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快手业务自助下单平台24小时在线低价代刷平台软件

来源:大学生兼职网-网上兼职招聘信息-兼职网 时间:2020-02-19 作者:本站编辑 浏览量:

本文将通过互联网营收模型的演进历程,结合不同疾病的传播扩散机制,展现不同阶段互联网营收的核心特征和不同疾病的关键防控机制,一作科普,二作探究,以求为当前严峻的战疫形势略尽绵薄之力。

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导读:

  1. 社交裂变模型

  2. 粉丝代刷网扩散模型

  3. 存在诸多相似之处

  4. 在当下严峻的战疫形势下

  5. 超级传播者理论

  6. 是如何发挥作用

  7. 推动全面的快手业务防控

快手业务与模型:

2月14日,人气直播快手业务中武汉封城的第23天。

据丁香医生方面发布消息,随着前一日诊断标准的调整,官方公布的累计确诊人数达63936,现存疑似人数为10109。

数据呈现上的大幅升高,将早期多家专业机构的扩散模型和预测数据,又拉回到人们的视野之中。

熟悉互联网的读者朋友,可能会发现,不少粉丝代刷网扩散模型中的理论或关键参数,与一些典型的社交裂变模型,存在高度的相似性。

那么,社交裂变模型理论,是否可以应用于粉丝代刷网扩散与快手业务防控?

本文将通过互联网营收模型的演进历程,结合不同疾病的传播扩散机制,展现不同阶段互联网营收的核心特征和不同疾病的关键防控机制,一作科普,二作探究,以求为当前严峻的战疫形势略尽绵薄之力。

1. 个体与产生

1.1 传统零售1.0

时间拨回到商品经济的早期。

在以商户与个人之间“你买我卖”为主要特征的传统零售1.0时代,商户的营收模型,可以看作:

在相对特定的小区域,如街道、社区等,商户为扩大收入,主要工作是:

  • 提升零售价:扩大商品品类,引入更高价格或利润的商品,捆绑促销等;

  • 扩大客户数:选择人口多地段好的铺位,走街串巷兜售货物等。

这个阶段,商户更多是面对一个个相同又不同的个体。

那么,什么样的疾病,仅依附于某个独立的个体呢?

1.2 无传染性疾病

显然,无传染性疾病的产生,更多地仅与生物个体的行为、体质相关。

因自身免疫力下降导致着凉发热,因踩到生锈钉子而感染破伤风,因长期酗酒引起酒精肝,这类疾病,都不能通过正常的人与人接触造成传染。

当然,无传染性,并不意味着对个性伤害小。

保持健康防范病害,需要:

  • 降低伤害值:杜绝高危险行为,回避高危区域;

  • 降低致病可能:养成良好的个人生活与饮食习惯,加强锻炼,提高自身免疫力。

2. 群体与复制

2.1 软件服务2.0

进入信息时代,软件服务成为新兴的朝阳行业。

敏锐的商人很快就发现,软件具备实体与硬件不曾有的独特价值——无可比拟的边际成本效应

通过大规模复制,具有同类特征的客户群体的同类诉求,可以被快速满足。

以PC游戏、操作系统、专业工具为代表的软件服务营收模型,可以看作:

为扩大收入,软件服务供应商的主要工作,带有典型的ToB特征:

  • 提高许可证价格:推出增值服务,捆绑销售等;

  • 扩大装机量:挖掘更多同类客户,推动行业政策支持、统一标准制定等。

那么,与此类似,什么样的疾病会针对同类人群进行大批量复制呢?

2.2 地方性疾病

地方性疾病,是指具有地区性发病特点的一类疾病;其一般发生于某一特定地区,同该地区特定的自然环境因素有密切的关系。

众所周知,若某地碘元素缺乏,可能导致地方性甲状腺肿大;若某地氟元素聚集过多,则容易引起地方性氟中毒而发生氟斑牙和氟骨症。

根治地方性疾病,其策略与软件服务的营收模型亦有异曲同工之处:

  • 更关注群体复制的根源,反向抑制触发原因;

  • 推动区域性的统一政策、标准与环境治理,从本源上消除致病的化学性因素与生物性因素。

3. 流量与传播

3.1 移动互联 3.0

智能手机崛起的十年里,时空的界限被不断打破,个人喜好与行为特征亦更难把控;群体复制式的“一锤子买卖”,无法满足随用随走的巨量碎片化场景。

用户流量,成为所有互联网巨头的心头肉;而流量的转化与变现,成为所有互联网产品的基础战略。

互联网的营收模型,再次升级。

围绕用户流量的全生命周期转化与变现,策略有:

1)扩大总流量

  • 价值洼地,用定位找流量;

  • 广告投放,用利润换流量;

  • 异业联盟,用流量换流量;

2)改进转化率

  • 精准定位,捕获目标客户;

  • 行动指令,有效引导客户;

  • 降低门槛,加大决策动力;

3)提升客单价

  • 精准推荐,提升复购比率;

  • 一鱼九吃,打造生态变现;

  • 金融杠杆,扩大消费能力。

那么,什么样的疾病,会像互联网产品一样,通过类似移动网络的介质,触达乃至转化更多的生物体?

