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B2B数字化营销体系
冯卓
欧司朗照明有限公司
亚太区市场总监
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品牌高端化的12个策略
增长是企业的第一要务，品牌高端化是企业增长的关键举措之一，小米（SU7/YU7系列）、华为（Pura/Mate系列）、海尔（卡萨帝）、蒙牛（特仑苏）、安踏（始祖鸟）、奔驰（迈巴赫）……无数的企业通过品牌高端化实现跨越式增长。策略一：定位高端从中低端到高端，难如登天，从高端到中低端，如水银泻地。小米公司2010年成立，开始定位极致性价比，2013年推出低端品牌红米，2019年红米升级为独立子品牌Redmi，专注极致性价比，小米冲击中高端，2020年雷军提出高端化战略，直到2024年3月28日发布小米SU7系列，高端化才初步成功，2025年5月22日发布小米15S Pro（自研3nm玄戒01芯片），2025年6月26日发布小米YU7系列，3分钟大定200000台，高端化进一步稳固。因为定位的失误，小米从中低端到高端，用了整整15年。特斯拉公司2003年成立，埃隆·马斯克于2006年8月在《特斯拉秘密总体规划》提出三步走战略：先生产面向小众的高端产品（Roadster-2008年），再以中端中等价位使更多顾客可以接受（Model S-2012年），最后生产大众化的产品（Model 3-2017年）。因为定位的成功，特斯拉从高端到中低端，风靡全球。策略二：新业务高端建立新高端业务曲线，扭转消费者对品牌的中低端认知。2020年2月13日，在小米10系列发布会上，雷军第一次提出高端化战略“高端手机一直是小米的梦想，小米10是小米第一部冲击高端的手机”。然而，消费者对小米的认知是性价比，想要改变消费者的固有认知难如登天，直到雷军坚定一荣俱荣，一损俱损，以小米为品牌（非行业惯例推出新品牌）推出第三增长曲线智能汽车（第一曲线个人智能终端，第二曲线智能家居），2024年3月28日发布小米SU7系列，终于扭转了消费者对小米的性价比认知，2024年小米在6000元以上高端手机市场销量增长80%，2025年Q1国内市场份额重回第一，小米高端化战略阶段性成功。策略三：新品牌高端建立新高端品牌，或收购高端品牌，建立高端认知。蒙牛推出高端品牌“特仑苏”，提出slogan“不是所有牛奶都叫特仑苏”，策划明星代言等一系列营销活动，成功打造高端牛奶品牌认知。安踏收购高端户外运动品牌“始祖鸟”，通过高端门店建设，明星和红人效应，创造流行，成功出圈，成为大众消费者向往的高端品牌，带动提升安踏品牌形象和业绩。中国移动面向普罗大众推出“神州行”品牌，面向年轻人推出“动感地带”品牌，面向商务人群推出“全球通”品牌，面向家庭用户推出“移动爱家”品牌（第四大客户品牌，2023年10月12日发布），分别占领普罗大众、年轻人、高端人群和家庭用户的心智。策略四：新产品高端锚定高端人群，打造新高端产品系列，获得高端认可。2013年，华为针对商务人群首次推出Mate系列手机，主打大屏长续航，初入高端市场；2014年，华为Mate7发布，定价3000+元档位，slogan“爵士人生”，成功塑造商务精英形象，获得高端商务人群的认可和购买，被评价为“首款能与三星、苹果抗衡的中国高端机”，打破国产手机“性价比”的刻板印象。策略五：技术高端自研技术高端，才能获得消费者的高端品牌认可。在高端手机上，小米为什么一直打不过华为，一个核心原因是“小米核心技术自研率低于华为”。从麒麟芯片、到鸿蒙操作系统（Harmony OS），再到XMAGE影像技术……华为被美国逼得不得不全自研，并且达到了一定的技术领先水平。小米在芯片上依赖高通，澎湃操作系统（Hyper OS）基于安卓系统深度定制开发，影像上和莱卡合作……技术上依赖供应链，高端用户不认可。不过随着今年5月小米玄戒01芯片（继苹果、高通、联发科后全球第四家3nm芯片）的发布，首发机型小米15S Pro，以及小米SU7、YU7系列的发布，高端用户对小米高端手机的认可度不断提升。策略六：供应链高端供应链高端，确保产品高端，契合高端定位。小米YU7定位为“豪华高性能SUV”，定位高端，供应链也必须同步高端。比如：电机方面，和联电、汇川联合研发小米超级电机V6s Plus，确保高性能和安全；电池方面，标准版与Pro版采购弗迪电池（比亚迪旗下）和宁德时代的磷酸铁锂电池（双供应商随机分配策略），Max版采购宁德时代的三元锂电池，确保续航久、充电快和安全。策略七：设计高端经得起时间考验的高端设计，赢得高端用户的心。小米的设计理念是“经得起时间考验的设计”，在造型上，小米SU7系列借势保时捷，小米YU7系列借势法拉利，经典轿跑设计，用户一见倾心。在油漆上，小米汽车采用8层涂层结构，包括镀锌层、薄膜、电泳、中涂、两道色漆和两道清漆，大大提升了漆面的防护性能和视觉效果。策略八：联名高端借势高端品牌/明星/IP，获得高端用户及大众的青睐。今年泡泡玛特旗下的Labubu全球爆火，离不开Lisa、蕾哈娜、贝克汉姆等全球顶流明星在社交媒体的自发晒娃，Labubu成为爱马仕、LV、香奈儿等奢侈品的配饰，借势顶流明星和奢侈品，Labubu成为一种“潮流符号”。2023年，瑞幸联名茅台酱香拿铁“美酒加咖啡，就爱这一杯”上市，首日销量突破524万杯，销售额突破一个亿，不完全统计，当天每发出10条朋友圈，就有7条是酱香拿铁，网友玩梗不断，如满杯茅台去咖啡液，谢谢，年轻人的第一杯茅台，中年人的第一杯瑞幸，茅台自由，月薪3000，上个茅班……N多媒体主动报道，真正做到了品效合一，成为现象级出圈案例。瑞幸联名茅台酱香拿铁的出圈，很大一分部分原因是借势了高端品牌茅台，两者联名形成了一种极大的反差，引起广泛的关注和传播。策略九：定价高端高价不等于高端，产品力超越，合理定价，获得高端用户青睐。小米汽车全面对标特斯拉，在产品力方面几乎全面超越（除电控、辅助驾驶等），在定价方面，特斯拉Model 3定价23.55万起，小米SU7便宜约2万，定价21.59万起，特斯拉Model Y定价26.35万起，小米YU7便宜1万，定价25.35万起，定价超预期，获得高端用户青睐，促成小米YU7系列，3分钟大定200000台，1小时大定289000万台，18小时锁单240000台，创造历史。策略十：渠道高端高端渠道建设，符合高端品牌定位，获得高端用户认可。2025年6月25日，LV巨轮“路易号”亮相上海南京西路，是继巴黎、纽约后，LV全球第三座以硬箱为灵感的艺术地标，开创性地融合“展览+文创+餐饮”三种业态，融合“首展+首店+首秀”的“路易威登非凡之旅展览”活动，迅速获得高净值、高端用户和大众的关注、打卡、购买和社交分享。策略十一：营销高端高端不只是说说而已，一系列营销举措需要同步高端。华为在高端营销上很有一套，从余承东的“遥遥领先”口号，到春夏秋冬全场景/新品发布会，明星代言海报、TVC、出席活动，网红短视频种草、出街海报，再到文案和设计海报，摄影大片、场景短视频、快闪店、节日营销活动……无不是保持高端水准。策略十二：服务高端提供极致服务，为客户带来高端体验，获得高端认可。胖东来超市的商品其实并不便宜，甚至价格还有点高，但是消费者就是愿意买单，主要有三个原因：对员工好、产品质量高、极致服务。其中，极致服务体现在：支持无理由、无小票、无时限退货；设立500元服务投诉奖，鼓励顾客监督服务漏洞；提供7种类型购买车，满足人性化需求；打造小型月子中心，满足母婴需求；免费提供雨伞/雨衣、免费充电宝、免费维修，免费宠物空间，并设有空调等；活虾称重时剪孔排水，避免水分压秤；榴莲现场开，开到满意为止……总结一下品牌高端化的12个策略：定位高端、新业务高端、新品牌高端、新产品高端、技术高端、供应链高端、设计高端、联名高端、定价高端、渠道高端、营销高端、服务高端。特别提醒：单一策略无法实现品牌高端化，需要多策略并行，以及需要持久战，才能打造高端品牌，以及持续保持品牌高端化。
4小时前
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冷启动起量与提升ROI的经验分享
