近年来，酒馆赛道受到市场的诸多关注。为了探索酒馆赛道的发展潜力，红餐产业研究院发布了《酒馆发展报告2025》。

辛苦卖面不如开放加盟？

没有四十不惑。

青岛啤酒再“腾飞”？

<blockquote><p>如何设计一套高效、准确且稳定的券后价计算系统，是电商产品设计中的关键挑战之一。本文详细介绍了商品券后价的产品设计方案，从背景目标、功能设计、系统实现逻辑到异常处理机制等多个方面进行了全面阐述。</p> </blockquote>  ## 一、背景及目标 ### 1.1 背景 在电商系统中，券后价是一个很重要的促单环节。券后价能够有效提升用户体验，促进用户购买行为，所以券后价是一个很重要的促单工具 ### 1.2 目标 设计一套可通过实时计算和动态展示券后价，用户能够清晰了解优惠信息，从而提高转化率和销售额。同时，系统的处理机制需确保券后价计算的准确性和稳定性。 ## 二、功能设计与实现方案 ### 2.1 券后价的计算公式 **1. 公式：**券后价 = 商品原价（或活动价） – 最优优惠金额 **2. 要点说明：** - 活动价：需考虑会员价，限时折扣、会员折扣等叠加活动 - 最优优惠金额：优惠金额可以是单张优惠券的金额，也可以是多张优惠券叠加后的总金额 **3. 逻辑说明：** - 门槛：需满足券的使用条件（如满减门槛、品类限制、时间有效性等）。 - 若商品原价不满足优惠券门槛，券后价仍显示原价。 - 若满足门槛，券后价直接展示原价减优惠券面额后的价格。 **4. 示例：** - 商品原价 100 元，用户持有满 100 元减 20 元优惠券 → 券后价 80 元。 - 若商品原价 90 元，使用同一张券 → 券后价仍为 90 元（不满足门槛） ### 2.2 基础计算逻辑（仅一张优惠券） 1. 若仅一张优惠券且满足条件 2. 券后价 = 原价 – 优惠券抵扣金额 3. 示例：原价100元，优惠券满100减20 → 券后价80元 ### 2.3 多张优惠券时的计算逻辑 **1. 可叠加优惠券，如平台券+店铺券** 1）叠加条件： 需符合规则，如允许店铺券+平台券叠加，但需排除互斥券 2）计算方式： 券后价 = 原价 –  优惠券1抵扣金额  –   优惠券2抵扣金额 示例：商品原价为200元，有两张优惠券同时可叠加使用，券A（满100减20）和券B（满150减30），券后价为：200−20−30=150元 3）叠加优先级： 优先级为：平台券 &gt; 店铺券 &gt; 商品券（具体可按自己平台优先级） 系统实现：通过接口校验优惠券的可叠加标识字段，动态计算最优组合 **2. 不可叠加优惠券，如互斥券或系统限制：** 1）选择最优券：系统自动选择最优券，即取优惠力度最大的券 取数逻辑：计算所有可用券的抵扣金额，取最大值。如：优惠券A减30元 vs 优惠券B减25元 → 选A 2）计算方式： - 券后价 = 原价 – 最优券抵扣金额 - 示例：商品价100元，券A（满100减20）、券B（满100减15），选择券A，券后价=80元 ### 2.4 优惠券有门槛时的处理 **1. 规则：** 满足门槛：优惠券生效，直接抵扣。 未满足门槛：券后价 = 原价，但需提示用户“需凑单达XX元可用”（如“券后价 150 元，需凑单满 200 元可用”）。 **2. 计算逻辑：** 1) 单商品： 若商品原价 ≥ 优惠券门槛 → 券后价 = 原价 – 抵扣金额 否则 → 券后价 = 原价 2) 购物车多商品： - 总金额 ≥ 门槛 → 总券后价 = 总原价 – 抵扣金额 - 否则 → 券后价 = 总金额，提示用户“需凑单达XX元可用” - 示例：商品A原价100元，商品B原价80元，优惠券满200减30 → 券后价180元（未达标），需凑单20元可用券。 **3. 跨商品合并计算：** 在购物车/结算页，用户需凑单满足门槛后，按比例分摊优惠至单个商品。 ## 三、系统实现逻辑 ### 3.1 核心流程 用户访问详情页 → 系统查询用户可用券 → 过滤满足门槛的券 → 按优先级/叠加规则计算最优价格 → 返回券后价。 ### 3.2 核心模块设计 **1. 优惠券中心：** 管理优惠券元数据：如存储优惠券类型、门槛、适用范围、有效期、叠加规则等 **2. 商品中心：** 提供商品原价、活动价、品类、店铺等信息 **3. 计算引擎：** - 输入：商品价格、用户优惠券列表、商品属性、活动规则等信息。 - 输出：最优券后价及优惠券组合 **4. 缓存层：** - 使用Redis缓存高频商品的券后价，减少数据库压力。 - 存储用户可用券、预计算结果 **5. 前端展示层：** - 通过接口实时获取券后价，结合样式高亮（如“券后¥XX”） ### 3.3 计算场景与策略 **1. 商品列表页** 预计算 + 缓存：基于商品原价和优惠券，提前计算并缓存结果（需缓存用户可用券信息） 计算方式：可采用异步任务预计算 **2. 商品详情页** 实时计算：结合用户当前可用券，实时计算最优价格（调用优惠中心接口） 计算方式：实时接口调用 **3. 购物车页** 动态计算：根据购物车内已选商品总价和优惠券门槛/组合，实时计算更新 计算方式：动态接口调用 **4. 兜底策略：** 超时或计算失败时，前端默认展示原价并提示“优惠信息加载中” ### 3.4 流程示例 1. 用户访问商品详情页 → 前端请求券后价接口，携带用户ID、商品ID。 2. 计算引擎查询用户可用优惠券，过滤出满足门槛的券。 3. 按优先级选择最优券，返回券后价。 ### 3.5 异常处理机制 **1. 价格计算为负数** 处理逻辑：如计算结果低于0（负数），券后价按0元计算 或 限制最低价为0元并提示“系统检测到异常优惠，已自动修正”，系统需记录日志 **2. 价格计算低于成本价** 处理逻辑：如计算结果低于成本价，系统需记录日志并通知商家处理 **3. 计算服务超时** 处理逻辑：降级展示原价，并记录日志告警。 ## 四. 案例说明 ### 案例1：多券叠加场景 商品：原价200元，参与限时折扣（8折 → 160元）。 **优惠券：** - 券A：满150减30（可叠加） - 券B：满200减50（不可叠加） **计算：** - 叠加券A：160 -30 = 130元 - 选择券B：160（未达标200元门槛） → 最终券后价130元 ### 案例2：不可叠加场景 商品：原价300元 **优惠券：** - 券A：满 200 减 50（不可叠加） - 券B：满 300 打 7 折（不可叠加） **计算：** - 券A：300 – 50 = 250 元 - 券B：300 × 0.7 = 210 元 →  最终券后价 210 元 ## 五、设计思路（很重要） 首先在做券后价计算公式时，需分两个层面考虑：商品价格取值，如会员价，活动价；优惠券取值：如门槛，多张优惠券处理。接下来是多张优惠券的情况。这时候需要考虑优惠券的优先级。 然后考虑计算量，商品列表、详情页、购物车都需要显示券后价，所以系统需要高效计算 最后需要检查是否有遗漏的点，比如优惠券优先级，如店铺券优先于平台券，或者面额大的优先。另外，门槛计算是否需要考虑商品是否参与活动，比如某些商品可能不参与满减。这些细节都要考虑到方案中，确保全面覆盖用户需 基于以上的思考方式，输出一份最佳的产品解决方案 作者：pemg的笔记 公众号：pemg的笔记 本文由 @pemg的笔记 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>在仓储和库存管理中，货物的出入库顺序一直是一个关键问题。是遵循传统的“先进先出”原则，确保库存周转和商品新鲜度，还是采用“后进先出”策略，优先销售新货？这看似简单的选择背后，却隐藏着复杂的商业逻辑和管理智慧。本文将深入探讨“先进先出”与“后进先出”两种库存管理策略的适用场景、优缺点，并结合真实案例分析企业如何根据商品特性、业务目标和技术能力灵活选择库存管理策略。</p> </blockquote>  今天唠唠：仓库里新到的货，非得“后来的先走”吗？这个问题看起来简单，实际坑可不少！ 搞不好库存积压、商品过期、成本飙升全找上门。今天就掰开了揉碎了，说说这里头的门道。 ## 一、什么是“先进先出”和“先进后出” **先进先出（FIFO，First In First Out）：先入库的商品优先出库，确保库存周转。** **先进后出（FILO，First In Last Out）：后入库的商品优先出库，先入库的商品长期留存** 举个例子：假设在3月1日购买A产品3个，单价8元/个；3月5日购买A产品9个，单价7元/个；3月9日购买A产品2个，单价10元/个。 - 根据先进先出法则：如果在3月发出A产品8个，发出的8个A产品的成本为3个8元+5个7元=59元； - 根据先进后出法则：则发出的8个A产品成本为2个10元+6个7元=62元。 通过对比可以发现，选择不同的存货计价方法，发出的存货成本会有所不同。 ## 二、“先进先出” VS “先进后出”，到底该咋选？ ### 1. 先进先出：食品店的生存法则 **先进先出（FIFO）：先入库的商品优先出库，确保库存周转。** 举个栗子：你家楼下超市的鲜牛奶为啥总把最新日期的藏在最里面？这就是典型的先来先走——最早进的货先卖掉，防止过期。 适合场景： - 食品饮料（酸奶过期了真能喝出人命） - 药品化妆品（眼霜过期了抹了要烂脸） - 电子产品（去年的手机今年打五折都难卖） 优点：明明白白过日子，不用担心陈年老货砸手里。 ### 2. 后来先走：五金店老板的智慧 **先进后出（FILO）：后入库的商品优先出库，先入库的商品长期留存** 看看五金店的钉子螺丝——新货来了直接堆上面，老货压箱底。为啥？这些东西不过期，先卖新的省得老搬来搬去。 适合场景： - 钉子螺丝五金件（放十年照样能用） - 战略储备物资（国家粮仓的稻谷要长期存） - 清仓大甩卖（新品上市要赶紧腾地方） 优点：仓库管理省力气，新品推广快准狠 ## 三、四个灵魂拷问，帮你选对策略 ### 1. 这货会变质吗？ - 会 → 无脑选先进先出 - 不会 → 看情况灵活处理 （比如手机壳：材质不变质，但款式会过时，这就要看老板是想保本还是追潮流） ### 2. 老板急着回笼资金吗？ - 急着用钱 → 新品优先甩卖 - 现金流充足 → 按部就班周转 （某潮牌店老板：”新款卫衣必须给我摆最显眼位置！哪怕亏本也要赚吆喝！”） ### 3. 仓库有没有智能系统？ - 有WMS系统 → 可以玩混搭（食品区先进先出，五金区先进后出） - 纯人工管理 → 还是老实点选一种 （某小超市老板：”搞什么智能系统？我家仓库就10平米，站门口都看得见保质期！”） ### 4. 会不会被监管部门盯上？ 食品药品 → 必须先进先出（不然等着吃罚单） 普通商品 → 自由度较高 （某药房店长：”上次效期标签贴错被罚了五万，现在看见保质期就条件反射！”） ## 四、真实商战案例，看看别人怎么玩 ### 1. 盒马鲜生的保命操作 - 每晚19点自动开启”晚市特惠”，把当日的海鲜日配打折清仓 - 秘密武器：电子价签+智能监控，过期前2小时自动变红报警 - 效果：损耗率比传统超市低60%，大妈们准时蹲点抢便宜 ### 2. 宜家的仓储小心机 - 大件家具先进后出：新货直接堆上面，省去搬运成本 - 小件家居先进先出：蜡烛香薰定期轮换保持新鲜度 - 玄机：仓库就是展厅，库存周转和用户体验双赢 ### 3. 小米的饥饿营销套路 - 新品上市故意”后来先走”：营造抢购热潮 - 旧款降价清仓时切换”先来先走”：快速回笼资金 - 结果：既能维持品牌热度，又不至于库存积压 ## 五、最后：策略无绝对 新批次商品是否必须“先进后出”？答案是否定的。 **FIFO仍是大多数行业的黄金标准**，尤其在食品、医药等强监管领域；而FILO仅作为特定场景下的补充策略。企业需根据商品特性、业务目标及技术能力灵活选择，并通过智能化系统实现动态管理。 本文由人人都是产品经理作者【双栖产品手记】，微信公众号：【双栖产品手记】，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。

