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2020年3月2日 · 今天先就最常见的4P理论做一个初级探讨。 4P是指“产品（product）、价格（price）、渠道（place）、促销/推广（promotion）”4大营销组合策略即为4P。 而后又延伸到4Ps、6P、10P、4P+3R等理论，其他暂不做延展，我觉得本质和4P相比并没有变化。 一、产品：满足消费者需求. 产品是一切的核心，是为了满足消费者需求诞生的。 很多时候，当产品销量不好的时候，加大广告推广力度是本末倒置，要先改进产品适应市场才是核心策略。 以手机行业的产品进行为例： 诺基亚的领导地位被颠覆，不是品牌、质量以及价格出了问题而是，没能认清智能手机的趋势，是产品力与用户需求不再匹配的最终结果。 在耐用这一特性上诺基亚并没有被赶超。 而苹果能称霸这一个时代，也是产品更懂消费者所需。
2020年2月20日 · 理性决策. 用户模型. 交易模型. 为了更好地理解其实践的意义，本会将结合案例进行深入分析。 “理性决策”重在信念与目标. 理性决策的三个核心要素：理性的信念、理性的目标、理性的行动。 ① 理性的信念. 是一个自知自省的过程，包括我们所掌握信息的充分度，情绪层对选择的影响，自身是否具备决策的能力（演绎法+归纳法），以及对认知偏差的风险检查（路径依赖、心理账户……）。 ② 理性的目标. 是在约束条件下的总价值最大化。 首先，搞清楚约束条件很重要，很多的需求在没有资源的情况下是无法提供解决方案的。 其次，不同目标之间总价值的评估决定了决策质量，忽略这一点，很容易将最核心的资源放在不重要的事情上。 ③ 理性的行动. 是基于目标给出最优的解决方案，经历知行合一的过程。
2023年11月10日 · 一、40亿刀投资Anthropic. 在目前亚马逊已经搭建的生成式AI版图中，除了目前还在水下秘密训练的「Olympus」之外，最重要的要数10月份刚刚完成的对于大模型巨型独角兽Anthropic的40亿美元的投资。 在这笔投资之后，Anthropic的模型也成为了AWS服务中的一部分，用户可以通过Amazon Bedrock访问Claude，让AWS能够向客户提供最先进的大语言模型服务。 Lonely Planet和LexisNexis Legal & Professional等世界知名的企业已经通过AWS，接入了专门针对自己产品微调的Claud 2模型。
2019年11月6日 · 1. 迁移成本的组成. 网上对这个公式的误解，集中于对迁移成本的误解。 常见的看法是这样的： 比如用户第一次使用滴滴叫车，其迁移成本是要有一部手机，下载上滴滴，学习使用滴滴； 又比如，如果出来另一款微信的取代品，其迁移成本是，微信上的好友又要重新加一遍，收藏的内容可能要丢掉，新软件还要下载注册等等。 这完全是对“迁移成本”这个概念的误解，这些东西其实只是“迁移成本”的一小部分而已，把它归于“新体验”的一部分也未尝不可。 真正大块的迁移成本应该是：公司制作这个产品所付出的代价（主要以软件的设计和开发为主）。 本质上，公司付出的代价其实是 替 用户付出的代价，这也是产品之所以要通过各种手段让用户付费的原因，无论是以直接付费（购买正版等）还是间接付费（广告等）的方式。
2024年5月31日 · 我推断元宝APP发布较晚的原因是：优先用混元大模型完成内部生态PMF，这涉及处理大量数据、确保细分场景可控性、解决跨系统的工程挑战。 元宝APP本身也需要打通各生态内容与工具，没办法轻装快跑。 劣势二、内容生态数据的优势被抑制. 想一下，为什么GPT-4o的多模态能力那么强，但文本推理能力相比于GPT-4没有明显提升？ 我推断有两个原因： 数据榨干： 对大模型训练来说，全球范围内高质量的文本数据很可能几乎耗尽。 技术瓶颈： Scaling Law在文本模态中的潜力挖掘接近瓶颈，甚至为了提升其他多模态能力还要牺牲一点文本能力。 即便腾讯大量优质社交娱乐类的数据，但可能一拳打到棉花上。 同是国内大厂的字节，也侧面印证了这一点。
2023年9月25日 · 当天有三名顾客下单，分别是10/20/30元，则当日AOV则是60/3=20元，AOV也可以用于制定销售策略，例如设定促销门槛、推荐高价值商品等，以提高平均订单价值。
2024年5月20日 · 本文深入分析了2024年ToB营销领域的四大变化趋势：AI的崛起、短视频的流行、降本增效的必要性以及跨境出海的机遇。 文章探讨了这些变化对内容创作、品牌传播、企业运营以及市场拓展的深远影响，并提出了应对策略。 对于希望在ToB市场保持竞争力的企业来说，这些洞察提供了宝贵的指导，希望对你有所帮助。 去年底开始，一直在思考，现在想清楚了，ToB品牌营销在2024年，有4个明显变化。 01 AI. 第一就是AI的出现，AI其实会带来很多的变化。 对我来说，我之前写的文章，很多都是特别长的，比如上万字的深度长文，用词也比较严谨。 但是我后面发现AI出来之后，AI最擅长的就是写这种很规范的文章。 比如说你问AI：ToB企业怎么做营销？