冷启动阶段虽然不能完全决定一次投放的ROI，但是对最终ROI的影响之大，不言而喻。投放冷启动要做哪些事情，如何快速在冷启动之后，了解到未来投放的价值，以及如何做好冷启动？冷启动阶段非常重要，除了是广告能否起量的关键环节，它至少还有五个重要的价值：1. 测试广告，尤其是广告创意；2. 测试产品；3. 建立投放模型；4. 获取种子用户及其人群数据；5. 投放价格定位。广告冷启动阶段最常见的问题是：1. 不起量；2. 成本巨高或预算空耗；3. 广告引流来的用户质量差，转化低；4. 跑量不稳定、效果不稳定。Q：冷启动阶段，怎么起量？一定要多花钱才能起量吗？A：冷启动最大的困难就在起量。既然起量困难，那我们就要明确起不来量的原因。主要几个原因：广告创意实在不吸引人，没有受众响应你的广告（不点击，甚至不看）；广告出价低、预算少；人群定向太狭窄（3.0时代或者智能化广告时代这个问题出现的概率不大了）；竞争太激烈了，实在抢不到量。要解决不起量问题，那就搞清楚具体原因之后一个个解决。如果广告创意有问题，一般的现象是，冷启动最初几小时或者最初一两天，有一定的曝光量，但是CTR很低，然后逐渐曝光量也萎缩。投放系统看到你的广告没有人喜欢，就减少给你的曝光。如果是出价低，表现则是连曝光都很少。因此，遇到曝光少的情况，尝试调高出价再看能否改善是一个通常的做法。至于竞争激烈、缺量。这样的表现一般是在高出价下也难有曝光。你可以参考官方提供的流量日历。至于是不是一定要多花钱才能起量。一般而言，冷启动阶段肯定要多花一点钱，这是因为在投放初期，广告投放系统需要更多跑出结果（带来转化）才能为你建立投放模型。此外，出价高一点才有竞价成功的更高的概率。Q：宋老师，这是我冷启动跑量的数据，你帮我分析一下问题所在？还值得继续投吗？上面数据略做了一些处理，以脱敏，不影响具体情况说明。A：从这个数据能看到不少问题。浪费一个月！冷启动投放的时候，不连贯，没有持续性，这么投系统很难形成对你的稳定模型。而且看得出来，投放第一天（ 6月2日）表现不好，于是第二天猛然停掉，然后在第三天重新调整了之后重新上线。但之后一直不连续，这个是大忌！第一天的数据有没有问题？能看得出来第一天浅层转化还行，深层转化很差，导致转化成本很高。你看看你是否第一天（或者这个月）都是以浅层转化为目标跑的。如果不是这样，如果你确实是以深层转化为设定目标，也不一定是很大的问题。第一天流量可能比较大，但是流量质量差（深层转化少，流量在你的私域不活跃），一般都是正常现象，不要着急调整，更不要直接放弃！毕竟投放模型还没有形成。预算策略要调整！这个月的预算也不少，基本上也快有10万了，但是预算花费没有策略，如果前几天多一点，之后能稍微均匀花费一些，很有可能起量情况会好。你这等于这个月白白浪费了时间。CTR表现不是很好！创意可能还要继续优化继续探索。好的地方有两点：ROI的起点还行！从投放中期看，基本上ROI还是能维持1.0以上，所以如果保持投放不中断，做好创意优化，你的ROI还能有进一步的提高。可以继续投！整体数据看，你的浅层转化和深层转化都有一些积累了，ROI也不是不可接受，我觉得值得继续投，有进一步提升的机会！之后投放要稳定一些！与这个朋友单聊之后，又补充了一些信息给我：这一个月的投放，不仅换了创意，调整了预算，还修改了版位定向。所以基本上我觉得这个月他们是白白折腾了。因为你换了版位定向，就等于上了新的广告，系统又要重新开始学习。正确的做法：确定投放目标人群 --> 确定投放版位 （冷启动期间最好先选定版位，尤其是数据情况好的版位，比如朋友圈广告） --> 确定投放目标（不容易发生深层转化的，可以选择浅层转化作为目标） --> 确定预算节奏 --> 准备多条创意 --> 上广告。3×3×5 = 至少3个账户 ，每个账户至少3条计划，每条计划至少5个创意（每天保证同量级的更新）。Q：宋老师，在冷启动的时候是不是采用腾讯广告预设的营销链路，有更好的起量机会？A：你说的预设的营销链路在腾讯广告3.0已经相当成熟了。采用这个方式，腾讯广告会把你广告投放后流量转化的整条链路上的各环节都考虑进去，作为一个整体进行优化，所以起量效果会更好。上图：腾讯预设的营销链路。广告主需要找出符合自己营销情况的链路，然后把链路上的各对应环节（节点）的URL或者ID提交上去。上图：设置好链路之后，就可以让系统针对你的链路进行优化了。每个广告可以选择一个营销链路进行投放。Q：账号空耗是怎么回事？要如何解决？A：在3.0系统下，建不了太多的广告，所以空耗问题相对更容易发现。投放后有曝光有点击，但是没有转化的情况还是比较常见的，但要看是“真空耗”还是“假空耗”。真空耗是指，不仅来的流量没有转化，而且连访问交互都没有。假空耗，则是虽然没有转化，但是有交互，比如有停留、有点击互动、有浏览，甚至有收藏加购等，只是没有转化。还有一种假空耗是转化数据延迟，这时需要稍微等一段时间再做判断。真空耗的原因有多种。通常是流量本身质量较差的原因所致，如果确定是流量问题，对计划做调整，或者停掉计划重起新的。但也可能是技术问题，点击广告之后跳转404或者跳入错误落地页。还有可能是落地页质量太差，用户缺乏探索欲望。辨别这两种情况很简单。如果是技术问题，你看到流量到达率极低。如果是落地页质量太差，你能看到跳出率很高，互动率很低。假空耗情况则不一定是流量质量不佳，但要关注落地环节是否存在阻碍用户转化的障碍。所以冷启动的时候，不要因为发生了空耗就立即关停计划，要先判断到底是真空耗，还是假空耗。Q：冷启动成本巨高怎么办？A：冷启动成本巨高跟预算空耗比较类似，都是花了钱但是转化效果不佳。除了预算空耗可能导致冷启动成本巨高之外，你要看看你的目标设置是否有问题，最常见的就是把浅层目标当做深层目标，导致费用消耗大增。还有一种错误的做法，就是在冷启动的时候，因为感觉成本高而不断调整广告的各种预设参数。会造成系统无法建立投放模型，导致成本进一步拉升。Q：如何降低冷启动成本？A：真空耗关停，假空耗要调整落地页或者调整落地页跟广告创意的匹配。如果没有发生空耗，冷启动成本还是很高，说明你有转化，但是转化累积不顺畅，转化数量稀疏。此时你会降低出价和预算以自保。这么做对吗？不对！如果不做研究分析直接这么干，一般会造成更严重后果！除非你的转化数据已初步积累（如单日转化≥10），且能明确判断 “高成本是因出价过高导致”，此时你可以缓慢降低出价。或者预算消耗过快，但转化质量极差（如 ROI 远低于保本线），此时你可以关停计划重建——这个广告可能做废了。如果不是这两种情况，你反而应该排除创意和落地页的质量问题，然后逐步提升出价，以先尽量获取更多转化，而不要太在乎冷启动时候的转化成本。甚至你可以用一键起量。等你的转化数据比较多，并且也相对稳定了，此时可以建立一方人群数据包，提交给投放系统，以进一步帮助系统优化投放模型。一段时间后，你的预算消耗可能不会减少，但转化数量可能进一步提升，这是一种非常好的结果。Q：一键起量靠谱吗？为什么我有时候用一键起量仍然不起量？A：一键起量的本质是，你授权给广告投放系统，告诉它可以更放心大胆地做冒险性的投放。就是在没有那么确定是否是高转化概率人群的情况下，系统仍然出更高的价格，从而博得更多的广告曝光，并暂时忽略投放目标的达成。简单说，就是孤注一掷，不管结果，先打针鸡血再说。那为什么我们要用一键起量，而不是自己调高出价起量呢？因为背后的机制不同，我们自己投，无论如何系统还是会顾及我们预设的投放目标。就算我们的目标设置的很低，只要我们转化不多，系统仍然会“畏首畏尾”不敢帮你乱花钱。一键起量则是告诉投放系统，不要有这些顾忌了，你乱花钱吧！当然，它仍然不是真的乱花，只是会把目标人群稍微定的更宽泛一些，出价更高一些，并且不会那么严格顾及投放目标。或者说投放目标变成了以获取转化量为核心。为什么你的一键起量用了都不起量？你要检查CTR，是不是太低，要调整广告质量或者推广的产品。一般不是广告质量太差，或者产品太拉，一键起量多少都能带来一些量。Q：利用冷启动测试产品靠谱吗？A：完全可以。产品广告的CTR比预想的高，那就说明你的产品有可能挺吸引人。有时候我们也用冷启动来判断产品的真正目标人群是谁。方法是做冷启动后看数据平台的人群画像。
1天前
