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雾川一
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雾川一
22天前

王紫君Zima: 除了教人成为超级个体，一人公司还有哪些百万美金的活法？ 很多人对一人公司的认知，被 Dan Koe 这种超级个体博主锁死了：必须先做自媒体，必须发思维模型，必须教别人如何像自己一样成功。 这种模式本质上是元教学。 如果不想卷入这种信仰游戏，根据 2026 年的市场观察和真实财务数据，一人公司至少还有 6 种完全不同的硬核活法。 不靠卖梦想，而是靠解决真实世界里的具体痛点。 一、垂直技能的娱乐化降维：Miss Excel 模式 案例：Kat Norton (Miss Excel) 她在 TikTok 上教 Excel。她没有教你如何创业，也没有教你如何觉醒，她只是把最枯燥的办公插件变成了极具表现力的短视频。 2024 年，她的公司年收入接近 300 万美元。虽然她现在有 9 人团队，但其核心逻辑是一人公司冷启动的典范： 1. 锁定一个极度细分且刚需的技能（Excel）。 2. 用降维打击的方式（娱乐化内容）去分发。 3. 受众是真实的职场人，他们付钱是为了下班更早，而不是为了成为下一个网红。 二、产品化服务：Design Joy 模式 案例：Brett Williams (Design Joy) 这是目前全球最接近严格一人公司且收入最高的案例，年收入约 200 万美元。 他把非标的设计服务变成了标准化产品：客户每月支付固定费用，享受无限次设计请求，但全程零会议、零沟通成本，只通过 Trello 交付。 他的核心逻辑是： 1. 卖确定性，不卖时间。 2. 客户为你的交付标准付费，而不是为你的个人魅力付费。 3. 这种模式完全不需要巨大的粉丝量，只需要几十个长期付费的 B 端客户。 三、B2B 高客单咨询：外脑模式 案例：Alex Sheridan (Impaxs Marketing) 他不做传统的广告代理，而是帮 7 到 8 位数收入的 B2B 公司建立内部内容团队。 很多公司花大钱请外包效果极差，他作为战略顾问，直接帮客户实现造血。因为直接挂钩客户的营收增长，他的客单价极高。 他的核心逻辑是： 1. 杠杆是行业深度 Know-how。 2. 客户关系直接且长期，不需要依靠算法分发，靠的是口碑和精准的职业社交。 3. 只要搞定几个大客户，收入就能突破百万美金。 四、独立开发者与 AI 封装：Pieter Levels 模式 案例：Pieter Levels 他运营着多个产品，包括 RemoteOK 和 PhotoAI。他在 2024 年的年收入超过 300 万美元。 他自己写代码，用极简的技术栈，甚至没有办公室。他证明了不断发布产品 + 极致的 SEO 是另一种一人公司的出路。 他的核心逻辑是： 1. 工具属性大于人设属性。用户是因为工具好用而付钱，完全不在乎创始人是谁。 2. 自动化程度极高。现在的 AI 工具让一个人维护数十个产品的逻辑变得真实可行。 五、策展型电商：Spy Guy 模式 案例：Allen Walton (Spy Guy) 他在达拉斯经营一家安防监控器材的线上商店。第一年就做到了 100 万美元收入。 他没有生产任何摄像头，而是通过极强的选品能力、专业测评和 SEO，在细分领域建立信任。 他的核心逻辑是： 1. 审美和选品即生产力。 2. 通过 Amazon FBA 或第三方仓储外包所有重资产环节（客服、物流）。 3. 创始人只负责流量策略和供应链维护。 六、可退出资产构建：Science of Skill 模式 案例：Dan Faggella (Science of Skill) 他做的是巴西柔术在线训练订阅。他在公司月收入达到峰值时，以超过 100 万美元的价格整体出售。 他把一人公司当成一个可以随时插拔、可转让的资产来经营，而不是一个绑架自己一生的职业。 他的核心逻辑是： 1. 所有的流程必须 SOP 化（标准作业程序）。 2. 即使没有创始人，生意也能运转，这样的公司才最值钱。 在拆解这些案例时，我们必须戳破三个被美化的细节： 第一，一人公司不是零成本。很多所谓的 1000 元启动都是幸存者偏差，合理的现金流缓冲和首批流量获取成本是必要的。 第二，一人公司是一种状态，而不是死守 1 个人。年入百万美金后，大多数人会选择通过 AI Agent 或兼职外包来释放自己，但决策权始终握在一个人手里。 第三，不要迷信粉丝数。Dan Koe 的路最拥挤，因为它依赖流量杠杆；而 B2B 咨询或产品化服务，依赖的是信任杠杆和专业杠杆 真正的机会，往往藏在那些不需要你天天当网红、不需要你教别人如何成功，就能解决真实问题的专业缝隙里。

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雾川一
24天前
雾川一
2月前
用龙虾写了个爬虫实现了老板的需求…ai幻觉我真牛，明天能写个app
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雾川一
8月前
雾川一
10月前

