几个月前写的团购拓展渠道方案

本文探讨了网络团购的现状及公司的资源利用方式,提出了直接联系商家、参考成功案例和与团购网站合作三种策略,并讨论了不同模式下的收益可能性。

团购网站/团购导航网站现在都是风起云涌,杂志上在写,甚至今天中央电视台都在报道。这让我想起几个月前写的一篇文档了,那个时候,似乎还没有团购导航网站。

这篇文档有四页,就网络团购现状、公司现有资源和数据分析、团购渠道拓展方式等方面进行了讨论。其中节选部分如下:

针对我们公司的情况建议可用如下方式进行:

1、可部分采用直接和商家联系,进行活动的办法,例如像xx、xx等合作伙伴。

2、我们可以参考上述团购网站的往期活动,根据活动效果(例如团购人数非常多,返利可能比较高),再和提供该商品服务的商家联系,组织我们自己的团购活动。12不经过其他团购网站,返利会更高。

3、和团购网站合作,采用分成或者包月的办法。例如可以某天加入上述网站某款商品的活动,或者加入上述所有网站的活动,让用户可以自由对比选择。分成模式基于点击量或者转化率,但是转化率较难计算、返利不会很高。但是在这些网站在开拓和竞争初期,它们需要尽快确定市场份额和名次,以建立市场门槛,否则在第三名之后的站点会逐渐失去客户和竞争力,所以它们需要巨大流量的导入,我们可以利用这种竞争来选定合作对象,按照按月广告位的方式和他们进行合作推广,这样对于我们公司、对于用户、对于团购网站是三赢的局面。例如下图的展示方式:

最开始我们可以只加入北京地区的团购活动,或者全国都可以进行的团购(例如仅售10元!原价120元的玛萨玛索男装网络商城代金券;仅售12元!乐淘网上鞋城80元现金消费券等活动),后期可以根据实际效果决定是否加大投入资源,例如增加专门的商务和产品资源、浏览器支持、开展更多城市的活动等方式来进行运作。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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