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AI营销时代，我们缺的不是想法，而是执行力
最近，网络上充斥着各类令人担忧的消息，诸如某某大品牌市场部被撤销，广告创意人员纷纷转行做销售或保险等。这些信息，无疑给咱们这些依靠营销创意和想法为企业推广品牌与产品的营销人，带来了巨大的心理冲击。以往，一个产品广告从brief到比稿，再到甄选讨论，至少得花两周时间。而如今，只要明确产品定位及目标市场，借助AI工具，就能瞬间产生无数创意想法，且不同人询问得到的创意更是五花八门。这对营销人形成了两大严峻挑战：其一，曾经赖以生存的创意与想法，在AI冲击下，价值是否依旧？其二，既然AI能做创意，其他部门借助AI也能提出众多想法，那市场部门的存在意义又何在？在AI营销时代，好想法俯拾皆是，无论是公司、个人，都不缺创意。但关键在于，这些想法是否可行、合适且可落地？这就需要营销人凭借多年积累的经验，基于对客户洞察、行业分析、产品特性、品牌调性、企业文化以及公司内部资源协同的深入了解，在繁多的AI中，进行去伪存真的可行性筛选，然后加工成可落地的方案，并通过协调沟通争取资源和支持，切实推动方案执行和结果产出。执行力：营销人突围的关键正如杰克·韦尔奇所说：“执行力就是拿到结果的能力。”彼得·德鲁克也曾指出：“管理是一种实践，其本质不在于知，而在于行。”在AI营销时代，执行力对于营销人的重要性不言而喻。仅仅筛选出可行的想法还远远不够，更难的是执行力。执行力并非简单的行动，它涵盖了对众多想法的选择、分析与判断。在做出可行性方案后，还需驱动并推动团队及企业相关部门将想法落地。这个落地过程极为复杂，涉及跨部门协同、团队管理、项目跟进以及个人的协调沟通等诸多能力。对于市场部门领导者而言，首先面临的是心理层面的挑战。在市场部遭受前后夹击的当下，前有失业风险，后有AI冲击，企业运营压力增大、市场内卷加剧，市场部负责人每天都如履薄冰。这就要求他们具备极高的智慧，权衡内外部利弊，选择对企业有价值的营销项目。同时，市场部负责人不仅自身要有驱动力、勇气和决心，还得调动团队中那些可能较为佛系的年轻市场人，以及与自身没有直接利益关系的其他部门人员，让大家齐心协力推动项目前进。要知道，在当前企业经营环境不佳、组织氛围不够积极向上的情况下，做到这一点绝非易事。能够在海量想法中精准筛选，找到契合企业且可落地的方案，并成功执行到位的市场营销负责人，堪称营销精英。那么，这样的营销精英在AI营销时代该如何开展工作呢？营销精英的“三板斧”策略（一）品牌营销：塑造品牌影响力品牌营销的核心任务是打造品牌知名度与信任度。营销负责人需制定完善的品牌战略，通过公关推广提升品牌曝光度，持续维护SEO以确保品牌在网络上的良好形象。同时积极参与行业展会，展示企业实力与创新成果；撰写并发布行业白皮书，彰显企业在专业领域的深度见解；与第三方专家、行业协会开展联合活动，提升品牌的行业领导力。这些举措有助于在目标客户群体中树立品牌的权威性和可信度。在品牌营销中，我们要学会善用AI工具提效。例如，运用AI工具进行媒体监测，实时了解品牌在各大媒体平台上的曝光度、口碑评价等信息，及时发现潜在的公关危机或宣传机遇。同时，借助AI工具撰写公关稿，快速生成高质量、个性化的内容，提高传播效率。（二）产品营销：构建全面推广体系产品营销方面，营销负责人要有一套清晰明确的产品GTM( go-to-market)SOP流程和详实的产品推广计划。同时，要充分利用AI工具，建立企业产品知识库，打造企业AI智能助手和产品智能推荐官等AI智能体，为客户提供更智能、便捷的产品咨询服务。还可以思考如何通过专业KOL和媒体进行产品全面分发，构建多触点的推广矩阵。在产品宣传内容上，特别是视频宣传，要注重低成本、可持续的精良制作与规律发布。此时利用AI工具辅助进行视频脚本创作、剪辑优化等，可以提高宣传效率与质量，吸引潜在客户关注。（三）销售线索挖掘与孵化：打造全方位获客体系销售线索挖掘与孵化是实现销售增长的关键环节。营销负责人要根据客户旅程设置数字化触点，巧妙埋设线索。通过SEO搜索、数字营销渠道与工具，开展各类线上促销活动和campaign，吸引潜在客户。同时，针对线下举办客户会议、技术开放日等活动，展示产品解决方案，加强与客户的面对面沟通。在此过程中，充分借助AI打造AI获客智能体。将其融入官微、官网、客户社群等线上平台，结合展会、客户会议等线下推广物料，使其如同智能销售助理角色，全方位触达潜在客户。引导客户产生问询、留资，并打通企业后台SCRM系统，实现自动化的线索处理与分发，提高销售转化效率。在AI营销时代，我们营销人虽然面临诸多挑战，但只要把握好“执行力”这一关键，积极拥抱AI，将其作为强大的工具和助手，就能在困境中突围，为企业实现销售增长贡献更大价值，同时成就自身在职场的发展。
1天前
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《天道》中的战略思维
定位是客观存在的事实，并不是定位理论发明了定位，而是揭示了定位的客观存在。在《天道》书中同样如此，我们认为书中的商业操作充满了战略的智慧。什么是战略，什么是定位？它们的心法是什么？我们认为这个心法就是必胜的智慧。孙子兵法说，要先胜而后求战。要在必胜的前提下展开战略，这听起来是不可能的事情。然而不管是《天道》中的商战故事，还是《论持久战》中的智慧，抑或是企业家们的定位实践，都是从 “先胜” 开始的。重新定位：把优点转化为弱点王庙村的扶贫首先是从音箱品类开始的。选择音箱品类，而不是选择造鞋、手套或箱包之类的行业，是因为音箱品类规模小，不值得大规模工业化。如果选择箱包之类的扶贫项目，那么它就进入了一个工业化竞争的市场。拥有工业制造能力的竞争对手会轻易打败它，因为机器的成本远远低于人工。其次，王庙村选择了乐圣公司作为竞争对手。在生产成本、社会舆论上，王庙村的音箱都是先胜。先说生产成本，乐圣的产品价格虚高。以至于王庙村买回来乐圣的产品拆了重装，成本都有优势。还有一个原因是王庙村的人工成本远远低于乐圣。因为农民不需要交社保、不在乎环境破坏，也没有加班费，他们只是根据要求组装好产品。《天道》里丁元英曾说，生存是两道线，上线是能人所不能，下线是忍人所不能忍，这中间就是生存空间。贫困村的人能忍受环境破坏、更低的经济回报、更长的工作时间，这是乐圣音箱不具备的生产优势。用定位理论的话说，这是对乐圣品牌的重新定位，瞄准它无法克服的弱点（价格高、成本高）发起进攻，对王庙村来说是一个必胜的战役。再举个例子，对于传统燕窝品牌来说，它的优势是经销商遍布全国，线下渠道优势强大。这个优势带来的弱点是：它的产品必须是6到12个月的长保质期，否则无法在线下渠道长期摆放。对新的燕窝品牌来说，就可以在线上卖货，让顾客线上下单再生产发货，保质期15天。这种模式在线下渠道为主的品牌那里是做不到的。这就是对竞争对手的重新定位。在社会舆论上，王庙村也是天然胜出的。社会舆论和商业竞争有很大不同，商业竞争是越强者越有优势，社会舆论则相反，越是弱者越有优势。王庙村的音箱产品本身是一个扶贫项目，社会舆论对它有天然的支持。当乐圣品牌发现王庙村的 “不正当竞争” 发起诉讼的时候，王庙村会自动获得舆论的支持。反而会有更多的人认识它，进而支持它。重新定位：把弱点转化为优点重新定位有两层意思。一个是对竞争对手的重新定位，一个是对自己的重新定位。对王庙村来说，没有资金、没有厂房、没有经验，这都是弱点。但是这个弱点在某个情况下会变成优点。没有厂房，农民的院落就是厂房。没有制造加工的经验，是因为身为农民，然而身为农民的优势是劳动力成本低。在王庙村扶贫这件事上，常见的办法是雇佣村民成为员工，在村里找块空地建厂，让村民以工人的标准制造产品。这些产品最好是市面上已经畅销的，王庙村以更低的价格推向市场，就不愁销路。因为村里的地可以便宜甚至免费，村民的工资可以很低甚至克扣，工业废料无需处理甚至可以随意填埋。这些都是王庙村的低成本优势。丁元英对王庙村扶贫的策略，没有把村民转变为雇佣制的工人，而是把他们视为创业者。假如制造音箱需要10个环节，那就把村民分为10个小组，每个小组负责一个环节，如果一个环节错了，上下游相关的环节就没法组装。王庙村成为了一个微型的产业链，每个村民都是产业链上的一环，每个人都要对其他人负责。