间不暂停执行 4 月 30 日的命令，苹果公司将受到不可弥补的损害。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0320/47a99055306520a.jpg) 苹果公司正在对抗一项裁决，该裁决认定苹果公司在2020年由在线视频游戏《堡垒之夜》（Fortnite）制造商Epic Games提起的反垄断诉讼中藐视了先前的命令。 在其提交的文件中，苹果表示，新的裁决阻止了该公司 “对其业务运营的核心方面行使控制权”。美国地区法官伊冯娜-冈萨雷斯-罗杰斯（Yvonne Gonzalez Rogers）命令苹果公司停止几项她认为旨在规避禁令的做法。苹果提交的文件主要针对其中两项，包括法院禁止苹果在客户完成 App Store 以外的应用购买时向应用开发商收取 27% 的新费用。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498070.htm)

财报显示，2023财年，Imagination公司总收入达1.24亿英镑（约合11.93亿元），同比增长3.6%。

 在4月23日更新的第16赛季中，《守望先锋》推出了全新永久模式角斗领域，玩家们得以在经典的快速比赛和竞技比赛之外体验到别样的乐趣。近日，游戏总监Aaron Keller再发博文，讲述了这个模式的“前世今生”，还畅谈了一番角斗领域未来的宏大计划。  据Aaron Keller介绍，角斗领域的构想肇始于2022年，其最初的设计思路十分注重“多样性”。一开始，角斗领域采用了一套八支队伍参加的锦标赛赛制。在每个回合里，玩家可以随机选择升级，并进行团队死斗或对抗AI，输掉回合将损失生命值。这个未经完善的版本有明显的弊端，那就是“随机”容易带来不够平衡的体验。而现在开发团队则更看重让玩家体验到平衡性和竞技乐趣，因此，才优化诞生出如今与玩家们见面的角斗领域模式。  角斗领域正式上线后的表现是令人欣喜的，它在第一周内大约占到了整个《守望先锋》游戏时间的50%，无愧于“第三根支柱”的期望。当然，作为一个新模式，角斗领域的各种英雄搭配仍有待开发，制作组对于平衡性的调整也需要时刻跟进。在第16赛季季中，角斗领域将新增英雄弗蕾娅，她的加入会让模式出现更多的可能性，甚至是颠覆已经成型的版本打法。  新英雄的加入只是角斗领域未来更新计划中的一个方面，Aaron Keller还透露了更多有趣的新内容。比如，在第17赛季，导入和导出搭配的功能将正式上线。而在第18赛季，角斗领域中还将推出一个名叫“运载竞速”的全新游戏模式，并随之发布两张全新地图。在后续的赛季更新中，角斗领域还会不断加入新英雄、新地图，推出全新全明星奖励。 之前提到，角斗领域的核心玩法是“搭配”，这意味着每个新英雄的加入都将影响模式大环境。征召模式、物品系统升级这些新内容也会让角斗领域的玩法焕然一新，全新模式带来的乐趣将是持续性的。 角斗领域的出现是以一种更有趣的方式展现一个不止于“FPS”的《守望先锋》，实现游戏更多的可能性。新的战场已经降临，事不宜迟，一起享受以智取胜的新奇体验吧。

 横版末世种田独游《多洛可小镇》抢先体验版（EA版）正式上架Steam商店。国区售价48元，首周10%折扣。该游戏在今年2月新品节的游戏Demo登上Steam最受期待游戏首页，其像素可爱画风、末日废土设定和上头的种田玩法，收获了97%的好评。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;  制作组曾对Steam的Demo页面差评进行过逐条回应，并根据玩家的反馈和意见做出改进调整。例如：加强新手引导，避免玩家在前期感到困惑迷茫；优化画面亮度和景深对比，整改画面闪光问题；增加键鼠与手柄按键自定义功能；调整外语玩家初始语言适配等。在此次的抢先体验版中，玩家将获得20-25h充实的主线游戏体验。  - 完整的种植、采集、烹饪和制作、搭建玩法。体验从零开始打造自己的农场，从手动种田向机械化种田迈进，10+可搭建平台/建筑、20+种植作物、40+可采集物品、80+可烹饪佳肴，100+可制作道具，极大满足玩家自主种田、建造和发展的欲望。  - 三张复杂且充满趣味的地图可供探索。随着工具提升、跨越地形的方式增加，能解锁的未经之地也越来越多。玩家将能够探索后山更深的密林，能够开辟前往河谷上层的道路，更能解锁通往风格迥异的沼泽湿地，展开一场新的冒险，获得更多资源。  - 独具特色的末日天气系统。末日天气是游戏中绕不开的话题，也是玩家种田致富之路的最大敌人。玩家将体验到酸雨腐蚀机械、雷暴雨摧毁作物和高温烈日炙烤等一系列困难，只有发掘那些遗失秘密，点亮科技树，通过天气改造器，才能改善和治愈末日天气。         游戏目前为抢先体验版，制作组计划在游戏上线后一年内补充未完结的故事内容，包含主线&amp;支线任务与剧情，并在正式版发布时推出主线完整的最终版本。在玩法方面，制作组在逐步完善现有机制的同时还计划补充一些新系统，例如小动物系统，以及更多深入的玩法机制，例如养殖系统、自动化种田等等。

对于消费者而言，种草和拔草的动作从此更为丝滑。

<blockquote><p>自4月30日淘宝小时达升级为淘宝闪购后，仅用6天时间，其日订单量便突破千万大关，甚至超越了京东外卖耗时70天才实现的千万业绩。本文将深入分析淘宝闪购与饿了么如何通过生态协同、流量共享、履约能力优化等策略，实现这一令人瞩目的成绩，并探讨其对行业竞争格局和未来发展的深远影响。</p> </blockquote>  自4月30日“淘宝小时达”正式升级为“淘宝闪购”后，饿了么5月5日官方宣布，来自淘宝闪购的日订单突破千万。这也意味着淘宝闪购仅用6天便完成京东外卖耗时70天（2月12日上线至4月22日）才实现的千万业绩。 在「庄帅零售电商频道」看来，淘宝闪购6天破千万订单，如同2016年AlphaGo击败李世石、2017年Master在围棋领域取得60连胜成为人工智能里程碑事件一样，也将成为零售行业的里程碑事件，推动即时零售业态的加速发展。 电商即时零售的“奇点时刻”正在加速到来。 ## 又快又猛的背后 在即时零售的竞速赛道上，美团、京东与淘饿为代表的阿里系，这三大生态正在以差异化的生态体系和策略进行竞争，中国连锁经营协会客座顾问、零售电商行业专家庄帅认为：在存量市场阶段，平台间的竞争早已不是你死我活，而是你争我夺，各大平台将进入生态协同体系的竞争，份额的增减则在于协同效应的强弱。 美团凭借餐饮外卖构建起的骑手网络与城市网格化运营体系，已经形成“外卖+即时零售+本地生活”的成熟模式，较强的用户心智、规模化的即时履约能力，以及线下供给和城市化网格化运营能力，是其最大的优势所在。 但不容忽视的是，这个模式也存在着弊端，一方面现有即时零售连接实体店会受限于商品SKU不足与价格竞争力较弱，另一方面开放的平台前置仓（美团闪电仓）存在多平台经营的情况，也就是这些前置仓所有者也能同时在京东秒送或是淘宝闪购上经营。这两个劣势仍然需要通过成熟的中心化货架电商模式来补齐。 庄帅预判，美团接下来很可能会通过美团优选来补足实物商品供给不足的短板，然后与餐饮外卖和本地生活形成协同效应，但是美团的电商想要达到淘宝的成熟度，周期会比预期的长很多。 