 Mazen Games 为玩家带来了最新福利。即日起至4月24日凌晨1时，只需点击下方卡片即可领取原价18元的滚球游戏《AtmaSphere》。一路上记得收集钻石，才能赢得芭蕾舞女孩的青睐；还有黄色金币，拿得越多越有成就感。不过要注意，关卡会越来越难，各种机关和谜题也会慢慢考验你的操作和反应。游戏特色包括： &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;   - 30个精心设计的挑战关卡 - 宽容但不失挑战性的玩法，轻松中带点刺激 - 独特的画面风格搭配背景中柔和的雨声，营造出轻松神秘的氛围 - 每一关都有专属的配乐，听觉体验也非常棒

<blockquote><p>在新媒体时代，个人IP的打造成为许多人实现自我价值和商业变现的重要途径。然而，对于是否需要露脸来构建个人IP，行业内一直存在争议。</p> </blockquote>  一直在劝做个人IP，拍口播就要露脸啊，哪怕你加个特效遮挡一下也行。 我自己从2019年开始给企业老板拍短视频,从传统的新媒体图文运营做短视频运营。 粉丝量其实不算很多,可能还比不上腰部博主的粉丝量，但我确信做垂类赛道，精准粉丝的质量是要大于数量的。 我做过的一个6万粉丝的母婴博主，平时就拍母女的日常，通过接广和直播打赏，她加她的IP助理两个人，收入比年薪20W的普通人要赚的多。 我挺后悔之前在职场做新媒体运营时，没做自己的IP账号。 一方面是因为懒，另一方面是新媒体运营的工作耗时琐碎，每天兜里揣着5个工作手机，下班了也要来回切换账号，看看有没有平台留言或者意向用户留资的，新媒体同行应该都懂。 23年底被裁员后，我也没怎么纠结，直接转型做知识付费的自媒体博主了，因为我很明确打工没出路。 而且大龄的新媒体运营管理层，在老板眼里是人耗而不是人效。 哪怕我从0到1搭建好了，低成本导流获客的新媒体矩阵，但执行的活儿丢给专员做就行了，长期高薪养着我这个“废人”是听不划算的。 不过我也意识到了，通过新媒体内容获客的能力，无论放到哪个行业、哪家公司，大概率都是硬刚需。 不信你搜下招聘网站上的任职要求，新媒体运营岗就是和客资线索数挂钩的。 那与其给一家公司打工，干嘛不和多家公司合作呢？这也是我经常抛头露脸找项目、谈合作的原因之一，因为自媒体创业者，你不能指望业务从天而降。 所以更需要通过露脸做个人IP，让潜在用户看到你的真诚，以及和你商业合作的价值。 我之前接过一个图文号的代运营，虽然通过选题策划和互动话题,有一定的曝光量，但一涉及导流私域，用户就不吱声了。 因为虽然我的内容不错，点赞收藏也还可以，但用户是把我当成工具人在用的，其实没有人可能会记住我、认可我,因为大家不熟悉我。 但是你会发现很多那种专门露脸的博主,可能口播内容也很一般，甚至直接就是一张脸怼着拍,有时候虽然数据不是很好，但是他这张脸是具有影响力的，潜移默化人们会记得他。 就像有个西安的自媒体博主叫郑伟，他的真名没多少人知道，但说起西安兵马俑，在抖音很多人都能想起他。 所以有时候，自媒体博主值钱的，可能不是你的内在美，而是你的这张脸能被多少人记住。 在2025年还做自媒体，为什么秃头老王建议你，一定要保持真诚？ 因为现在越完美的人设，越容易崩盘,越是包装出来的人设，越是容易翻车。 做新媒体运营这么久，我始终相信人性本恶，就像我一直不喜欢董宇辉，哪来的那么多文化底蕴啊？产品口播稿，还不是背后的运营操盘手，根据他的人设去写的。 所以离开东方甄选后，当他从一个所谓真实的文化人（带货主播）过渡到老板的角色，丈母娘们自然就怯魅了：小董，你怎么这么铜臭味了呢？你的文人风骨哪去了？ 表演是很累的,因为你在互联网上演,你线下可能也会露怯,或者线下和同行业的老鸟深入交流的时候，你是骡子是马，别人试探几下就知道。 就像是深圳某商的ZQ老师，虽然网上有N多她的直播切片，金句频爆，但你会发现在线下场，她更多是推百元商业认知课，而不是万元私董会、个性化陪跑等重交付的服务，说多了怕被投诉侵权，点到为止，你细品。 所以哪怕你有能解决用户需求的产品,但是有的人就是不为你买单,为别人买单,即便产品功能差不多。 问题出在哪里？其实就在于信任。 信任是什么? 信任就是你的真听、真看、真感受、说真话。 就像我现在写这些东西，是没有用所谓的爆款模板和条条框框去设计的。 大音希声,大道至简，本来做自媒体就不轻松，端着累不累啊，直接把自己原来的状态呈现出来,我觉得这就是最好的。 本文由 @秃头老王聊运营 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

<blockquote><p>无论是制定预算、优化库存管理，还是探索新业务的潜力，时间序列预测都扮演着关键角色。本文将深入探讨时间序列预测的常见应用场景，介绍几种经典的时间序列模型（如移动平均、指数平滑、Holt-Winters、ARIMA和Prophet），并讲解如何评估模型效果，希望可以帮到大家。</p> </blockquote>  上一篇Deepseek生成预测报告有点小激动，还没解释模型，现在补一下 ## 1 什么场景下会使用到趋势预测？ 业务场景还是挺多的，比如： - 每年年末或年初，做预算规划或目标设定时，会根据历史基线、增长速度等给下一年定个目标值，有时会像《定个好基准》中所说参考环比同比来拍一个目标。 - 或者需要根据季节性、周期性特点，以及短期内的销售情况，对未来库存进行预估，更及时地进行备货调整。 - 或者未来想开拓一个新业务，预估未来市场有多大潜力空间。 - 又或者在推荐等模型优化时将预测值作为输入特征。 …… ## 2 几个时间序列模型 在上一篇文章中实操了一下预测，但对这些模型还没做说明，接下来统一解释。 时间序列模型很重要的特点是，除时间外它只有一个变量，它所研究的是如何加工这一个变量，找到它随时间变化的**特点**，再进行预测，而没有通过其他相关数据辅助预测。举例来说，预测未来一个季度的销量，变量只有历史的销量，而不含有流量、转化率等数据。 ### 适用于中短期 **1. 移动平均**  看公式很容易理解，间隔为n的时间窗口内的平均值，该值可作为T+1的预估值，适用场景通常为趋势稳定的数据，如果数据有周期性，会出现预测峰谷值同实际错位的情况。 **2. 简单指数平滑**  y^为预测值，y为实际值，α为平滑系数，范围（0，1），α越大近期更敏，感适合波动较大的数据，反之越平滑适合稳定趋势。T+1的预测值，为t天实际值和预测值的加权所得。3. Holt-Winters 包含水平平滑、趋势平滑、季节性平滑。  水平平滑 趋势平滑  季节性平滑  几个参数： - St：当前季节分 - m：季节周期（如m=12为以月为周期，12个月为一个循环） - α、β、γ分别为水平、趋势、季节性平滑参数，范围（0，1） - h：步长，预测是跨几个步长进行预测，一般是1 - k=[(h-1)/m]+1 有点抽象，举个例子说明，假如如下对应每个季度的商品销售量，现在想要预测2025Q1(t=9)的销量  假设参数设定：α=0.3（水平） β=0.2（趋势） γ=0.1（季节性），季节周期：m=4 初始化预测参数： - l4=（100+120+140+160）/4=130，即前4个季度的平均值， - b4=平均季度增长=[（120-100）+（140-120）+（160-140）]/3=6.67 - s1=100-130=-30，s2=120-130=-10，s3=140-130=10，s4=160-130=30 预测2024Q1(t=5)：y5预估=l4+b4+s5-4=130+6.67-30=106.67，实际y5=120 更新预测参数，即t=5对应的预估值， - l5=0.3（120+30）+0.7（130+6.67）=140.67 - b5=0.2（140.67-130）+0.8*6.67=7.47 - s5=0.1（120-130-6.67）+0.9（-30）=-28.67 以此类推，可得到y9预估值=l8+1*b8+s9-4*2=149.63 虽然手动算麻烦一点，但以上这两种方式，确实可以通过计算看到数据和趋势变化如何产生。 ### 适用于中长期 接下来要聊的两种方法，就不足以通过手动计算了。 4. ARIMA(p,d,q)。时间序列预测很古典和著名的方法。  模型是由三部分组成： 自回归部分AR  p为参数，核心解决的是预测未来的数据，应该选历史多少个时间点的数据更好，最远的时间是t-p，因此p为参数。 移动平均部分MA  q为参数，要解决的是y实际值和y预测值之间的差，选择历史上多少个时间点更好，最远时间为t-q，因此q为参数。 差分部分，d为参数，要解决的是 yt-yt-1 这样做几阶差分更好，为的是把非平稳的数据转换为平稳数据。 先通过ADF检验对d进行差分检验（与统计临界值对比），在通过ACF(自相关函数)和PACF(偏自相关函数)分别对p和q进行检验，通过AIC和BIC对模型复杂性评估后可得到更为合理的p、q值。 5. Prophet。时间序列进化到Prophet，操作更友好了。  模型是由三个小模型组成，ϵt 为误差项 - g(t)：增长和分段线性模型（线性或者逻辑回归函数） - s(t)：周期性和季节性模型（正弦和余弦组合函数） - h(t)：节假日或特殊事件模型（线性函数） 该模型很好理解，且命中了趋势预测里经常要思考的几个问题：如果趋势有上升和下降几段趋势怎么办？周期性的数据并非完全自然周期怎么办？遇上突发事件出现某个点异常怎么办？过往的时间序列模型很难进行拟合和描述，不过Prophet解决了这个问题。 这里对具体公式不详细展开，感兴趣可在参考资料里了解，这里主要介绍模型参数的作用，对实操会更有帮助。 - growth（增长函数类型）：linear（默认）：线性增长，适用于无明确上限的趋势（如销售额），logistic：逻辑回归增长，适用于有增长上限的场景（如用户数）； - changepoint_prior_scale（变点灵敏度）：0.001~0.5（默认 0.05），若预测结果过于平滑（欠拟合）增大该值，若预测结果波动剧烈（过拟合），减小该值； - n_changepoints（变点数量）：25（均匀分布在时间序列前80%区间），越大将趋势变化切分越多； - seasonality_prior_scale（季节性强度）：0.01~10（默认10），值越大季节性波动越大； - add_seasonality（傅里叶阶数）：name=’yearly’, period=365.25, fourier_order=12，fourier_order越大阶数越高拟合越复杂，name对应的是yearly，weekly，daily或者命名一个，period写对应周期； - holidays_prior_scale（节假日效应强度）：0.01~10（默认 10），值越大节假日波动越强。 - 节假日窗口，比如双11大促: <blockquote><p>holidays_df = pd.DataFrame({</p> <p>‘holiday’: ‘promo’,</p> <p>‘ds’: pd.to_datetime([‘2022-11-11’, ‘2023-11-11’, ‘2024-11-11’]),</p> <p>‘lower_window’: -30, #双11前30天</p> <p>‘upper_window’: 2  #双11后2天</p> <p>})</p></blockquote> 后边也有新的升级 Neural Prophet，如果感兴趣也可以再查找了解。 ## 3 如何评估模型效果 预测时数据会切分成两部分，训练集和测试集，评估模型效果简单来讲就是拿训练集得到模型，后再去预测测试集对应的数值，把测试集的真实结果同预测结果比对，差异越小说明预测越准确，但也要兼顾鲁棒性，注意不要过拟合。 几个线性模型评价模型准确度的指标和计算公式如下，比较简单就不做过多解释了。 MAE 平均绝对误差  RMSE 均方根误差  MAPE 平均绝对百分比误差（使用时不能有0，且去量纲可比较不同数据集）  参考资料 知乎文章《时间序列原理篇之Facebook Prophet算法》 知乎文章《时间序列模型(四)：ARIMA模型》 本文由人人都是产品经理作者【小王子和小企鹅】，微信公众号：【小王子和小企鹅】，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。

