【2016】从一次“月黑风高”说开去

作者利用当当网的限时抢购活动,通过社交媒体和QQ群推广《人人都是产品经理》一书,短时间内提升了销量。此举引发出版社对产品信心与营销策略的讨论。

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这是一个菜鸟做产品营销的系列故事,好不容易有了个自己说了算的产品,怎么能不好好玩玩,也可以看做这本书的后传吧~~~

先解释一下“月黑风高”,大约是指一些商品的半夜特价,等天亮就变回原价,源自京东商城。

好了,开始说故事:525号,快23点的时候,我在看人人都是产品经理在各大网店的销售情况,偶然发现当当卓越都很便宜,卖30.5块,而且当当是限时抢购。如下图,当时立马感觉这是一个推广的机会,于是迅速做了一次实验。

当当的限时抢购页面
当当的限时抢购页面

当当页面上有明显的倒计时,截止当天夜里12点,我的判断会对销售有利,于是决定推当当,卓越之后慢慢说。这里要批评一下卓越的产品设计细节,事后我发现他家也是截止12点的,但没有倒计时让我误以为会一直低价。

卓越的特价页面,没有限时信息
卓越的特价页面,没有限时信息

之后,迅速组织文案:

“【半夜促销】30.5元,包邮,《人人都是产品经理》,当当限时抢购,截止今天235959,还有一个多小时,有兴趣的上了~~~ http://sinaurl.cn/h3MNS

突出时效性,文案中的链接,是有CPS(cost per sales)的,所以可以监控购买情况。

消息渠道的选择:

仍然遵循我的原则,只推给“-13岁的产品经理”,并且出于时效性的考虑,采用了微博(新浪+腾讯)、QQ群,受众大约数百人到小几千人。

效果评估&收益分析:

成交记录如下图,1个小时内售出十几本,100+的点击,应该说有一定的效果。一本书按照我税后的提成,加上当当的CPS,能拿到4块多,也就是说这个实验收益在五六十块的样子,好吧,这个分析比较囧。

当当1小时内的订单
当当1小时内的订单

事后,我给出版社发了邮件,中心思想是说:

零售商的降价促销行为,没有反向传递给渠道&出版社&作者,没法配合营销,一起发力,比较可惜。如果可以提前知道,可以采用博客等更多的推广方式。

但是出版社有不同的观点,出版社认为:

由作者和出版社来使劲吆喝自己的产品降价了,叫大家赶紧去买特价,这本身体现的是对自己产品的一种不自信。所以不应该推类似的消息。

接着我又回了一封邮件,全文如下:

  • 呵呵,这个我继续持保留态度。
  • 我的价值观是把这本书尽量传播出去,让需要它的人能看到。所以有些因为价格因素而不买的边缘市场,在价格好的时候,我希望把消息告诉他们。
  • 关于产品信心,那真的是看怎么理解了,也可以说,正因为对产品有信心,所以就算那些贪便宜买的用户,我也觉得他们看了不会反感。
  • 所以说,我并不在乎对方对价格是否敏感(这取决于产品定位,我觉得《人人》并没有想定位在高端市场),而是他是否是“-13岁的产品经理”,这是唯一的判断标准,我是绝对严格的,比如,QQ群都是互联网产品经理相关群。
  • anyway,这种促销我也不会一直盯着,确实性价比不高,但如果我发现有类似活动的时候,我还是会推的,呵呵。

故事的最后:

我前两天发现当当卓越居然一起卖28.7元,又有朋友提出异议,说老是降价,是否会让想买的人反而观望,期待更低的价格?所以,我也晕了,面对这种降价信息,我到底是应该告诉更多的人呢、还是无视之?

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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