如何忽悠可以让创业项目看起来很靠谱

本文模拟了创业者在面对投资人质询时的回答策略,并提供了一系列应对话术,旨在帮助创业者更好地准备路演及融资过程。

创业者都害怕风投。他们可能比你年长,比你富有,比你更有经验。你的梦想能否实现取决于他们的投资。要拿到投资,就要会忽悠,在此“互联网的一些事”特此推荐这篇文章,想创业的人都来看看哥们是怎么忽悠的~~~

  以下内容纯属忽悠,如有雷同,请不要说来自goodIdea。

  1、问:你们对用户规模有多少预期?

  答:我们产品第一步的目标是先做到1000万的活跃用户,然后我们……

  评:陌陌才4000万活跃,你上哪弄1000万去?投资人给你那点钱还不够撑过半年的,就算你有钱,你认为在地铁站弄个自拍照对每个大爷大妈说“你就是精英”,他们就能成为你的用户?

  goodIdea:我们不做微信,我们也不做陌陌,我们做微信的1/60就行了。(有人说微信的6亿是注册用户,你开头说的是活跃用户,别逗了,媒体根本搞不清这些,听上去靠谱就行。)

  2、问:XX市场已经有很多巨头了,你们怎么破局?

  答:没错,这个市场玩家很多,但是也证明我们的方向是对的,我相信好的产品会说话,我们对自己有信心。

  评:1万个人跑马拉松,方向全是对的,有啥用?

  goodIdea:参考上一条:“你看XX市场的规模初步估算有1000亿,我们只要做到1‰,那就是1亿,就已经够了。”

  3、问:我觉得你们的产品场景很受限,我没有需求,我身边也没有人在用。

  答:我们的产品正在慢慢打磨,现在正在教育市场的阶段,用户的积累也需要一个过程……

  评:我就站在你面前,你都教育不了我,你还能去教育谁?

  goodIdea:我们是做给三四线城市用户的。

  4、问:你们的产品壁垒在哪里?

  答:我们有非常优秀的研发团队,我来自微软,我的Partner来自IBM,我们产品总监来自腾讯,我们有着十多年的XX技术研发经验,在云计算和大数据上都有十分雄厚的积累。

  评:你们太不会吹了,你们的竞争对手都说自己的技术是业内第一了,你们不冲出宇宙还怎么出来混?

  goodIdea:我们公司上下从CEO到前台都已经熟读马佳佳的PPT!

  5、问:商业化方面有什么考量?

  答:你看,互联网无非三种盈利模式:广告、电商和游戏,首先广告……

  评:让你不读书不看报不学习!

  goodIdea:你看,其实我们做的这个东西是一个O2O!

  6、问:我在Kickstarter上面看到了一个和你们很像的项目,比你们早半年,你们是不是抄他们的?

  答:其实我们在半年前已经想到了这个项目并且开始筹划,我们立项比他早,但是我们认为产品还不够完善,同时也想尽量把体验做到极致,所以推迟了半年才推出。

  评:坟前烧报纸你糊弄鬼呢!做这么像以为我是瞎子么!

  答:对,但是我们忽悠到……呵……找到投资了,他们还在众筹。

  7、问:你们团队并没有XX行业的经验,会不会对项目的发展造成影响?

  答:我们都不是XX行业出身的,所以没有XX行业的惯性思维,只有这样才能通过创新把他们颠覆。

  评:响亮但不文雅。

  goodIdea:如果我以前是个做煎饼的,做了十年煎饼,现在又开了一个煎饼铺,你会来采访我么?

  另外强调一下,其实很多记者分不清装机量、注册用户、累计用户、活跃用户、月活跃用户的区别,所以如果看记者比较年轻,大可以把用积分墙刷出来的装机量当用户量忽悠他们,还有一个公司旗下的某个APP,每天都在后台驻留并自动运行,每自动运行一次算一次活跃,日活跃用户已经达到了宇宙第一,这样的方法都可以学习借鉴。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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