Instagram商业化手段1.instagram以广告服务为主要收入来源；以增值服务和电商服务为变现模式的双向引擎；以周边产品、游戏等变现方式为辅，实现变现方式多元化；2.利用社交媒体进行广告营销，基于社交关系的精准投放。通过分析社交网站海量的用户数据，广告主可以根据自己的需求，将广告产品准确推送到最可能的用户；品牌广告为主导，Feed广告为重点，推送广告次之；视频广告为趋势；3.增值服务和电商服务：企业增值服务（企业账号认证服务、企业版instagram、页面定制、舆情监控、数据服务等）、用户增值服务（工具（高级滤镜、图片云储存）、内容（付费订阅，打赏内容）、社交类（熟人社区、好友互动））

snapchat的商业化手段：【软件】个体用户：付费回放-首项付费服务、付费滤镜、付费位置过滤器（社区位置过滤器、品牌位置过滤器）；商家、明星用户：广告形式（视频化、垂直化、观点化）、投放渠道（镜头、滤镜、直播、发现）、广告收入；第三方平台：限制第三方应用的接入，以保护用户的数据安全；【硬件】Spectacles的配件（对标谷歌眼镜）：价格优势+外形靓丽+易与接受+功能单一+充电简单；市场切入点（以第一视角随时把看到的场景直播出去，把保存）、业务模式转变（成为一家软硬结合的公司）、盈利模式转变（硬件业务拓展了原本的盈利方式：视频广告）

为什么要做客流数字化：1，销售增量从平台电商、公域流量转向移动社交、私域流量；2，人货场数据积累为高效经营决策提供依据（CRM、ERP、电商BI）;客流数字化目的：1，助体验：增加互动体验、加强品牌认知、发掘陪逛潜力、无感/自愿留资2，助转化：动地理位置上，让顾客更接近商品；从消费行为上，让顾客更接近交易可研究的数据维度：1，进店用户画像（帮助市场营销方案）2，门店热点数据（帮助萌点陈列）3，商品扫码数据（帮助货架选品）

选品模型，是基于人、货关系来做预测模型，没有考虑货、货关系。在进行全商品库选品时，除了人的需求外，还需要考虑货与货之间的互斥性和互补性。商品的选择，不能单独根据单个sku的销量来决策，需要考虑货与货之间的互斥、互补关系，从品类的角度来考虑利益最大化。需要算出每家门店、每个季节的sku之间的关系，将不同零售商、不同门店的数据汇总来看。品类品项组合：A+B+C+D：若2个sku，AB同时缺货，得到A+B组合分别对C，D的影响系数，同时知道A对C，D的影响系数，因此能够推出B分别对C，D的影响系数。

教育-智慧高校【需求层面】1，信息化主力人才培养和科研创新：内容线上化，学科知识的重构；时时学习，终生学习成为可能，过程数据打通，个性化人才培养实践；2，管理向服务演化，数据辅助决策：移动化、大数据、人工智能技术推进内部管理和服务的优化，推进学校逐步实现从管理向服务演化，确保整个过程安全可控；3，高效的沟通协同新模式：疫情让用户信息化素养全面提升，疫情期间视频会议、即时通讯，文档共享等改变传统协同的模式；【痛点】1，新技术体系下系统架构VS高效运维能力的矛盾2，“产业公司”（对教育的管理、服务模式有深入理解和积累）和“互联网公司”（中台能力、入口）各有优势但未融合【无限可能】

电子商务：当你的服务开始有口碑的时候，你的增长就是有机的、是良性的，而且是自动爆发式的增长。举一个简单的例子，很多小美电商，它的执行和商业逻辑很简单的，就是把服务体验不断的升级，看到各个城市不断的强化商品的体验、产业链的体验，最重要的是物流配送的体验，体验升级了，售后有保障、商品有保障，用户口碑上来了，交易额的增长是非常快速的。电子商务到最后的竞争，拼的是服务的质量，也就是用户的体验，随着技术的发展和前置体验，用户会越来越“苛刻”，比如一年前的大家，一定想象不到2020年，“社区电商”会如此火爆，虽然有疫情的催发，单更多的是，所有用户已经ready了。

最近在看2011年左右的产品人的总结，那个时候很多人根据2010年判断互联网增量有限了。网名的增速放缓，游戏的增长放缓，殊不知移动互联网的爆发马上就来了。有些产品人看到了无线的轨迹，更多的还是在琢磨心思如何在传统的SNS、B2C上做增量，企图从“红海”找市场。对比现在，好相似啊，所有人都在说移动互联网到顶了。各个行业的产品设计已经趋于成熟，产品慢慢变成工具人。那么这样的“红海”中如何找机会?带上一个蓝色眼镜。去找新技术，新基建，可能未来就海阔天空。不会大家挤在一个很窄的领域一群优秀的人内卷

