视频号中老年赛道,3倍利润的爆品,18天卖了9389件

今天要给大家分享的这个爆款信息差,说实话,团队小伙伴推给我看的时候,还没有看数据,单看内容形态我就觉得会火。


当然,看了数据后,我觉得这个案例,值得火速给大家详细分享一番。


这个账号开通橱窗带货时长18天,累计销量9389件,妥妥的低粉大爆款哦!



俺粗算下这个账号带货佣金,预估至少也有小3个W呀!


这是一个非常典型的单品打爆带货玩法,虽然废号,但是账号如果爆了,承接得住流量,直接顶别人干几个月的活儿啦。


针对视频号中老年用户群体,我个人觉得这个品,还有很大操作空间。


接下来我会详细展开讲讲,如果你对视频号老年赛道带货项目感兴趣。


那么本期爆款干货,值得学起来!


这个两个品,其实就是厨房强力去油疏通剂。



01.什么是厨房强力去油疏通剂?


大家看这个图就明白了,这是一种专门用于清除厨房油污、疏通堵塞下水道的化学清洁产品。


它通过强效分解油脂、食物残渣和其他有机堵塞物,帮助恢复管道畅通,并去除灶台、油烟机等表面的顽固油渍。




首先我们要明白,什么地方最需要这种强力去油疏通的产品,当然是家庭用户、餐饮行业人群才需要啦。


但是线下餐饮行业基本都是直接线下采购巨多,像线上消费购买的基本都是家庭用户。


而且存在强力去重油疏通管道的,大部分只有老旧小区居民才是真正的刚需人群,那基本住在老旧小区普遍住户是中老年人为主。



这个账号的视频形态非常简单,就是直接真人出镜+口播混剪,技术含量低。


为什么我光看账号视频,还没有看橱窗带货数据的时候,就觉得这个是潜力爆款?


原因有3点。第一:真人出镜类视频,人设真实感更鲜明,容易取得用户信任度。


第二:搭配场景式混剪,例如混剪疏通管道堵塞,清理油烟机的视频画面素材,更能让用户直观感受到"问题出现-专业产品操作-焕然一新的全过程"。


通过特写镜头展现堵塞的污垢、前后对比的震撼效果。这种沉浸式场景再现特别容易引发"我家也需要"的共鸣,刺激用户主动下单购买。


第三:现在是夏天,下水道一旦被堵塞,厨房恶臭气味非常让人难闻,这种低价产品就可以解决刚需问题,很符合消费场景。


这种一看就很适合日常高频使用的产品,就非常容易爆。


当我看到橱窗带货时长只有18天,却卖了9千多件,就觉得理应如此!其实深度拆解,这个账号还有蛮多值得借鉴学习的细节。

02.首先是账号定位,这个账号定位就是主打分享家务清洁小妙招,无论是账号名称,还是视频内容,内容足够聚焦一个需求点。


其次是选品也非常讲究,品类不需要多,1-2款品即可。


像这个账号橱窗,只挂了2个品,一个是强力去油疏通剂,另外一个是防水防滑耐磨手套。


要知道只要做家务清洁,厨房去油疏通,不想伤手,肯定会顺手再下单个手套,所以这两个品是具有强关联性的。


选品策略,值得所有人学习!




03.为什么说这类玩法具备爆款潜力?


视频号单品打爆的玩法,其实非常多,但是短时间内,能卖出9千+件,这种爆发力的品却非常少。


目前这个号只发了第三条作品,就获得了10W+点赞转发收藏量,可见这类家务清洁的干货分享类视频,在视频号上非常受欢迎。


如果新手想做这个玩法,不想真人出镜,也没有关系,可以借助AI数字人工具,克隆自己的分身,替代你输出口播短视频,一天量产100条问题不大。(圈子有成套的数字人带货教程)


人物出镜解决了,视频混剪这一步并不复杂,只要能掌握好去重,新号只要每天连怼2-5条,至少会有一条能获得推流,视频爆了后,就赶紧开播,承接住流量。


本期的分享就到这里,如果你想要了解视频号上更多AI变现玩法和获客技巧,欢迎交流。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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