8000元接了个节电设备小程序,硬件数据实时对接,用电情况一目了然,真的能省钱

从 0 到 1 开发精酿啤酒点餐小程序(十):小程序首页与商品详情页全栈实现 系列第十篇,本篇完整拆解“小程序首页”与“商品详情页”两大核心页面的设计与实现过程。 阅读详情

最近接了一个节电设备的小程序项目,报价8000元。客户是做节能设备的,硬件已经比较成熟,现在想把硬件数据对接到小程序里,让用户能随时看到自己的用电情况,同时还要支持信用免押、先享后付这些功能。整理一下思路,顺便也聊聊这个项目的逻辑。

硬件实时数据对接,用电情况一目了然

节电设备的核心是让用户看到效果。如果用户买了设备,却不知道到底省了多少电,那体验就大打折扣。所以这个小程序的第一步,就是把硬件数据实时同步上来。

设备端会采集用电数据,通过物联网模块上传到云端,小程序再从云端拉取数据,展示给用户。用户打开小程序,就能看到当前的功率、电压、电流、累计用电量、预估电费等关键指标。

展示方式上,用了图表和仪表盘的形式,比如近7天的用电趋势折线图、实时功率的仪表盘、月度用电量的柱状图。用户不需要懂技术,打开小程序扫一眼就知道设备在正常工作,也清楚自己省了多少电。

对于普通家庭来说,电费虽然不像房贷那么夸张,但每个月几百块也是实打实的支出。如果能帮用户省下10%-20%的电费,一年下来也是一笔不小的数目。而这个小程序要做的,就是把“省了多少”这件事变得可视化、可量化。

真能帮用户省电吗?

这是很多人最关心的问题。说实话,节电设备的效果取决于设备本身的技术原理,小程序只是把数据展示出来,并不能直接“省电”。但从实际案例来看,这类设备确实有一定的节电空间。

常见的节电设备主要针对功率因数优化、电压稳压、抑制谐波等方面。对于一些老旧小区、线路设计不合理的场所,或者用电设备比较杂的环境,这类设备确实能起到一定的优化作用。而对于本身电网质量很好的新小区,效果可能就没那么明显。

小程序的作用是让用户看到真实的数据变化,而不是靠感觉。如果用户用了设备发现电费确实降了,那小程序的数据就是最好的证明。如果效果不明显,用户也能及时发现,不会一直蒙在鼓里。

信用免押、先享后付,降低使用门槛

传统的设备销售模式是一次性买断,用户要先掏钱再体验,心里难免犯嘀咕:万一没用怎么办?万一效果不好怎么办?

这个小程序引入了信用免押和先享后付的模式,很大程度上解决了这个问题。用户只需要授权信用分(比如支付宝的芝麻信用或者微信支付分),符合条件就可以零押金使用设备。设备先用一个月,次月再根据实际使用情况自动扣款。

这样一来,用户的风险几乎为零。设备有用,电费降了,用户自然愿意继续付费;设备没用,用户随时可以退,不用承担任何损失。对于商家来说,虽然前期回款慢了一点,但用户的信任度更高,转化率和留存率也会更好。

次月自动扣款,体验无缝衔接

先享后付之后,扣款环节也不能太麻烦。小程序接入了微信支付和支付宝的自动扣款能力,用户在首次签约的时候授权一下,次月系统就会根据用户的使用情况自动扣款。用户不需要每个月手动操作,也不用担心忘记付款影响信用。

对于商家来说,自动扣款也大大降低了催收成本和坏账风险。只要用户还在用设备,扣款就是自动完成的,资金回笼更加稳定。

先享受后付款,正在慢慢普及

这种模式其实在别的行业已经很常见了,比如共享充电宝、共享单车、先用后付的电商购物。但在节电设备这个细分领域,目前还在普及阶段。

为什么说它会慢慢普及?因为逻辑是通的。节电设备的效果需要时间来验证,用户不可能看了广告就马上掏几千块钱。如果让用户先用一个月,看到真实的数据变化再决定付不付钱,决策门槛就低了很多。

而且信用体系的成熟也为这种模式提供了基础。现在的支付分、信用分已经覆盖了绝大多数人群,商家可以根据信用分来判断用户的风险等级,低风险用户可以给更宽松的先用后付额度,高风险用户可以要求预付或者更高的押金。

最后说几句

8000元接这个小程序,功能上不算特别复杂,核心就是硬件数据对接、数据可视化展示、信用免押签约、先享后付和自动扣款这几个模块。但背后涉及的业务逻辑和用户体验细节还是需要花心思的。

对于想入局节电设备这个行业的朋友来说,硬件本身是基础,但软件和支付体验也很重要。一个好的小程序,能让用户更直观地感受到设备的价值,也能通过低门槛的支付模式降低用户的决策成本。

先享受后付款,正在慢慢普及。节电设备如此,很多其他行业也会跟上这个趋势。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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