建立品牌的私域流量池，经历了2020年的大爆发，各行各业在探索私域渠道后，收效较好。私域流量营销渠道可以大致分为四大类：
第一类是品牌自己的基地，包括微信公众号、企业微信、小程序、APP、社群、官网等；
第二类是电商平台，如天猫、京东、拼多多等；
第三类是微博、知乎、头条等自媒体平台；
第四类是抖音、快手、哔哩哔哩等新兴的视频媒体号平台。
这些传统的渠道看似丰富多样，实则已经进入了竞争白热化的存量市场。每种类型的渠道，都基本被头部的几家巨头平台瓜分了市场份额，这无疑不导致品牌主在这些平台要获得流量越来越难。
私域流量营销渠道四大类
在大家都在这些传统的私域渠道厮杀时，有没有留意到自己的产品，这些在市场上每天都在流通的数以万计的产品，他们是第五类的私域流量战场，他们天生就捆绑着“人”、“货”、“场”的流量载体。
各位品牌主，设想一下，如果让每个销售出去的产品都能开口说话，告诉你购买你产品的消费者是谁、有什么偏好、地域在哪……那，再次影响他复购不就很简单了吗？
但，产品走向销售渠道的那一刻起，往往就脱离了掌控，与品牌“失联”，如何能将产品触达到消费者聚集起来，成为我们的私域流量池呢？
2019年7月，微信全面开放“一物一码”，这是腾讯All in产业互联网的一个重要布局。无限云溯作为入驻微信“一物一码”能力的头部服务商，全面助力品牌主高效找到目标用户，打造系统化和数字化的能力，继而构建品牌企业账户体系和私域流量池。
解读“一物一码”
01
什么是“一物一码”呢？
“一物一码”顾名思义就是一件产品拥有唯一性的一个身份识别码，利用SaaS云平台和物联网技术让品牌商与渠道商、零售终端与消费者无缝连接，从而能提供全面的防伪、防窜、溯源、营销等一体化解决方案的一种技术。
02
“一物一码”能用到什么行业呢？
“一物一码”已经应用至各个行业，尤其在快消行业应用最为广泛，但快消行业对“一物一码”的侧重需求不同，生鲜、粮油食品和乳制品行业对溯源有明显需求；保健品、化妆品则更多应用到一物一码的防伪功能；而扫码营销则被更多应用在酒水、饮料、休闲食品等领域。
“一物一码”覆盖产品的全生命周期，包含产品生产、流通、销售的各个环节，同时通过产品媒介为品牌与消费者建立沟通桥梁，通过精准化的营销来为品牌降低成本、提升销量、并最终通过数据沉淀、分析为品牌的市场决策提供参考依据。
03
“一物一码”如何玩得精彩？
产品作为线下渠道的链接消费者的“超级连接器”，中国烟草、可口可乐、蒙牛……等零售巨头纷纷布局，这一期我们来剖析一下中国烟草是怎么把“一物一码”玩精彩的。
2022年春节，一场“码上行动，瓜分500万壕礼”引爆了新春的狂欢。消费者只要扫描红包袋上的二维码，进入活动页面，就能赢取小米电视、青酒、普洱茶、塔兔咖啡、无限嘿卡、现金红包等奖励。
这是中国烟草在一物一码上又一次的探索。数据显示，此次活动参与人次超过100w，帮助中国烟草实现与消费者之间的无缝沟通，并构建自己的私域流量池，也带动了行业思考如何借助数字化工具直连消费者。
那么，具体中国烟草是怎么借助一物一码来连接消费者的呢？
首先，消费者拿到新春红包袋后，扫描红包袋口的二维码，就会跳转至品牌主页。点击活动banner或活动模块，跳转至活动页面，点击抽奖，要求用户先注册方可获得抽奖机会。用户抽中奖品后，兑换时，要求关注指定的微信公众号。
抽奖是品牌的常规营销手段，但是此次活动利用一物一码的技术，成功引流至中国烟草搭建的私域流量池里，并获得了用户的扫码时间、地域、等数据。
最终，无限云溯帮助中国烟草盘活了用户，让他们沉淀了下来，带来了五个长期的价值：
一、沉淀了流量，为品牌所用；
二、节省了流量获取成本和后期的运营成本；
三、提高了触达消费者的灵活度；
四、帮助更高质量地进行精细化运营；
五、构建了企业的用户体系和数据体系，助力商业洞察和决策。
有这种手机卡：纯流量卡之物联网卡、纯流量卡之无限流量卡、纯流量卡之日租卡。
1、纯流量卡之物联网卡（不能打电话的纯流量卡）
其实就是一种纯流量卡，不能发短信，不能打电话，不能语音，不能注册各种APP、网站的一种“特殊”流量卡，是用在一些没有语音功能的设备上的，比如共享单车、自动贩卖机等等，不过随着物联网卡的广泛运用，也常常会把物联网卡当成流量卡在手机上使用。
2、纯流量卡之无限流量卡
这种卡一般超出之后限速，或者是10G内不限速。
3、纯流量卡之日租卡
日租卡也是纯流量卡的一种，只不过日租卡可以打电话，资费比较贵一些，但是流量确实也是相对便宜。
扩展资料：
流量卡办理方式有以下几种：
1、直接到移动营业厅去找工作人员进行办理。
2、可以在网上直接购买，但是要去正规网站购买，毕竟大都是全国通用网络，但是只限于上网。