举个类似的例子，我们服务的美国舞蹈教育品牌，它的创始人和教练都是华裔。美国顾客认为白人教练更专业，华裔教练就成了第二选择。华裔教练看起来就是一个弱点。但是我们的建议恰恰是从弱点出发：建议它宣布专门服务华裔，倡导华裔美国人要有种族自信。这样一来，它的弱点就变成了优点。甚至吸引了很多亚裔（越南裔、韩裔等等）顾客。关联定位：拉升品牌势能前面说的是道，接下来说的是术。丁元英剧中说，有道无术，术可求也，有术无道，止于术术。王庙村的音箱用了乐圣公司的套件和斯雷克公司的功效。这两个公司都是行业内的头部，在顾客心中有很高的地位。强调配置，是抬高品牌价值的关键手段。例如小米手机就经常说，它的产品用了高通芯片和莱卡相机。丁元英又在欧洲行业权威杂志上搞了一个十大音响的评选活动，王庙村的产品位列第十。其他九个都是真正的国际大牌。关联定位，也是抬高品牌溢价的手段之一。瑞幸咖啡刚面世的时候，就非常频繁地和星巴克产生关联，让顾客感觉瑞幸和星巴克是档次差不多的咖啡。强调配置也是瑞幸常用的手段，它乐于传播自己签约获奖的咖啡大师，为品牌注入高端感。丁元英通过自己在欧洲的关系，在柏林、伦敦、巴黎都设立了分销公司，更加做实了品牌的高端形象。城市是有势能的。同一个科技公司，总部设在美国和设在阿根廷就有很大区别。王老吉在2007年的战略重心就是开拓北京市场，随着2008年奥运会在北京开幕，王老吉也在北京畅销之后，整个北方市场都接受了来自南方的凉茶。还记得前面说的 “能人所不能，忍人所不能忍” 吗？在欧洲设公司、在权威杂志出现就是能人所不能。关联定位拉升了格律诗品牌（王庙村产品）的势能，重新定位降低了生产成本。这二者之间的空间越大，格律诗品牌的盈利就越高。战略正确，战役引爆在北京的国际音响展示会上的突然降价，就是格律诗品牌操盘手丁元英发起的一场关键战役。在北京展示会之前，丁元英已经用高价格、高配置、欧洲获奖等方式把格律诗推向了世界知名品牌的位置。在北京展会开幕之后，丁元英突然降价，从11600元降价到3900元。这引起了行业的极大关注，也引来了乐圣公司的官司：乐圣认为这是不正当竞争，这场官司正是丁元英期待的免费广告。法院调查下来，发现丁元英并没有以低于成本的价格进行不正当竞争，身为扶贫企业也没有压榨农民的剩余价值，在商业模式上和道义上都没有问题。知名度打开了，销路就不愁了。总之：对格律诗品牌来说，它通过重新定位降低了成本，把农民没有经验、农村没有技术的劣势变成了优势。又通过关联定位拉高了势能，把农村生产的产品塑造为世界顶级的品牌，让顾客对它产生了很高的期待。在战略正确的前提下，开始一场必胜的商战。其中的战略智慧，我们在瑞幸咖啡、小米手机和小仙炖燕窝身上都能看到。这正说明战略定位的实践是相通的，是不同行业企业家们的共同知识。定位，是一个客观存在的事实，要么你在正确的定位，要么你在错误的定位。如果你不知道自己的定位是什么， 那么很可能你会成为别人的战略规划的一部分，例如《天道》中的乐圣。
1天前
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极简市场营销：从“点子大王”蜕变到体系化营销的方法论
当下市场背景：VUCA的背景，Volatility（易变性）、Uncertainty（不确定性）、Complexity（复杂性）、Ambiguity（模糊性）的缩写。5本营销经典书籍：菲利普·科特勒的《营销管理》艾·里斯和杰克·特劳特的《定位：争夺用户心智的战争》唐·舒尔茨的《整合营销传播》维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶的《大数据时代 》肖 恩 · 埃 利 斯 和 摩 根 · 布 朗 的 《 黑 客 增 长 》市场营销的极简【定义】是“了解客户需求并满足客户需求”八大模块具体指：1、市场洞察2、客户细分3、目标客户选择4、定位与品牌5、市场营销组合6、量化指标与结果追踪7、团队架构与考核指标8、黑客增长市场营销的具体工作及职责（6个问题）：学“市场营销”到底要学什么？每天的市场营销工作到底该干些什么事情？做市场营销战略和市场营销计划应该分别包含哪些模块？市场营销组合与整合营销传播有什么区别？市场营销的钱到底应该花在哪里？黑客增长到底解决了什么问题？第一个模块：市场洞察1、回答客户是谁、竞争者是谁、广告应该去哪里投放、投放效果怎么样、我们的产品是否有竞争力、到底怎样可以打动客户等关键问题。2、市场洞察4个维度：宏观环境洞察、行业洞察、竞争者洞察和目标客户洞察。3、市场洞察的5个模型：模型一：PEST模型用来分析宏观环境，它覆盖政治与政策、经济与行业、社会与消费者和科技与产品）四个方向；模型二：波特五力模型用来分析行业上游下游、竞争者、新进者、替代者和自己；模型三：SWOT模型用来分析竞争对手与自己的优劣势、机会与挑战；模型四：竞争者模型用来鸟瞰直接竞争对手、间接竞争对手、替代者和潜在进入者；模型五：用户画像（Persona）模型用来详细而生动地描述消费者画像。第二个模块：客户细分和目标客户选择决定“只服务谁”让我们因差异化而拥有一席之地成为可能。不同的产品匹配不同的人群标签，比如雷克萨斯从丰田独立出来，高端品牌形象。第三个模块：定位定位需要“一语中的”说清楚“我们是谁、做什么、有何不同”。定位的方式主要有以下三种：领导者定位、挑战者定位、重新定位竞争对手的定位。领导者定位，用大白话说就是强调“人无我有”挑战者定位（或称跟随者定位），用大白话说就是强调“人有我优”（或“人有我不同”）重新定位竞争对手：前面两者都没了，那就“创建自己的空位”。面对传播过度的社会，用极度简化的信息让客户感 知到我们的差异化！第四个模块：品牌品牌：是一个包含功能价值和情感价值的承诺。功能价值，满足具体的某一个需求。情感价值，是虚拟的心理需求。比如：安全感、尊贵感或身份认同感等。品牌是“承诺”的具象化，含义是：给客户一个明确而稳定的预期，并说到做到！定位和品牌的关联性：高度差异化，与客户的沟通会“少费口舌”（少花广告费），品牌更有能力吸引客户并打败对手。第五个模块：市场营销4P组合是我们向客户表达并兑现那个“承诺”的手段。通过组合的沟通方式让客户了解我们是谁、有什么优势、购买理由、现在有什么优惠政策和客户口碑等。价格决定了渠道属性，产品的定位心智，决定了后续的促销（促进销售）的表单，比如沃尔沃的安全心智。从展厅的设计，到销售的独有理念表达，到终端的广告宣传片，全部都围绕安全去展开。4p的大白话解释：关系用大白话来说就是：以这个“价格”，在这个“场地”卖这个“产品”，那我们开始“吆喝”吧！促销，是整合营销传播的综合。POES模型的操作逻辑是：先用付费媒体（PaidMedia）解决客户的“认知”，然后自有媒体（Owned Media）和赚得媒体（Earned Media）解决客户的“兴趣”和“二次传播”，最后销售平台（Sales Platform）解决客户的“购买”。品牌型广告+流量型广告，综合投放。第六个模块：增长黑客黑客增长的【本质】是：一套通过高速度、跨职能的试验来驱动五种增长的方法。增长黑客的4个步骤：步骤一：提出一些可能带来增长的想法；步骤二：将这些想法排优先级；步骤三：快速测试；步骤四：分析结果，并依结果快速迭代；第七个模块：量化指标与结果追踪量化指标可以被分为“顶层量化指标”和“市场营销部内关键指标”两类。前者反映“最终结果”，而后者反映“执行过程”。市场营销工作的本质其实是两大块：品牌和流量。市场营销数据报表的拆解：第 一 套 ： F 表 ， 市 场 战 斗 报 表 （ 日 月 ） ， F 代 表 战 斗（Fight）；第二套：P表，年度计划与达成表，P代表计划（Plan）；F表看的是昨天和本月的进展如何第三套：M表，媒体选择与迭代表，M代表媒体选择与迭代（Media choice）；第四套：D表，分城市和分产品等维度的拆解表，D代表挖掘（Dig）；第 五 套 ： CR 表 ， 创 意 表 现 与 迭 代 表 ， CR 代 表 创 意（Creative）；第六套：T表，基础指标追踪表，T代表追踪（Tracking）。第八个模块：市场营销团队架构与考核指标市场营销的关键指标：潜客数量、销售额和市场投入产出比（ROI）这三项指标。做营销的拆解：一半是技术活，一半是艺术活；一半做流量，一半做品牌；一半的贡献是可量化的，一半的贡献是不可（马上）量化的；