靠并购扩张后，均胜电子需要更多资金谋发展。

目前，动易科技的产品矩阵包括多种尺寸的人形机器人、一体化摆线关节模组零部件及其他多种形态的机器人硬件等。

美国《时代》杂志周三公布“2025年100位最具影响力人物”榜单，美国总统特朗普和他的政府的五位成员名列其中，包括副总统万斯、高级顾问埃隆·马斯克、卫生与公众服务部部长小罗伯特·肯尼迪、商务部长霍华德·卢特尼克以及管理和预算办公室主任拉塞尔·沃特。  这六名官员是自2009年《时代》杂志在美国前总统奥巴马第一个任期开始时发布这份名单以来，美国历届政府中最具代表性的官员。《时代》杂志总编辑山姆·雅各布斯在一封关于评选过程的信中写道，这代表了“对当今全球混乱起源的认知”。 《时代》杂志高级记者布莱恩·贝内特在谈到特朗普的影响力时写道：“没有任何一位现代总统像唐纳德·特朗普那样有力地控制了美国政府。”他列举了特朗普宣誓就职后几周内的直接行动，“在他任期的剩余时间里，我们将看到他能在多大程度上改变这个国家和世界，直到这个国家崩溃。” 《时代》杂志华盛顿分社社长马西莫·卡拉布雷西（Massimo Calabresi）在讨论美国副总统入选时强调了万斯作为特朗普副手的重要作用。 卡拉布雷西写道：“通常情况下，副总统上任后就会淡出人们的视线。对J.D．万斯来说就不是这样了，自从他和唐纳德·特朗普赢得去年11月的大选以来，他的知名度和职权都有所增加。” 马斯克已经成为特朗普政府中最具争议的成员之一，多项民意调查显示，人们普遍担心这位科技亿万富翁在这个专注于遏制政府支出的临时职位上的影响力。 《时代》杂志高级记者西蒙·舒斯特写道：“尽管公众的反对越来越强烈，特朗普还是对这一努力表示赞赏。这一次，马斯克的‘恶魔模式’破坏的远比创造的多。这似乎就是问题的关键。” 肯尼迪是一名反疫苗倡导者，曾是独立总统候选人。尽管德克萨斯州持续爆发麻疹疫情，导致至少两名儿童死亡，但他监督了联邦卫生工作的削减，并改变了有关免疫接种的信息。《时代》指出了他在改变美国卫生政策方面的作用，以及他与前任的不同之处。 卢特尼克是一位富有的商人，也是特朗普的重要竞选盟友，长期以来一直支持对其他国家的进口产品征收关税，以刺激美国制造业，并惩罚他认为不利的贸易政策。 《时代》指出，卢特尼克“是敦促特朗普在关税问题上采取最大限度措施的主要官员之一，这引发了全球金融恐慌。” 《时代》杂志记者埃里克·科特莱萨写道：“他有时会激怒白宫助手和商界领袖，有些人怀疑，如果美国陷入衰退，他可能会背锅。其他人则认为，63岁的卢特尼克在试图扩大自己的影响力。” 科特莱萨补充称：“不管怎样，卢特尼克与权力的接近反映了特朗普的核心赌注之一：商业上的成功可以转化为政府的成功。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493410.htm)