而京东的电商业务虽然可以弥补即时零售在商品供给的缺口，满足消费者多样化的需求，但无论是餐饮外卖商家和本地生活商家的供给，还是骑手规模及城市精细化运营能力，均处于起步阶段。 这种由用户、商家和骑手形成的“三边”平台效应，想要保持持续的高增长，就需要平台实现流量（用户）、商家和配送（骑手）三者的高度平衡，如果仅以补贴强推订单增长，有可能会面临履约质量下滑与用户体验、骑手反噬的风险。 相比之下，依托平台流量与品牌资源，淘宝闪购团队推动了大批品类以及品牌入驻，拥有丰富的商家和商品供给。截至目前已有300多万家门店入驻淘宝闪购，覆盖食品生鲜、快消、3C数码、服饰、运动户外、鲜花园艺等多个行业。 饿了么则通过社会化仓配、超算调度平台、地图技术等成熟的即时履约能力，实现丝滑履约。 淘宝闪购以“轻资产重协同”的策略，将多年布局即时零售的积累，与饿了么成熟的即时履约能力和城市网格化运营能力结合实现的高效协同，低成本地复用了淘宝的用户规模和线上运营优势，以激活高频消费品类爆发式增长。  数据显示，自5月2日淘宝闪购全国全量上线以来，多地咖啡、奶茶店迎来订单高峰，上线24小时内奈雪的茶外卖订单同比暴涨超200%，库迪咖啡销量快速上升至饿了么咖啡类目第一，较日常订单增长近10倍。 除了茶咖品类，更多餐饮品牌也迎来了订单的爆增，米村拌饭的饿了么订单量较4月增长近100%，其线上运营负责人直言“远远超过此前预期”。 在庄帅看来，这场看似外卖的竞速，实则是即时零售业态的升级，外卖的高频带动的不仅仅是即时零售，还有低频的服饰、3C数码、家居等电商全品类，接下来比拼的就是三大生态在全业态全品类全场景的协同效应。 淘宝闪购6天破千万订单的闪电战背后，是淘宝生态全业态协同战略的全面落地。 从商品供给端看，淘宝天猫的品牌资源与饿了么的本地商家供给形成互补，既覆盖咖啡茶饮和餐饮的即时需求，又通过服饰、3C数码、家居用品等全品类实现全场景覆盖，并以品牌实体店加速下沉市场的拓展。 2024年8月，“Apple授权专营店”全面接入淘宝小时达，全国超过3000家门店，为600多个城市的消费者提供最快小时送达的服务，iPhone 16的新品预售淘宝小时达频道的相关搜索量暴涨200倍，销售额增长40倍。 2025年38大促期间，淘宝小时达整体成交环比增长近200%。其中迪卡侬小时达销量环比增长665%，ONLY成交增长近300%，JACK &amp; JONES、VERO MODA也都超过200%，屈臣氏美容护肤订单成交超120%，施华蔻的染发膏卖爆了。 从履约能力看，蜂鸟即配的百万级骑手网络和以AI驱动的超算平台，已经具备承接高峰值订单的能力和弹性，不仅可以用于送餐，还能运送药品、鲜花、水果等新鲜易腐物品，可全面支持即时零售全品类配送。 从生态扩展性看，整个淘宝生态拥有目前最为完整的供给体系和服务体系，可以长期让利消费者，通过全业态电商大零售模式和协同效应，推动淘宝、天猫、饿了么、盒马等所有业务平台的协同增长，特别是接下来VIP88的会员体系还将成为协同增长的核心连接点。 ## 日千万订单的始与终 淘宝闪购仅用6天就实现的日千万订单，底层逻辑是通过全业态电商大零售模式和协同效应来实现的，毕竟对于实物商家来说，线上的淘宝天猫旗舰店和线下实体店，都可以在淘宝闪购团队强大的线上运营能力支持下，与高频业务的餐饮和本地生活服务商家联动，通过跨店满减、联合发券等形式，共同推动所有类型商家的订单实现全面增长。 据「庄帅零售电商频道」了解，升级后的淘宝闪购，不仅联合饿了么全力围绕消费者加大补贴，还结合淘宝天猫在品牌电商商家的优势，与品牌商家的城市仓、线下门店合作，打通天猫官方旗舰店和即时零售的货盘及价格，给到消费者“电商的低价，即时零售快速送达”体验。 从这次五一假期的数据来看，除了茶咖品类之外，其他多个品类的品牌商家也都实现了翻倍增长。这就是淘宝闪购日千万订单的“始”。 接下来，随着淘宝闪购与饿了么的协同效应继续发挥，餐饮商家和本地生活未来的实物化战略，也会因为淘宝天猫的电商业态得到加速推进，例如海底捞的袋装底料、茶饮店出的瓶装饮料等，都能够在淘宝天猫的电商平台销售实现二次增长。 线上线下、商品零售+服务零售的协同创新发展，这就是淘宝闪购日千万订单的“终”。 最后，淘宝闪购的“短链爆发+全域流量”的线上运营模式，和饿了么提供的即时履约保障和城市化运营服务保障，使得无论订单量到达多大规模，都能够保证用户体验始终如一，而且饿了么还能够借势通过扩大订单规模来快速降低单均成本。 订单量越大，饿了么和淘宝的骑手规模和商家规模也将进一步获得增长，使得商家、骑手与消费者同步受益，用户体验越好复购越多、商家订单越多淘宝作为平台将会有更多的投入，最终形成“淘宝赚流量、饿了么赚订单、商家赚增长、骑手赚收入”的良性正向循环。 这场外卖闪电战不仅展现了淘宝与饿了么协同效应的爆发力，也意味着饿了么的即时零售基础设施已具备承载指数级增长的实力。 对于美团闪购和京东秒送来说，在面临来自淘宝和饿了么的竞争压力，需要进一步加大投入，一定意义上，会形成更多的消费形成即时消费的习惯。淘宝闪购拥有全业态的零售电商模式，或将成为本轮零售电商行业升级的最大受益者。 同时，电商平台在外卖和即时零售业务推动下，必将进一步加速进化，发挥电商平台中心化的、跨区域的销售效率和规模优势，推动商品结构进行优化，例如新品首发、库存出清（折扣化）、预售定制、长尾商品等，电商业态与依托实体店和前置仓的即时零售业态将形成互补的供给关系并长期共存。 目前看来，淘宝闪购的厚积薄发验证了多业态协同效应带来的正向循环，平台补贴让利用户，推动商家增长，最终让商家、骑手和平台均能长期盈利，让所有环节的参与者均能共享行业“奇点时刻”来临的升级红利，让存量市场的竞争不再是单纯的无效内卷，而是推动产业加速升级，实现行业质变。 ## 饿了么迎来发展新阶段 从三大生态对于即时零售业务的布局来看，美团闪购、京东秒送、淘宝闪购均是综合电商平台中的频道，与餐饮外卖、实物电商、即时零售和本地生活服务一起形成协同效应。 只是三大生态的不同业态发展阶段和成熟程度不同。 美团需要补齐实物商品供给不足，京东需要加强餐饮外卖和本地生活供给，增加即时配送的骑手运力和城市化运营能力。 此次淘宝闪购+饿了么出击，在“刚刚好”的时刻，一则承接用户的即时消费习惯；作为首家外卖平台的饿了么，也将加速淘宝闪购即时消费的发展速度。 一方面，饿了么在外卖和即时消费的用户心智和习惯很强，拥有大量的忠诚用户；另一方面，饿了么与美团旗鼓相当的餐饮商家和本地生活商家供给，拥有十几年的成熟的线上和线下运营能力，以及全国化及规模化的骑手即配履约能力。 阿里巴巴2025财年第三季度财报数据显示，本地生活集团收入增长12%，达到169.88亿元，高德和饿了么订单增长以及营销服务收入增加是主要驱动力，亏损同比显著收窄。 这也意味着阿里本地生活在业务的协同效果显著，饿了么所坚定的“1+2”的战略，也在带领其整体业务朝着正确的方向，保持着“又稳又快”的增长：“1”代表饿了么要做健康增长、更懂消费者的到家餐饮平台，“2”则代表专注建设好“符合饿了么特色的即时零售”以及“面向市场价值延展的即时物流网络”两个新赛道。 对于后者，在「庄帅零售电商频道」看来就是除了送万物的即时零售以外，饿了么还能够向所有有即时配送需求的企业，甚至全球开放即时配送服务。这样一来，随着淘宝闪购的持续性增长带来的协同效应，叠加“1+2”的长期战略，饿了么即将迎来盈利且健康增长的新阶段。 相信接下来，随着即时消费需求不断增加，即时消费场景和品类不断扩大，成熟的“搜索-决策-履约”购物链条将会进行全面的即时化升级，淘宝+饿了么的全业态电商大零售模式，也将成为未来最有可能做到“万物即时达”的平台。 作者：庄帅 ，公众号：庄帅的互联网频道 本文由@庄帅 原创/授权发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