你一定能想到。

3.2 普通传染性疾病

为便于阐述和理解,先作以下假设:

  • 将传染性疾病限定在某一特定区域(注意:与地方性疾病不是同一概念);

  • 该特定区域内仅有一个固定的传染源,并存在一定数量的易感人群;

  • 易感人群有一定概率可能接触传染源,并可能因此被感染。

此时,再结合互联网营收模型,应可以看到:

围绕对总人口群体的伤害防范与管控,策略有:

1)控制总流量

  • 保护人口洼地,阻断传播;

  • 控制人口流动,减少扩散;

  • 区域切分隔离,逐个击破;

2)降低转化率

  • 精准管控,消灭传染源头;

  • 行动指引,有效进行防护;

  • 提高门槛,免疫易感人群;

3)减小伤害值

  • 精准治疗,快速打击病灶;

  • 全局统筹,控制并发症状;

  • 多管齐下,减轻毒副作用。

事实上,传染性疾病扩散中,仅存在一个固定的传染源的情况,估计不存在;简单地将传染性疾病定义为普通传染病,亦不严谨,有可能让人降低警惕导致不可控风险。

在此特别对上述案例和模型予以说明和提醒。

那么,存在多个非固定的传染源的情况,贴近真实的传染性疾病扩散模型,应当是什么样的呢?

4. 社交与裂变

将视线拔回至文章一开头提及的理论模型。

这次,我们先从粉丝代刷网扩散的SIR模型说起。

4.1 烈性传染性疾病

SIR模型,是由Kermack与McKendrick于1927年采用传染病动力学方法建立的传染病模型。

SIR模型将总人口分为三类:易感者(susceptibles),感染者(infectives),痊愈者(recovered)。

SIR模型中存在一个关键参数,即基本再生数R0,通俗解释,即是一人得病,可传染的其它人数量。

那么,R0具体如何测算呢?

实际快手业务中的具体测算非常复杂,但可以从互联网的社交裂变案例中,找到值得参考借鉴的思路。

4.2 社交裂变 4.0

当每一个消费者都可能刺激更多的消费者产生购买,当每一个被传播者都可能成为下一个新的传播者,以社交裂变为典型特征的社交互联网随之而来。

当流量不再是独立的个体,当流量与流量之间互相传播、感染和繁衍,出让利益反哺参与裂变的用户,刺激其通过社交网络进行二次乃至多次扩散,将可能最终达成指数级甚至是几何级的传播和转化效应。

从简单的转发分享,到红包、拼团、砍价、助力抢票、拉一赠一,以及早已存在的分销,都是社交裂变的具体表现形式。

同样,社交裂变模型中的消费者关系,也是非常复杂的。

在此,仅探讨消费者关系链条中的最核心因素:裂变因子

以最简单的转发分享为例,从分享可获得用户量的角度看,假设:

  • A用户共有好友100人,并随机向其中的50人转发某活动;

  • 在此50人中,有20人将感兴趣并参与活动;

  • 同时,A用户的100名好友中,已有10人因参与过或其它因素对该活动“免疫”。

即有:

也就是说,在随机情况下,A用户该次转发分享为活动获得新用户量是2人。

在实际商业中,每次转化2人,并不一定就能满足所有人的胃口。裂变因子更大的超级传播者,会得到更狂热的追逐。它可能是:

  • 关键意见领袖(KOL),拥有高粘性粉丝的个人品牌,如顶级流量明星;

  • 入口级超级应用,拥有海量刚需用户的产品,如微信、抖音;

  • 跨端跨硬件生态产品,实现不同场景无缝连接,如智能音箱,智能家居;

  • 战略级生态业务,可分配价值的平台型枢纽,如出行业务之于车企、社交共享业务之于互联网巨头。

现在,已知裂变因子在简化条件下的计算方法,那么,对实际快手业务防控有什么意义呢?





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