互联网这些新名词，你知道几个？

互联网这些新名词，你知道几个？

某人大概盘了一下，补充如下：

点线面体、降维打击、用户画像、公/私域流量、痛点、痒点、爽点、用户体验地图、服务蓝图、增量、高频、从0到1、种草

​告诉大家一个秘密：一个行业或者一个领域，如果还在不断创造新词，

比如计算机领域，衍生出电脑、互联网、移动互联网、物联网、区块链、人工智能、大数据、云计算、边缘计算。

那就说明这个领域有活力，人财物都在往这个领域聚集。

普通人要做的，就是顺势而为，跟上风口，吃上红利，这和我之前文章说的点线面体的概念是类似的，希望对你有用。

要说商业世界近些年有什么大事，影响到了企业和市场的根本脉络，不管什么汇总中都绝对少不了数字化转型的身影。先不说数字化转型这个概念，从企业的实际行动看，众多国企、央企在变革之际纷纷公布数字化转型规划，要把数字化转型作为未来发展的基本路径，之后各行各业来自不同领域的企业也都开始了数字化转型的脚步，可以说是把数字化转型当做未来企业发展的基本模式。

随着国民经济的发展，以及大数据、云计算、人工智能、互联网、物联网等新一代信息化、数字化技术的发展，用户和市场对产品和服务的需求发生了巨大的变化，让一些长期没有进行改革，没有进行升级优化的企业受到了极大的挑战。

移动互联网的出现更是彻底加速了数字化在 社会 的普及速度，电子商务、线上问诊、快递外卖、影音 娱乐 等等数字化相关的服务应用占领了人们的日常，也让平台型企业嵌入了更多在线服务功能，提升了人们的兴趣。

另一方面，数字化产品和服务的大规模应用也让数字经济、数据价值得到了众多企业的重视。先说数字经济，据统计，2020年全球数字经济规模达到3261万亿美元，与GDP总量比例为437%，其中中国数字经济规模达到了54万亿美元，并维持着96%的高速增长。相比数字经济，数据价值主要体现在对企业进行升级改造，提升企业业务发展水平以及决策能力，提高研发生产在市场和用户群体中的需求能力，提升企业运转效率等。
数字化转型已经对各行各业的企业造成了深远影响，重新定义了企业大量原有的业务流程、经营管理模式、研发生产标准等，提高了企业的商业创新能力。此外数字化转型还让企业开始以用户为中心，真正把需求放在第一位，通过精细化管理、针对化推广、智能化决策等，对传统供应链、传统营销方式以及传统的管理标准进行了根本上的重塑。

随着 社会 的发展，市场竞争在企业越来越多和市场增量越来越小的双重影响下愈发激烈，一些长期坚持传统运营模式，改革创新比较少的企业已经越来越难以适应变革中的市场，需要数字化转型带来新的发展驱动力。
谈到数字化转型带给企业的作用，第一，随着物质生活的富裕，人们对产品的需求开始转向，企业可以通过详尽的用户和市场调研，制作用户画像以及市场分析，根据需求制作相应的产品，缩减不必要的试错成本，加快产品更迭创新的速度。

第二，通过数字化转型，企业可以进行信息化建设，将传统的业务流程进行信息化改造，将繁杂的业务流程统一集成到大平台上，在远程实现高效的统一处理，提高企业运转效率。
第三，通过数字化转型，企业可以借助商业智能BI将数据转化为信息，制作可视化报表直接服务于一线的业务部门人员，或是服务于企业的部门管理层、分子公司的管理决策层和企业管理高层，提高决策的准确性和及时性。

第四，通过数字化转型，企业可以精细化管理，针对不同用户群体制作相应的数字化营销推广策略，研发服务不同用户群体的产品，制定不同的运营方案等。在市场中形成独特的风格，形成差异化的竞争优势。

