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商品訊息功能:
- 品號：4420387
- 蜂巢式陶瓷發熱結構，能快速加熱
- 奈米遠紅外線陶瓷鍍膜技術
- 輕巧可折疊，吹髮不費力
商品訊息描述:
特價
商品特色
◆專利PICO PURE水離子保濕，吹髮柔順不毛躁
◆三段風速選擇，強熱風70度、弱溫風50度、強冷風30度
◆遠紅外線陶瓷鍍膜技術，均勻導熱，讓頭皮更加健康，秀髮更強韌
◆蜂巢式陶瓷結構，具有恆溫、快速加熱效果，使髮絲不會因高溫而流失水分
◆超低電磁波，專利塗料鍍於陶瓷發熱體，把釋出的電磁波控制在5mG以下，有效減少電磁波
◆輕巧可折疊，重量僅594g，輕鬆吹髮不費力
◆配件：快速吹嘴、造型烘罩
商品訊息簡述:
| 品牌名稱 | |
|---|---|
| 吹風機功能 |
|
| 吹風機電壓 |
|
◆產品型號：ED-BC12TP(R)
◆機種尺寸：寬206*深80*高231(mm)
◆額定電壓：110V
◆額定頻率：60Hz
◆消耗功率：1200W
◆機種重量：594g(不含烘罩)
◆電源線長度：1.8公尺
◆配件：快速吹嘴、造型烘罩
◆產地：中國
◆保固：正常使用下保固一年
| 保固期 | 1年保固期 |
|---|
【SAMPO聲寶】PICO PURE水離子吹風機-豔桃紅(ED-BC12TP-R)
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根據工信部的數據，中國固定寬帶用戶已達2.1億，光纖到戶已達9006.9萬，8M及以上用戶占寬帶用戶的比例達到53.4%。
眾所周知，帶寬分為上行帶寬和下行帶寬。然而，日常生活中，大多數人隻使用下行帶寬，比如下載、在線觀看。上行帶寬卻很少使用，絕大部分時間都在閑置。這就催生瞭共享的空間。
另一方面，電商、視頻、遊戲等行業的企業卻亟須大量寬帶資源。連接資源供給方與資源需求方，打通其中的流通壁壘，是以Uber為代表的共享經濟模式的核心所在，同時也是星域CDN（內容分發網絡）的基礎。
與傳統CDN向運營商批量采購帶寬資源的模式不同，星域CDN通過將智能硬件終端賺錢寶作為CDN節點的方式，向用戶采集閑置的帶寬與計算資源，並通過大數據的算法進行配置、調度，然後將其以遠低於傳統CDN的價格出售給需要的企業。據迅雷CTO、迅雷子公司，星域CDN運營方網心科技CEO陳磊介紹，目前已發售20萬臺賺錢寶，而賺錢寶是星域CDN未來最主要的擴容方式。
隨著賺錢寶的不斷發售，星域CDN的節點會不斷增多，最終會趨於無限。這是一個按照Uber模式建立的產品，虛擬資源共享。
迅雷賺錢寶價格隻有158元，用戶每月收入70元。不到三個月就回本瞭。這個案例是想告訴大傢，Uber邏輯無處不在。
兩個角度看Ｕber
我與史賢龍老師在昆明約定講“Uber+”方法論，因為很多人想知道自己的行業怎麼“Uber+”，我們不是神仙，不可能做出每個行業的方案，但有可能提供方法論。
看Uber大致有兩個角度，一是就Uber談Uber；二是講方法論，跳出Uber看Uber。
從Uber談Uber
現在的微信朋友圈，天天在轉Uber。我看瞭一下關於Uber的收藏，大致在談這樣幾個問題。
一是談卡蘭尼克創立Uber的勵志故事。好在卡蘭尼克的故事還真精彩，卡蘭尼克的“好鬥”也讓勵志故事更精彩。