1天前
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美图秀秀老板，抓住了每一阵风
最近，著名天使投资人、美图公司创始人兼单一最大股东蔡文胜，获香港特区政府委任为「推动Web3 发展专责小组」成员。作为Web3 领域的积极倡导者，蔡文胜近期以 6.5 亿港元打造 CAI 大厦这一「AI-Web3 创业中心。不仅如此，蔡文胜家族也频频出手香港楼市。除了上述他以6.5亿港元购入位于天后的整栋商厦，其家族也有成员在港岛购置大宅及土地。这位出生于1970年的福建泉州石狮人，从高中辍学一路闯荡到中国互联网风口浪尖，被称为“投机之王”或“草根天使”。蔡文胜的创业轨迹看起来像一次次商机的连串赌注：从1980年代的地摊小买卖、磁带翻录，到千禧年后掀起的域名风暴，再到投资58同城、暴风影音等互联网项目，以至创办美图公司和主导美图秀秀风靡全国，后又先后押注短视频、智能手机、加密货币、Web3和AI等最热的行业热点。但是，他竟然穿越了若干个周期，几乎没错过任何风口。01域名风口：苦涩的开端与后来称王蔡文胜15岁辍学后便开始摆地摊、卖电子计算器、贩售服装、翻录磁带，或搞房地产等本土最赚钱的生意。他形容当年卖计算器「进价8元卖10元」，翻录邓丽君、苏小明的歌曲磁带，贴近普通消费者的需求。在上世纪90年代末互联网兴起前，他已经积累了创业的胆识和积蓄。1999年，他“无意中”以每股5.8港元买入香港盈科数码股票，并在2000年互联网泡沫前夕以20港元/股的高价卖出，大赚第一桶金。这个经历让他认识到网络世界的神奇，接着便决定投入互联网——2000年，他花费1.1万人民币购入第一台能上网的电脑，开始研究域名投资。2000年互联网泡沫初期，蔡文胜首次将目光投向域名买卖。当年他凭新闻看到了tom.com、business.com高价卖出的消息，果断注册了上千个域名。然而“大鳄”初试锋芒却扑了个空：受泡沫冲击影响，注册的千余个域名无人接盘，他不但未获回报，甚至赔光了炒股赚的钱，这段失败经历成了他的低谷。但他没有气馁。经过沉淀后，2000年末以来他总结出一套域名数据库和抢注策略，专门储备具有投资潜力的域名。不久后，他的策略收效：连续三年，每年域名出售收入都过百万元。他卖出了诸多后来广为人知的网站域名，例如百度爱奇艺（iqiyi.com）、土豆网（tudou.com）、创新工场（chuangxin.com）、暴风影音（baofeng.com）等。这一时期，蔡文胜凭“唯快不破”的抢注策略成了名副其实的“域名大王”，并以此进入了中关村创投圈的核心社交圈。2003年，他把创办的网址导航站256.com做得风生水起，不仅一周内日流量突破十几万，一年后更超过400万。256.com吸引IDG资本和天使投资人以百万元美元的价格入局，这不仅是他的首笔天使投资，更让他第一次近距离感受“创投”与资本的力量。2005年蔡文胜正式转型为天使投资人后，投资理念向来“快准狠”：他以50万元人民币买入58同城，此后变现数亿美元；用180万元布局暴风科技，获得数亿元回报。同年，他又投资了云游控股、飞鱼科技等一批互联网创业项目，加速了自己财富的积累。2007年底，他将256.com以约1亿美元价格卖给谷歌，一举跻身亿万富翁行列。此时，拥有“草根出身＋敏锐嗅觉”的蔡文胜，已经在中国互联网投资圈站稳了脚跟。02美图秀秀的崛起：抓住女性用户的互联网浪潮有了域名和投资的积累，蔡文胜在2008年再度创业。这一年，他联合同乡吴欣鸿在厦门创办美图公司，推出专注女性用户的图片美化工具——“美图秀秀”。当时市场上已有迅雷的光影魔术手、奇虎360的可牛影像等产品，美图秀秀作为后来者并不被看好。但蔡文胜精确捕捉到国内女性用户的“爱美之心”——他在获得上百万用户后仍然不满足，迅速将产品矩阵扩展：推出了手机美颜相机、美图手机等延伸产品。2013年，美图团队推出了智能手机MeituKiss系列，并开始布局社交与短视频领域。同年蔡文胜出任美图秀秀董事长，吴欣鸿任CEO，为公司做出战略决策。2010年左右，微博在国内爆发式流行，各路明星和网红纷纷入驻。蔡文胜灵机一动，果断撤下了原有的论坛、贴吧等传统推广渠道，转而借助微博“社区力”营销美图产品。他设计了多款吸睛滤镜和标签，在微博上引发用户自发传播，美图秀秀迅速在用户中传开，一度“刷屏”朋友圈、占领App Store截图榜。这一举措让美图公司迅速成为行业王者，也奠定了其后来品牌的流量基础。03上市高光与战略困境2016年12月15日，美图公司在香港主板成功上市，IPO定价8.5港元/股，总计发售5.74亿股，募资近48.8亿港元，公司市值一度接近50亿美元。作为主要创始人之一，蔡文胜持有约38.32%股份，相当于当时120亿元人民币的市值。他曾欣喜地在朋友圈发文庆祝，将美图比作“迷你版腾讯”，也成为当时厦门的新首富。上市之初，美图股价冲高，市值一度逼近千亿港元。但好景不长，美图业绩和战略的问题逐渐暴露。上市后，美图面临产品和商业化的双重挑战。一方面，美图的产品线相对单一：核心工具有美图秀秀、美颜相机、美拍等，但缺乏全新爆款。由于工具软件特性，用户一般用完即走，粘性和变现能力有限。2016年全年，美图营收为15.79亿元，同比增长112.8%，但净亏损高达62.61亿元，同比大幅扩张。其中超过93%的收入来自智能硬件（美图手机）——可见公司对硬件业务的依赖度极高。智能手机市场竞争激烈，美图手机不仅与三星、华为等巨头抗衡困难，且其他品牌相机也逐渐集成了美颜功能，美图手机很快跌出主流市场。为扭转亏损，美图陆续推出电商平台“美铺”和“美图定制”，试图吸收流量变现；还涉足消费金融（美图金融）等领域拓展业务。但这些多元化尝试大多收效甚微：手机业务后被迫卖给小米，美图的电商项目难获盈利，游戏及金融业务始终未形成规模。与此同时，美图还在努力追赶社交和短视频风口。2014年推出短视频社交产品“美拍”，用户数曾突破1亿日活超千万。但随后遇到以抖音、快手为代表的激烈竞争，美拍的定位偏向一二线城市中高端用户，反而难以吸引三四线城市的海量流量，美拍的月活从高峰滑落到千万级别，被对手挤出第一梯队。面对接连受挫的多元业务尝试，美图股价在上市后逐年下滑，投资者也对公司“卖手机不专心软件”“踩了太多坑”议论纷纷。04投机之路：加密货币与Web3“赌局”进入2021年，蔡文胜带着“赌徒”本色再次出击，他驱动美图公司高调进军加密货币领域。2021年3月，美图先后公告斥资4,000万美元购买3.1万枚以太坊和约379枚比特币（约合人民币2.6亿元），并由此豪言“应该是香港上市公司首家买入比特币”、“全球第一家将以太坊作为货币储备”的标杆案例。这一布局在当时引起了市场极大关注。蔡文胜甚至在朋友圈表示：“总要有人第一个吃螃蟹”，凸显他对区块链与Web3的高度期待。但“赌徒”注定面临波折。2021年下半年比特币、以太坊价格大跌，美图按公允价值计提了大量减值。2021年6月30日，美图所持比特币和以太币账面价值分别降至约6520万美元和3220万美元，当季比特币价值减少1.119亿元、以太坊增加9490万元，合计加密资产投资亏损约1700万元人民币。由于“炒币”失败，美图被贴上“不务正业”标签，董事长蔡文胜也引发公众质疑。投资者认为美图重资产扩张亏损严重，还频频高价买入波动剧烈的数字货币，风险极高。果然，2022年上半年美图发出盈利警告，预计净亏损2.75亿至3.45亿人民币，同比扩张近1倍，其中主要原因正是加密货币减值。股价在警告公布后大跌，市值蒸发严重。经历两年亏损，美图在2023年出现惊喜反转：公司年报显示，2023年营收约26.96亿元，同比增长29.3%；净利润达3.78亿元，同比增长301.8%。其中很大一部分利润来自于此前“炒币”产生的反弹收益——随着2024年比特币等加密货币价格创新高，美图于2024年底清仓持有加密资产，累计实现约5.71亿元人民币收益（超过全年净利额）。这次“赔本买的便宜”让公司账面回暖，也让市场看到蔡文胜对加密领域的布局从高风险投机变为有利可图的成果。当然，这一切也伴随着运气成分：公司趁加密资产价格高涨及时清仓，规避了再次暴跌风险。