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李解的理解
666关注2k被关注8夸夸
电商增长教练 | 咨询 | 陪跑
没啥骚操作,只会基本功
外企线下→十亿级食品品牌初创团队→阿里行业专家→个体户
lijiedelijiea
李解的理解
13:49
四天过去了
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李解的理解
12:43
哎呦我,这味儿太正了!!!
我还以为是我妈给我评论了卧槽,,,,整个人都不好了 //@小马宋王大洋: 家里有为啥还得出来吃!

李解的理解: 日常被工厂背景的客户震撼的一天 今天在和客户讨论新品定价的问题 他说: “根据我们的调研,几个头部商家的产品定价溢价是非常非常严重的 他们那个价格比市面上几个非常贵的原料的价格要贵很多。” 当时我看到客户说出这句话的时候 我愣在了原地。我这个消费驱动的大脑,每次看到这种供给驱动的决策逻辑,还是会被震撼到。 从产品生产完成出厂到用户真的能够买到,中间还有非常非常多的环节,而每一个环节都要成本,这是其一。 其二,真实的消费者在下单的时候,根本不是以克重的逻辑在决策的,而是以份数的逻辑在决策。 甚至在今天短视频直播驱动的场景下,连份数都没有那么重要。 当在手机屏幕上,一眼看上去是不是有视觉震撼,这件事情都要比份数本身更加重要。 第三,即便是完全相同的产品,在不同的场景下,用户对于价格的敏感度事实上是天差地别的 这和我是不是奸商没有关系 而是和下面这件事情有关: 一个用户在不同的场景下,其消费心理账户、愿意付出的成本、价格决策的敏感度以及门槛的感知都是不同的(详见视频号:李解的理解-品牌电商) 第四,这种思维的转变大概率不能从企业的一代目那里完成了。 通过工业化大生产拿到业务结果的老一辈无产阶级革命家,在面对由内容电商驱动的品牌自营消费浪潮时,想完成这个认知的转变,只能靠企业的二代目了。 非常感慨!!!

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李解的理解
11:42
日常被工厂背景的客户震撼的一天

今天在和客户讨论新品定价的问题
他说:
“根据我们的调研,几个头部商家的产品定价溢价是非常非常严重的
他们那个价格比市面上几个非常贵的原料的价格要贵很多。”

当时我看到客户说出这句话的时候
我愣在了原地。我这个消费驱动的大脑,每次看到这种供给驱动的决策逻辑,还是会被震撼到。

从产品生产完成出厂到用户真的能够买到,中间还有非常非常多的环节,而每一个环节都要成本,这是其一。

其二,真实的消费者在下单的时候,根本不是以克重的逻辑在决策的,而是以份数的逻辑在决策。

甚至在今天短视频直播驱动的场景下,连份数都没有那么重要。

当在手机屏幕上,一眼看上去是不是有视觉震撼,这件事情都要比份数本身更加重要。

第三,即便是完全相同的产品,在不同的场景下,用户对于价格的敏感度事实上是天差地别的

这和我是不是奸商没有关系
而是和下面这件事情有关:

一个用户在不同的场景下,其消费心理账户、愿意付出的成本、价格决策的敏感度以及门槛的感知都是不同的(详见视频号:李解的理解-品牌电商)

第四,这种思维的转变大概率不能从企业的一代目那里完成了。

通过工业化大生产拿到业务结果的老一辈无产阶级革命家,在面对由内容电商驱动的品牌自营消费浪潮时,想完成这个认知的转变,只能靠企业的二代目了。

非常感慨!!!
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李解的理解
5天前
之前雕爷写了一篇公众号,说未来人和人之间的协作会有 AB 轨:
A 轨:由人和人去聊。
B 轨:由 AI 产出的内容交由另外一个人的 AI 来做解读。

别觉得这是未来的事儿

现在我们服务客户的时候
在让客户有了基础 AI 能力之后
就已经是这样了
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李解的理解
20天前
真的用了很多年才明白
对事不对人是放屁

Joey乔伊: 关注人,事儿自然会成。 关注事,人可能会离开。

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李解的理解
21天前
中国军号那个账号,每天教我们使用一个武器
之前都是在抖音上刷到 我不知道小红书有没有

哥飞: 为什么在小红书可以看到导弹设计课?