HandsoMeng: 在增长运营的工作中我们经常会遇到需要做数据分析的场景，比如今天上班突然发现昨晚开始线索进量少了，但心会影响今天数据，上午的时间往往就需要开始查问题。 这种时候就需要进行一系列操作，也就是从各种维度去看问题到底出在哪儿了，今天试着总结一下这个过程。我把业务链条数据挖掘分成了 4 个大的模块。 1. 扒趋势，看到底是不是问题 业务中经常遇到的情况是，问题未必是问题，要定位是不是真的问题，就不能完全相信体感，比如之前每天进量是 5000 个线索，今天突然变成了 3000 ，这看起来很低，但真的低吗？ 一个合理的做法是，先看历史趋势，快速拉出最近 1～2 年的数据，从波动图里去找有没有相似的节点，比如有可能每个月的月底会低，每一年的某一个节日就是会低，或者是公司用户运营策略到了某个周期性的时候也会低。 如果发现没有过历史类似情况，而它在绝对值上就是低了，这时候才能明确清楚问题就是问题。而且要记住的是，在汇报之前最好自己已经查过了，不然噼里啪啦摇了一堆人过来查数据，查到最后发现没事儿，还挺尴尬的。 2. 再定位问题发生的节点在哪 确认了问题之后，就需要开始确认问题发生的节点在哪了，这一步往往比较简单，你可以拉出 by 小时的趋势，或者 byday 的趋势，去看到底在哪个时间节点开始数据变低了。 比如我上面给的案例，是下班以后晚上 20 点数据开始低了，而且比前一个月的 20 点都要低，那就基本定位到了这个节点。 当然一些数据基建不好的公司，或者业务 leader 的 sense 也不是很强，可能要过好几天才能发现，所以大家也不用把定位节点这事儿看的特别简单- -往往草台班子就是容易在这种地方出问题。 更优秀一点的公司，其实会做播报工具，比如四年前其实我们就做了 by 小时的播报，如果某个数据低了，系统就会发警报，如果你在一家中小公司，也可以发起用第三方工具接入大数据库做这种播报小工具，一方面提效，另一方面也是一个露脸的机会。 3. 无限下钻漏斗，直至找到病因 最有趣的部分就是这里，当你发现昨天晚上 20 点的平均线索进量减少以后，就需要开始挖掘漏斗了。 举个简单的例子，你是私域召回，那你的漏斗应当是：触达率→点击率→落地页转化率。 对吗？——其实不对，我给你挖坑了。 思考问题的时候一定要无比全面，实际漏斗应该是： 1. 系统配置的触达基数 2. 实际发送成功的人数和条数 3. 实际点击页面的点击UV 4. 实际进入落地页的 UV 5. 完成落地页下单的UV 我分别在 1 2 4 都补充了。想要定位问题不做重复功，必须要【全】，这样才不会漏东西。 你的触达率可能很高，但你有可能把人群包配少了； 你的触达率可能很高，但你可能一个人少配了 2 条 sop； 你的点击率可能很高，但落地页可能出 bug，导致进不去； 这都是有可能发生的，所以一定要全。而当你把数据拉全了以后就会发现，几乎不可能找不到问题。一定有某个节点挂了。这时候就进入第四个点。 4. 根据病因再深挖，给出对应的解决方案 这个也是很有趣的部分，还是举例子吧，比如你挖掘到了，是【完成落地页下单的UV】下降了，也就是落地页 UV 没问题，但折在了最后一步，那怎么办呢？ 这个例子有点儿好，其实你可能会发现，落地页转化率并不是真正的最底层原因，它是还可以拆的。 【完成落地页下单的UV】下降了，还能怎么拆？给你 5 秒钟思考。 进入落地页的人数没问题，说明人们能看到落地页，对吧，但是人们没下单，是他们不想下单，还是他们下不了单？你需要回到那个场景去思考问题（当然更快的做法是自己去试一下）。 有可能素材挂了，也有可能是下单的产品功能中间挂了，甚至有可能都没挂，只是加载时间变长了，都会影响转化率。 所以你还要继续拆，落地页展示的 UV → 点击下单组件的 UV → 选择授权手机号的 UV → 最后真正完成下单动作的 UV 。 当你拆完了以后，你就会发现，问题又定位的更清晰了。比如就是选择授权手机号的 UV 挂了，那可能是因为你们的资源包不够了，也可能是因为 20 点的时候系统出了 bug，还有可能是因为隔壁组临时上线了一个需求，把你这儿给影响了，让他们修复掉即可。 —— 写到这儿再多写两句，其实做用户精细化运营也是一样的逻辑。稍微懂点儿行的知道要用什么 RFM 模型对吧。它是一种抽象思维，但其实当你学会玩数据之后，你就知道回到【场景】去挖掘业务潜力。 比如你的业务链条的关键要素就是【用户】会【消费】【不同的金额】，那当你去试着寻找突破点的时候，就知道： 1. 用户有很多种不同的用户，能不能拉出来找找共性和差异？ 2. 消费是一个动作，每个人频次不一样，是不是也能看一看？ 3. 消费的金额有区别，谁多谁少，能不能看一看？ 4. 消费的时间呢？地理空间呢？心理状态呢？ 5. …… 一切有【共性】的地方，都藏着机会。比如你会发现北上广深消费高，武汉西安消费高，唯独杭州不太行，那杭州到底出了什么问题？ 再比如你还会发现 30 岁女性消费金额很高，但频次在逐渐降低，到底是为什么？我们能不能把这个数据通过策略来拉高？ 这个话题就远了，属于是找【业务杠杆】的逻辑，后续专门聊吧。