05转型AIGC：从试错到“赢在风口”在加密货币尝试取得阶段性成功后，美图将重心转向了人工智能。2023年，创始人吴欣鸿回归出任CEO（蔡文胜辞任董事长），迅速给美图注入“AI”血液。吴欣鸿上任之初即高调推出七大AIGC产品线，包括AI视觉创作工具WHEE、AI口播视频工具开拍、桌面端AI视频编辑WinkStudio、AI商业设计美图设计室2.0、AI数字人生成DreamAvatar、美图AI助手RoboNeo，以及美图视觉大模型MiracleVision。这些产品覆盖了消费者和企业对视觉创作、视频编辑、商业设计等多样化需求。一位机构分析师指出，这些新功能面向B端的设计、摄影和视频领域，对接了美图先前并购的美业解决方案业务，整体协同显著增强。这一系列AI布局在2023年成效显著：美图报告称，图像与设计产品业务收入大幅增长，推动VIP付费会员数量创历史新高。上半年，C端订阅付费渗透率从2022年的2.0%提升至2.9%，预计2025年可达5.3%。MiracleVision 4.0在年底上线，据吴欣鸿介绍，已为174.5万电商用户提供服务，累计生成1.04亿张AI商品图。这些指标表明，AIGC技术的落地有效激活了原本冷却的用户流量，并开始创造新的商业价值。尽管目前AI和会员订阅业务成为业绩增长的新引擎，但美图也意识到挑战依旧存在。未来持续迭代的技术能力、稳定的用户付费意愿，以及对抗大厂AI竞品的竞争压力，都是美图需要面对的问题。但从大方向看，蔡文胜当年埋下的百亿级用户体量正逐渐变现：无论是对消费者市场（设计付费社区）还是企业市场（SaaS服务），美图都找到了新的增长路径。06投资哲学：一切以“套利空间”为标准蔡文胜的投资之道一贯敢赌敢冲。他常说，自己看到的是“暴利空间”，只要觉得有巨大赚钱机会就毫不犹豫。这种风口敏锐度让他在58同城、暴风影音等早期项目中获得“数以亿计”的回报。同时，他又时刻强调投资失败时要及时止损。经历多次多元化试错后，他笑言“过去我们可能一拍脑袋就开始做，做了很多看似失败的尝试”，并指出创业需要不断试错。值得注意的是，资本运作带来的批评从未间断。蔡文胜及其家族在美图上市后先后多次高位套现，自2016年以来累计套现超过16亿元人民币。例如2025年2月，他通过旗下投资平台在股价高点减持1.28亿股，美图股价随之下挫，投资者对此颇有微词。对此他的态度是“商人精神”——不执着、不恋战，赢利就要出手。站在2025年的视角看蔡文胜，他依然未错过时代的下一个风口。从摆地摊到缔造港股十年最大科技IPO，从域名老炮到AIGC先行者，蔡文胜的创业与投资生涯充满传奇。他或许曾跌倒过，但每次都能够在风口中重振旗鼓。抓住趋势机会固然重要，但跌倒时的调整和战略收缩同样关键。正如梁宁所言，蔡文胜更像一个追求效率的商人，用各种手段获取暴利，他做事简洁直接，一切以“套利空间”为标准。不得不说，从互联网、移动互联网到Web3、AI，创业浪潮拍死了很多人，蔡文胜还在在前行的路上，这已经很了不起。敢于创新、善于学习和及时止损，这几点同时做到很难，要几十年都做到，更难了。
3天前
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上“交个朋友”直播间却倒闭，品牌做错了哪几点？
刷抖音，看到一个品牌“楠铂氏”500万的化妆品清货，老板不干了。 于是稍微研究了下这个品牌，老板资源和财力应该还不错，上过“交个朋友”直播间，抖音小红书达人合作，种草，甚至线下快闪店都在做（题外话：中小品牌真没必要线下快闪店，瞎学大品牌）。我们服务的很多牌子，财力肯定不如这个牌子，但是ROI肯定比它好。目前都活着，所以始终验证那句话：做增长，不是pk谁有钱，一定是做对了一系列的事情，小钱也能活下来。楠铂氏看上去干了很多事，但细细研究就会发现，犯了很多品牌该范的错误：想短期要销售额，但是打法杂乱，上主播，铺量抖音挂车，无效种草。一顿咔咔花钱，但是效果差。 1、 定位模糊：看到品牌对于自己定位：“沐光而行，肌肤零负担，做运动和健康的护肤行动派，新生活方式的护肤方案”。这就是典型的自嗨型定位，看上去很高级，实际上你一个白牌，有什么优势和差异化，看不出来。一个品牌定位不清晰，消费者又怎么可能记住？ 很多中小品牌，学大品牌，整一些辞藻华丽，感动老板的定位，但是连自己产品干什么的，有什么优势都没介绍清楚。拜托，你们是要先卖出去，不是上来装B，你个中小品牌是没有话语权的。就像你是富豪，说啥都对，如果你就是个小卡拉咪，对的也每人理你。 2、 迷恋直播是毒药：对于没有内容能力的牌子，直播就是毒药。很多老板做牌子的初心就是为了快速赚钱，高毛利+渠道出货+上主播，很可惜，所有赚快钱的几乎都这么想，结果就是被割韭菜，说实话，你一个白牌，要不是因为坑位费，主播自己都懒得带你。看起来有了销售额，但实际上，亏钱+没复购。白牌护肤品直播就是这样。因为流量是主播的，不是你的，能卖的出去是因为你低价，转化了一部分价格敏感性用户，当你恢复正价，这些价格敏感性用户自然而然流失。3、 抖音koc铺量：估计是找了哪个抖音koc团队，还在玩2022年那套，短视频铺量+挂车。拜托，这玩法早过时了，最关键的是，品牌自己没找对产品定位，发出去的短视频内容千篇一律，讲着一堆行业里同质化的话术+一堆形容词，这种女士们看都不看直接划走。 4、 小红书种草：和抖音一个问题，没有定位的产品，种草就是在浪费钱，找的美妆达人，都是商业化严重的达人，明眼人都知道他们为什么数据好，因为很多专业的达人，要脸啊，再难看数据也都有优化的办法，看上去曝光量很大，爆文率很高，很多品牌被隔了韭菜还在复盘ppt上自嗨着，专坑不知道的老板。而且这些达人，输出千篇一律的内容，压根没有种草作用，遮掉品牌名，剩下的内容几乎都可以用在其他品牌上。5、 品牌名：品牌把自己定位高端品牌，可能玩“楠博士”谐音梗，但怎么看都不高端，反而有点微商。 各行各业都有这样的牌子，没有内容矩阵，没有内容能力，想着找渠道，找主播，找机构铺量，用商务能力弥补内容不足，但是可别忘记了，很多决策性产品，比如母婴、护肤、大健康，要走入用户的内心，放弃购买大牌子，让用户信任，甚至有复购，这是要搭建完整内容和营销体系。指望找渠道花钱就能卖货的，早就不行了。 再有钱，能有钱的过完美日记，它都没做成的事情，其他牌子凭什么能做成？ 越急功近利，越乱投医。做用户，慢就是快。
4天前
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AI系列(三) ：产品策略在左，用户体验在右
产品经理重用户体验的要求早已稀松平常，今天来聊聊策略设计。为什么要单独开一篇文章介绍？一方面是现今产品同质化严重，同个领域的产品无论是产品核心流程、设计结构还是视觉风格，都殊途同归；另一方面，AI硬科技的浪潮下，仅从产品的外观表现你很难真正了解一款产品，产品的差异不再是多么花哨的视觉和别出心裁的交互体验，更多的是底层策略的高下之分。回到今天的话题，我的论断是：大模型产品百花齐放的时代，产品策略的建设变得比过去更稀缺、更核心。究其原因，主要有以下几点：首先是大模型产品的泛化能力，不再是即插即用，而要看你如何将特定的能力封装成产品功能。这近似是一个条件优化的问题：基于当前的大模型能力，找到一个最能产出价值的业务场景，选一个刚需、可控又能衡量ROI的点，先把这个点打穿。这个转化过程强依赖产品经理定义适用场景和约束边界；其次是成本敏感的特征，不像传统软件服务的边际成本趋近于0，模型的每次推理都有显著成本，产品经理得在调用频率、外围工程、用户路径之间做资源的权衡。比如，你可以定义一些工程手段，把大模型变得尽量稳定，例如加入一些规则引擎、知识图谱、RAG、提示词模板、审核和兜底机制等，确保大模型的输出是成本可控且体验稳定的。最后是反馈的不确定。即便你应用场景找对了，工程手段也上了，但产品的输出效果非线性，缺乏闭环的反馈机制，也纯粹只是静态试验品。真实用户的使用数据、问题记录和满意度反馈，得作为迭代优化的依据。你需要设计闭环反馈和能力评估机制，这些都属于策略性的工作。当需求场景已经明确，用户体验和产品策略的设计都应该齐头并进。如果说，用户体验设计就像是在搭房子，比如设计房间布局、功能、装修风格；那么产品策略设计就是在建设水电气暖，让整个房子合理运转且节能高效。