蒋梦婕吴昕接连热搜,闲鱼成了明星真实人设的镜子

明星如吴昕、蒋梦婕和林依轮在闲鱼上售卖闲置物品,引发公众热议。吴昕因衣品遭吐槽退出,蒋梦婕因标价失误上热搜,林依轮则以优质服务赢得好评。明星的加入使闲鱼成为连接粉丝与偶像的桥梁,同时也展现了明星的真实一面。

明星开店卖闲置早就不是什么新鲜事了,高消费,低利用率,往往很贵的衣服穿一次就不能再穿了。没有人比明星更需要去处理自己的闲置了。

近日,一条#吴昕退出闲鱼#的话题抢占了热搜榜第一。

原因竟是吴昕出售的二手服饰被大家吐槽太丑了。有网友统计,吴昕在闲鱼26天总共卖出了300多件闲置,估算下来不到一个月的时间卖出价值超过20万的闲置物品。而面对舆论,吴昕选择了退出闲鱼,删除了所有的闲置物品,留下了一段话“乐趣没了,瑟瑟发抖,有缘再相见,我的鱼友们”。

而就在吴昕宣布退出闲鱼的不到72小时里,另一位明星蒋梦婕,也因为在闲鱼上新闲置时,将一件平价品牌的衬衣价格标到300元,备受网友质疑而上了热搜。

因为标错原价和卖价,以及忽略了口红的使用日期,蒋梦婕热搜后第一时间也通过闲鱼发声,解释了事情的原委。命运好像给了蒋梦婕许多尴尬的时刻,但是不妨碍她一路向前,乌龙事件让大家发现了一个虽然有点迷糊,但心地善良质朴的蒋梦婕,也让她与粉丝之间显得更加亲切真实。

当然明星卖闲置,也有像林依轮这样坐拥24万粉丝的“金牌卖手”。

最更令大家赞口不绝的,还要属林依轮的售后服务。买平衡车不好邮寄,林依轮不仅亲自上门送货,还附赠签名和合影。

看来,明星在闲鱼上“扎堆”成了潮流,但货卖得好不好,能不能被更多人关注,还是需要拿出真材实料和费心思打理的。

你的闲置是你的秘密花园,里面藏满了你最真实的欲望。

不论是吴昕对衣品审美惹争议,还是蒋梦婕标错价格的乌龙事件,亦或是林依轮的专属售后服务,其实都从侧面反映了明星更接地气的真实性格:

通过明星们经营闲鱼号和发布的闲置物品,我们可以探究,隐藏在明星光环背后真实的TA,究竟是怎样一个人。

现如今,明星都会不同程度地运营着各大SNS平台的个人私域,明星们「官宣在微博」「带货在小红书」「人设在知乎」,而现如今,似乎可以加上一句话:

「生活在闲鱼」

闲鱼,似乎让普通人和明星之间的距离更近了。

曾经有人把2018年说成是偶像元年。如今,2018年即将过去,偶像的风潮却依旧火热,背后的现象不得不使人思考:

是不是过去高高在上的偶像已经不是年轻人追求的对象,“看得见,摸得着,像普通人有血有肉一样真实不矫饰”的明星,才能引起大众感情的深度共鸣。

而闲鱼,则给明星提供了一个更真实的平台:

他们可以在微博晒出自己精修后的照片,可以在知乎问答上口若悬河,可以在小红书上推荐十几到上千的商品带货,而在闲鱼,明星更像个普通人:他们在上面卖的闲置的样子,甚至是在评论区砍价还价,跟网友你来我往说学逗唱,亲切地仿佛你走进了小区周末举办的跳蚤集市。

在这里,明星再不是光环下的宠儿,他们有了更多的生活气和烟火气:他们一样有购买后想要处理的闲置衣物,也有想要分享给大众的手作(比如潘粤明画的作品让闲鱼网友命名),还真的有一些明星也需要在闲鱼上买东西(比如大张伟在闲鱼上淘一些绝版孤品),你可以和他们讨价还价要求包邮赠送辣椒酱,甚至可以要求他们同城送货上门。