<blockquote><p>互动、参与和共创”噱头永远无法解决真正的问题，充其量，它们只能带来短暂的活动高峰。要想可持续地增加互动，你需要解决真正的问题。</p> </blockquote>  上周，我们（FeverBee）与部分品牌方深入交流了他们的社区运营现状，发现多数品牌社区都面临着用户参与度与互动水平持续走低的困境。 当会员活跃度长期低迷时，不少社区运营者会陷入焦虑，**转而试图用短期噱头刺激用户参与：** - 比如，举办内容征集活动评选前十创作者？ - 策划大型有奖促销，设置”逢7中奖”留言机制？ - 鼓励会员发布问题并提供奖励？ 这些做法本身无可厚非，但终究无法触及问题本质。如果人们不参与，问题根源不在于缺乏吸引眼球的噱头，也不在于用户遗忘了社区存在，而在于他们未能真正感知到社区的独特价值。 事实上，如何激发有效互动、提升参与质量，这才是真正需要解决的核心命题。为此，我们（FeverBee）研发出会员动机激励模型！ 特别提醒：切忌盲目追逐互动数据，而应探索最佳互动平衡点。若连基本互动都难以维系，则需重新审视会员动机模型。  建议首先聚焦模型左侧模块，**当用户缺乏互动时，需要精准定位以下四个关键症结：** - 用户是否真正知晓社区的存在？ - 他们是否清晰认知社区的价值？ - 是否相信社区能切实带来这些价值？ - 社区提供的价值是否显著优于其他渠道？ 让我们逐一分析。 ## 1、人们是否真正知晓社区的存在？如果答案是否定的，自然无从参与。 常见的认知误区是，发送封社区推广邮件、微信消息或短信后，便想当然地认为： - 大多数会员都打开了这封邮件 - 打开邮件的人记住了内容 现实往往截然不同。你需要通过持续运营与精准推广策略，循序渐进地提升社区认知度。 **以下是四个实操建议：** ### 1）系统化启动规划 摒弃单次触达的粗放模式，在社区启动期采用分阶段、持续性的触达策略。 具体推广方式包括： - 在品牌邮件列表进行系列化推送 - 在新闻通讯中持续曝光 - 与行业KOL建立合作 - 举办社区专属引流活动 - 投放社交媒体广告 ### 2）、深度植入用户旅程 不仅向存量会员推广，更要覆盖新用户全流程： - 在注册流程嵌入社区邀请。 - 让社区入口在产品支持流程中凸显。 - 在官网及相关帮助文档设置显眼入口。 - 针对非会员群体，确保其搜索相关主题时优先触达社区。 关键点在于精准把握用户行为路径，将社区自然植入其必经节点。 ### 3）、持续性价值唤醒机制 建立多维触达体系，定期强化社区存在感与价值： - 在重要活动中展示社区里程碑。 - 分享社区成功案例故事。 - 举办需订阅社区才能参与的特色活动。 核心要务是持续监测社区认知度数据，并制定阶梯提升计划。 ### 4）生态系统融合战略 梳理用户现有的学习、支持、社交等行为场景，绘制完整的生态图谱。**通过与各触点建立共赢合作，确保用户在不同场景中都能便捷发现社区入口。** 数据表明，超半数用户并不知晓品牌社区存在。建议定期开展用户调研，建立认知度追踪体系，并据此优化运营策略。 ## 2、受众是否真正理解并认同社区提供的价值？ 当用户知晓社区存在后，接下来要解决的核心问题是“他们为何要在意”——**这归根结底取决于社区价值主张的精准定位。遗憾的是，许多组织的价值表述都陷入”自我中心”误区。** 从他们的宣传话术中可见端倪：**典型表述如——本社区是连接用户、解决问题、分享专业知识的平台。** 用户缺乏参与往往源于价值定位偏差。若能解决这个核心问题，其他运营难题将迎刃而解。以下是五个必须理清的关键问题： - 你的目标群体真正需要什么？ - 这种需求对他们的重要程度如何？ - 需求产生的频率有多高？ - 他们当前通过哪些渠道满足需求？ - 社区能否更高效地解决这些问题？ **这些问题的答案指导你需要创建什么样的社区。** 特别需要强调的是，必须为社区打造**不可替代的独特价值**。以下是一些案例：  **关键在于，所提供的价值既要足够明确具体，又能解决用户高频刚需。唯有围绕用户的核心痛点构建价值体系，社区才能真正产生吸引力。** ## 3、用户是否确信能高效获取社区价值？ 这本质上是社区体验优化课题，作为运营者，这里有三大关键触点需要着重打磨： ### 1）、注册流程是否足够丝滑？ 设置注册门槛会使参与难度成倍增加。用户能否在浏览内容时一键完成注册？每多一个操作步骤，互动意愿就会衰减20%-30%。 ### 2）、交互设计是否符合用户习惯？ 传统论坛式交互（仅支持点赞/留言）已难以满足新媒体Z世代的体验期待。对比B站的弹幕互动与微信的点赞分享机制，就能发现传统社区的体验断层。 ### 3）、社交氛围是否具有吸引力？ 冷清的社区如同空荡的商场，关键在于营造活跃氛围——即便实际互动量不足，**也要通过预告精彩活动、置顶优质讨论等方式制造繁荣景象。** ### 4）、是否提供个性化价值体验？ 这取决于用户的历史体验：信息质量是否过硬？需求匹配是否精准？首次互动是否获得即时反馈？ 以Airbnb为例，其成功秘诀在于： - 在推荐页面添加用户真人照片，营造好友互赠礼物的亲密感 - 推介文案给用户展示**“利他”**的文案，比“利己”的文案更容易带来转化，告诉用户“邀请好友可以获得25美元”的效果就不如**“向你的好友赠送25美元旅行经费”更打动人。** - 创新推出**心愿清单、旅行故事、收藏红心**等情感化交互功能，特别是真实动人的旅行叙事，构成了其不可复制的核心竞争力。  ## 4、在用户认知中，社区是否是其获取价值的最优解？ 我们正身处渠道碎片化时代：第三方平台、私域社群、KOL社交账号评论区等都在分流用户注意力。 **核心命题在于，社区是否具备不可替代的独特优势？这需要保持清醒认知——与其在注定失败的战场消耗资源，不如转换战略思维：** 当下最优解往往不是正面竞争，而是构建生态联盟。**通过用参与度置换掌控权，你依然能实现商业目标：** - 与生态伙伴共建价值网络。 - 通过赋能支持品牌周边生态。 - 将社区作为生态系统的连接枢纽而非独立存在。 必须清醒认识到，依赖短期活动噱头只是隔靴搔痒。本质矛盾不在于互动数据高低，而在于用户对社区价值的信任赤字——他们质疑能否在此高效获取所需价值。 破解这个困局需要回归本源：**重新洞察会员真正的价值诉求+基于核心诉求重构社区价值体系+通过持续验证建立价值信任闭环。** 祝你好运，世界和平！ PS：以上内容来自FeverBee官网，品牌猿翻译整理。 本文由人人都是产品经理作者【品牌猿】，微信公众号：【品牌猿创】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于cc0协议

