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柳比虫虫
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跨境 & AI & 阅读
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柳比虫虫
2月前
努力的方向是如何才能不用努力
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柳比虫虫
2天前
下雨天适合去哪里,当然是来找多巴胺啦

新旧品牌同台PK

KUMO KUMO 和鲍师傅相隔不足10米,明着抢鲍师傅的顾客,相比之下,KUMO KUMO的品类卖相好,包装更加精美,为消费者提供休息的沙发,开放式厨房距离消费者更近

而鲍师傅的价格更加亲民,款式更多样,开放式厨房里忙碌的员工更多

还在门口观察了一会儿,KUMO KUMO的人流量更大

所以尽管是大家非常不看好的餐饮品类,依然会有新旧的迭代,新时代的打法通过提供更好地消费体验,赋予食物更多地情绪价值,会迅速蚕食传统品类的份额

②餐饮细分赛道

在商场看到一家榴莲主题的蛋糕店,和KUMO KUMO一致的是,他们为消费者一整片免费的休息区域,甚至能看到打工人正在吃从家里带的午餐

他们的品类包含榴莲千层,榴莲雪糕,榴莲牛奶,榴莲沙冰等等相关的周边,当然还有特别可爱的榴莲公仔,蛮多小朋友抱着打卡

榴莲是一个非常小众的品类,人群很细分,喜欢吃榴莲,喜欢吃甜品,这部分人看到这个应该再也挪不动道了

③盒马

很喜欢逛盒马,一些单品真的匪夷所思,是可以尝鲜的好地方,无论是日用品区域,食品区域,没让我失望过,期待更多新品上新

④四洲零食物语

里面最多的是薯片,饼干,干脆面,还有一些新的饮品,看完所有货架,竟然没有辣条,差评!

有观察到最近两年这种量贩零食店迅速开店,又迅速关店,潮来潮去,不过还有保留一些品牌像“零食很忙”“赵一鸣零食” 还包括一些进口零食买手店,以上这些更多是集中在街边,不过这家店直接开进商场倒是少见

陪伴你的Day 373
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柳比虫虫
3天前
微软CEO Nadella访谈结论:

1:未来是智能体替代人类操控软件的时代,大力投入算力是大势所趋

2:Ai时代的受益者是能够将Ai应用到实际业务中的公司

3:量子芯片不会取代传统芯片,两种计算会结合起来

4:未来的三大方向:Ai,量子计算和混合现实

量子计算是系统上的突破,Ai是商业逻辑上的突破,而混合现实是交互形式上的突破

其中关于Ai 很难取得信任这一段很有感触,一个新概念,新东西的出现,要让人们接受且放心地使用,需要一个信任的过程
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柳比虫虫
3天前
​输出的内容要整理,要随时更新
以前有思考到底做什么事情,可以一劳永逸
做的过程中,明白保持迭代才是真正的“逸”
​问渠那得清如许?为有源头活水来

陪伴你的Day 372
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柳比虫虫
4天前
学习如何结构化表达,如何分析问题

分享下这篇文章,分析问题的框架非常清晰
为如何看待当下的争议问题,如何拆解问题,如何解决问题都提供了很好的思路

对如何进行职场汇报,产品宣讲,都有一定的借鉴意义

甚至于情侣,朋友间的吵架拌嘴,这套逻辑也是通用的!

全篇内容偏严肃,排版不适合大众,整体流量较低,更加说明严肃内容和大众是有壁的,这其中的转化是确定性的需求

陪伴你的Day 371


吴国盛 | 边缘与中心之争 ――也谈中国古代有无科学问题

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柳比虫虫
6天前
细分需求+Ai 在跨境出海的落地运用

DeepBI 一款基于GPT4的Muti-Agent一款可以私有化部署的数据分析软件

作为甲方,今天沟通之后立刻确立了合作,和之前服务商推的广告全托管不同,他们主要解决了广告投放中非常细分的一个痛点,而且合作的价格很便宜

能让企业小成本试错,主要卖点能解决当前业务的难点,合作地很丝滑

他们解决的是什么细分需求?