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A股中大涨的公司都有的特点就是，不单要有实力，还要有市场追捧的热度才能行，这篇文章就跟大家聊聊电力物联网这个话题，介绍几家有实力有热度的龙头！
国电南瑞：该公司是我国电力自动化、轨道交通监控的技术、设备、服务供应商和龙头企业。
西力科技：公司在配用电新业务方面， 通过已经开发的智能计量网关、 智慧插座等产品拓展市场应用布局， 并加强与通信运营公司的合作， 深耕电力物联网市场。最近很多机构都非常看好该公司！
威胜信息：该公司的话，电力物联网经验丰富，坚持技术创新，引领国内电力物联网通信网关技术标准，市场份额名列前茅，在智慧水务、燃气、消防、工商业园区等领域系统布局涵盖应用层、网络层、感知层的整体方案，物联网国内连接数超过一亿用户，海外连接数超过一千万用户。
三德科技：这家公司的产品很多，公司燃料智能化管控系统是基于燃料管理的客观需求，具有感知、识别、记忆、决策等智能特征，可实现在线监测、远程监视、自动报警、控制、诊断和维护等功能，有效实现燃料全过程无人干预、智能管理，最终达成火电企业安全、经济、环保运行之目标，成为电力物联网的一环。公司产品获得了一批高质量客户的青睐，其中包括国投、华电等代表性集团客户。
红相股份：该公司与杭州趣链科技有限公司经友好协商一致，双方就泛在电力物联网等领域开展合作的事宜，达成《战略合作框架协议》。
以上的这几家公司，都算是整个行业里的龙头，都有很大的发展潜力，值得投资者们都研究一下，希望这篇文章能给正在寻找投资方向的朋友们一些启发！

数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。

01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际 *** 作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销10”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销20”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销30的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销30时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析，进行抽取出来的知识点，涉及到的范围会比较广泛，适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用（C端）、产业互联网应用（B端，仅提及部分内容，不会过多说明）、运营、数据分析的有比较整体了解的人群，深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分： 物联网开发平台+（智慧生活应用 、产业互联应用）+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章，我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 ：设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组，实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理，实现设备智能、设备场景控制等，并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括：设备控制（家、房间）、场景、内容（图文、视频、直播）、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后，对各个领域造成的冲击，通过物联网平台系统，对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控，满足各种业务场景，并延伸出一些新的玩法和新的模式，让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建，通过市场活动，用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理，通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ，基于应用端（App、设备）的用户行为、 *** 作进行数据采集（采集的数据存储在数据中台）、数据分析，并通过多维度的用户标签管理，打造出全维度、多层次的用户画像；通过构建指标体系，结合用户属性、用户标签，构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。

品牌怎么做起来

品牌怎么做起来，有了属于自己的品牌，做强做大之后，自己的收入也是比较高的，品牌是指消费者的认知程度，也就是市场占有率的大小，基于这个标准，任何人都可以去打造一个品牌，下面看看品牌怎么做起来。

品牌怎么做起来1

影响品牌的根本是什么？ 是产品！

品牌是无形的，具有经济价值，具有唯一性。产品是有形的，具有使用价值，可以满足消费者的需求。

一个企业如何快速的将自身产品打造成品牌？

首先，产品品质要经得起推敲，在产品生产、用料、售后、监管等多方面多流程要考究，品质上要有保证，好的产品是竞争的资本，这也是品牌塑造的基础。

其次，围绕产品进行宣传，品牌的初级推广要打好基础，围绕品牌宣传，有着多种多样的传播媒介，在我看来，有几点很重要。

第一，有一个信息详实、美观有质感的官方网站。在互联网时代的今天，各种品牌的沉淀都汇总于网络，人们需要一个和产品商最直接的对话窗口，同时也是一个塑造品牌的基础窗口。

第二，品牌的设定和一句深入骨髓的推广语。品牌都是有文化、有故事、有基调的，一个品牌广告语代表一个企业的信仰，好的广告语让消费者更容易记住你的品牌，对你的品牌产生好感。