道5月8日消息，周三，美国商务部发言人表示，特朗普政府计划修改拜登时期出台的人工智能芯片出口限制措施。这位发言人在声明中称：“拜登政府的《AI扩散规则》过于复杂和官僚化，将扼杀美国的创新潜力。我们将以一套更为简洁明晰的规则取而代之，以激发美国的创新动力，确保美国在全球人工智能领域的主导地位。” [](https://cdn.wccftech.com/wp-content/uploads/2025/05/Untitled-design-8-728x410-2.png) 这项尚未最终敲定的修改令，旨在重新制定拜登总统任内推出的芯片出口监管政策。该政策将出口目的地国家和地区划分为三类，对英伟达等公司的人工智能芯片出口实施差异化管控。这些限制措施此前曾遭到大型科技公司和外国政府的强烈反对。 与此同时，有知情人士透露，特朗普政府将不会执行原定于5月15日正式生效的《AI扩散规则》。特朗普政府最早可能于美国当地时间周四，公布是否修改《AI扩散规则》的最终决定。 拜登总统在其任期最后一周出台了《AI扩散规则》，被视为多年不断收紧半导体出口政策的最后一击。该规则为面向全球多数国家的人工智能芯片出口设立了新的许可要求，旨在通过设定安全门槛，既阻止某些国家通过第三方获取美国尖端芯片技术，又试图将更多国家纳入美国主导的技术体系。 此次政策调整正值特朗普总统筹备中东访问之际，包括沙特和阿联酋在内的多个国家对获取先进人工智能芯片受限表示不满。据悉，特朗普政府官员正制定新的监管框架，以加强对人工智能芯片在海外的流通控制。 据知情人士称，在新规制定期间，美国商务部将继续严格执行现有的芯片出口限制。其中一项重要举措是，对向中国转运芯片的国家（包括马来西亚和泰国在内）实施额外限制。 作为训练人工智能模型芯片的主要制造商，英伟达一贯反对美国政府日益收紧的出口管制政策。该公司始终批评《AI扩散规则》，并呼吁将其彻底废除，认为对第三国的限制只会促使它们转而与中国加深技术合作。英伟达首席执行官黄仁勋本周表示，美国企业应被允许向中国市场销售芯片，并预测中国人工智能芯片市场在未来几年将达到500亿美元规模。 尽管如此，特朗普政府仍在加强针对中国科技扩张的限制。此前，美国已禁止英伟达向中国销售其H20芯片，导致该公司计提高达55亿美元的资产减值。 英伟达对此暂无公开评论。 修改《AI扩散规则》将为印度、马来西亚等国家带来短暂的喘息之机。此前，这些国家并未受到芯片出口限制，直至2024年1月拜登政府公布该规则框架。限制推迟也将惠及甲骨文公司，该公司计划在马来西亚大规模扩建数据中心，而该计划原本可能因规则限制而受阻。 对于早在2023年就已受到出口限制、但希望与新一届美国政府重新谈判的国家，如阿联酋和沙特，此次政策调整同样带来积极信号。尽管仅修改《AI扩散规则》本身不足以解除英伟达向这些地区销售芯片所需的许可义务，但仍有望开启政策协商空间。 据报道，特朗普曾表示有意放宽对阿联酋的芯片出口限制。他可能在5月13日至16日的中东之行中，宣布启动与阿联酋就人工智能芯片达成政府间协议的谈判。阿联酋一直积极寻求此类协议，并承诺未来十年内对美国技术与基础设施投资高达1.4万亿美元，这一承诺也在谈判中提升了其筹码。 然而，与众多渴望获得英伟达芯片的国家逐一达成协议将是一项艰巨任务，最终可能形成数十项各自独立、企业必须遵循的出口政策。 《AI扩散规则》不仅包含国家分级和芯片出口限制，还首次针对人工智能模型“权重”实施出口管制，这些权重是人工智能软件用于处理数据、做出预测或决策的数值参数。特朗普政府是否继续维持这一规定，目前仍在讨论中。 在上述相关消息发出后，芯片制造商股价普遍上涨。英伟达股价上涨3.1%，费城证券交易所半导体指数上涨1.7%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498068.htm)

马斯克的一条转发，让中国新能源汽车行业的“风阻系数争议”受到全球关注。起因是他在社交平台X上转发了中国汽车博主“苏黎世贝勒爷”关于阿维塔12风阻系数测试的争议视频。视频中，阿维塔12量产车的实测风阻系数被曝出0.28Cd，与其官方宣传的0.21Cd相差33%。  面对突如其来的国际关注，阿维塔官方回应，称该博主视频内容“完全失实”，并宣布将邀请第三方机构公开测试风阻系数，甚至向马斯克本人发出邀请：“现场共同见证”。 在这场隔空喊话的背后，全民目光都聚焦于“风阻系数”这一关键词。新浪科技对话了中汽研学等多位大学教授和专家，他们解答了这场“参数争议”背后的乱象： 第一，汽车风阻测试没有统一标准，车企可以不用量产车测试，甚至直接用数据模拟都可以得到结果，也因此风阻系数成了车企可“灵活”调整的一部分； 第二，车企风阻系数与用户实测存在较大差异情况下，存在误导消费者嫌疑； 第三，不只是风阻实验，问题更大的其实在续航测试，如今电动车标称续航和实际续航的差距依然存在，这才是对消费者最大的误导。  **“风洞测试有可操作空间****”** 首先应该明确一点，尽管“风阻系数”这一概念经常出现在公众视野，但大部分人或许并未做过深入了解。 国际智能运载科技协会秘书长、黄河科技学院客座教授张翔向新浪科技表示，汽车行驶过程中有好几项阻力，其中一个就是风阻，另外还有道路上的阻力。车开得越快，汽车的风阻就越大，而风阻系数和风阻的关系是——风阻系数越小，车受的阻力越小，最终就能开得更远。“理论上来说，汽车的迎风面积越小，其风阻系数就越小”。 而此次阿维塔风阻系数所引发舆论的关键在于，博主“苏黎世贝勒爷”在测试时所测出的风阻系数和官方差距过大，两者差距超过33%。 在博主发布视频之后，阿维塔官方删除了与0.21Cd风阻系数相关的描述，但与此同时，官方表示博主内容“完全失实”，尽管阿维塔宣称要公开测试，但截至目前，仍未就博主相关争议做出更多有力回应。  而从理论角度看，若差异如此之大，将会对续航造成很大影响。 此前蔚来整车工程性能集成部空气动力学经理姜波就在一篇分享中表示，对于纯电汽车而言，降低汽车风阻可显著提升续航里程。根据研究测算，汽车风阻下降10%，NEDC综合工况节油率可达1.5%，而单车成本仅仅增加100元。以一台续航700km的纯电动三厢轿车为例，汽车风阻每下降10%，在其他配置和成本不变的情况下，NEDC综合工况续航里程可以提升3%左右。在高速等速工况下（120kph），续航里程提升更是高达约8%，降低电耗更是显著，因此，阿维塔宣传与实际测出的风阻系数，在能耗层面可能是几十公里甚至更高的差别。  正因为风阻系数对电车的续航表现如此重要，如今不少国内车企也就对此进行大力宣传。 然而，实际上目前对于风阻系数的测试，并没有国家的强制标准。中汽研相关人员向新浪科技表示：“风阻系数测试属于企业研发标准，非国家强制标准。风洞测试属于研发环节实验，不同于碰撞测试的国家认证流程。” 张翔教授更进一步指出，风阻系数只是对于车企设计的一个内部参考。