在广告投放过程中,竞品的投放测试时间长,而且不好量化投放效果,因为竞品投放的效果是跟随市场和竞品变化的,而DeepBI能够通过动态的数据监控,进行竞品滚动投放,既能达到测试目的,而且也能降低成本

换句话说Ai 落地应用能够解决当前遇到的难题,普通消费者是更容易买单的,当然最后测试的效果如何,需要进一步跟进

陪伴你的Day 369
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柳比虫虫
7天前
​如何拆解甲方需求
​找到甲方爸爸隐性需求并且满足
是​能否达成合作的关键

而​如何识别隐性需求呢,其实这是可以在日常生活中训练的

相信大家​日常生活中会遇到这些问题

​1:亲戚询问高考志愿怎么选学校
​2:领导临时抛出一个任务,要完成
​3:自我拷问:是否要换工作,换行业等等

​这些问题都涉及到需求的深度挖掘,挖掘需求的过程,就是调查研究的过程,也是不断提问,层层深入的过程

书中给到很好的思路
1:6W2H模型,不断提问,找到深层需求
​2:柚子模型分解问题找到解决方案

P.S. 书中提出这两个看似正确的方法论,其实不够实用,为什么这么说?

​生活中,遇到问题的时候,我们知道要这么拆解,但是到自己拆的时候很容易被畏难情绪打倒,坚持不到终点

​这个时候应该怎么办?

​把任务的颗粒度拆解地更细一点,并且在每一步拆解过程设立奖赏机制,就像打游戏一样

​比如我们都知道要解决问题,但是解决问题之前要做调查研究,调查研究要耗费的时间可能很长,就像十月怀胎

而调查研究就是解决路径中的一环,认识到到解决问题的路径长是正常的

​而刚刚提到的奖励机制,不仅要出现在解决方案出来的那一刻,也要出现在调查研究的整个过程中,漫长的煎熬期要有足够的奖赏,才能克服畏难情绪!

​这样地实践之后,慢慢地就会拥有更为深刻的洞察力,这对于工作中的业务对接,生活中的关系相处都有极大的好处!
陪伴你的Day 368
《超级搜索术》读书笔记
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柳比虫虫
8天前
陪伴你的Day 366
​信息素养是什么?

不是搜索信息的速度
而是学会如何思考,如何抓住问题的核心
明白如何高效地解决问题

而如何学会思考?如何找到核心需求?

①学会用“6W2H模型”找对问题,精准地挖掘信息需求。

②学会用“柚子模型”分解问题,找到真正能执行的方案。​
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柳比虫虫
9天前
没有利用工具,纯手打敲出了演讲的全部内容

逐字体会雷总的处事逻辑与情怀,更加明白了,敢想敢干最重要,其实很多事情没有那么难,你去试一下说不定就成了

1:首先要设立一个明确的目标
2:目标导向,坚定不移地行动

当然了写逐字稿还有一个目的,在这个注意力极度稀缺的年代,雷总的这篇演讲能够吸引人看下去,和他本人极具亲和力,极懂营销,极懂人性的弱点是分不开的,为了了解这些逐字学习

1:每次雷总提出一个目标,接下来都会开始谈自己的什么也没有什么也不会的处境,毫不避讳展示自己前行的痛苦过程,和观众充分共情

2:接着雷总开始分享在追逐目标过程中提出的问题,详细的解决过程,充满了各种细节,让观众能够设身处地

3:最后的结论输出朴实,真诚,同时极具煽动性,让人恍然大悟,充满勇气,也充分符合“峰终定律”

陪伴你的Day 365

雷军演讲逐字稿

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柳比虫虫
10天前
哇!睡了12个小时
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柳比虫虫
10天前
企业结合Ai的落地需求:

1:企业知识库结合Ai进行搜索产出是刚需:企业存在大量潜知识,存在各种文档里,搭建知识库是刚需,和Ai结合做本地化部署得出差异化的结论,提高效率

2:降低用工成本的操作:基于大模型把通用的流程变成智能体,流程化,用于替代人工,用于提效

大模型要走垂直化之路:即解决某一专业场景下的问题而不是解决所有问题

红衣教主举的例子很通俗,大模型像一个发动机,只能是某一个细分需求的发动机,不能用这个发动机解决所有需求,用户不会买账

而人们需要做的是不断地找需求场景,找细分的需求场景
比如Plaud Ai 找的是会议纪要的这个场景

陪伴你的Day 364
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