我觉得以后生意的趋势应该会是这样的

随着市场竞争加剧及互联网冲击,传统生意面临挑战。同质化竞争、电商崛起与高房价成为三大难题。建议转向轻资产运营、提升服务体验及发展技术含量高的项目。

现在的生意确实越来越难做,像八九十年代那样,开个饭店、摆个地摊,轻松过小康的日子一去不复返了。那时候遍地是机会,只要胆子大,就能实现现代化,而现在到处都是商业的搏杀。无论你做什么,都有一堆人在和你竞争;无论你的生意一开始多么赚钱,没多久就一堆人扎进来,利润越来越薄;无论做生意风险有多大,都有一堆人不顾一切地跳海。

我一个朋友说:五年前,随便做什么生意都可以挣钱;三年前,不是随便做什么生意都可以挣钱;近两年,貌似做什么生意都不挣钱了。现在很多做生意的人只要聚在一起,就反映生意越来越难做了,做企业的亏损倒闭,而做店零售的也艰难生存,不知哪天就撑不下去了。随着国内经济不景气,未来几年生意越来越差肯定是一个大的趋势。

为什么生意难做呢?主要这几个原因:

1、同质化严重,竞争激烈

现在市场同质化严重,同质化竞争严重,像做服装、糖烟酒、餐饮等,市场竞争激烈,大家做得都差不多,而对于生产制造业来说,中小微企业不仅要与同行竞争,也要与国企竞争,各行各业产能又这么过剩,生存的空间被无情挤压。

2、互联网的冲击

现在电商的兴起,很多我们开店竞争的只是隔壁几家,但是现在你都不知道你的竞争对手在哪里,现在年轻人的购物希望都已经转移到线上了。没事拿着手机看看有没有什么打折促销活动,吃饭拿着手机点个外卖,已经越来越懒的了,去逛街也都是奢侈的娱乐活动了。只要按一个键就能把所有的东西都买了,又何必到处去买东西呢?

3、房价过高

房价过高,导致了房租上涨,做实业的好不容易赚点钱,就要被高房租给吸走了,与此同时,由于房价上涨,员工薪酬也要涨,各方面成本都在涨,而市场价格又是透明的,不可能开得过高。而且现在很多人背负着高额的房贷,根本没有钱消费,导致很多人不敢消费,做生意的利润越来越薄,生存越来越艰难了。

我们认为,未来做生意会越来越难,竞争会越来越激烈,生存空间被严重挤压,这是肯定的,但也并非一定没出路,生意只是难做不是不能做。

1、尽量做轻资产生意

做生意的人尽量做轻资产生意,现在就连万达的王健林也开始要“轻资产”了,就是靠一些出卖人力、知识、财力获得生存空间的。这样就算做生意失败也损失不到哪里去。如果你选择做实业,一下子投入那么多进去要回头特别难。现在很多人选择互联网就是因为可以投资小回报快。比如有些人租个场地找几个人做直播拍短视频等等,一样能挣钱的。很多也都选择做电商一件代发等等的,自己尽量减少不必要的投入。

2、增强服务体验

现在做生意尽量在人口比较集中的地方做,比如说在一个大型居民小区周边开个干洗店、24小时便民店,咖啡厅、蔬菜直供点等等,这样能让小区居民出门不足几分钟就能接触到的服务。而且很多提供服务的是互联网替代不了,当然做服装生意也可以,未来更倾向于量身定制。未来客户只要在网上输入自己的身材数据,服装店就能够做出最适合客户的板型的衣服,就可以到附近的门店去拿,这就是具有特色的差异化竞争。

3、做些有技术含量的

做一些有技术含量的生意,这样也容易成功,比如前几年,某教授研制出了无需用水的抽水马桶,被一家老板看中,准备拿下来用于投资,现在这个科技项目也获得了从科研院所走向商业领域过程。所以,将来要做一些具有技术含量、科技含量的东西,避免同质化恶性竞争,这才是生意人的出路。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研员与工程技术员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究员或工程技术员,尤其适合研究生及科研员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
网站开发是一项具有广泛商业应用的技术,可以开展多种类型的业务,并且在不同领域中找到创业方向和接单渠道。以下是一些具体的建议: ### 1. **定制网站开发服务** 为中小企业或个提供定制化的网站开发服务,包括企业官网、电商平台、博客站点等。这些网站可以帮助客户展示产品和服务,提高在线可见度[^2]。 ### 2. **响应式网站设计与开发** 随着移动互联网的发展,越来越多的用户通过手机访问网站。因此,提供能够适配各种设备屏幕大小的响应式网站设计与开发成为一项重要服务[^2]。 ### 3. **内容管理系统(CMS)开发** 开发易于管理和更新的内容管理系统,如WordPress插件或Drupal模块,以满足那些希望自行管理网站内容但缺乏技术背景的客户需求。 ### 4. **Web应用程序开发** 专注于构建复杂的Web应用程序,例如CRM系统、ERP解决方案或其他特定行业的软件工具,这需要更深入的技术知识和对行业需求的理解[^5]。 ### 5. **前端优化咨询** 为企业提供关于如何改善用户体验(UX)、提升页面加载速度以及增强交互性的专业建议。此外,还可以帮助他们实现SEO最佳实践来提高搜索引擎排名[^5]。 ### 6. **维护和支持服务** 除了初始的网站创建之外,还提供持续的支持和服务,包括定期更新、安全补丁安装及故障排除等,确保客户的网站长期稳定运行[^2]。 ### 7. **电子商务解决方案** 针对想要开展线上销售的企业,提供完整的电商解决方案,从购物车功能到支付网关集成等一系列服务[^1]。 ### 接单渠道 - **自由职业平台**:利用Upwork, Freelancer等国际知名的自由职业者平台寻找项目机会。 - **本地商会网络**:加入当地的商业协会或者参加相关活动,建立脉关系从而获取潜在客户资源。 - **社交媒体营销**:通过LinkedIn, Twitter等社交平台上积极推广自己的技能和服务。 - **合作伙伴关系**:与其他IT专业士或公司合作,共同承接更大的项目。 - **在线市场places**:注册成为Shopify Experts、WordPress.org目录中的开发者等,在这些平台上直接向需要的群展示你的能力。 ```python def generate_business_ideas(): ideas = [ "定制网站开发服务", "响应式网站设计与开发", "内容管理系统(CMS)开发", "Web应用程序开发", "前端优化咨询", "维护和支持服务", "电子商务解决方案" ] return ideas print(generate_business_ideas()) ```
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