二是談Uber的編程邏輯。比如Uber為什麼不搶單？Uber為什麼不做預訂？Uber為什麼界面不設目的地？Uber為什麼不做現金交易？這是中國的滴滴快的做的事，Uber為什麼不做？
三是談Uber的新運營模式。比如每個城市的團隊不超過三五人，地方團隊的自主權，一個去中心化的組織，卻有“可以復制的打法”。
四是談Uber的行業內延伸。比如Uber開始做Uberpool，即多人拼車；Uber開始進入快遞行業瞭等，Uber開始做UberEats。
五是談Uber與出租車行業的沖突。如世界各地出租車司機罷工；Uber與政府的沖突，如中國政府對Uber比歐洲更“開明”；歐洲政府審定Uber互聯網公司還是出租車公司，兩者的法律地位有什麼不同；Uber司機與Uber打官司，他們到底是雇傭關系還是獨立運營商？那些質疑Uber的人一般不會放過這樣的機會。
上述幾方面，每一方面都像電視劇，Uber善於打公關牌，把每次商業活動都變成公關活動，所以媒體免費在為Uber做廣告，我們都是推波助瀾者。
跳出Uber看Uber
上述幾方面，都是就Uber談Uber。當然，也有跳出Uber看Uber的，比如史賢龍老師，他認為未來的互聯網+，可能就是“Uber+”，比如UberEats，這就是Uber與餐飲的結合。每一個行業都需要一個Uber？Uber讓多少行業害怕？這些都是跳出Uber看Uber。
跳出Uber看到瞭什麼呢？Uber給出瞭兩個思維方式，一是共享經濟，二是智能鏈接。
1．共享經濟
目前受追捧的是共享經濟，反而智能鏈接沒人談。為什麼會出現這種情況呢？主要是共享經濟給消費者帶來的短期價值更大，對社會的沖擊也更大。
共享經濟，就是固定成本已經發生，隻需要支付變動成本。這會讓整個社會的成本結構發生改變，讓消費者受益，讓壟斷者難受。共享經濟在大眾方面不存在接受障礙，沒有技術術語。
如果指向共享經濟，那麼就要看看還有哪些冗餘資源，哪些能夠共享？如何讓冗餘資源變成社會經濟資本？按照這個思路，“Uber+”相對比較簡單。
2．智能鏈接
其實，冗餘資源早就存在，Uber給瞭一個讓社會共享的手段。比如以前過時的小人書、破傢具，曾經的舊貨市場。但共享經濟並沒有起來，主要是缺乏智能鏈接手段。
我在談Uber時，更多地看到瞭智能鏈接這個方面，這個方面對世界的改變或許更大。
Uber邏輯的本質是用價值鏈接取代價值傳遞。我講Uber的方法論也主要圍繞這個視角。
價值傳遞，就是現在的電商平臺，把線下百貨商場搬到線上，然後消費者在網上找東西。電商平臺的陳列邏輯與大賣場一樣，誰交錢最多就讓誰占據最佳位置。一句話，資源是按錢分配的，消費者看到的是按錢分配的結果。這就是目前電商的做法，是以廠商為主體的做法。
資源最佳配置是按錢配置的。
過去線下是按錢配置資源，現在電商還是按錢配置資源，而互聯網將擊穿一切資源壁壘。
互聯網的穿透性，將把一些商業元素降到最低。馬雲實際上就是早期的門戶網站，或者叫商品門戶網站。做的是價值傳遞，並靠價值傳遞賺錢。
智能鏈接、價值鏈接將把它們幹掉。
Uber代表的價值鏈接，就是怎麼把對消費者最有利的方案、產品找出來。這就是為什麼Uber不做搶單、不做預訂、不做現金交易、不在界面設目的地的原因。因為這樣做對用戶最有利。同樣是一句話：對消費者，把最適合的產品找出來；對廠商，讓最適合的產品與消費者見面。
這就是價值鏈特賣接。
價值鏈接的方法論