明星在为平台引流的同时,也借助这一接地气社区与年轻族群粉丝们深度互动,重塑个人IP。同小红书、Vlog、抖音一样,在明星们的后人设时代,闲鱼成为下一个兵家必争之地。二手交易平台这一古老的行当,在互联网泛娱乐语境催化下焕发出了全新的生命力。

因此,一些敢于晒出自己真实性格的明星也会愿意来到闲鱼。

在闲鱼,当天过生日的粉丝还能收到明星送来的暖心生日祝福。这位明星有可能是你的爱豆,也有可能你之前完全没有听过名字的某个明星,但这不影响你生日当天收获满满的喜悦。

偶尔还有一些调皮的粉丝喜欢上闲鱼用各种段子“调戏”明星。

一些明星甚至借助闲鱼来做公益。比如陈乔恩,她不仅认认真真卖货,还会将自己所得的收入捐赠给中国扶贫基金会。

明星售卖闲置,既满足了粉丝追星的诉求,又让公众窥探到明星私下最真实的人生,同时卖闲置得到的钱,还能循环回馈社会。一举三得,好事。

零时差互动社交,新口碑宣传基地

通过购物平台的社交属性延伸,在明星入驻后,闲鱼实现了商业价值、社区价值及公益价值的多赢。

对于闲鱼的未来,阿里巴巴闲鱼创始人谌伟业曾经这样说过:

闲置的商业模式可能3~5年后才会发挥威力,但价值一定比我们所能看到的大十倍、百倍。

让所有闲置的资源都流动起来发挥自身价值,其实有一个很高的壁垒。相对于从厂商处标品化进货,发动上亿个人消费者,把自己的闲置物品拿到平台上来交易,门槛实在太高了。

但是,谌伟业表示,作为新一轮崛起的C2C闲置交易社区,很多人用纯商业的眼光去看待闲置交易,其实是对它最大的误解。比如,除了商业价值,闲鱼同时还会带来更多环保、公益等方面的正向影响力。

据北京市环交所评估,四年来,闲鱼仅3C、服装、图书的转让利用,减少的碳排放就达1000亿克,按蚂蚁森林17.9kg可以种植一棵梭梭树计算,相当于种植了558万棵梭梭树,平均到每天就是近4000棵树。

在社交体验上,用户通过淘宝购买新品,闲置后可以在闲鱼上实现一键转卖,呼叫快递员上门,用支付宝收款。

而相比于小红书、淘宝、京东等同样具有交易功能的APP,闲鱼在SNS上已经遥遥领先:

兼具购物与社区双重功能的闲鱼,让年轻人和明星都看到了新的社交体验。

对于粉丝来说,闲鱼将社区与购物结合起来,比单一种草或交流的SNS平台多了一层情感联结。能在闲鱼上购买“明星自己用过的物品”,同时还有机会和明星线下亲自交流,收到明星亲手包装的闲置,显然是桩美滋滋的好事。

随着时间的发展,明星入驻闲鱼,将闲鱼看作一个非常重要的口碑平台,其实也是对之前业内预估的一种证明。

对于闲鱼用户来说,能购买真·明星同款,或者看到自己闲置的物品竟然真的卖出去,同时实现与陌生人甚至明星的零时差互动社交,显然是更喜闻乐见的一桩美事。

在过去,明星们总是把自己“裹”得严严实实,传递着完美高贵的男神女神形象;

在过去,闲置只能是一个被遗弃角落的物品;

在过去,社交只是社交,购物只是购物。

但是总有人会打破规则,把一些很不起眼的小事做出惊喜,就像你客厅角落里堆放的闲置物。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构计理论介绍系统架构计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库计与管理理论介绍数据库计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统计详细介绍系统的计方案,包括功能模块划分、数据库计等。3.1系统功能模块计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库计与实现计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集学习方法 为提升模型预测能力,可采用集策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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