而且很多车企在设计车的时候，也没有去测风阻系数。因为它不是一个必要的环节，也可以利用一些模拟数据来做估算。 此外，中汽研工作人员还表示，在风洞中测试风阻系数也并不一定要用量产车，“研发阶段可能使用骡车（原型车）、油泥模型或实车，不同阶段测试对象不同。”这也可能造成最终实际的风阻系数与厂商宣称的有差别。工作人员还提到，风洞测试的花费较大，其费用与测试次数、项目复杂度相关。因设备进口及维护成本较高，长期研发涉及多次测试，累计费用可能达到六位数。因此，风洞测试耗时耗财，也成了一些高端车宣传时的重点，但其中具有可以“灵活”调整的地方。 **“模拟数据与实际，存在差距”** 在争议过程中，新浪科技也就上述问题向阿维塔官方进行求证，阿维塔内部人士向新浪科技表示：将马上公开测试，博主的很多说法是不准的。但除此外并无更多说法。 而在这场争议中，专家们的观点直指行业核心矛盾——当技术参数成为营销武器，消费者的知情权应当得到保障。 东华大学物理学院力学中心副主任梁志勇教授从事流体力学方面的研究，他向新浪科技表示，自己之前做的CFD（计算流体动力学，Computational Fluid Dynamics）就是数据模拟，风阻系数是可以直接做数据模拟的，因此，也有完全通过模拟得到风阻系数的厂商，“只做这种数字模拟，有时候也是为了节省经费，但模拟数据和实际会有差距”。 他还指出，在风阻系数的宣传上，一般如果相差不大的话，在行业允许的范围内应该是可以宣传的。而若车企宣传风阻系数是0.21，但用户实际测试为0.28，差距达到了33%，那么车企在宣传风阻系数是存在误导消费者嫌疑的。 张翔教授则表示，国家没有关于风洞测试风阻系数的标准规定，风阻系数的测量完全是根据车企自己提出的要求来测量的。以前的消费者并不关注风阻系数，现在消费者开始关注风阻系数了，说明消费者对汽车越来越挑剔，买车的标准越来越高，如今的争议，也能引起行业对风阻系数如何宣传这一问题的重视。 经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向新浪科技表示，此次事件暴露出，企业在宣传风阻系数时会构成欺骗消费者的行为，但实际上，很少有消费者买车是看风阻系数的，消费者要的是一个长续航的结果，而不会去看达到长续航的诸多指标。关心风阻系数的，大多数是业内人士。他还指出，任何测试，都是可以通过调节变量来引导结果的，哪怕是公开的测试，透明的测试，几个微不足道的参数调整，都会影响结果，不只是车速，比如风向的偏离，迎风的面积都会影响最终结果，所以，测试需要标准条件下，需要由第三方测试平台来进行，才具有参考意义。 这些专家观点与中汽研工作人员的说法也可做出印证。当被问及“车企宣传使用的风阻系数是否需要官方认证？”时，中汽研工作人员坦言：“企业自行出具实验报告即可，目前无强制认证要求。这与碰撞测试不同，后者需符合国家标准。” 在续航焦虑催生的技术军备竞赛中，车企似乎陷入“实验室数据内卷”怪圈。 正如盘和林所言：“所有车辆的指标如今都缺乏统一的测试标准和测试平台，正是因为各种不统一，才会产生分歧。这些分歧不只是风阻实验，问题更大的其实在续航测试，如今电动车标称续航和实际续航的差距依然存在，这才是对消费者最大的误导。”而这场由0.07Cd差异引发的风暴，或许正是中国新能源汽车产业走向成熟必经的阵痛。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498066.htm)

昨天下午，淘宝天猫与小红书宣布进一步开放融合，打通从种草到购买的全链路。这意味着，小红书种草笔记可直接跳转至淘宝App。此次淘宝天猫牵手小红书，被外界看作是“内容+电商”的豪门联姻。  反观如今的电商格局异常残酷：传统电商平台遭遇了增长瓶颈，内容社区成为新流量洼地。尤其，抖音电商2024年GMV达到约3.43万亿元，同比增长35%，市场份额提升至行业第三，在这个大背景下，阿里电商必须构建更完整的内容生态护城河。 这场联姻，能否真正破解两大平台的增长焦虑？“前端种草+后端履约”的创新模式，能否阻击势头凶猛的抖音电商？ **阿里为何要与小红书“结盟”？** 伴随社交媒体兴起的种草经济，内容种草不再只是流量起点，而是成交闭环中的重要一环。 根据《中国青年报》社会调研数据，82.6%的受访者会在购物前搜索相关“种草”推荐。受访者中90后及00后占比达74.9%。显然，除了广告里展示的信息，年轻消费者们还希望通过他人真实的消费体验来了解商品。种草贯穿了消费者的整个购物旅程，能够对消费者的消费决策链路产生深刻影响。 在此背景下，阿里和小红书这场结盟本质是存量时代的精准卡位：阿里获取年轻流量和内容能力，小红书获得商业化基础设施。 2月20日，阿里巴巴发布2025财年第三季度财报显示，淘天集团营收达1360.91亿元，同比增长仅5%。此外，淘天集团本季度的经调整EBITA（息税摊销前利润）为人民币610.83亿元，相较2023年同期增长2%，此前两个季度的增速分别为-1%、-5%。 综合来看，阿里电商的营收、净利增速几乎停滞。更严峻的是，淘天集团的直营及其他收入的情况并不如意，同期收入为287.26亿元，同比下滑9%，此前两个季度同比分别下滑9%、5%。 当电商平台纷纷逼近增长天花板的同时，小红书的月活跃用户增速从2018年开始发力，目前成长为月活超3亿的全生活领域社区，是国内最具活跃度与独特性的平台之一。尤为值得一提的是搜索流量增长迅速，据小红书官方数据显示，小红书70%月活用户存在搜索行为，88%的搜索行为为用户主动发起，九成用户表示消费决策会被小红书搜索内容影响，更有高达42%的新用户在第一天使用小红书时会使用搜索功能。 这种反差揭示了电商行业的新现实：传统电商平台遭遇用户增长瓶颈，而内容社区正成为新流量洼地。尤其，抖音电商2024年GMV达到约3.43万亿元，同比增长35%，市场份额提升至行业第三，在这个大背景下，阿里电商必须构建更完整的内容生态护城河。 早在3月26日，2025天猫超级品牌私享会上，天猫总裁家洛直言天猫今年的重点是做增长。其中，天猫投入的一大重点就是站外流量。家洛明确表示，今年将加强与微博、小红书、B站等社交媒体合作，方便品牌和天猫进行全域运营，最终引导用户到天猫成交。 “过去一年，运用种草、外投回到天猫的交易形式的商家有非常大的收获。我们希望今年在这样的策略下做更多激进的策略运营。核心在于，未来新一年，品牌通过更多种草、外投回到旗舰店的生意，我们会做更多反哺策略、合作策略，甚至流量加投策略，推动这个场域做得更好。”他谈到。 一位接近阿里电商的人士向新浪科技透露，“阿里与小红书达成深度协同之后，还将与B站等社交媒体进行接触，探索深度合作的模式。” 据了解，继去年与微信支付、京东物流等达成互通合作，目前，淘宝已与微博、微信、支付宝、小红书、知乎、B站等超200家互联网平台建立合作，为商家全网引流。  **抖音不愿看到“反闭环”联盟** 值得注意的是，这也是小红书首次在流量导出上迈出实质性一步。 业内人士认为，此举意味着小红书正逐步突破原有“封闭生态”，向“内容+电商”全域整合的方向靠拢。