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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。
- 产品：满足消费者需求
- 定价：是一门学问
- 渠道：适合的才是最好的
- 促销：服务于用户
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。如果苹果没能及时转型，还纠结在PC电脑市场跟惠普缠斗的话，现在的市值也不可能是惠普的几百倍。 但近一年，苹果的销量明显下滑，这背后并不是它变得不好了，而是其他厂商都在发力的情况下，苹果的产品创新力明显受到了挑战，而这又是越来越多用户的需求。 当以产品力去看这个市场的话，华为mate30能卖那么贵（拍照），三星（新潮）,...
定价是很大的一门学问，传统经济学告诉我们，价格是供求决定的，但是无数事实让我们看到，现在的价格受到太多因素影响，货品摆放，购物环境等等都可能对价格有很大影响。 所以会发现，有时候价值决定价格 有时候价格决定价值。同样一瓶酒，一瓶15元，一瓶50元，只要放在不同场景。 同样一瓶精酿啤酒，清吧的价格往往能达到网购的5倍。因此商品定价，根本不是一个成本推导或者数学计算出来的结果，相反它更像一个心理构建的过程。 而在做定价前，以下几点是需要先了解的：
对于不同产品，没有一成不变的渠道，也很难有一渠道通吃的做法。往往是用户群在哪，就去哪。 所以渠道是同产品及定价息息相关的，举两个例子： 比如餐饮渠道这么多年的演变，从最开始的路边大饭店（品牌连锁等），到前几年的边逛街边吃饭（面点王、乐凯撒），在到现在的外卖和网红店当道，解决的需求没变，但是场景频次都发生了巨大的变化。只不过从路边摊转移到了外卖，从大饭店的面子炫耀转移到了网红店的拍照炫耀。喜茶等产品是典型代表。 再比如旅游行业，过去是旅行社报团，然后是携程去哪儿这样的平台兴起，现在又到了攻略自由行定制游的兴起，人们的出行意愿没变。但对体验的需求在变化，获取信息购买产品的渠道也始终在变化。 所以在产品力保持核心优势的前提下，定价和渠道都是要面向用户群，在最适合的渠道，用最能让用户买单的定价方式去...
这部分不展开详细写，因为大多数品牌营销人的日常本职工作，就是在这一部分。 这里只有几点总结分享： 1. 产品和品牌所处竞争格局的不同阶段，要在每个阶段针对性讲明白产品为用户解决的问题。比如你是自由行平台，就不要讲跟团或者常规景点的好处，这不是你对用户的核心吸引力； 2. 营销人最重要的能力，是视角转化的能力，不仅是品牌人，还要把自己当成产品客服、导购和销售。只有这样，你才知道用户究竟要得是什么，如何用最适合的方式卖货给他； 3. 如果能做到以上两点，希望你还有真正变身用户的能力，如果你产品的目标用户，看到听到接收到哪些信息，你才可能去买单？ 能想清楚以上问题，你就会发现产品购买前、购买中、使用中、使用后，每一个环节都是促销/营销环节，所以这一步的核心是在每个环节都真正为用户服务，你的产品才可...
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？
2023年9月19日 · 其实当你投放选择24小时的时候，我们投放的100元Dou+，在消耗到30-50块钱之间的时候，我们就可以对当前的Dou+所带来的数据进行判断，如果完播率不到20%，点赞不到3%。
2023年9月20日 · 大模型最直接的应用，是语音助手。 大模型强化一波语音交互应用，可能会给某些硬件行业带来“第二春”，比如智能音箱有了新卖点，小度智能音箱可能会找到新的增长点。 语音助手领域的应用，最顺利的可能还是汽车。 文心一言收获了吉利、长城、红旗、东风日产、岚图，ChatGPT接入奔驰，星火大模型接入广汽，华为盘古接入赛力斯……这也是大模型最容易商业化的场景之一。 毕竟，对于车载场景来说，语音助手应用是刚需，也是比较成熟的B端落地领域。 大模型向C端渗透过程中，虽然已经迈出重要的一步，但距离真正的大规模应用，恐怕还有距离。 如今的欢呼，倒像是半场开香槟，现实是大模型还远未到成熟的阶段。 人们需要接受的是，大模型看起来很强，但你真正用它去解决问题的时候，会发现真正没有那么的强。
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. 做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？ 真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。 产品经理的工作确实比较杂。 理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析... 查看详情 > 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。
2021年4月6日 · 一、概述. 马斯洛需求理论，即“需要层级论”，是亚伯拉罕·马斯洛 (Abraham·Harold Maslow)于1943年发表的《人类动机的理论》一书中正式提出的。 同时他也是心理学三大势力的领导人物，是人本主义心理学派的开创者和领引者。 在马斯洛看来，人类价值体系存在两类不同的需要： 一类是沿生物谱系上升方向逐渐变弱的本能或冲动，被称为低级需要或生理需要；另一类是随生物进化而逐渐显现的潜能需要，被称为高级需要或实现需要。 当低层级需要得到基本满足后，它的激励作用就会逐渐降低，其优势地位也就开始走下坡，继而引发高层级需求。 此时高层级需要会比低层级需要具备更大的价值和上升空间。 马斯洛需求层级的“金字塔模型”