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李解的理解
1月前
这很一线了

HandsoMeng: 今天团队伙伴问了个很好的问题:在老板眼里,到底怎么做一个调研报告是合格的?我现在出了两个报告,都是 AI 出的,但感觉像抄答案。 其实这事儿真的值得写一篇小短文来聊聊。 先说结论:我觉得绝大多数人在没有形成业务判断力之前,绝对不要过于依赖 AI 。 因为在这个阶段使用 AI 的时候就会发现,无论你提什么样的问题,AI 总能给你满篇非常结构化、看起来都很对的东西。就好比你刚考了驾照,还没上过二环,突然就给了你一辆 F1 赛车,让你下赛道,完事儿,这个车还带自动驾驶,但你还判断不了它自动驾驶的效果到底好不好,只能看着这个车自己跑。 —— 想想很恐怖,对吧。 我的建议其实非常简单,如果在一个比较新的领域,或者是自己无法做出良好判断的工作上,就不要深度依赖 AI,可以让 AI 作为一个前置的指引,比如说当我做一个竞品报告的时候,问 AI 我要如何做一个竞品报告?这个问题是可以让 AI 给出一些建议的。然后自己要基于 AI 给出的方向亲自动手去做具体的内容,比如说去查看账号的封面、查看数据、查看标题。 在这个过程当中,如果涉及到一些量级特别大的,比如说有 500 个标题不知道怎么分析,那可以让 AI 来分析,但是不要直接告诉 AI 说帮我完整的分析这个账号,然后直接给我一个结论,因为你会发现你的认知直接被撑爆了,你看什么都觉得是对的,但是最终的结果就是其实这个东西是无法交付的。 还有另外一个可能性,就是你自己做完了竞品调研以后,再把这个报告发给 AI,问 AI 我写的全不全,在这个报告和对应的目标的基础上,还有没有哪些维度是我没思考到的,AI 可以帮你去提供一些思路。有了这些思路以后,再回到自己亲手执行的环节。 为什么亲手执行这么重要呢?是因为很多时候对于行业的体感和对于业务的手感,都来自于你亲自的摸索。当你人肉地去看每一张图片,并把注意力投入在这些素材里面的时候,你会有很多非常独特的感受,比如说你发现了一些细节,或者是你当换位思考目标用户的时候,真的会被一些素材所打动,这种体验是人类独有的,AI 没有办法在拿到一张图片的时候给出真正的人类的反馈,AI 更适合的是在上千张或者上万张图片当中找到共性的地方,或者是基于已经有的东西去做延展。 所以在很多工作上,其实我宁愿看到笨拙的踏实的执行,也不想看到一步登天的看似完整的完美作品,因为那样的东西是没有灵魂的,实际上自己操作的人也能感受到写出来的东西是没有灵魂的。 所以业务新手在使用 AI 的时候,我的建议就是先一头一尾使用 AI,让 AI 给你建议给你方向,然后你去执行,最后让 AI 帮你审查。然后当你成为一个使用 AI 和业务上比较熟练的人的时候,这个情况就要反过来了,先要是人去做判断和给出方向,然后让 AI 去做执行,比如海量的数据的搜集和整体性的分析,然后最终再由人来进行判断和润色,也就是说最终的交付一定是经过你自己的校准之后才能交付的。 之所以会有这样前后两种与 AI 配合的变化,就是因为你自己的判断力变化了。当你的业务能力提升了以后,你具备了业务判断力,你就可以让 AI 去做执行,然后你来做判断。而在此之前,一定要坚定的自己去做执行,不要过于相信 AI 给你的东西。 总结来说的话,其实就是我们经常会讨论一个观点:使用 AI 的效果往往取决于使用人本身的水平。也就是说,只要你能提出好的问题,你有足够好的判断能力,你的 AI 跟别人的 AI 就是不一样的。 那么我们作为个体的成长,对自己负责,我们要提高的就是我们自己的判断能力和业务能力,而 AI 只是我们的辅助工具。想明白这一点以后,其实也就想明白自己可以怎么跟 AI 配合了。

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李解的理解
2月前
很多快速发展公司的老板,都会对【自己】提一个过分的要求:
业务在狂奔,组织也必须保持稳定

一旦团队扩张导致文化价值观、工作流程没法很好地复制和传承,他们就会觉得不对劲
是大组织病了
是组织能力没跟上
是文化没有适配业务发展

这对自己要求也太高了

我们必须尊重事物发展的客观规律

当业务高速增长、团队快速扩张时,文化的传承、新人与团队的磨合
客观上
就是需要时间去验证和渗透的

这不是谁做错了什么,而是发展必然伴随的阶段

我自己搭过团队,也服务过很多客户,见过太多类似的场景:
核心团队跑完 MVP、业务从 0 到 1 验证完成后
第一轮大规模招人
经常会出现新招的人整批离职的情况~

这太正常了!!!!!
千万别觉得这是问题,真的太正常了!!!!!

这真的不是文化和价值观传承的问题

更深层的原因是——企业里原来的业务尖兵,几乎所有人都没有经历过"带团队"的能力验证

从自己干到带着别人干,这道坎本来就不是人人都能一步跨过去的

所以态度很明确:

这真的不是一个"问题",也不是一个"错误"

问题是需要被解决的
错误是本可以做对,却搞砸了

但组织扩张期出现的动荡、流失、管理跟不上,它就是【事物发展的规律】本身

就像怀孕到了孕晚期,孕妇肚子大了走路不稳——你不能说这是一个错误,这就是客观规律

组织慢慢变大的过程中,需要逐步构建出大组织应有的流程、协作方式,以及核心成员带团队的管理能力

带三五个人的小团队,和带多层级的大团队,对管理能力的要求,也完全不是一回事

这些能力都是需要时间构建的,不是一个需要被修正的错误

所以不管是老板,还是刚开始带团队的管理者,都不必给自己那么大压力~

你现在遇到的一切都是正常的
——它不是一个需要解决的"问题",只是一个需要你重新适应的新环境,新状态,新处境~
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李解的理解
2月前
不聊代价的目标,是没意义的

不聊场景的目标用户,也是没意义的
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