第三，产品包装是很重要一关。生活中存在各种各样的美，一个品牌的形象就好比一个人的外表，对于美的东西相信谁都抵挡不了。

第四，宣传推广。根据产品所在行业制定可行的营销方案。如今市场的推广渠道多样，明星代言、品类种草、社群裂变、网红主播、SEM、线下活动、传单分发等等，根据行业的不同，选择合适的推广渠道，推广渠道可同时应用多个。

最后，一个好的产品需要等待时间的验证，一个好品牌的成长，也是需要经历过风风雨雨，但最关键的还是产品本身，稳固的产品基础是品牌最有力的保障，只有稳固的基础，才能建设起高楼大厦。

品牌怎么做起来2

品牌第一步：产品

一个好的品牌肯定离不开好的产品和服务，产品又包括了几个部分，产品的口味、功效、成分、包装等。

那么要如何选择一个好的产品？

首先要看产品所在的赛道以及未来的发展势头。像新能源汽车、5G、AI、物联网都是资本比较看好的市场，在这些朝阳行业里做一个产品当然是一个不错的选择。像世界首富埃隆马斯克开发的特斯拉一样，市值已经达到了7023亿美元，让马斯克跃升为世界的首富。

还有之前传出华为要养猪的事情，其实不是真的要养猪，而是要打造一个物联网的生态，在这个生态里，硬件即软件，它可以根据生态里的事物去自动适配不同的环境。

基本上，资本的走向就是未来的发展方向，因为他们都是经过大量的数据去分析而得出来的结论。

除了选择一个好的赛道之外，还得看产品的市场规模、竞争对手体量以及产品的开发成本。这三个应该很好理解，市场规模的大小意味着产品的消费群体的大小以及消费能力。

竞争对手的体量也就是我们所说的蓝海和红海，如果这个产品的市场竞争对手很多，接近红海的程度了，那么这个时候入局就比较困难。如果说竞争对手比较少，那么入局就会比较容易，正所谓赚到钱的都是第一波吃螃蟹的人。

品牌第二步：价格

当我们把产品生产出来之后，就要给产品明码标价，那么产品应该如何定价呢？

产品定价的核心就是利润空间，而利润空间=产品收入-产品成本，收入=单价销量。所以产品的定价要根据产品的成本而来，这里的成本包含了很多方面，物料、加工、人工、房租、推广等等。

所以要想让自己的产品在众多竞争者中获得优势，最主要的问题就是要降低产品的成本。

低价不是竞争优势，低成本才是企业的竞争优势。

品牌第三步：供应链

何谓供应链，供应链是指产品的供应链路。

做品牌的供应链不外乎两种方式，第一自建工厂生产，第二代工厂生产。

自建工厂生产的费用自然不会低，这对于没有什么经济实力的企业来说，这种方式前期是不可取的，除非背后有大资本支撑。而且自建工厂的过程比较复杂， *** 作难度比较大，对业务的要求很高。

代工厂生产，这是很多刚开始做品牌的企业都选择的生产方式。首先这样前期的成本可以压缩的比较低，其次代工厂的选择性比较大，有很多业务流程都比较熟悉了。缺点是可控性不高，很多代加工的可能一天24h都要派人过去盯着，就是为了防止代工厂出差错，偷工减料之类的。

