如何在摆摊经济中脱颖而出

最近,摆摊经济开始火了起来,于是各路诸侯纷纷举起大旗开始摆摊。我周围也不乏有亲朋好友蠢蠢欲动,有的甚至已经初有规模。但这波摆摊风是否真的可行,对谁可行,有哪些风口,有哪些坑,我们慢慢分析下。

摆摊的好处:

这次复苏的摆摊经济,主导因素是为了解决由于疫情失业的人员再就业。摆摊成本小,利润可观,试错成本小,正好适合那些在城市中刚刚失业的人群。
试想,如果一二线城市中,如果大批人员突然失去经济来源,可能会导致社会偷抢事件增加,也可能导致大批人离开城市,返回老家。现在,摆摊经济的复苏,就带来了另一种可能。因为国家大方向还是维稳的,我们希望社会能不断减少犯罪率,不希望城市的人口出现快速的增加或者减少。所以在这种前提下,开放摆摊经济确实能中和很多由于疫情带来的负效应。

摆摊的缺点

但摆摊也带来了以下问题。
我们说,社会是平衡的,一部分人如果得到的利益,就有一部分人会失去一部分利益。那么对于这次摆摊经济,很明显是新加入的摆摊大军,获得了一些利益,所以相对的,以前那些本来就摆摊的,利润就小了,还有那些商铺里开店的,利润也小了。尤其对于商铺里开店的,甚至有可能出现入不敷出的情况。所以,以这个角度看,有一种劫富济贫的味道。降低商铺的利润,让失业人员再就业。不过从整体来看,是好的。

我们应该怎么做

首先,如果你还有一份稳定的工作,就别摆摊了。
但以下几点,供参考。

1.作为一个投资者,抄底商铺

刚刚我们提到,摆摊带来的是商铺利润的减少,这就直接会让一些特定商铺开始赔钱,其实很多人的商铺都是贷款买的,如果持续赔钱,迟早有一天有些人会断供撑不下去,那他们的商铺就会低价转让。如果你的手上有几十万上下投资的预算,这可是一波抄底的好机会。因为这些商铺其实并不是一直没价值了,只不过是暂时的。因为等疫情彻底过去,社会大幅度恢复到以前,大概率摆摊又会变得比较难或者成本增加了,总之优胜略汰,慢慢的摆摊的人会慢慢减少到和前几年差不多的情况,这时商铺利润又会复苏,商铺的价值也就不言而喻了。

2. 作为一个摆摊者,抄底摆摊货

总有些人,喜欢跟风,别人摆摊,他也摆摊,没有任何调研,胡乱进了一堆货,就开始卖了,这些人大概率不会长久。短则一周,长则一个月,必定有一部分人摆不下去了,开始低价转让他的货。这些货,大概率是比批发价还要便宜的,平时多加这些摆摊人的微信,等有人开始低价处理,第一时间拿下。作为一个摆摊的人来说,越是低价的成本进到货,越是能存活的久。

3. 把摆摊的当做客户,卖摆摊神器

对,都说摆摊是风口,猪都能上天,其实摆摊确实是一个小风口,但上天的绝对不是摆摊的。老老实实去摆摊的,虽然可以保证收入,但绝大部分人赚不了大钱。但明眼可见的是摆摊的人很多,那为什么不把客户定位在摆摊的这些人身上。可以先去调研一波市场,看看现在摆摊痛点,然后针对痛点向摆摊人推销对应的摆摊神器。
嗯,这个不一定能行,考虑到摆摊的一个原因就是成本低,这个摆摊神器除非特别解决痛点,否则就要考虑受众是否能接受价格的问题。

4.从长远角度考虑,摆摊优化师

这个是我前几天晚上临睡觉前想的,没有经过市场推敲,仅供参考。
简单来说就是当一名摆摊优化师,帮助摊主增加收入,从而与摊主分成。这个需要个人对摆摊行业相对熟悉,比如我之前在大学期间就摆过几次摊,卖的东西也不少,所以对一些行情有基本的了解,勉强算是一种知识变现。同时随着不断的摆摊优化案例,最终对你个人的提升是特别高的,相信我,如果你还是个生意小白,但还想通过做生意改变命运,做一名摆摊优化师,无疑是一条高速通道,他可以快速给你积累社会经验和社会资源。

欢迎有志者一起讨论,共创大业。坐标西安。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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