打造个性化社群的必要性

现在顾客越来越追求个性化服务,希望体现出自己的与众不同,商家在产品设计、包装上做出相应的改变,同样的,社群也可以追求个性化服务。
现在出门消费就会有导购让你扫码加入群聊,一群陌生人就组成了一个社群,依靠商家的活动、优惠券留住你,但并不是每个成员都会活跃,更多的是一种观望的态度,可能是没有什么话题可以引起他们的共同话题吧。
之前在上家公司就遇到过这种情况,一群来自全国各地、男女老少皆有的客户拉了一个群,其中一个客户刚进群,就退群了,我们去问其原因,他说群里都是年轻人,找不到共同话题,觉得自己格格不入,针对这一现象我们提出划分年龄层来做社群,效果更明显,群里客户活跃度就提高了,就像找到自己的归属感一样。
就我前公司而言,作为一家互联网旅行公司,可以根据很多种类型来打造不一样的社群:
(1)针对宝妈的社群:首先,宝妈们会有很多共同话题,群主日常分享的带孩子旅行的照片,能够引起宝妈的共鸣,旅行可以增长孩子的阅历,拓宽知识面,读万卷书不如行万里路嘛,平时她们也都可以在群里分享有什么好的带娃经验。
(2)针对中老年人的社群:这部分人群都是退休的人群,她们的生活就很休闲,她们喜欢看花花草草这些,群主的日常分享就是这样的风景图,也能吸引她们,还有老年闺蜜团的出行,重点突出留下美好记忆的点。
(3)针对小年轻的社群:二十几岁的小年轻更追求的是朋友圈好友的关注,一种炫耀的心理,宣传的重点就是网红打卡地,民俗风情等等。
(4)针对相同地区的客户社群:由于公司性质,客户来自五湖四海,可以根据不同的地区建立不同社群,可以增加客户对公司的信任感,对于落单的客户而言,可以很好的找到同伴,不需要公司内部协调。
总而言之,做社群也要做好个性化分类,投其所好,做好客户分层,就像市场细分一样,同质型客户聚集到一起,有了相似的偏好,才可以更能引起顾客情感上的共鸣,每天群主在群里发布一条给大家讨论的话题,有人回答,就会引起讨论啦,这个群就不会变成没人冒泡的僵尸群,所以提供个性化的社群服务也是很有必要的。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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