途志:找主播带货效果不明显?闭坑攻略来啦

本文揭示了直播带货中的常见陷阱,包括高额坑位费、不透明的佣金制度和主播更换问题。品牌商在与MCN合作时应注意坑位费的合理性、主播的匹配度及佣金比例。同时,警惕虚假销售和退款操作,确保了解主播的真实带货能力。做好研究,避免被空壳公司欺骗。

直播带货可以说十分火热,商家纷纷加入直播带货的行列中,但是有时候明明找了主播和mcn公司,但是钱花了,主播找了,带货效果还是不明显 。途志小编为大家准备了一份直播闭坑攻略,快来看看吧

 

1、关于坑位费:
实际上,品牌商没有专业的MCN资源。他们会通过中介等渠道寻找主播带货。其实很多中介都是空手白狼,或者利用其他主播资源跟游,实际进度没有保障或者佣金比较高。
品牌首先要知道,找MCN带货有两种方式:1.纯佣金带货,2.坑费加佣金。
后者在行业中很常见。什么是坑费?你可以把它理解为“出场费”,也就是说品牌要支付固定的费用才能找到一个网红,从几千到几万不等。
比如主播罗永浩和李佳琦都有;除了头比较贵,一般没有带货经验的大号报价都是虚高的。
所以,我们首先要了解合作中的“坑费”,然后再考察对方的主打产品选择是哪个品类,粉丝数量;以及之前的订单数据、退货数据,以及看数据计算ROI的情况,还有很多皮包企业会骗取坑费,这在业内并不奇怪。


2、关于佣金问题:
除了坑,佣金的问题也不容忽视。什么是佣金?对于MCN推出的合作期间收取的报酬,一般佣金比例为15-30%,根据单个产品或整个场地。
一些机构为了吸引更多的品牌合作,会将“佣金”降到很低的水平,但坑费很高;一些组织有低坑费和高佣金。
总之,佣金是必不可少的一部分;这里需要注意的是,很多机构在与品牌负责人沟通时,会说“不知道能不能把产品邮寄给公司”。
这时候,MCN很有可能会根据产品的供应链价格、销售价格、利润、主播推广成本等来计算佣金。
此外,品牌方在进行过程中经常会考虑它。投了这么多坑费,不知道你们的销量怎么样?万一最后结果不好,我就输了;因此,MCN会有“保销”合作。
你的意思是?如果你投入10万的坑费,我保证帮你卖份数/营业额,是不是很香?
但我们往往忽略了一点。许多小型组织与品牌商谈“佣金应该更高”。比如我可以保证你卖5000个订单,但我想提高10%的佣金。
最后的操作是什么?机构冒充直播,下单有坑费。其实赚的是“商品佣金”,最后还退了一部分货,不吃亏;退运的货物在合同中没有注明“佣金退还”,但最后我发现自己还是陷进去了。
所以,在合作前MCN的研究中,主播是MCN直接签约还是代理是非常重要的一步,决定了可信度;除了其他“不可控因素”我们还没有想到? ;


3.换主播:
比如很多品牌商在与MCN签约后,但因为合作主播没有时间安排和临时问题,提出更换同级主播;虽然听上去不是什么大问题,但实际上差别是巨大的。
一些主播的影响力几乎不一定适合品牌产品,所以所谓的同级别最终效率是很惨淡的。
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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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