3、可以去手机店办理，现在的手机店大都可以进行办理移动流量卡。
纯流量卡使用注意事项：
1、先插入设备里有信号后再充值。
2、充值后，极个别情况下电信系统延迟原因需要几分钟（不会超过10分钟）重启后再使用。属
3、如果想当月叠加充值套餐，因为有时电信系统延迟会30分钟左右，所以请您剩余500M提前充值，如果造成大流量超支后，可能当月恢复不了上网。
4、不要恶意超支使用，进入电信黑名单后，以后限制再开卡使用。
参考资料来源：专业物联网工业级SIM卡--物联网卡办理
搜狐网-盘点不能打电话的流量卡有哪些呢？
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>中国联通物联网客户使用的是月付还是预付类型的资费计划，基本通信套包内流量用完后，客户可通过Control Center的自服务功能订购补充通信套包，实现流量的追加。补充通信套包是补充通信元素的组合，是对基本通信套包内用量的补充，包括追加、事件和堆叠三类元素。所有补充通信套包类型均是预付类型资费计划，客户在叠加使用的第一个计费周期结束时支付全部订购费用。
网络流量建模有着广泛的应用。在本文中，我们提出了网络传输点过程(NTPP)，这是一种 概率深层机制 ，它可以模拟网络中主机的流量特性，并有效地预测网络流量模式，如负载峰值。现有的随机模型依赖于网络流量本质上的自相似性，因此无法解释流量异常现象。这些异常现象，如短期流量爆发，在某些现代流量条件下非常普遍，例如数据中心流量，从而反驳了自相似性的假设。我们的模型对这种异常具有鲁棒性，因为它使用时间点流程模型有效地利用了突发网络流量的自激特性。
在从网络防御演习(CDX)、网站访问日志、数据中心流量和P2P流量等领域收集的7个不同的数据集上，NTPP在根据几个基线预测网络流量特性(从预测网络流量到检测流量峰值)方面提供了显著的性能提升。我们还演示了我们的模型在缓存场景中的一个应用程序，表明可以使用它来有效地降低缓存丢失率。
对新型网络应用和系统的需求日益增长， 使得网络流量行为更加复杂和不可预测 。例如，在数据中心网络中，流量微爆发源于应用程序[1]的突然流行，而在副本[2]间的信息同步过程中产生的大象流会在骨干网络上造成临时的负载不均衡。另一方面，由于不同的终端用户活动模式[3]，诸如多媒体流媒体和视频会议等流量密集型应用导致了蜂窝网络和移动网络上的巨大流量差异。这种流量差异影响最终用户应用程序[4]的体验质量(QoE)。此外，随着基于Internet小型计算机系统接口(iSCSI)的分布式存储[5]和物联网(IoT)应用[6]的大规模地理分布式云存储同步的迅速普及，网络流量变异性成倍增加。各种安全攻击，如分布式拒绝服务攻击(DDoS)，加剧了流量模式预测[7]的假阴性问题。
由于应用范围的多样化，短期和长期的流量爆发在各种类型的网络中都很常见；因此，研究人员探索了不同的 基于突发周期性假设 的流量突发预测技术，如 流量矩阵[8]的部分可预测性 、 张量补全方法 [9]等。然而，最近网络流量的高度不均匀性 使这种流量突发周期性的假设失效，并导致了明显的流量差异和多重分形流量变化 ，这需要单独的检测工作。这种交通差异和多重分形的例子包括数据中心或或ISP骨干[11]网中流量的突发峰值(微突发)[10]、多媒体应用的流量(如视频流媒体)[12]、存储同步[13]、恶意或攻击流量(例如物联网设备中的DDoS攻击)[7]。因此，需要开发一个流量事件预测模型，该模型可以捕获诸如流量突发、突发峰值、主机带宽使用的意外跳变等流量差异和多重分形流量变化。
在这项工作中，我们旨在 将差异性和可变性检测集成到网络流量建模中 ，从而为高度异常的网络流量提供统一的模型。为此，我们按照单独的网络主机（例如数据中心服务器或终端用户设备）的传输特性来分解流量预测问题，在此我们着重于总网络带宽的份额每个主机使用的时间，称为给定时间的“优势”。为此，我们提出了网络传输点过程（NTPP），它是一种基于时间点过程机制的深度概率机制。 NTPP首先使用 循环标记时间点过程 （RMTPP）表征主机突发流量产生的事件[14]，该过程结合了主机的影响以根据可用带宽转发流量突发。此外，我们使用一组学习来对任意给定时间内对网络中不同主机进行排序的模板进行 排序 ，从而对不同主机之间的争用进行建模，其中主机的排序由其生成的通信量决定。这些模板提供了各种方法来评估一对主机的相对顺序，这些顺序是由它们的争用过程引起的。这些措施，连同底层的包传输过程，确保在整个时间窗口内主机之间的正确排序。为了了解传输动态以及排名的变化，我们将给定主机的观测传输时间的似然性最大化，并结合学习对模板进行排名的其他措施进行统一。这种额外的小工具使我们的模型能够预测意外的峰值，带宽使用量的跳跃，否则很难追踪（实验着重证明了这一点）。