在控股股东华侨城集团即将退出之际，康佳集团发布了2024年财报。财报显示，2024年全年，康佳集团营收、净利润双降，其中营收111.15亿元，同比下滑37.73%；净亏损32.95亿元，同比下滑52.31%。此外，公司总资产也较上一年度减少了54.12亿元，同比下滑15.11%。  在2022年康佳集团首次年度归母净利润由盈转亏后，迄今已连续3年归母净利润为负，累计亏损达69.3亿元，且亏损幅度不断扩大。  **近3年共亏近70亿，“第二增长”暴跌95%** “公司最近三个会计年度扣非前后净利润孰低值均为负值，且最近一年审计报告显示公司持续经营能力存在不确定性”，这是康佳对于公司2024年净利润表现的说明。 从2024年年报的营收构成来看，全年康佳消费电子行业营收101.37亿元，较上一年度同比下滑0.67%，占本年度营收比重91.20%。半导体及存储芯片行业营收1.70亿元，较上一年度同比下滑94.99%，占营收比重1.53%。  作为公司极力扶持的主业业务——消费电子和半导体业务，均在2024年度出现了大幅度下滑。其中半导体相关业务下滑幅度最大，为94.99%。 对于半导体业务营收大幅下滑，康佳集团的解释是，“由于公司半导体业务仍处于产业化初期，未实现规模化及效益化产出。” 实际上，早在2017年，康佳就进军了该领域，8年时间仍处于“产业化初期”，或许缺乏些说服力。 家电产业分析师刘步尘认为，康佳进军半导体领域与当年该板块受资本市场看好有关。然而，康佳自身并不具备技术优势，而是通过收购进入。进入后，康佳并未建立起真正的市场竞争力，业务始终未能真正打开。简而言之，这块业务如同绣花枕头，中看不中用。 显然，作为康佳集团近年来竭力推进的“双轮驱动”战略第二轮，康佳的半导体业务并未能真正成长为公司第二增长引擎，反而在一定程度上拖累了公司营收及净利润表现。 对于本年度半导体业务营收大幅度下滑一事，新浪科技向康佳集团方面求证，截至发稿公司暂无回应。 把时间拉长可进一步发现，在2024年净亏损32.95亿元之前，康佳集团曾于2023年全年亏损21.64亿元，归母净利润同比下滑47.15%；2022年全年亏损14.70亿元，归母净利润同比下滑262.42%，三年间累计亏损达69.3亿元。 而在扣非后归母净利润表现方面，康佳集团更是自2011年以来，便已经持续亏损至今，创下连续14年扣非后归母净利润为负的纪录。 **董事会发生“大地震”，即将易主** 伴随2024年度业绩报告的发布，过去一年康佳集团董事会成员的大面积人员更换，也更为直观地呈现至大众面前。 据康佳集团年报，2024年8月26日，康佳集团时任董事局主席、董事刘凤喜，总裁周彬，董事姚威，董事局秘书吴勇军以及财务总监李春雷共计六人，同时离任。随后相继有新的人员顶替接任，至2024年10月21日全部完成更替。  对于一家上市公司而言，如此大规模的董事会成员变更，实属罕见。 早在2017年，周彬上任康佳集团总裁，大刀阔斧调整企业定位及发展战略，一度给人留下康佳回归的印象，但事实证明这一幕最终没有发生，投资过于宽泛、新进入的业务始终形不成竞争力、主业市场地位持续下降、品牌持续老化……最终导致康佳集团营收持续下降，亏损连年扩大。 而今，伴随去年8月周彬及时任董事会成员相继离任转任，曾经力推改革的周彬已不再担任总裁，而新上任的康佳董事局成员，又再次开启了对康佳集团的新一轮改革。只不过后续改革成果如何？一切尚在未知。 更加值得注意的是，就在本次2024年度财报发布数天前，康佳集团还发布公告称：“公司接到控股股东华侨城集团有限公司的通知，为推进央企之间专业化整合，优化资源配置，拟由其他央企集团对本公司实施专业化整合，本次整合或将导致公司控股股东发生变更。” 这意味着，从1991年起便成为康佳集团第一大股东的华侨城集团，在控股康佳30余年后，如今也即将退场。 **昔日彩电大王，还能由衰转盛？** 作为昔日的“彩电大王”，2000年前后，康佳是中国彩电行业的老大哥，也是产品质量及品牌形象最好的彩电企业。但在进入液晶电视时代后，康佳电视市场地位出现下滑，加之管理团队多次变动，进一步加剧了市场地位的边缘化。 在业内人士看来，康佳之所以走到可能被控股股东“整合”并转手的地步，根本原因在于其长期且日益恶化的经营困境、惨淡的财务数据和不断萎缩的市场份额。“康佳集团走到今天，希望新接手一方，对康佳来一场痛彻心扉的手术，从企业战略、品牌定位到管理层，都必须变革。”刘步尘直言。 只不过对于如今的家电市场，相比2017年周彬新任康佳集团总裁推进改革时已发生了更为严峻的变化，市场早已进入存量发展阶段，那些品牌老化、产品跟不上变化的品牌，都将面临被洗牌出局的处境。 留给康佳集团变革的时间，真的已经不多了。 文 丨 新浪科技 周文猛 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493408.htm)

<blockquote><p>在当今信息爆炸的时代，传统的搜索引擎和问答系统已经难以满足人们对精准、高效信息获取的需求。如何从海量数据中快速、准确地提取有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。RAG技术应运而生，它通过结合检索和生成模型，为优化搜索结果提供了一种全新的思路。本文将深入剖析RAG技术的底层原理、核心组件以及优化方法，并通过实践案例展示其在智能问答系统、搜索引擎优化和企业知识管理中的强大应用潜力。</p> </blockquote>  你知道吗？每一次搜索背后，都藏着你想象不到的复杂逻辑——它不是简单的关键词碰撞，而是意图理解、知识匹配、答案生成的精密交响。 当传统搜索还在用“词典匹配”笨拙地拼凑答案时，RAG技术已让机器学会”先查文献库，再写小论文”：从海量信息中抓取线索，在上下文里推理逻辑，最终将碎片化数据编织成精准答案。 这场悄无声息的进化，正在让搜索从”机械应答”变成“深度思考”。 ## RAG技术底层原理剖析 RAG（RetrievalAugmented Generation）通过将检索系统与生成模型结合，构建「知识检索-信息融合-答案生成」的架构。其核心创新在于：将传统语言模型的闭卷考试变为开卷考试。传统模型依赖参数化知识，容易产生幻觉或过时信息，而RAG通过实时检索外部知识库（如企业文档、互联网数据、私有数据库），动态注入上下文信息。例如，当用户询问”2023年诺贝尔经济学奖得主的研究贡献”时，RAG会从最新学术数据库中检索获奖者信息，再结合大模型的推理能力生成结构化回答。 ### 1.RAG技术是什么 RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成模型的技术，通过从外部知识库检索相关信息来增强语言模型的生成能力。它的工作流程是：处理用户问题，从知识库中找出相关文档，再将这些文档和问题一起输入到语言模型中，生成最终回答。RAG能解决语言模型在知识更新、事实准确性等方面的不足，提高模型的性能和实用性。 ### 2.RAG技术核心组件 **检索模型** 负责从海量数据中快速找出与用户问题相关的文档。它像一个高效的“向导”，能在知识的海洋中迅速定位到可能包含答案的区域。 **生成模型** 在获取检索模型找来的文档后，根据用户问题和文档内容生成最终的回答。它如同一位“作家”，将零散的信息整合成连贯、准确的答案。  ## 优化搜索结果的方法 ### 1.检索阶段优化 **优化用户问题：**把用户的问题改写得更精准，让搜索系统能更好地理解。用更准确的关键词或更具体的表达方式。这就像在找一本书时，你如果说出更详细的书名或作者，图书馆员就能更快帮你找到书,例如你在输入“如何用腾讯元宝”，大模型会将疑问句改成确切的陈述句，辅助改写为“使用腾讯元宝的详细步骤”。  **假设文档嵌入（HyDE）：**先假设出一些文档，然后用这些文档去检索，这样能更好地匹配文档的意思，解决用户问题和文档内容不一致的问题。这类似于在找资料时，先根据自己的理解写一些可能的内容，再去查找，这样更容易找到契合的资料。 **判断检索必要性：**在有多个数据源的情况下，先判断用户的问题该去哪个源找答案，或者决定是不是需要去检索。这就像在多个图书馆中，先判断应该去哪个图书馆找资料，避免盲目搜索。  ### 2.检索后优化 **重新排序：**把检索出来的文档重新排个队，把最相关的放前面，这样回答会更准确。这就像在一堆资料中，把最有用的放在最上面，方便快速获取关键信息。 **去掉不必要信息：**把那些没用的信息去掉，让模型能更准确地生成答案。这如同在写文章时，删除无关紧要的内容，让文章更精炼。 **校正RAG：**用个简单点的模型先给检索出的文档打个分，把不好的过滤掉，确保只用最相关的文档生成回答。这就像在筛选水果时，先用简单的标准挑出不好的，留下优质的做成果汁。  ### 3.知识加工优化 **整理数据：**把那些乱七八糟的数据整理得有条有理，这样检索起来更快，也更容易找到有用的信息。这如同整理房间，把物品分类摆放，方便快速找到需要的东西。 **多挖点有用信息：**在整理数据的时候，多挖点有用的意思出来，给后续的检索和生成提供更多的依据。这就像在挖掘宝藏时，不仅找到表面的宝石，还深入挖掘隐藏的宝藏信息。 **多策略找文档：**用好几种方法一起找文档，比如按照重要性找、在多个知识库里同时找等，这样能保证找到的文档既完整又多样。这如同在寻找答案时，不仅从一个角度思考，还从多个维度探索，确保答案的全面性。 **用附加信息筛选：**利用文档的一些附加信息，比如发布时间、来源等，来筛选文档，提高检索效率和相关度。这就像在挑选新闻时，根据发布时间和来源可靠性来筛选，确保获取到的新闻既新鲜又可信。  ## 实践与案例 ### 1.智能问答系统 在智能问答系统中，RAG技术发挥着关键作用。例如，智能助手能更准确地理解用户的问题，从海量知识库里找到最相关的文档，生成更准确、更有用的回答。这使得用户在咨询问题时，能得到更精准、更贴近需求的答案，大大提升了用户体验。 ### 2.搜索引擎优化 在搜索引擎里，RAG能改善搜索结果的相关性和准确性，给用户提供更个性化的搜索体验。比如，搜索引擎可以根据用户的搜索历史和兴趣，利用RAG技术优化搜索结果，呈现更符合用户需求的内容，提高搜索效率。 ### 3.企业知识管理 企业利用RAG技术构建智能知识管理系统，快速准确地从大量企业文档中检索信息，为员工提供精准的知识服务，提高工作效率和决策质量。例如，员工在查询产品信息或业务流程时，系统能迅速提供最相关的内容，助力员工高效工作。 ## 总结 通过检索阶段的语义理解优化、生成阶段的多文档融合技术，以及知识库的智能加工，RAG正在重塑信息获取范式。技术迭代正沿着「更精准、更实时、更可靠」的三条主线快速发展。让搜索系统性能更好，用户体验更佳。 本文由人人都是产品经理作者【有意留白】，微信公众号：【有意留白】，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。