品牌第四步：渠道

当我们把产品生产出来，包装做好，定好价格之后，就是要快速搭建产品的销售渠道了。渠道这块主要分为两种方式：线上和线下。

我们先来说说线下渠道，像我们比较熟悉的就是商城、超市、写字楼、等。例如，我们在做一款饮品，那么我们就得去和本地的商超谈合作，把饮品放到商超里面出售，进行分成。

除了放到商场里面，有好多写字楼里面都会有智能售货柜，只需要扫码或者人脸识别可以轻轻松松购物，不过写字楼里面的售货柜一般都是放食品比较多。

那么线上要如何搭建销售渠道呢？

像我们比较熟悉的，包括淘宝、拼多多、京东、小程序商城、抖音、快手等等，这些都有可能成为我们的线上销售渠道。

至于说选择哪个渠道，得根据产品的业务形态来说，有些产品适合做公域流量，那么就考虑做电商平台、抖音。有些产品适合做私域流量，那么就选择做小程序。

好的销售渠道往往决定了产品的销量，而销量决定了产品的收入，决定了企业的利润。

所以，渠道的重要性不言而喻。

品牌第五步：营销

以前我们总说酒香不怕巷子深，但在这个产能过剩的时代，再好的酒如果你不推广出去，这条巷子可能走不到头。

这个时代永远不缺好的产品，缺的是流量。这是一个肉多狼少的时代，我们要想把肉卖出去，我们就得做营销。

那么如何做产品营销？

同样的，我们可以分为线上营销和线下营销。

线上营销的方式有很多，有免费的营销方式，有付费的营销方式。免费的营销模式包括：自媒体、问答、公众号、社群等等。

付费的营销方式其实就是打广告，例如朋友圈广告、垂直行业推广、百度竞价、信息流、抖加等。

如果说公司的经费有限，那么尽可能选择免费的营销方式，当然效果肯定不比付费的好和快。

说完线上营销，我们来说一说线下的营销方式。

像我们比较熟悉的电梯广告、地铁广告、公交车站牌、写字楼展示等等都属于线下营销的方式，一般都是按月、季、年度收费，地段越好价格自然越高。

营销这块是一个庞大的系统，这里我们就不展开说了，下一篇文章，我会详细说一下产品营销这块。

最后的话：

做品牌就是在打造一个生态系统，每个阶段都至关重要。所以做品牌就需要一个团队合作，而不是个人单打独斗。

品牌怎么做起来3

学会用好一下这八个步骤我们就可以把品牌立起来；

一、名洞察，我们要深入了解用户画像，用心去挖掘消费者的洞察。

二提基因，品牌基因就是品牌的核心价值，就是品牌DNA，也是品牌形成市场差异化的基石。

三设定位；品牌定位，包括了目标市场选择，包括了品牌的差异化价值主张，也包括了主要竞争对手的界定。品牌定位就是要在消费者心中找到一个位置来说明品牌究竟代表什么。

四立人设，品牌的个性、品牌的性格就是品牌所具备的人格特质，做品牌要找那个品牌的个性，要找到那个魅力人格体；

五定符号。品牌总共有十种符号儿，其中最重要的有四种，分别是品牌名、logo。品牌标语，以及品牌故事。

六、备内容，现在是内容营销时代，所以品牌所准备的内容，要符合消费者社交货币以及谈资的效果，有利于品牌能够进行口碑传播的方法。

七、投传播，品牌传播就是要拉近吸引消费者的这样的一个媒介。

八。爆渠道，全渠道就是要满足消费者的任何时间，任何地点，任何方式来满足他的需求。所以上八个方法我们如果能够准备好，我们的品牌就立起来。

专业智能派样营销服务商——试试如意，通过AIOT技术，AI智能分析系统+智能终端硬件的解决案，从软件到硬件为派样体验经济度身定制一套解决方案，长期全国布局投放，现已在全国具备500+优选点位，覆盖全国百大核心城市；

试试如意不仅自动化派样为品牌获取优质客户，还从顶层设计上就深度考虑了自身运营成本，品牌方，商场需求，从而实现外观形象佳，吸引眼球，品牌曝光，同时55屏与机 满品牌主爆光目的，

可以根据场景针对不同人群,在商超、高校、或是潜在消费人群集中地做精准派发,提效引流、复购转化，品牌曝光、助力国货品牌提升获客效率和转化。试试如意。引流获客更容易

由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。

由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。

网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。

数据重新定义了软件生产领域

目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。

新版本

应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可 *** 作的见解。

事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。

例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。

数据扰乱开发人员的工作模式

由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。

Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。

随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。

数据驱动的web应用程序可以带来什么

目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低 *** 作要求。

数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。

生产力和虚拟助手

网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。

这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。

加强个性化

人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。

很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。

这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。

预测的影响

在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。

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