價值鏈接要解決三個問題：怎麼知道你想要什麼？怎麼找到你想要的？怎麼呈現給你？這一切都與平臺無關。
無論是否共享，隻找到對你最有利的、最有價值的。如果沒有智能鏈接，共享難以實現。
工業文明是靠管理提升資源配置，互聯網時代是讓大數據和智能算法配置資源。
價值鏈接要解決的方法論，關鍵是需求識別，即消費者想要什麼，然後在網上搜出來。不懂電腦的覺得很難，懂電腦的覺得不難。
1．需求識別
消費者需求識別，有的很容易，如打車，有的很難，如買機器。有的看起來很難，實際很容易。如買機器，看起來很難，其實機器是有參數的，隻要把參數輸入電腦，找到反而容易，隻是時間稍長一點。
最難的需求識別是帶價值觀的，比如一款服裝，有人覺得好看，有人覺得難看。有人今天覺得好看，明天覺得難看。有些女孩子買衣服時覺得好，買回來後覺得不好，放在衣櫃裡不穿，或者回去退換，這就是價值觀在變。
但即使是最難的，在互聯網面前也會變得簡單，因為有DT，即數據技術，俗話說的大數據。
什麼是大數據？就是你的每次消費甚至網上瀏覽留下的痕跡，這些痕跡多到一定時候，就能夠反映你的傾向性，或者反映你的價值觀。
價值觀需求一旦被識別出來，產品匹配就很容易瞭。我喜歡無印良品風格的東西，所以基本上很多衣服都是。從上個月開始，無印良品在中國啟動會員卡系統，就是為瞭更好地搜集客戶的價值觀需求。
人很奇怪，自己有時都不瞭解自己，互聯網能夠比自己更瞭解自己嗎？我覺得行為比動機更清楚地表明瞭自己，比如，我們知道很多人實際購買的東西不是首選品牌，這就是行為與動機有差異。
互聯網大數據，就是用過去的行為推測現在或未來，當然不一定完全準，因為需求是會變化的，比如我原來喜愛一種顏色，現在的偏好變瞭。
從方法論上講，需求識別很簡單：
一是顯性需求，人為輸入，比如，我一定想買紅色的服裝，盡管我以前一直買其他顏色；或者我想在夏天買秋裝，或者我一定要買什麼品牌，或者我要買什麼價位的產品。這些硬性需求，不需要用大數據，是必須滿足的。
二是大數據的偏好分析，或者傾向性分析。比如，偏好什麼款式，尺碼是多大。大數據很容易解決。
2．智能搜索
一旦完成瞭需求識別，第二步就是智能搜索。谷歌、百度的搜索還是相對簡單，未來做更復雜的智能搜索，在技術上並不難，除非你不開放搜索路徑，比如騰訊與阿裡相互封鎖搜索路徑。
智能搜索，就是把最符合你需求的東西找出來，哪怕你是個新品牌，哪怕你沒有交流量費。除非你沒有在互聯網上留下痕跡，否則總能找到你。
這個過程做得好，可以與是否交錢無關。過去無論線上線下，商業推廣都是要付費的，而付費是一定要社會全體承擔的。智能搜索未來可能會替代商業推廣。
3．智能鏈接
第三個環節就是智能鏈接。我們現在在電商平臺看到的是廠商的陳列，消費者得花時間去找。
智能鏈接不同，就是為你定制頁面，根據需求識別和智能搜索的結果，給你定制頁面。
可以是唯一產品，如Uber司機；也可以是一個清單，比如適合你的服裝，選列出10款讓你挑，如果不滿意，再替換10款。如果再不滿意，重新輸入需求，重新搜索，然後提供一個清單讓你挑。
智能搜索、鏈接，是提供一種可能性，從銷售上說就是增加瞭銷售機會。不一定總是最優的。但智能的本意是，快速試錯、快速調整。
智能化，已經不是很高的門檻。至少入門級，並不難。往超大規模走，那是另一個天地，需要真正操盤過大數據的人才能說出是怎麼回事。
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