我们根据来自不同域的 七个 真实数据集上的几个最新基准评估了我们的系统，这些数据集可能会显示异常流量。其中四项是从各个组织进行的网络防御演习中获得的，一项是从网站访问日志（1998年世界杯Web服务器）获得的，另一项是从数据中心流量的获得的，另一项是从BitTorrent网络获得的。我们观察到，在预测主机流量方面，NTPP的平均性能比最具竞争力的基准好11％，而在检测主机带宽消耗的突然跳升或峰值时，NTPP的预测精度提高了约25％。我们还使用基于NTPP的模拟器实现了下游缓存应用程序，并且观察到缓存未命中率降低了约10％。
贡献 ：
(1) 复杂包传输过程建模 ：我们设计了NTPP，这是一个多主机网络流量动态的非线性随机模型，能够准确地捕捉到包传输过程中攻击性跳跃和不规则行为的存在。此外，与现有的离散时间流量模型(如[9]、[15])相比，我们使用了时间点过程的连续时间特性。
(2) 主机间的争用建模 ：我们的NTPP方案利用了[16]中提出的产品竞争建模思想，将丰富的学习文献与网络流量建模联系起来，对[17]其进行排名。
(3) 预测能力 :NTPP不仅具有理论基础，而且具有实践效果。我们的模型能够比几种最先进的基准更有效地预测分组传输动态。此外，嵌入式鉴别模块有助于实时估计带宽消耗的突然变化，这是一个至关重要的实际挑战，所有基准都无法追踪。
(4) 下游应用 ：我们演示了NTPP在下游缓存场景中的应用，突出了它的实用性。现有的原始内容缓存由于突发的流量而存在较高的缓存丢失率，而我们的模型支持的智能内容缓存通过根据不同主机的预测流量为它们保留不同数量的内存空间来实现更好的性能。
从历史上看，大量的工作集中在从各种不同的角度对万维网流量进行建模，使用各种分布模型，如泊松、帕累托、威布尔、马尔科夫和嵌入式马尔科夫、ON-OFF等。随着互联网的发展和各种Web服务的引入，提出了更复杂的模型，如马尔科夫调制泊松过程[19]、马尔科夫调制流体模型[20]、自回归模型[21]、流量矩阵[8]的部分可预测性、张量补全方法[9]等。然而， 这些模型只能捕获特定类型的网络事件，而不能泛化为捕获Internet流量中的不同流量差异和变化 。在另一个独立的线程中，研究人员将互联网流量爆发建模为一种显示自相似性[22]的现象。然而，许多工作23]，[24]也质疑“自相似性”的假设，特别是在互联网骨干网中，从多个来源的流量会得到多路复用。
随着大规模数据中心、基于物联网的平台、蜂窝网络和移动网络、信息中心网络等领域的出现，互联网流量的性质发生了巨大变化。因此，出现了各种领域特有的模型，如数据中心[15]的流量微突发预测、流量异常检测[25]、物联网流量表征[26]、互联网社交事件预测[27]等。此外，由于网络流量在不同的差异和变化下具有不同的性质，最近的一些工作探索了基于机器学习的技术来预测流量模式[12]、[28]、[29]中的不同事件、异常和不一致性。然而， 这种预测模型是针对特定的网络系统设计的，缺乏通用性 。
在本节中，我们将制定NTPP，即所提出的模型(参见图1)，该模型捕获了网络流量动态的两个主要组成部分—(i)集体包传输机制和(ii)多个主机之间的争用。在一开始，NTPP是由一种基于点过程的深层概率机制驱动的——点过程是一种特殊类型的随机过程，它自然地捕获了连续数据包到达背后的机制。此外，它还包含一个判别模块，该模块包含一系列对函数[17]进行排序的学习，专门设计用于建模主机间争用过程。接下来，我们将从时间点过程的概述开始，详细描述它们，然后描述学习和预测动态的方法。
网上购买的流量卡不可靠，大部分属于物联网卡，用于个人手机很容易被锁卡，并且售后得不到保障。
物联网卡只能作为流量卡使用，三大运营商发给企业用户用于智能设备的联网，有独立的号段，没有月租，流量费也很便宜。与普通的SIM卡外观一样。物联网卡的“骗局” 物联网卡没有月租，流量费便宜，因此被不安分子打造成“无限流量卡”流入市场。
物联网卡的充值渠道并不是运营商营业厅，售后服务职能找代理商和服务商，卡片的充值、查询等均需要通过代理商，后期很可能导致卡片无法正常使用。现在，手机卡均实现了实名制，将物联网卡用于手机，一旦发现，可能就会被封卡，后果只能自己承担。网上的很多“无限流量”流量卡属于物联网卡，与普通的SIM卡外形相同，但是渠道不同，充值、售后等通过代理商管理平台，而不是运营商，如果没有靠谱商家很不安全。
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