我国服务型消费占比的提升空间较大，与发达国家相比仍有10个百分点以上的差距。

尚鼎芯自2022年创下业绩高峰之后，未再有突破。

是时候慷慨一些了。

 为了玩家在《毁灭战士：黑暗时代》中大杀四方做好准备，微软宣布将带来三款全新限定周边：Xbox 无线控制器 -《毁灭战士：黑暗时代》限定版（79.99美元）、Xbox Elite 无线控制器二代 -《毁灭战士：黑暗时代》限定版（199.99美元），以及Xbox Series X 主机外壳 -《毁灭战士：黑暗时代》限定版（54.99美元）。  这一系列产品可以说是对《毁灭战士》宇宙和其传奇历史的一次致敬。从控制器上雕刻的符文，到战损绿色盔甲配色，还有代表毁灭战士身份的印记——每一个细节都精心设计，力求还原游戏世界的精髓。 ### 控制器介绍 如果你准备扮演毁灭战士，那外形也得跟上。限定版 Xbox 无线控制器采用战损绿色与银色搭配，顶部配有立体银色头盔尖刺，控制器两侧则有银色镶边，看起来就像是为恶魔终结者量身打造的超级武器。  此外，手柄还配有仿皮质防滑握把、红色摇杆（呼应战士胸口接口的颜色）以及“盾锯”留下的血迹喷溅特效设计，满满都是为《毁灭战士》粉丝准备的惊喜细节。  这款无线控制器还附赠《毁灭战士：黑暗时代》的“毁灭战士处刑者”皮肤（游戏需另购）。皮肤的深红与金属绿色搭配，质感十足，让你开局就气势拉满。 ### 精英版控制器 如果你想要更极致的操作体验，那就不要错过《毁灭战士：黑暗时代》限定版的 Xbox Elite 无线控制器二代。作为目前最强的官方控制器，它几乎能让玩家本人成为一件“超级武器”。  控制器正中间是醒目的“毁灭战士印记”，上壳采用透明红色外壳，并加入了如同炽热余烬般的细碎闪光，让人仿佛凝视着地狱深处的火焰。 ### Xbox Series X 外壳 最后，Xbox Series X 玩家还可以通过这款《毁灭战士：黑暗时代》限定版主机外壳进一步个性化主机。整个外壳采用黑暗岩石风格，上面印着鲜红的毁灭战士印记，视觉冲击力十足。  内侧则刻着来自地狱最深处的神秘符文和咒语，通过魔术贴就能轻松安装，无需任何工具或粘贴剂，拆装也很方便。

从全球化到区域化竞合，产业链力量成关键。

在卫生护理市场刮起收购旋风。

学练机撑起猿辅导一片天。

早上好，今天是4月17日，看得懂的财经新闻，每天知道多一点，离财富更近一点。

文｜胡依婷 编辑｜袁斯来 近日，场内智能物流解决方案提供商「劢微机器人」宣布完成亿元级B2轮融资，本轮融资由普华资本领投，梅花创投跟投（连续3轮加注），明论资本担任独家财务顾问。本次融资将主要用于核心技术的持续迭代研发、全球市场的开拓加速，以及智能工厂的产能扩建。  劢微机器人产品矩阵，图源企业 劢微机器人成立于2019年，总部位于深圳光明，业务覆盖全球30多个国家和地区。公司主要提供基于机器人与人工智能技术的智能制造及智能物流解决方案，客户群体涵盖机械制造、食品饮料、冶金材料、化工能源、汽车制造、冷链物流等多个重点行业。 劢微机器人的核心客户包括中国航天、中国平煤、中国商飞、中国一汽、国家电网、海尔、空中客车AIRBUS、日本住友SUMITOMO、韩国三星SAMSUNG、韩国LG、艾默生Emerson等全球知名企业，目前已累计服务超过700家企业客户。  劢微机器人多款产品，图源企业 自成立以来，劢微机器人推出了“搬运-存取-调度-运维”智能物流的全链路解决方案，已研发包括30余款移动机器人产品，如全品类的无人叉车、AMR、无人牵引车及四向穿梭车，打通存取和搬运全场景，覆盖所有主流场内需求。 这些产品还可解决客户现场的特定场景问题，适配复杂场景。例如，劢微机器人为攻克冷库内-25℃低温环境稳定运行的技术难题，推出了光通讯技术以保障网络安全；以及发布行业首款开箱即用版新形态无人叉车劢小微X1，开创无损兼容田字托盘的首款无人叉车X20S等。 技术方面，劢微机器人从底层的导航、感知、控制、调度、安全等算法，再到WMS、RCS、WCS等上层系统及劢微云软件系统均已实现全栈自研，核心零部件（例如激光雷达、测距传感器、核心控制器等）的自研率超过80%。 劢微机器人还推出AI天眼系统，可覆盖存取与搬运全场景核心需求，实现灵活部署；集群调度系统则是基于强化学习算法，可实现多设备动态路径规划，使百台设备并行调度时拥堵率可低于0.1%。 与传统物流自动化企业不同，劢微机器人以复杂场景为核心，构建了支持室内外动态环境、人车混流场景、狭窄通道和冷链应用等场景，以无人叉车、AMR、无人牵引车及四向穿梭车为载体的智能解决方案。在高举升（达12米）、高负载（超过5吨）、高精度对接（±5mm）的技术指引下，劢微机器人全系列产品已在全球客户的实际需求中投入运行。  劢微机器人产品应用场景，图源企业 市场方面，劢微机器人立足国内，自2021年正式启动商业化，仅第一年签约订单额已超6000万元人民币。截至目前，公司已全球布局覆盖30多个国家和地区，海外市场收入占比已从2022年出海初期不足10%快速增长至当前的40%。   **投资人观点：** **本轮领投方普华资本合伙人吴晓丰表示：**“2021年，普华资本团队就接触了劢微机器人，并在劢微的持续发展中，保持了密切的互动。这次普华资本领投劢微，为劢微的进一步国际化发展，注入了新的能量，我们相信劢微将以桐乡乌镇制造基地为依托，在全球持续引领场内智能物流的创新和发展，打造中国智造的品牌。” **本轮跟投方梅花创投吴世春表示：**“2020年，劢微机器人还在仓库里办公的时候，梅花就投资了劢微。我们看到了团队的志存高远，同时兼具战略能力与落地能力。经过这几年的持续发展，劢微逐步兑现他们的战略规划，并且成长为一家全球化的创业公司。这次投资劢微，是梅花第三次支持这个团队。我相信，劢微将成长为一家体量和利润兼具的全球化机器人公司。” **投资人李祥乐表示：**“以无人叉车作为核心载体的智能物流解决方案，对于提升产业效率以及赋能柔性生产发挥着关键作用，兼具深远的商业发展潜力与战略价值。” **投资人于都表示：**“劢微机器人凭借全自研的软硬件技术体系，以及覆盖全场景的产品矩阵，在短期内迅速崛起，成为行业的领跑者。在优秀管理团队的引领下，我们期待公司成长为国际智能物流领域的领军企业，推动行业的整体进步与变革。”