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雾川一
11月前

是金三啊: 在tiktok上刷到了个很强的ai营销工具 名字叫做head ai，看了几篇文章，然后去要了个邀请码测试了下。 先说结论：这是全球首个「通用型」AI营销工具，确实有用，但是有用在哪，我分享下： 经过仔细研究，我想跟大家分享Head AI能够替代人工的几个关键功能： 一、达人营销自动化：从达人匹配、筛选、建联到议价签约，它提供一站式解决方案，显著提高了营销效率，减少了对人工的依赖； 二、智能客户开发：Head AI支持智能发送冷邮件，并且自动筛选高意向线索，帮助销售团队扩展客户，提高了开发效率，能完全替代传统的人工方式； 三、支付结算自动化：它能处理后续的支付和结算环节，简化流程，使人工干预降到最低； 四、联盟营销分销：这个功能让Head AI不仅能主动寻找客户，还能自动处理和管理各类联盟营销分销合作，进一步提升营销效果。 最后，我感觉Head ai能自动化达人营销、社媒运营、客户开发和支付结算，彻底改变市场游戏规则，真正实现营销过程的高效自动化。它还能帮助中小企业和个人创业者进入市场，未来可能完全取代传统营销职位。

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雾川一
11月前
雾川一
12月前

阿飘飘飘呀飘: 会赚钱的人，搜索能力都很强。 我有时候觉得这个能力，甚至比会写、会拍、会讲还重要。 我之前接触过一个做SaaS软件出海的创业者，他从来不问“这个怎么做”，而是每次都能丢出几个“我刚搜到的资料”。 然后说：“我看几个老外是这样搞的，我准备试一下这个版本，你怎么看？” 我比较喜欢这种人，这和那种“你有没有教程给我一份”的人，完全是两个世界。 你看啊，信息鸿沟这事，不是说别人知道你不知道，而是别人知道该怎么查，你却只会干等别人喂。 还有我说个更狠的。 有一次在青岛，我认识一个做宠物用品的女老板， 她要做一个美国亚马逊上的新品类，别人都说这个品类太卷了，都是大品牌垄断。 她不吭声，回去就开始干： 1️⃣先上Google搜了30页，找所有竞品品牌官网，看他们怎么包装卖点。 2️⃣然后去Reddit、Quora、YouTube，把所有买家痛点和关键词扒出来，整理出一份100页的笔记。 3️⃣接着她用AI帮她自动提炼出“高频负评词”+“高频赞美点”，设计出3款差异化的产品。 4️⃣最后跑去1688，用关键词+图搜，找到一家能定制的工厂。 就是靠这种来挖掘用户的潜在需求，做出了几个爆款了， 所以现在这年头，搞钱靠的不是你会不会某个技能，而是你能不能把所有技能整合成结果。 而“搜索能力”——正是整合的起点。 🔍 如果想拍短视频，不知道怎么写脚本？ 直接去TikTok搜“viral script structure”，顺手再搜一下“15秒起爆的前3句”，你会发现一堆老外分析得明明白白。 🔍 如果想做选品，不知道国外什么在流行？ 去Pinterest搜“2025 trend”，再点开下面的“相关板块”，很多素人已经帮你选好了图、颜色、关键词。 🔍 如果想写爆文，不知道怎么写开头？ 去知乎、公众号爆款文，专门收集他们前100字的结构，你慢慢会看到规律。 —— 说到底啊，搞钱这事，靠的不是天赋，是你的脑子有没有主动把信息变成路径。 那些总问“能不能教我”“有没有资料”这种的，其实不是笨，而是还没建立起自己的搜商。 而高搜商的人，从来不等人教，他早就开始练习： ✅会设关键词 ✅懂得用英文搜 ✅会归档信息 ✅懂得比对+分析 关键是：搜完就立刻动手验证 我一直说，赚钱能力，本质上就是「发现问题→找到信息→转化成动作」的速度和闭环能力。 所以先把你搜索能力练满级，然后你会发现—— 赚钱，不是你不会，而是你没找到“对的路径”。 有搜索力的人，永远不会饿死。

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雾川一
12月前
雾川一
12月前
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