1，信息流产品的竞争模型--如何做的比别人更好？内容呈现：无限刷新、内容汇集推荐算法：个性化、机器学习内容生态：内容壁垒、独家和原创用户关系：流量、关系链2，内容策略--如何评估好的CP？内容价值：内容符合信息流用户喜好，基于作者的内容在平台的阅读表现和粉丝数来衡量内容区分度：作者的创作能力，体现了平台内容的独特性和差异性持续能力：能够持续的创作和稳定的更新品牌能力：作者自身的品牌力和市场号召力3，内容策略--如何定义平台的内容策略？品类配比基于对用户的理解挑选内容的配比(相当于传统的主编的工作)品牌配比(内容生产者)内容在分发阶段有启动过程，但效率低。如果新内容非常多，需要很多的流量和用户帮助内容启动和测试，实际上会降低分发系统的效率。

1，信息流产品构造了用户 -> 时间 -> 商业的最佳闭环方案广泛的用户人群：人人都会消费内容、男女老幼、城市农村、各种学历水平；高粘性用户行为：人均时长仅次于社交工具、有效提升用户的打开频次；变现模式成熟：广告变现模式成熟、效果广告变现效率非常高，快速带来现金流；刺激内容生产：大范围的补贴内容生产者；2，信息流产品：ARRM 原则Abundant：内容丰富度，内容库规模和构成，内容平台(创作生态)Rated：按照规则对内容作评判和理解，内容理解和分析(NLP)Ranked：排序，内容按照打分排序呈现给用户，推荐引擎(机器学习)Measured：度量，内容流的效果是可以量化和评价的，指标体系(数据分析)

MCN打通内容生产、分发和变现环节，提升了媒体内容合作效率；--内容生产链：仅少量红人粉丝质量处于高值，抖音、快手、B站粉丝质量较高。红人内容受平台差异化明显，抖音、快手等平台段子、搞笑类大众内容多，而B站、西瓜游戏类、影视等泛娱乐内容丰富。PGC节目方面，垂直内容竞争格局尚未定型，游戏类内容跻身头部，搞笑类下滑。--分发平台链：短视频内容分发边界扩大，以短视频为核心，向社交、综合视频，资讯等泛内容平台扩散；UGC表达欲加速释放，用户对西瓜、火山等短视频依赖性加重；抖音等头部平台开始搭建MCN与广告主服务体系--变现渠道链：短视频变现渠道扩展，形成基于广告主、购买、用户付费三种变现模式，其中内容电商、粉丝经济等变现方式颇受欢迎

MCN运作方式：具备内容生产能力的头部MCN更看重电商变现，主打发行营销的头部MCN更注重广告变现，腰部及以下MCN和自媒体，短期可通过流量补贴吸引，长期依旧需要重视广告及电商变现能力1，泛内容MCN运作方式：擅长原创内容制作，粉丝量大，通过微任务获取收入2，广告MCN运作模式：通过广告全链路服务获取收入（冠名-植入-内容传播-定制）；3，电商MCN运作模式：为签约网红提供“保姆+经纪人+供应链”模式，通过电商交易获取收入（KOL运营-粉丝导流-采购生产-电商变现）；4，综合型MCN运作方式：针对不同账号类型，实现广告、电商、内容IP等多种变现方式；母婴、时尚、二次元等多领域账号；

内容平台发展内容生态，形成商业闭环，实现“用户内容消费-平台变现-创作者内容生产”的商业闭环：1，作者引入与生产：企业、媒体、自媒体等CP入住内容平台此女工程账号并在平台发布内容，根据内容质量对账号分级；2，内容审核与处理：通过机审、人审坚定内容质量、内容健康度，对内容进行标准化处理等动作以提升分发效果；3，内容分发与消费：内容平台将内容定向分发给下游内容前端产品的不同用户群体，获取用户流量、使用时长和粉丝；4，变现与分成：基于流量和粉丝进行变现，作者与平台分成，平台通过补贴计划吸引保留作者。

数据变现渠道：1）基础服务：面向有海量数据处理需求的企业，为企业定制包括软硬件的整体大数据解决方案，深入客户业务逻辑，从源头上捆绑客户。2）监测服务：为企业提供包括线下线上多数据源，多渠道，多屏的数据监测和数据分析服务，前端通过监测服务营收；后端可通过监测获取大量数据补全数据覆盖面。3）业务决策服务：通过数据驱动企业产品研发、商业决策，帮助企业精细化运营，为不同行业定制产品更加深入企业运营，可涉足咨询服务业务从而增加收入来源。4）营销服务：通过大数据对受众的理解和挖掘实现千人千面的精准营销从而提升效果，营销大数据产品可满足不同广告投放需求的大数据精准营销服务，切入营销预算和品牌营销市场。

1，以CTR作为推荐目标的弊端：创作者通过诱导性标题和封面提升点击率，用户体验受损导致观看视频数量减少，影响平台收入；点击率可以通过人工刷数据造假，不能反映内容真实价值；头部高质内容生产者内容分发量下跌，收益减少，CP流失；2，以观看时长为主，提升用户对频道黏性观看时长由访问量和访问速度、访问时长、登陆时长、上传视频等指标赋予不同权重来决定，非对单个视频的点击效果；诱导性标题及封面图现象减少，用户在平台停留时间增加，视频观看量增多，平台收入增加；