不进则退，慢进也是退。

<blockquote><p>在小红书这个日均6亿次搜索请求的庞大流量池中，许多线索类商家正面临一个困境：看似热闹的互动数据背后，却隐藏着大量无效咨询，导致转化率低下。然而，有些商家却通过独特的策略，砍掉50%的线索量，却实现了成交翻3倍的惊人效果。这篇文章将为你深入剖析背后的逻辑和方法，帮助你在小红书上精准获取高质量客户，提升转化率。</p> </blockquote>  在小红书日均6亿次搜索请求的流量池中，线索类商家正面临“虚假繁荣”。看似热闹的互动数据背后，充斥着大量无效咨询 教育、家装、医美等行业的实战数据显示：精准用户的私信转化率是泛流量的6倍，成交转化率最高可达12% 在小红书，100个泛粉不如一个精准流量，与其纠结点击率，不如算算每个粉丝能带来多少真金白银 那么，有没有什么方式可以撬动更多精准流量呢？以下为大家整理了一些高效获取精准客资的方法 ## 一、借助私信通，用减法策略逆袭 先跟我思考一个问题：**流量是越多越好，还是越精越好？** 我以前的答案是“多”，但我现在的答案是“精”，想明白这个事情以后，我第一件事就是让线索投手主动砍掉线索量，最开始大家也不解，经常问我说现在流量这么贵，别人都在抢线索，我们反而要砍掉？ 这背后的底层逻辑是：在小红书这个用户消费决策平台，商家类型足够多，大家都在做广撒网式获客，激发了很多“伪需求”的用户，也许没有具体的需求，只是好奇或者简单了解下价格，反正也没有成本。这样的用户只要点开咨询框，就会被算法打上“需求用户”的标签，被各种商家出高价争抢，这样的用户越多，就越容易掩盖真正的需求用户 所以，我设计了一套需求质量分级模型，我们将用户需求拆解为四个层级： - L0（无效需求）：仅询问基础信息（价格/地址/营业时间） - L1（浅层需求）：要求详细资料包/价格表 - L2（决策需求）：咨询定制化服务方案 - L3（紧急需求）：主动提供预算与时间节点 尤其是私信通升级后，我们更需要充分利用其功能，通过预设欢迎语、关键词识别自动推送留资卡或社媒名片等来筛选用户，对回答不达L2级的用户，自动推送标准资料包或者价格表，不做人工跟进不知道如何设定回复话术的可以按照SPIN提问法： - 您需要解决什么问题？（Situation） - 现在遇到哪些具体困难？（Problem） - 这个问题带来的影响是？（Implication） - 您期望达到什么效果？（Need） 为啥要这么做呢？很简单，借助这种方式来“清洗用户”，在这里面找到真正的需求用户，让销售精力集中在高权重用户，用减法策略逆袭 这样流程的走下来，线索量确实在下降，但根据我们的合作商家反馈，成交反而更多，那些最开始不太愿意配合我们主动降低线索量的合作商家，反而希望我们进一步降低线索量 ## 二、建立KOS矩阵提升内容真人感 根据我们的经验，真人感强的内容确实开口率和成单率都更高，如果有一定的员工数量，就可以用KOS矩阵输出更多真人感内容，提升获客效率和成单效率 ### 1）需求分流精准卡位 单一账号难以覆盖多元场景，利用矩阵号可满足用户细分痛点和场景需求。比 如“悦禾旅游”把「旅游决策」拆成特价机票比价、邮轮舱位选择、签证材料准备等轻量化场景，用7个垂类账号精准卡位，客资有效转化率直接干到45% **线索商家记住：用户不是被内容打动，而是被具体问题的解决方案打动** ### 2）“人感”KOS导流 要想提升多触点曝光，光靠企业号专业背书肯定不够。在「账号关联」功能升级后，子账号可以拥有主账号一系列电商权益，利于账号矩阵相互导流，商家可在KOS账号上多多做文章  对于线索商家来说，KOS不仅拥有垂直的专业知识储备，贴近用户，还可以成为主账号产品更新和理念表达的代言人 以教培行业为例，用户对高学历的名师比较信赖，高途教育的名师KOS天团以解题技巧等干货吸粉上万，靠的是名师人设、靠的是利他性内容的发布、靠的是与评论区的互动交流，这些远比品牌的单向输出更有温度 ## 三、赛马测试筛选优质内容 想要精准流量，可以通过赛马测试来找到传播最高效的内容模型。测试的过程我们可以分为3个阶段，分别对应的是，阅读高、互动高、回搜高 互动和回搜都是验证种草效果的重要数据，两个数据可能对应的素材也完全不相同，只有经过多轮测试，才能验证哪一种内容模型是互动效果好，哪一种内容模型是回搜效果好 总之，赛马测试可以帮助我们缩小优质选题的范围，同时参与测试的笔记评论区的互动也可以帮我们进一步确定痛点，从而找到新的选题 选题和痛点的迭代，会反哺内容模型，帮助我们持续优化笔记内容，持续放大笔记传播效果和种草效果 ## 四、优化内容资产 账号主页的「内容展示区」是商家与潜在用户深度互动的关键区域，合理运用便可显著提升获客效率。例如，商家可利用「笔记合集」对笔记进行科学分类，梳理复杂产品线，使用户能迅速定位所需信息，提高转化率。又如，商家可用「置顶笔记」优先展示转化率高的笔记吸引客资 ### 1）简介 设置简介的作用就是告诉顾客，你是谁？你是做什么的？让人清楚明白。简介填写品牌介绍，主营项目，规模，区域等；如果是实体店可以写明店铺地址。这里最好不要写微信或者电话，容易被系统判定违规 ### 2）巧用瞬间 制作5张图片，图片写上“咨询请私信”，这样可以提醒高意向顾客，私信你 ### 3）关联门店 如果你是实体店，在【专业号后台-营销工具】关联门店，关联门店里面可以填写门店地址和电话，便于意向顾客联系咨询 ### 4）巧用置顶笔记 置顶笔记是在主页的第一位置，高意向顾客点进主页第一时间就可以看到，所以一定要把置顶笔记利用好 置顶笔记可以做的内容：品牌介绍、产品介绍、产品优惠信息、门店地址 让人知道你是谁，做什么的，可以提供给我什么，地址在哪，有什么活动，怎么联系你，促进引流和销售 ## 写在最后 今年是我做小红书投放操盘手的第六年，我最近最大的感触就是“要对数据祛魅”盲目的追求数据意义不大，把数据做高很简单，真正拉动生意增长很难，没有人是为了好看的数据做投放，一定要记得我们是为了拉动生意增长而投放做流量没有中间态，要么用筛子滤出真金白银，要么被无效咨询的泥石流淹没，你细品 本文由人人都是产品经理作者【Vic的营销思考】，微信公众号：【Vic的营销思考】，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。