二者缺一不可。1. 策略产品：从业务出发，用数据驱动先来介绍下策略产品。策略产品的本质是：基于数据和业务洞察，制定科学的产品策略，并通过数据体系、算法策略和能力封装，将这些策略落地为具体可执行的产品功能。划重点：一个是从业务出发，一个是用数据驱动。图1:策略产品的核心工作内容举个例子，你在负责电商平台“猜你喜欢”的推荐策略优化，该模块的推荐点击率低，用户转化不佳，影响整体 GMV。你的工作重心绕不开以下几点：1）从业务出发，识别策略机会：转化率低 → 用户推荐不精准 → 用户兴趣未被满足，将该问题转化为策略问题：如何让推荐结果更贴合用户兴趣？为此你可能需要调整推荐优先级逻辑与召回策略。你可以定义目标场景与优先级：提升首页推荐点击率 + 后续转化率 → 优先攻关“高活跃用户 + 高客单价商品”场景。2）以数据为驱动，设计底层数据体系：输入数据：用户画像（性别、年龄、消费偏好）、浏览行为（近期点击、停留时长）、商品特征（品类、价格、促销力度）；输出指标：推荐点击率（CTR）、推荐转化率（CVR）、单位推荐位 GMV 贡献；在此基础上，你可以跟数据团队协作，补充用户兴趣标签字段，建立“推荐行为-转化”的映射关系，完善数据埋点。3）策略模型与算法联动：接着上一步，你将用户兴趣标签作为算法的输入，用以召回商品，再对模型打分排序。同时你需要与算法团队共建：优先召回近期互动频繁品类，去做个性化的加权，比如用户的历史消费金额*点击偏好。4）制定产品方案，包括策略逻辑、交互设计和后台配置能力：策略逻辑说明：比如，“猜你喜欢”优先展示用户最近3次浏览品类下的高转化商品；交互设计：推荐位样式不变，后台策略调整，确保用户在交互时无感知；后台配置能力：将数据指标经由数仓计算后落库，再通过策略运营平台下发，形成圈选用户的下发策略。5）策略协同与冲突解决：多条策略难免会遇到冲突场景。比如，首页也有“限时促销”推荐，两个模块都想抢流量位。这种情况并不罕见，此时你需要定义策略之间的协同机制，设计优先级配置系统，根据用户画像动态分配推荐位。比如，高消费用户优先“猜你喜欢”，低消费用户优先“促销”，让所有推荐策略进入统一的策略运营平台，方便后续持续优化。这是产品经理在策略建设中的 “数据-策略-算法-产品-业务”的工作闭环。同理，产品经理在AI产品的策略设计中，也需要将业务场景转化为可落地的模型策略体系，包括策略设计、数据支撑、验证反馈与产品化，实现“业务目标→模型能力→产品形态”的完整链路。2. AI 产品策略：模型能力的调优和外围工程的建设除共性之外，说说AI 产品策略相较传统产品策略设计的核心区别。仔细回想，原先所谓的产品策略更多是规则与数据驱动的产品设计范式，即：人制定策略规则+系统执行逻辑，比如：推荐策略、定价逻辑、排序规则、匹配机制、任务达标逻辑等。背后依赖的是：结构化数据（标签、指标、用户行为等）可解释的逻辑设计（if-then、权重模型、AB Test等）可控可调的系统架构（策略平台、规则引擎、定时调度等）而AI 产品改变了这套范式。一方面，大模型引入了“能力即服务”。基座模型（如 GPT、Gemini、Claude）提供的是通用语言的理解+生成能力，系统不再依赖具体规则，而是：从数据中学习模式（训练）通过自然语言 prompt 驱动行为（提示）通过外挂知识或模型微调提升上下文适应能力底层范式转为：构建能力 → 套用能力 → 收集反馈 → 再强化能力。因此，算法团队需主导对基座模型进行预训练，产品经理则需要花更多精力在模型能力的调优上，比如模型微调，就是最常被考虑但最需要谨慎的行动点。另一方面，策略设计由“显式逻辑”变成“能力配置”。传统策略的输入主要靠写规则、配权重，现在会更倾向于从设计提示词结构、配置知识库、判断模型是否微调逐层分析；而在策略的迭代调整上，传统产品以AB test为主调整策略，AI 产品依赖数据-反馈-能力多轮迭代去提升能力。是的，当模型被训练完成后就拥有了通用和特定领域的知识和推理能力，但不一定能适配到特定的业务场景。大模型虽强，可天然是不稳定、不确定、不懂边界的，因此要围绕它建大量的工程体系来约束和监控它。外围工程是什么？外围工程是指在不改变大模型本身参数和训练语料的前提下，通过外围能力增强模型的实用性和可靠性，从而更好地服务于垂直业务的需求。换言之，真正把大模型从“能力”转化为“生产力”，就必须围绕它构建一套完整的工程化体系，也就是所谓的外围工程。一般来说，外围工程主要覆盖几个方面：提示工程（Prompt Engineering）：通过设计和编写提示文本，引导模型生成符合特定要求的内容；知识库系统（RAG）：结合外部知识库（如企业文档、FAQ、数据库）进行检索和生成。比如，企业知识问答、IT 技术支持、财务/法律垂类助手等；模型联网：顾名思义，让模型通过索引网站或搜索引擎上的内容，总结和引用后再输出内容。比如，股市信息摘要、跨境电商价格检索等；插件系统/工具调用：为模型配置具备特定功能的插件，如搜索、计算、调用API等，使其具备“观察-决策-行动”的能力。背后通常集成多模态输入、外部系统接口、状态管理等能力，是当前智能体（Agent）应用的底座能力之一。不止这些，还有上下文管理、多模型路由和策略控制、多模态输入和理解支持等，严格来说也都是工程化的一部分。这套工程放到现在，已然成了AI 产品落地的基本盘，也是策略性工作的重点。尤其是当下的AI产品岗，无论你是服务于B端还是C端场景，几乎都会涉及到这部分职责。图2:AI 产业上下游的分类那么，在模型能力调优和外围工程方面，产品经理在其中的职责是什么，和算法、研发之间的分工如何，似乎都不太显性。简言之，在大模型产品的策略设计中，产品经理不负责“怎么写代码或训练模型”，但必须负责“为什么要做、做哪些、怎么判断做得好”。基于AI 产品最核心的三种策略手段，我们一个个来说。策略手段关键影响适用场景产品职责提示词工程(Prompt Engineering)无需训练，能快速调整输出行为、语气和格式通用问答、内容生成、结构化输出模板设计、参数结构化、兜底回复设计知识库建设（RAG）需内容整理和检索接入，提供大模型缺失的真实知识或最新信息企业专有知识、FAQ答复、文档问答知识结构设计、检索策略、拼接prompt规则微调（SFT/LoRA）需训练资源，能提升大模型对某类场景的准确性和一致性高频但输出固定的场景，模型幻觉多时判断是否微调、数据定义、能力边界划定等2.1 提示词工程(Prompt Engineering)提示工程是一个成本低、无需编程能力就能做策略调优的工作，产品经理更应该深入到提示工程优化里面去钻研。很多人都解释过提示工程，这里再稍微澄清下。提示词本质上是一种AI交互设计语言，可以直接影响输出质量，目标是通过优化输入，让大模型更好地“听懂”和“回答”。因此，产品经理需要负责提示词的应用场景设计，规划提示词的体系，再由研发团队编写提示词的细节，从而让模型输出更符合业务预期和用户需求的结果。听起来有点绕，简单来说：产品经理负责设计“怎么问”，算法负责“怎么算”。相比传统的交互设计，提示词工程更像是意图层的UX设计，即：产品经理需要设计「用户意图如何被理解」+「模型如何被引导输出」的整个闭环。模块细分传统产品UX设计AI 产品提示词工程输入设计输入框/选项卡/引导语prompt模板、变量、参数提示设计功能触发点击按钮/滑块用一句话引发复杂任务执行响应反馈toast、弹窗、结果页控制模型输出格式/语气/格式容错设计输入校验、兜底提示提示词模糊匹配、兜底 prompt多轮引导表单页导航/问答交互Chain-of-Thought提示词流设计如何提升提示词工程的设计能力？与其套用各种花式模板，我认为对产品经理而言，更可行的训练方式是：把提示词设计流程，用 Figma + 流程图 + 表格做出来，像以前做多轮Bot对话那样设计，即：每一轮都要考虑意图触发 → 指令拆解 → 内容生成 → 格式输出；建立Prompt组件库，就像你以前建立组件式UI库一样，以便快速复用到不同的Agent或场景中，降低跨部门的协作成本；建议输出结构时，强约束格式，如 JSON、Markdown、表格等，就像你曾经设计标准返回格式一样。