目标未来外卖客单价能干到1000,推出更多高价产品
在香港做便宜路线没有出路,小店卷白牌只会死路一条。我就是要比整个区普通零售的卖烘焙零食要贵,服务好懂得欣赏产品的优质客户即可🙏🏻
包装成理客中、正义、真诚和“为你好”的情绪共鸣,这无论是在职场、市场还是舆论场都是非常有效的,甚至百战百胜的。
至少在职场,任何一个管理者,都应该果断清除这类员工,还职场一个安宁,只有以专业度为核心考量的职场,才能让员工拥有尊严和自驱力。所有利用情绪而进行向上管理、同级侵占和向下施压的行为,最终都会自讨苦吃。
因为被情绪控制,都是暂时的。
你的故事、我的故事和真实的现实,最终故事都会败给现实,现实的重压,没有巧言令色的空间。群体的事实,也不会因为个体叙事而改变。
至少在职场,任何一个管理者,都应该果断清除这类员工,还职场一个安宁,只有以专业度为核心考量的职场,才能让员工拥有尊严和自驱力。所有利用情绪而进行向上管理、同级侵占和向下施压的行为,最终都会自讨苦吃。
因为被情绪控制,都是暂时的。
你的故事、我的故事和真实的现实,最终故事都会败给现实,现实的重压,没有巧言令色的空间。群体的事实,也不会因为个体叙事而改变。
被动收入破 8k 了
不止一次和身边的内容创作者伙伴安利息流@FlowUs息流 ,自己也是他们的息流船长,很质朴响应又快的团队
今年听到最大的一个成就感就是:@_SuE_舒舒 跟我说是因为我才入坑了息流,七八个系统的搭建不是一朝一夕,只有你做出来像点样子,别人才能真正看到你—这也是某种程度上的设限和悲哀
当然其中有一些人会顾虑用户这么少,储存会不会不稳定什么的,那我的方法建议就是再增加一个软件
同时梳理好你自己的笔记需求
笔记软件绝对不是越多越好,因为你把节约时间的需求都浪费在了那些节约时间的软件上
每天真正有事情做的人,根本就没有时间去整理那些事项和待办
时间管理也就相对不存在,因为睁眼闭眼就已经结束了一天,不要说自己多努力,多分析自己创造了多少价值
我们之前说 “软件是物理世界的二进制映射”
如果把软件狭隘等于 SaaS,那么垂类 SaaS 公司产研的价值是提供容器满足物理世界的业务问题,业务问题越痛客户掏钱意愿越强(增收 > 合规 = 降本 > 提效),能解决的业务问题越深 SaaS 公司的价值越大
而其中产研优秀与否的一条是懂场景,说白了就是洞察物理世界业务问题的能力,一方面是已然具备垂直领域的业务视角,另一方面是具备持续学习业务问题的能力
前者是经验带来的稀缺资源,因为难复制所以存在阶段性红利,比如电商 SaaS 公司的老板们大多都有一段成功的卖家经历,比如当年我们招产品负责人首先是看有没有相关经历,这跟今天大模型的 Pre-train 类似,起手就得几千张卡,就像之前我们常说 SaaS 业务的启动成本高,不单需要几千万做到可用阶段的产研成本,更重要的是得有预先输入的业务视角
胜负手在后者,因为不但预先输入的经验有其天花板,且业务在时刻动态变化,比如电商从 “传统的货架式”到 “15 年的图文内容”再到 “近几年短视频带来的直播形态”,这就需要提供容器的产研具备持续学习业务问题的能力
很多公司解决后者的方法是把它理解成组织能力,比如要求产研下现场,萃取客户案例,依赖“更多的客户带来更多的需求,满足了更多的需求带来更多的客户”这样的增强环,本质还是把产研当成 “专家系统”,再基于优先级逐步优化各个 Corner case,而随着业务问题越来越复杂,很多 SaaS 公司开始 PaaS 化,尝试用技术手段来解决需求的多样性和系统的可拓展性
这两年讨论蛮多的一个问题是 LLM 带给 SaaS 公司最大的变化会是什么,按照这个角度去想,如果基于 Post-train 的 LLM 能自主学习业务问题,那产研的核心职责是否要发生改变,再进一步,端到端之后还需要 PaaS 这个容器来满足每个个性化的需求吗,以及,还需要 “容器” 吗
软件吞噬一切,AI 吞噬软件
如果把软件狭隘等于 SaaS,那么垂类 SaaS 公司产研的价值是提供容器满足物理世界的业务问题,业务问题越痛客户掏钱意愿越强(增收 > 合规 = 降本 > 提效),能解决的业务问题越深 SaaS 公司的价值越大
而其中产研优秀与否的一条是懂场景,说白了就是洞察物理世界业务问题的能力,一方面是已然具备垂直领域的业务视角,另一方面是具备持续学习业务问题的能力
前者是经验带来的稀缺资源,因为难复制所以存在阶段性红利,比如电商 SaaS 公司的老板们大多都有一段成功的卖家经历,比如当年我们招产品负责人首先是看有没有相关经历,这跟今天大模型的 Pre-train 类似,起手就得几千张卡,就像之前我们常说 SaaS 业务的启动成本高,不单需要几千万做到可用阶段的产研成本,更重要的是得有预先输入的业务视角
胜负手在后者,因为不但预先输入的经验有其天花板,且业务在时刻动态变化,比如电商从 “传统的货架式”到 “15 年的图文内容”再到 “近几年短视频带来的直播形态”,这就需要提供容器的产研具备持续学习业务问题的能力
很多公司解决后者的方法是把它理解成组织能力,比如要求产研下现场,萃取客户案例,依赖“更多的客户带来更多的需求,满足了更多的需求带来更多的客户”这样的增强环,本质还是把产研当成 “专家系统”,再基于优先级逐步优化各个 Corner case,而随着业务问题越来越复杂,很多 SaaS 公司开始 PaaS 化,尝试用技术手段来解决需求的多样性和系统的可拓展性
这两年讨论蛮多的一个问题是 LLM 带给 SaaS 公司最大的变化会是什么,按照这个角度去想,如果基于 Post-train 的 LLM 能自主学习业务问题,那产研的核心职责是否要发生改变,再进一步,端到端之后还需要 PaaS 这个容器来满足每个个性化的需求吗,以及,还需要 “容器” 吗
软件吞噬一切,AI 吞噬软件