微信的订阅号和服务号如何区分?

本文深入解析微信5.0环境下企业如何通过双号战略和精品内容运营策略实现双赢。从正确理解订阅号信息折叠的意义、企业双号布局策略、订阅号走精品路线、做好服务号选择、中小企业重视个人微信号,到强调读者分享价值,全面指导企业高效利用微信平台。

在升级微信5.0以后,大家都要回归到理性,之前使用广告乱炸的方法,发垃砐广告的公众账号,已经没有生存的空间,更多精品的公众账号将获得更多的读者关注,今天我总结自已的经验,分享微信5.0的微信运营7计,供朋友们参考和指点
1.正确的理解订阅号的清息被折叠.
订阅号的清息被折叠到二级页面,服务号一个月只能推送一次消息,任何事情都有两面性,订阅号每一天都可以推送一次消息,在一级页面会影响顾客的生活,会造成读者大量取消关注,折叠到二级页面,完全不会影响、打扰读者的生活,读者取消关注的机会大大的降低.对企业和读者都是一种最好的选择,对于读者来说,不会影响自已的生活,对企业来说,降低了大量顾客取消关注的风险,实现了双赢.
2.企业双号战略.
微信5.0把公众账号分为订阅号和服务号,订阅号每一天都可以发一条消息,造合做新顾客的开拓、培养新顾客、促销产品把新顾客转化成顾客,为企业创造大量的利润.
服务号每一个月只能发一次消息,适合用来服务好老顾客,因为老顾客已经体验过产品的好处,只要服务好老顾客,顾客就会重复跟企业购买产品,不需要推送大量的促销信息给顾客,一个月推送一次产品信息足够了.
新顾客就象你刚认识的一位女朋友,需要每天主动约会见面、交流、沟通,来获取对方的好感,把感情兴升华到最高点,最终成交,注重的是方法,订阅号用来开拓新顾客.
老顾客就象已经结婚的夫妻,彼此都喜欢对方,注重的是需求,不需要每一天的甜言蜜语,一个月吃一次烛光晚餐都是一件很浪漫的事情,服务号用来服务好老顾客.
3.订阅号走精品路线
订阅号已经折叠到了二级页面,请告诉读者一个理由,我为什么要到众多的订阅号当中,去寻找你的公众账号,阅读文章,如果你天天在发那些广告、促销信息,我为什么要花费我宝贵的时间,去阅读那些没有价值的内容.
微信5.0会让优秀的公众账号,获取大量的关注,那些垃圾号、骗子号、忽悠的号走向死亡,没有生存的机会,微信5.0订阅号必需走精品路线.
4.订阅号平台运作思维.
企业运营订阅号做媒体,就要运作平台思维,跳出固定思维来运作,现在做的最好的就有蛮子文摘自媒体平台,每一天推送当天的时事热点,,还有创新工场的创始人李开复自媒体平台,每一周推送一周微博热门话题,都受到很多读者的喜爱,都是在运用平台思维,运营自媒体.
企业可以打造一份行业媒体平台或者是本地自媒体平台,再利用这一份媒体适当的宣传自已的企业.
5. 做好选择服务号.
企业选择服务号.同时运作双号需要投入大量的精力,要在订阅号和服务号做出选择,,对于企业来说,选择企业号是最好的选择,因为一个卖包包的电商、卖化妆品的电商,是每一天创作不出关于包包的内容,这不是可能的事情,发其它信息又会影响企业的品牌形象,服务号就是帮助企业做好服务好顾客的工具,,后面微信团队,还会上线珍对企业的服务顾客更多的功能.
6.中小企业要重视个人微信号
中小企业利用微信管理更简单,对于中小企业来讲,不需要服务上100万、1000万的顾客,只需要服务一部分高质量的目标客户就可以,通常团队人数在于10至100人左右,利用个人微信号就可以快速锁定顾客,1个微信号锁定1万的目标客户,10个微信号就能锁定10万的目标客户,当然还可以放大到50万的目标客户,能锁定10万的目标客户,对于中小企业来说,就能为企业创造大量的利润.

个人微信还有一个优势,就是可以利用附近人功能寻找到,做好本地O2O的电商,中小企业一定要重视个人微信号,个人微信号的价值班,在之前的文章当中我已经跟大家详细分析了.

7.重视读者的分享价值.

在社区化的媒体时代,每一位读者都是企业的传播媒体,读者每一次的分享都会给企业带来大量的潜在顾客,并且微信5.0推出了收藏功能,好的内容都会被更多的读者收藏和分享,请问读者为什么要主动帮助文章分享到微信朋友圈,是因为你写的文章真是一篇引发人们思考的文章,能帮助到读者,企业真正服务好的顾客,顾客为了感谢企业,原意主动帮助企业做免费的传播和宣传.

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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