扬城私厨——策划案

背景

最近扬州城风靡一种现象,一些有卓越美食天赋的家庭主妇通过朋友介绍、微信朋友圈等社交渠道向有美食需求的老百姓销售自己手工制作的美食,包括蛋糕、饺子、奶茶、酸奶、煎饼等。

前几日,老婆坐在沙发上看电视,手中捧着类似椰子的容器,用勺子挖里面的冰淇淋吃,问之,才知道是丈母娘同事的朋友自己手工制作的椰子奶,40元一份。后来与老婆详细的了解,目前很多人都在家里手工做一些美食,通过外送、自提等手段售卖自制美食产品,这些与普通的餐馆、小吃店不同的是,他们没有门店,且产量小,价格适中,美食新颖、传播渠道窄。

于是,我想到,如果能有一款产品,帮助这些有自制美食意愿且希望赚点小钱的人群和希望尝试新颖美食的年轻人,更快更方便的售卖、购买美食产品,应该可以获得这些用户的认可。

同时,由于现今社会生活节奏加快,特别是80后、90后上班族的小家庭,几乎没有时间自己在家做饭,大部分情况在路边摊、在公司和通过以叫外卖的形式解决一日三餐。而“叫外卖”以前则通过记录饭店的电话号码,通过打电话的形式跟饭店伙计点菜,目前比较流行通过O2O软件如“美团”、“淘宝外卖”等网上订餐。但是这些“外卖”质量总是水平一般,长期吃这种外卖食品难免会厌烦,所以是不是可以考虑以家庭为单位,制作家庭菜肴,价格可能比外卖稍贵一些,但是可以让人吃出家的味道,长远一点看,点餐的次数多了,也加强了人与人之间的关系,通过美食,让人变的更熟络,对推动社会关系的发展有积极的意义。这种形式点餐的有些限制性,不会每天都点餐,因为手工的、美味的餐点价格可能稍贵一些,且供应者也不会稳定,不会每天都能提供美食。

产品分析

C2CO2O

产品的目的是为了帮助卖美食的人群和买美食的人群更快更方便的联系,所以将该模式定义为C2C;同时用户之间在线上完成商品的浏览和双发的联系,线下完成交易(外送或自提),所以模式也可归类为O2O

 

用户范围

分为买家和卖家(将来可能还有美食评论家)。买家为爱好美食的、有制作美食技能的、有较多空闲时间的人群,多为20岁至50岁家庭主妇;卖家为爱好美食(俗称吃货)、有一定经济能力、对吃有一定讲究的人群,多为8090后白领。

 

地域范围

由于属于初创产品,且在金钱和时间都不充足的情况下,不宜做的太广,所以考虑适用在产品创作地点——扬州的范围内;且扬州是一座文化古城,发展迅速,2014年人员GDP已超8万元人民币,消费能力充足,完全满足产品使用;扬州城区范围适中,不像北上广深那些超大型城市,比较适合O2O模式下的外送、自提的距离限制。

 

简易性

产品为初创项目,没有大型设计、开发团队支撑,没有推广资本,所以从功能设计上讲,一定是简单易用的,一方面尽可能减少设计开发成本,另一方面不希望用户有较高的使用门槛。说白一点,就是坚决不做“淘宝”那样的应用,尽可能做的小而精的事情。

 

平台

微信公众平台、android平台IOS平台、Windows平台,网站


(未完待续...)

## 软件功能详细介绍 1. **文本片段管理**:可以添加、编辑、删除常用文本片段,方便快速调用 2. **分组管理**:支持创建多个分组,不同类型的文本片段可以分类存储 3. **热键绑定**:为每个文本片段绑定自定义热键,实现一键粘贴 4. **窗口置顶**:支持窗口置顶功能,方便在其他应用程序上直接使用 5. **自动隐藏**:可以设置自动隐藏,减少桌面占用空间 6. **数据持久化**:所有配置和文本片段会自动保存,下次启动时自动加载 ## 软件使用技巧说明 1. **快速添加文本**:在文本输入框中输入内容后,点击"添加内容"按钮即可快速添加 2. **批量管理**:可以同时编辑多个文本片段,提高管理效率 3. **热键冲突处理**:如果设置的热键与系统或其他软件冲突,会自动提示 4. **分组切换**:使用分组按钮可以快速切换不同类别的文本片段 5. **文本格式化**:支持在文本片段中使用换行符和制表符等格式 ## 软件操作方法指南 1. **启动软件**:双击"大飞哥软件自习室——快捷粘贴工具.exe"文件即可启动 2. **添加文本片段**: - 在主界面的文本输入框中输入要保存的内容 - 点击"添加内容"按钮 - 在弹出的对话框中设置热键和分组 - 点击"确定"保存 3. **使用热键粘贴**: - 确保软件处于运行状态 - 在需要粘贴的位置按下设置的热键 - 文本片段会自动粘贴到当前位置 4. **编辑文本片段**: - 选中要编辑的文本片段 - 点击"编辑"按钮 - 修改内容或热键设置 - 点击"确定"保存修改 5. **删除文本片段**: - 选中要删除的文本片段 - 点击"删除"按钮 - 在确认对话框中点击"确定"即可删除
在全球电动汽车产业快速扩张的背景下,充电基础设施的规划与运营效率成为影响交通能源转型的关键环节。充电站作为电动汽车能源补给的核心节点,其电力负荷的波动特性直接关系到电网稳定与用户服务体验。因此,构建精确的负荷预测模型已成为提升充电网络智能化管理水平的重要基础。 为支持相关研究与应用开发,专门针对充电站电力消耗预测所构建的数据集合,系统整合了多维度变量,旨在揭示负荷变化的潜在规律。这类数据通常涵盖以下结构化信息:时序用电记录,以固定间隔(如每小时或每日)记载充电站总能耗;充电过程明细,包括各充电单元的功率曲线、充电持续时间及结束时刻;用户行为特征,例如用户群体分类、充电周期规律与时段偏好;外部环境参数,如气象指标(气温、降水、风力)及法定假期安排,这些因素共同作用于出行需求与充电决策;站点属性数据,涉及地理位置、充电设备型号与规模、服务容量上限等,用于评估站点运行效能。 数据质量与覆盖范围显著影响预测算法的可靠性。完备且精准的数据有助于识别负荷波动的驱动要素,进而支持电网侧与运营侧的协同优化。例如,基于负荷预测结果,运营商可实施动态定价机制,引导用户在低谷时段充电,以平抑电网峰值压力;电力部门则可依据预测趋势提前规划配电网络扩容,保障供电安全。 当前,随着机器学习与人工智能方法的不断成熟,将其引入充电负荷预测领域,不仅能够提升模型预测精度,还可推动充电站运营向自动化、自适应方向演进,从而促进电动汽车生态体系的长期可持续发展。总体而言,充电站负荷预测数据集为学术研究与工程实践提供了关键的数据基础,助力实现负荷精准预估、资源优化配置与能源高效利用,进一步加速电动汽车的规模化应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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