输出结构的格式化，非常便利后续的系统性ab实验，以及对失败case的分类和归因，形成可分析的 Prompt-to-Output Mapping。本质上，这是将提示词设计上升到“产品工程化”的高度，让提示词不再只是对话玩具，或是一个唬人的心法，而是真正具备工程调用能力的接口设计。2.2 外挂知识库外围工程里另一个核心部分是知识库建设，本质是为了补充模型记不住、不知道、不能更新的内容。这种情况下，研发和算法团队会主导知识库的基建开发工作，产品经理负责知识库场景定义、内容策略、结构和召回规则的设计，确保系统满足落地需求。具体职责包括：明确哪些问题靠知识库，哪些靠大模型生成，可通过问题类型分类表和意图识别路由策略来实现；制定知识来源标准（来源渠道、内容标准如准确性、更新时效性、安全性等）；设计知识库的组织结构（FAQ型、实体型、文档型），比如实体型就是基于知识图谱或结构化数据组织的可查询实体，如酒店信息、商品数据等；制定知识更新机制（静态 or 动态？由谁维护，是否需要人工审核，更新频率等）；设定知识召回策略，即：模型调用知识库的时机和优先级。举个例子，你正在做一个支持AI 智能客服的产品，模型回答一些标准问题经常答不准或产生幻觉，你判断：大模型通识能力不够；提示词的增强效果有限；需要外挂知识库，采用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构。那么，在策略考虑上，你需要主导知识库结构设计与RAG调用逻辑方案。首先是知识库结构的整体规划，你要思考的核心问题是：要注入什么知识？知识以什么形式存储？怎么让模型好用？图3:知识库管理1）知识导入：明确知识来源，输出《知识内容源清单 & 类型归类表》。为此你要拉通业务团队、客服团队、知识库团队，确认知识结构包括：分类知识来源示例静态知识FAQ 文档快递丢失怎么办、怎么联系客服、物流状态说明等操作流程如何改地址、退货流程等产品资料物流产品介绍、承运范围、费用说明历史工单问答高质量客服对话作为知识补充动态知识ERP/OMS系统接口实时信息接口，如物流节点状态、用户订单状态2）知识抽取：产品要负责设计知识颗粒度与分段策略：分段太粗，可能会导致召回的信息干扰多；分段太细，容易导致上下文丢失或无法覆盖完整答案。常见的分段方式有：按文档结构分段，比如每个FAQ一段，每个操作步骤一段；按主题分段，比如按退货、丢件、配送等主题切分；按意图标签组织，比如「物流查询意图」的标准回答集合就是一段。3）知识召回：该过程涉及到的环节较多，其中产品经理要注意定义嵌入策略（Embedding），输出知识入库规则，再交给算法或工程团队接入到向量存储平台。简单来说，Embedding 就是把一句话变成一串能让计算机理解的数字（向量）。当你把知识仓库搭建好，里面有大量的句子和文章，你希望将来别人来提问时，AI能准确找到相关的内容并回答。而 AI 不懂人类的语言，它只能理解数字。因此你需要把文字变成向量，以便后续的向量召回。注意，你不需要写embedding算法，但你要确定：分段内容中，哪些字段需要embedding（如正文+标题）向量库结构：是否需要多模态向量？多个通道？是否加索引字段用于召回过滤？其次是RAG调用逻辑的设计，核心目标是：当用户问一句话时，该应用能召回正确的知识段，并组织成有效的prompt，让大模型生成可靠答案。1）设计检索逻辑，明确检索规则、召回数量和过滤机制，以确保知识的召回率。检索方式策略设计要素向量召回设计召回topK数量（3-5），召回范围是否受过滤字段限制（如仅物流相关）关键词召回可作为兜底逻辑，例如无向量匹配时的兜底应对混合检索策略关键词 + 向量得分融合多轮召回多轮对话中是否以历史对话为query上下文2）设计Prompt拼接策略，你要定义：召回的知识段，如何拼到prompt中？拼什么？拼几段？拼的位置是哪？比如，知识在拼接时要讲究结构的标准化，可以定义一些格式模板。这些结构化的知识可以拼在系统提示（system prompt）中，或是用户输入后作为背景补充。此外，拼接的内容一般都会控制长度，结合数据相关度或分类做权重排序，避免超出token限制。3）设计回答可信机制与兜底应对策略。可能输出幻觉，因此你要定义：当召回失败时：输出「抱歉我没找到相关信息」or 其他兜底和引导话术；当召回信息过多时：提示用户细化或进一步明确问题；输出结果是否附带“参考信息”字段提升信任感（如“本回答来源于XXX知识文档”）4）上线后的数据闭环。该过程在所有类型的产品落地时都会多次强调，对知识库而言，你需要重点关注知识的召回率与准确率，同时建立知识内容的版本管理与动态更新机制，确保知识库在实际应用中的持续有效性与业务匹配度。这不仅是效果评估手段，更是推动知识库持续演进与模型能力迭代的关键机制。2.3 模型微调如果说，模型的预训练环节是通过海量的语料让模型学习通用规律，让模型在巨大的图书馆中自学成才，那么微调则是做模型的老师，定义标准答案，负责打磨优质的学生样本出来，对其针对性辅导，以便让模型去学习和模仿。在预训练环节，参数量和语料的丰富多样几乎直接决定了预训练后模型的智商上限；而在微调环节，样本的质量和多样性决定了模型的专业度和可控性。举个例子，你做了一个物流客服机器人，泛化模型回答太泛，于是你提出针对「快递物流问题」微调一个专用模型。在微调模型的过程，涉及到具体微调的方法、训练调参的工作，由算法团队支持；但关于微调场景的定义、数据策略和资源的优先级，由产品经理负责。第一步：明确调优目标，输出能力调优的需求说明书，包含问题类型分析、失败示例、当前能力的评估结果。你要正面明确以下几个问题：哪类问题表现差？回答是否稳定？提示词优化是否有效？是否值得微调？第二步：定义微调的数据范围与质量标准，输出《标注任务说明》，包括标签体系、数据格式、案例等，可交给数据团队执行。事项示例确定训练数据场景边界仅针对“快递物流类”问题，如状态查询、超时、异常、退款等确定数据类型用户提问 + 标准答案（FAQ），或历史客服对话设计标注结构QA对？是否包含上下文？是否标注用户意图/情绪？明确数据质量标准准确性、一致性、完整性、无错别字、统一语气风格等第三步：定义微调的策略和能力边界，包括目标、调用逻辑、能力边界和风险点等。维度产品侧考虑算法侧实现配合模型选择基于原有大模型或另起轻量的微调模型？算法评估参数数量与推理成本微调类型SFT or LoRA or adapter？算法选择技术路径路由逻辑仅在识别到「物流问题」时调用微调模型通过意图识别+ 模型路由器（Controller）来实现多模型路由跨场景边界控制非物流问题仍使用通用模型，避免污染泛化能力可能需输出「命中率」模型第四步：设计评估机制与上线验收的标准，从业务视角定义「什么是好结果」，帮助算法明确优化方向。衡量指标可以是：准确率的提升，同类问题回答的一致性，用户的满意度，推理成本的控制等，视具体的应用场景去调整。第五步：上线后数据闭环与策略优化，输出《上线效果评估报告》，看是否达成目标，是否需要进一步迭代。和前文的外挂知识库一样，上线后你需要监控模型微调后的核心指标变化，比如模型的调用次数、回答的准确率、用户的满意度等，并及时分析失败case，看是否存在一些意图识别错误、回答内容偏移的问题。不同之处在于，模型微调的成本更高（研发投入+算力），以至于你必须把评估ROI纳入到每次微调的复盘工作中，去甄别微调带来的满意度提升是否匹配训练+推理的成本投入。3. 小结现阶段市面上所谓“AI产品经理”，很多其实只是用过API的“伪AI产品经理”，而真正能从“业务需求→模型能力→场景设计→效果评估与优化”的AI产品经理凤毛麟角。传统产品经理大多分外关注用户体验路径和产品功能形态的落地，这无可厚非。但除此之外，AI产品经理更要重视技术上下游（算法、数据、工程团队）的协作，需重点考虑将能力调优和外围工程融入产品设计，并通过策略制定实现产品价值的最大化。产品策略是方向盘，决定我们做对的事；用户体验是油门和刹车，决定我们把事做对。二者互为配合和牵制：向左走，你需要理解模型的能力边界、业务目标和反馈机制；向右走，你需要深入用户行为背后的动机，构建良好的交互体验和输出信任。左右互搏的过程中，用户体验必须服务于产品的策略目标，产品策略也要为用户体验让路。下次见！
4天前