特别是在当下品牌愈发关注内容驱动转化效率的趋势中，这种打通型工具将对品牌在投放策略、数据归因与链路转化方面产生重要影响。 值得注意的是，尽管小红书在2023年曾尝试自建商城和直播带货体系，并于2024年喊出“生活方式电商”的定位，但相较天猫、京东、抖音电商等成熟平台，其交易能力与货品体系尚不具备足够竞争力，需要找到为越来越多商家兑现商业化价值的新路径。 此次开放“跨平台导流”，或是一种更现实的“轻交易”路径选择——在保留内容优势基础上，借力外部平台完成最终转化。“对升级很期待。小红书活人多，真实评价多，越来越多商家意识到，只要在小红书上种好了草，在全域电商平台都会有增量转化，种草是上游。”一位广告代理商说。 小红书COO柯南也表示：“天猫是开放之路上非常重要的伙伴。于品牌而言，在小红书种草不仅是与用户的第一接触点，更是全链路经营的第一起点。小红书将发挥激发需求和扩展精准人群的优势，支持更多品牌实现从内容种草到交易转化的全链路经营，实现更为直接的增长。” 两年前，双方开始探索种草合作，通过“小红星”，将种草价值做科学度量。数据显示，过去一年，小红星规模高速增长，淘宝天猫品牌商家整体在小红书的种草笔记点击率提升20%，互动率提升109%。其中，参与淘宝天猫联投的日均投放商家数，同比增长335%，运动行业品牌商家进店率同比提升85%，美妆行业品牌商家进店率同比提升41.5%。 中国连锁经营协会客座顾问、零售电商行业专家庄帅向新浪科技表示，“此前，许多天猫商家并未深度运营小红书，一方面对其种草效果存疑，另一方面也缺乏额外精力布局。但天猫和小红书深度合作后，这些商家能够直接看到小红书引流至天猫的转化数据，从而更清晰地评估其营销价值，这将推动更多品牌加大在小红书的投入，甚至独立运营账号，而非仅依赖站外跳转。” 他还谈道，这次合作对于抖音电商也将带来一定的冲击。“抖音近年来一直在试图降低对董宇辉、小杨哥等大主播的依赖，改善用户体验和平台生态，然而作用却并不明显，用户决策易受情绪驱动，而非理性的购物，相比之下小红书凭借比较和谐的社区氛围，更容易形成‘种草-决策-复购’的正向循环，这将进一步分流抖音的高价值用户，抖音电商增长可能面临更大压力。” **阿里正在加速“拆墙”** 在互联网竞争进入生态级较量的今天，单打独斗已成过去式，合纵连横才是新常态。去年以来，国内互联网行业迎来新一轮“拆墙”浪潮。 以阿里、腾讯、京东为代表的头部企业，在“互联互通”政策指导下动作频频——曾经彼此设限，甚至剑拔弩张的公司，正逐步打破藩篱，开放生态对接彼此的服务。 其中，阿里表现尤为积极，先后在支付、社交、物流等多个领域推进开放合作： 在支付方面，2024年9月27日，淘宝官方宣布，当日（27日）起，消费者逛淘宝买买买时，可以使用微信支付了。与此同时，京东也接入了支付宝支付。 在社交方面，淘宝商品在微信生态面临的“阻力”大大减小。去年10月10日，微信与淘宝之间的壁垒进一步被打破，用户现在可以在微信直接点击淘宝链接，完成下单及支付，全程无需跳转回淘宝App。此外，用户还可以通过微信端访问淘宝首页。 在物流方面，去年10月16日，京东物流与淘天集团达成合作，京东物流将全面接入淘宝天猫平台，平台商家将能够选择京东物流作为服务商。京东物流的一体化供应链解决方案、京东快递、京东快运等诸多业务将能为淘宝天猫商家服务，涉及仓储、快递、快运等供应链全流程。而淘宝天猫用户也将享受到京东物流的送货上门、按需揽派、上门退换货等特色服务。 当前电商行业的互联互通趋势，本质上是市场竞争加剧的必然结果。过去，阿里、腾讯、京东等平台长期处于割裂状态——支付体系不兼容、流量生态封闭、物流网络各自为战，这种人为设置的壁垒不仅限制了行业发展，更损害了消费者体验。 一位业内人士表示，随着市场进入存量竞争阶段，用户对一站式、无缝衔接的购物体验需求日益凸显。“倒逼之下，头部平台不得不重新审视竞争策略：从支付接口的互通，到物流网络的协同，再到流量生态的开放，巨头们正逐步拆解围墙，通过战略级合作提升整体服务效率，这既是对用户诉求的回应，更是平台在红海市场中寻求增长新路径的主动选择，”他谈到。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498064.htm)

小米汽车昨日就此前推送的更新版本中新增“排位模式”功能解锁条件进行道歉称，“给部分用户带来了困扰，对此我们深表歉意”。小米汽车表示，“收到大家反馈后，我们高度重视，已暂停了这次推送。”对于已升级的少量用户，小米汽车将会在下个版本更新中解决。 “我们已开始推进新版本的开发和测试，预计用时4-8周，具体时间以小米官方通知为准。”小米汽车表示，“我们设计的初衷是为了更好的保障驾驶安全，但没有充分征询大家意见，也没有做好相关功能的沟通说明，我们的工作确实存在不妥的地方。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498062.htm)

<blockquote><p>在日常需求对接中，经常从研发口中听到一些词汇/口头语，本文整理了产品经理与开发沟通最高频的31个技术术语/口头禅，让你从此需求评审不露怯，Bug追踪不抓瞎，轻松Get技术团队的尊重！</p> </blockquote>  个人实战分享，干货满满的！以下是技术术语的详细定义和说明： ## bug BUG一般是指在电脑系统或程序中，泛指程序中未被发现的一些的逻辑缺陷问题，简称程序漏洞，是程序设计中的术语。 其实bug是所有程序都会存在的，没有一个程序是完美无bug的，只是bug有没有被发现，bug严不严重而已。 为什么用“BUG”代指 “程序漏洞”？ <blockquote><p>bug起源于一个故事。1947年9月9日，早期的电脑突然宕机，工程师团队找了很久原因，最终发现是有飞蛾意外飞入一台电脑引起的。团队很快排除错误，并在日志本记录这事。因此，人们逐渐开始用“bug”（原意“虫子”）来称呼计算机隐藏的错误。—-实际是不是飞蛾造成的故障就不得而知了。</p></blockquote> ## 硬编码/代码写死 **硬编码：**指在代码中直接使用**固定值**（如字符串、数字、路径），而不是通过变量、配置文件或外部输入动态获取。这种方式虽简单，但会降低代码的灵活性和可维护性。 **代码写死：**中文对“硬编码”的俗称，强调代码缺乏灵活性，修改时必须改动源码。 ## 开发、测试、灰度和生产环境、蓝绿环境 - **开发环境：**程序员编写和调试代码的本地或共享环境。 - **测试环境：**测试人员用于系统化测试的环境。 - **灰度环境：**无限接近生产环境的预发布环境，用户体验和生产环境一致，一般用于上线前最终验证。仅部分人员（测试或产品）有权限。 - **生产环境：**用户实际使用的线上环境。 - **蓝绿环境：**有一种发布策略叫蓝绿部署，蓝绿部署的核心思想，即同时维护两个生产环境（蓝和绿），一个在线，另一个用于部署新版本。好处是有问题直接切换流量，快速回滚。 ## 构建、打包、脚本执行、部署、发布、回滚/回退 **构建：**将源代码转换为可运行程序的过程，包括编译、依赖安装、代码优化等。——有时候会听到研发说构建失败。 **打包：**将开发后的可执行文件和必要的文档（如使用说明等）使用打包工具制作成软件包（我们可以本地下载安装的东西），方便分发和部署，比如APP打包后生成app-release.apk，提交至应用商店。 **脚本执行：**运行自动化脚本批量处理特定任务（如数据迁移、环境配置）。 **部署：**将打包好的程序安装到某个环境（测试、灰度或生产等）里。 **发布：**用户能看见更新后的软件包内容或者直接使用软件，一般指发布到线上生产环境。 **发布策略：** - 全量发布：所有用户立即切换至新版本。 - 灰度发布：小范围用户试用（如5%流量），验证稳定性。 - 蓝绿部署：新旧版本并行运行，流量一键切换。 **回滚：**当新版本出现严重问题时，快速恢复到上一版本。发布之前都会准备回滚计划，一旦有问题，影响线上业务了，马上进行回滚。 ## 联调、版本管理、封版 **联调：**不同模块或系统间进行接口对接与功能验证，确保数据交互和业务流程正确。 常见场景： - 前端与后端API联调（比如前后端针对“订单提交接口”进行联调）。 - 微服务间联调（比如支付服务调用风控服务）。 - 第三方系统联调（比如调用第三方在线客服系统）。 **版本管理：** 通过工具（Git、SVN）管理代码的变更历史、分支策略与发布版本，支持团队协作与追溯。 **封板：** 在当前版本发布前停止新功能开发，进入测试与修复阶段，仅允许修改关键Bug，不允许新的功能和需求加入当前版本。 主要是为了防止版本错乱，发版时把未验证或测试中的版本发上线。 ## 耦合、解耦、上下游 **耦合：**模块/功能之间相互依赖，高耦合意味着改动一个模块会牵连其他模块。 **解耦：**指降低模块/功能之间的依赖，使系统更模块化、独立、易维护，把关联依赖降到合理边界，不至于牵一发而动全身，同时要考虑解耦成本，允许适度耦合。 **上下游：**通常，在软件开发中，上下游指的是系统或服务之间的依赖关系和数据流向。上游可能指提供数据或服务的系统，下游则是依赖这些数据或服务的系统，消费上游数据或服务，并进一步加工或传递的接收方。 在下面的流程中，订单服务是支付服务的上游，传递支付金额、用户等关键支付信息。  ## 进程、线程 ### 进程 操作系统进行资源分配和调度的基本单位，每个进程拥有独立的内存空间（代码、数据、堆栈等），彼此隔离。 比如打开微信APP是一个进程，打开支付宝APP又是另外一个进程。 ### 线程 线程是进程内的**执行单元**，共享进程资源（内存、文件），是CPU调度的基本单位。一个进程可包含多个线程，实现高效并发。 ## 快照、实时 **快照：**在特定时间点对系统状态的静态捕获与保存，用于记录历史状态或备份恢复，快照数据不会再变化。 **实时：**系统对事件或数据的即时响应与处理，保证结果在可接受延迟内（通常毫秒级）完成，实时数据时刻都可能在变化中。 举例： - 每日日终账户余额就是快照，当前账户余额就是实时。 - 每日日终交易金额 → 快照，当日累计交易金额 → 实时。（当日还没完，实时汇总统计截止前一统计时刻所有订单的金额，不断在变化中） - 在线文档实时更新版本 → 实时，在线文档历史存档 → 快照。 ## 逻辑删除、物理删除 当你设计一个删除功能，一般研发都默认是逻辑删除。 - **逻辑删除：**不是真的删除，只是加了一个“是否删除”的字段标识，已删除的数据不会在页面上显示和被查询出来。（数据仍在，但不可见） - **物理删除：**在数据库把这个数据给删了，后续如果要查询，无法找回。（真的删除，无法找回） ## 兼容、重构、迁移 ### 兼容 **定义：** 兼容是指不同系统、设备、软件、协议或版本之间能够协同工作，且不产生冲突或功能异常的能力 **常见的“兼容”场景及含义：** 1）软件兼容性 - 操作系统兼容：软件能否在 Windows、macOS、Linux 等不同操作系统上正常运行。 - 依赖项兼容：软件能否与其他库、框架或运行环境（如 Java 版本、Python 依赖包）正确配合。 - 浏览器兼容：网页能否在 Chrome、Firefox、Safari 等不同浏览器中正常显示和交互。 2）硬件兼容性 - 设备驱动能否适配不同型号的硬件（如打印机、显卡）。 - 软件能否在不同硬件架构（如 x86、ARM）上运行（例如：苹果 M1 芯片兼容旧版软件）。 3）版本兼容性 - 向后兼容：新版本系统/软件能支持旧版本的功能或数据（例如：Word 2023 能打开 Word 2010 的文件）。 - 向前兼容：旧版本系统/软件能部分支持新版本的功能（较少见，通常是提醒升级）。 4）协议/接口兼容 - 不同系统间通过 API、通信协议（如 HTTP、gRPC）交互时，数据格式和逻辑是否一致。 - 例如：微信小程序的后端接口升级时，需保证旧版客户端仍能正常调用。 5）数据兼容 - 数据在不同系统或版本间能否正确解析（如 CSV 文件用 Excel 和 Numbers 打开格式不乱）。 ### 重构 **1）定义** 在研发领域，“**重构**”指**在不改变软件外部功能的前提下，对代码内部结构进行优化和改进的过程**。重构的核心目标是提升代码的可读性、可维护性和扩展性，同时减少技术债务，而非直接添加新功能或修复 Bug。 **2）重构的典型场景** - **代码冗余：**比如多个函数实现相同逻辑，通过重构可以将重复代码提取为公共方法。 - **复杂逻辑简化：**比如将一个500行函数拆分为多个小函数。 - **设计模式优化：**引入更合适的设计模式。 - **性能瓶颈改进：**优化低效算法或数据结构等。 - **技术债务清理：**修复临时方案、过时依赖或遗留代码。 ### 迁移 **1）定义** 在研发领域，“迁移”指将系统、数据、应用程序或服务从一个环境、平台或版本转移到另一个环境的过程，目的是提升性能、降低成本、适应新技术或满足业务需求变化。 **2）迁移的常见类型** - 数据迁移：将数据从旧数据库转移到新数据库。 - 系统迁移：从旧系统（如单体架构）迁移到新系统（如微服务架构）。 - 云迁移：从本地服务器迁移到云平台（如 AWS、Azure、阿里云）。 - 版本升级迁移：软件框架或语言版本升级。 - 平台迁移：更换技术栈或供应商（如安卓应用从 Google Play 迁移到华为 AppGallery）。 ## 高并发、高吞吐量、冷热分离 ### 高并发 定义：系统在极短时间内同时处理**大量用户请求**的能力，比如年度促销活动同一时刻订单激增，系统可以稳定、快速响应地相应下单请求，不至于系统崩溃或响应延迟。 ### 高吞吐量 定义：指系统在单位时间内处理大量数据或请求的能力，强调数据处理的效率和总量，而非瞬时并发压力。 ### 冷热分离 冷热分离指从业务层面区分**数据访问频度**，将低频度访问数据转储到廉价存储主机上，高频度访问数据留存在高性能存储主机上，降低存储成本，提升性能和管理效率。 ## 一主多从、读写分离 一主多从和读写分离是数据库架构设计中提升性能与可靠性的核心策略。 **一主多从：** 主库：唯一负责写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）的数据库节点； 从库：通过复制技术同步主库数据，仅提供读操作（SELECT）的数据库节点，通常部署多个从库以扩展读能力。 **读写分离：** 让主库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从库只读实例处理查询（SELECT）操作。 **主从库和读写分离的好处：** - **高可用**：主库故障时，从库可提升为新主库（需配合VIP或DNS切换） - **负载均衡**：从库分担读压力，避免主库性能瓶颈 - **数据备份**：从库可作为实时备份节点（逻辑备份 + 物理备份结合） 以上是本次分享的全部内容。 本文由 @野生产品经理-祝祝 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>与公域流量相比，私域流量更注重用户关系的深度运营和长期价值的挖掘。然而，如何将私域流量有效变现，成为困扰许多产品人和运营者的难题。本文将深入探讨如何通过“用户规模×触达率×转化率”这一模型，清晰计算用户价值，并通过具体案例和实用策略，帮助读者掌握扩大用户规模、提高触达率和提升转化率的方法，从而实现私域流量的千万级变现。</p> </blockquote>  在如今竞争激烈的商业世界里，私域流量已经成为了各位产品人和创业者们关注的焦点。如何通过私域流量实现变现，是大家都在苦苦思索的问题。今天和大家深入聊一聊如何利用“用户规模×触达率×转化率”这个模型，来算清你的用户价值，实现千万级别的变现。 ## 理解“用户规模×触达率×转化率”模型 咱们先来了解一下这个模型。 简单来说，用户规模就是你私域里的用户数量，这就好比是你的“弹药库”，弹药越多，你能发起攻击的机会也就越多。触达率呢，就是你能够把你的信息准确无误地传递给用户的概率，就像是你发射的炮弹能不能准确命中目标。而转化率则是指那些接收到你信息的用户，最终转化为购买者或者采取你期望行动的比例。把这三个要素相乘，就能大致估算出你的私域流量变现潜力。 拿某家小型美妆工作室举例吧。一开始，这家工作室的用户规模只有几百人，他们通过在社交媒体上发布精美的妆容教程和产品推荐，渐渐地吸引了更多的用户关注，用户规模增长到了几千人。但是，他们发现虽然用户数量增多了，可实际购买产品的人并没有显著增加。 经过分析，他们发现问题出在了触达率上。 原来，他们只是简单地在社交媒体上发布内容，没有进行针对性的推送，很多用户并没有看到他们的产品信息。于是，他们开始采用会员制度，为会员提供专属的产品信息和优惠活动，并且通过私信、邮件等方式确保会员能够收到这些信息。 这样一来，触达率得到了显著提高。 最后，他们又对产品进行了优化，根据用户的反馈调整了产品的配方和包装，同时提供了优质的售后服务，转化率也随之提升。通过不断地优化用户规模、触达率和转化率，这家美妆工作室的销售额实现了大幅增长。 ## 扩大用户规模 用户规模是私域流量变现的基础。那么，怎样才能扩大用户规模呢？ ### 提供有价值的内容 我们可以通过提供有价值的内容来吸引用户。比如，一家健身私教工作室可以在社交媒体上分享健身知识、饮食计划、训练技巧等内容，吸引那些对健身感兴趣的用户关注。据统计，一家健身工作室在社交媒体上持续发布优质内容后的三个月内，粉丝数量增长了 30%。这些粉丝就是工作室潜在的用户，他们可能会因为看到工作室分享的内容而产生进一步了解的兴趣，甚至购买工作室的课程。 ### 举办活动 举办各种线上线下活动也是扩大用户规模的有效方法。线上活动可以是抽奖、问答、打卡等，线下活动可以是讲座、体验课等。某家烘焙店举办了一次线上烘焙知识问答活动，参与者只需在规定时间内回答正确问题，就有机会获得优惠券和小礼品。活动吸引了大量用户参与，不仅增加了店铺的知名度，还吸引了很多新用户关注。活动结束后，店铺的粉丝数量增长了 20%。 ### 合作推广 与其他相关领域的品牌或博主进行合作推广，也能快速扩大用户规模。比如，一家母婴用品店可以与母婴博主合作，让博主推荐自己的产品。通过博主的影响力，母婴用品店可以接触到更多的潜在用户。一家母婴用品店与一位拥有 50 万粉丝的母婴博主合作后，店铺的粉丝数量在一周内增长了 5000 多人。 ## 提高触达率 有了一定的用户规模后，如何提高触达率就成为了关键。 ### 选择合适的渠道 不同的用户群体可能活跃在不同的渠道上，我们要选择合适的渠道来触达用户。对于年轻的用户群体，可能微信、抖音等社交平台更合适；对于一些商务人士，可能邮件、领英等渠道更有效。比如，一家科技创业公司主要面向商务人士推广自己的产品，他们发现通过邮件进行产品推广的效果比在社交媒体上要好很多。通过精准地选择渠道，他们的触达率提高了 20%。 ### 个性化推送 根据用户的兴趣、行为、购买历史等信息进行个性化推送，能够提高用户对信息的关注度。一家电商平台根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推送个性化的商品推荐。结果显示，个性化推送的转化率比普通推送高出 30%。因为用户更容易对符合自己需求的信息产生兴趣，从而更有可能点击查看和购买。 ### 定时推送 合理安排推送时间也很重要。我们要了解用户的使用习惯，在用户最有可能查看信息的时间段进行推送。比如，对于大多数上班族来说，晚上下班后的时间可能是他们查看手机信息的高峰期。一家在线教育机构发现，在晚上 7 点到 9 点之间推送课程信息，打开率比其他时间段要高出 15%。 ## 提升转化率 最后，提升转化率是实现私域流量变现的关键一步。 ### 优化产品和服务 提供优质的产品和服务是提升转化率的根本。如果产品质量不好，服务不到位，即使有很高的触达率，用户也不会购买。一家餐饮连锁店通过不断优化菜品的口味和服务质量，顾客的复购率提高了 20%。因为良好的产品和服务能够让用户产生信任和好感，从而更愿意购买。 ### 提供优惠和激励 适当的优惠和激励措施可以刺激用户购买。比如，打折、满减、赠品等。一家服装品牌在换季时推出了“买一送一”的活动，销售额在活动期间增长了 50%。用户往往会因为这些优惠而产生购买的冲动。 ### 建立信任 建立与用户之间的信任也非常重要。可以通过用户评价、案例分享、品牌故事等方式来增强用户的信任感。一家在线旅游平台通过展示大量的用户好评和真实的旅游案例，用户的下单率提高了 15%。因为用户在购买前往往会参考其他用户的评价和案例，以此来判断产品或服务的质量。 亲爱的朋友们，通过扩大用户规模、提高触达率和提升转化率，我们就能够充分挖掘私域流量的价值，实现千万级别的变现。当然，这不是一蹴而就的事情，需要我们不断地实践和优化。希望今天分享的内容能够对大家有所帮助，让我们一起在私域流量的道路上取得更好的成绩！ 如果你在私域流量变现的过程中还有其他问题，欢迎随时和我交流讨论，咱们下次再见啦！ 本文由人人都是产品经理作者【北沐而川】，微信公众号：【健彬的产品Live】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

及格产品+免费战略，大厂抢夺Agent市场。