音乐节被「流量明星」分猪肉？

“单腿走路”背后危机四伏。

<blockquote><p>在当今数字化营销时代，小红书作为重要的内容分享和社交平台，其搜索功能对于品牌推广和内容传播至关重要。然而，许多创作者和品牌在投放小红书聚光搜索笔记时，常常面临笔记难以被搜索到、流量低等问题。这篇文章将为你揭开小红书搜索笔记的优化秘诀，帮助你提升笔记的搜索量和曝光率，从而更好地触达目标受众。</p> </blockquote>  为什么在聚光投放时，精心制作的笔记，在投放搜索的时候，一直找不到？我们做了很多搜索词，但就是拿不到量，主要原因是，笔记和关键词不相关，导致搜索不到。  图：小红书笔记相关性 如何制作强相关的搜索笔记？可直接参考小红书官方提炼的搜索笔记“十则”。  图：小红书搜索笔记“十则”  图：小红书搜索笔记“十则” ## 一、标题和正文植入搜索关键词 标题、正文和标签是决定一篇笔记，能否被用户搜索到。植入有效关键词植入大大提升被搜索概率。 具体关键词如何挖掘？可通过关键词规划工具或下拉词框来增加。可查看我之前写这篇文章。看谁还不会用，小红书关键词规划工具！ ## 二、封面使用竖图，提高点击率 为什么用竖图？我们可以把小红书理解成一个商品货架，竖图占的面积越大，更容易被用户点击； 因此笔记尽量使用竖图，增加更多展示位置。同时封面写文字，也能增加被看到的概率。 ## 三、笔记图片要5张以上 内页图片要5张以上，将用户卖点表达清楚，内页更多是支持购买理由。封面和标题表达观点，内页去支撑这些观点。 ## 四、提前做好互动积累 点赞、互动数据越好的笔记，用户更愿意去点击互动，提前做好点赞评数据。特别是评论，多层次丰富评论，更容易获得用户信任。 ## 五、正文引导用户互动评论 正文中植入让用户去互动，私信类客户引导用户去私信，提升私信开口率和互动；观察你的笔记，是否正文有引导私信的动作； 图中官方的数据也显示，点赞超过1K，评论超过200，系统给笔记预估的点击率越高。 ## 六、高点击率高转化率 通过前面的投放测试，我们将笔记以点击率、转化率来分类，找到高点击率和高转化率笔记。 找到类似笔记重点投放，对于低点击率或者转化率低的笔记，及时调整封面或放弃。 ## 七、头部客户提高笔记数量 头部客户想拿到更多流量，需要增加更多笔记数量，有数量才能更多笔记去搭建计划。 ## 八、电商客户投放数量要增加 笔记投放数量是营销目标的3-5倍，增加更多投放笔记数量，想方设法增加更多素材能够搭建计划投放； ## 九、搜索要一直在线 搭建搜索计划后，尽可能让搜索一直在线。刚开始做搜索，量不高，所有的计划都要养，养计划，增加更高权重，搜索计划持续投放。 ## 十、创意开启智能优化 开启智能化创意，拿到更多量，获得更多展现的机会；我的观点，是否要开智能优化，你要看你的封面是否能够过滤用户。 如果你的内页没办法过滤到用户，就不要开启智能化。一旦你开启智能化，系统也会推荐一些垃圾流量。 本文由人人都是产品经理作者【江河聊营销】，微信公众号：【江河聊营销】，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。

<blockquote><p>在当今数字化时代，同城实体生意的成功不仅依赖于线下服务的质量，还需要借助线上流量的精准引流。短视频作为一种高效且生动的营销工具，已经成为实体商家吸引同城目标客户的重要手段。本文将为你揭秘如何通过制作高播放量的短视频，持续为同城实体生意引流获客，助力你的店铺在竞争激烈的市场中脱颖而出。</p> </blockquote>  各位同城老板们，你们是不是常常在想，为什么隔壁家的店总是人来人往，自己的店却冷冷清清？ 在如今这个互联网时代，做好线上流量，尤其是通过短视频来吸引同城目标用户，那可是让生意火爆起来的关键！ 三个必做短视频的理由： 精准狙击：算法能把你的视频推给附近有需要的人。 信任加速：一条好视频=10个销售员在客户手机里24小时安利。 成本倒挂：0元拍的视频能撬动10倍线下推广效果。 ## 一、7个必火同城流量视频结构 ### 公式1：避坑指南类 解决痛点+建立专业形象 开头：”90%人都不知道的XX秘密” 中间：列举3个常见坑（配合实拍画面） 结尾：”来我店里免费领详细避坑手册” ### 公式2：过程展示类 满足好奇心+展示专业性 开头：”今天带你看XX是怎么做出来的” 中间：完整服务流程（加速剪辑） 结尾：”想体验的点击定位预约” ### 公式3：本地话题类 开头：”XX市人注意了！” 中间：结合本地热点（如天气/政策/活动） 结尾：”需要帮助的来店里找我” ### 公式4：客户见证类 开头：”王阿姨用了我们的服务后…” 中间：客户真实评价（最好现场采访） 结尾：”你也想试试吗？” ### 公式5：限时福利类 开头：”今天只有前20名能享受…” 中间：展示福利内容 结尾：”手慢无，评论区扣1预约” ### 公式6：7秒钩子 + 30秒故事 + 3秒指令 7秒钩子：在视频的前7秒内抓住用户的注意力，可以用一个引人入胜的故事开头、情感共鸣或视觉冲击。 30秒故事：用一个完整的故事来展示你的产品或服务，增加用户的兴趣和参与感。 3秒指令：在视频的最后3秒，给用户一个明确的行动指令，如“点击链接了解更多”或“到店体验”。 ### 公式7：问题引入 + 解决方案 + 行动号召 问题引入：在视频开头提出一个目标客户关心的问题，引起他们的共鸣。 解决方案：展示你的产品或服务是如何解决这个问题的，增加用户的信任感。 行动号召：鼓励用户采取行动，如添加微信、到店体验等。 公式7：情感共鸣 + 产品展示 + 福利赠送 情感共鸣：通过分享一个与目标客户相关的情感故事，建立情感连接。 产品展示：展示你的产品或服务，突出其特点和优势。 福利赠送：提供一些福利或优惠，吸引用户到店体验。 ## 二、短视频的几种类型 ### ①行业干货视频 7秒钩子：提出一个行业内的常见问题。 30秒故事：分享专业的解决方案和建议。 3秒指令：引导用户到店咨询，获取更多干货。 ### ②产品展示视频 7秒钩子：展示产品的独特卖点。 30秒故事：详细介绍产品的使用方法和优势。 3秒指令：鼓励用户到店体验，享受优惠。 ### ③福利赠送视频 7秒钩子：展示即将送出的福利。 30秒故事：解释福利的获取方式和价值。 3秒指令：引导用户添加微信，领取福利。 ### ④争议话题视频 7秒钩子：提出一个有争议的话题。 30秒故事：分享你的观点和理由。 3秒指令：邀请用户在评论区发表看法，增加互动。 ### ⑤情感共鸣视频 7秒钩子：分享一个与目标客户相关的情感故事。 30秒故事：讲述故事背后的感悟和启示。 ### ⑥行业内幕视频 7秒钩子：揭示一个行业内的小秘密。 30秒故事：分享这个内幕对用户的意义和影响。 本文由人人都是产品经理作者【老陈的深度思考】，微信公众号：【老陈的深度思考】，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。

智驾芯片的春天来了，但寒潮还未退散。