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对自营生鲜电商的售后要做深做重有了新思考：不是因为是自营，所以才要做深做重，而是因为是生鲜，所以才要做深做重，进而接近自营态，背后有几层理解。

1.国内，尤其是一二线城市的零售渠道实在是太卷了，因为用户的心态都是一边在线上比价格，一边考虑线下能不能马上拿到货，在这样动态平衡和博弈的过程中做出消费决策；
2.这带来的结果是，大部分零售商实际上就是个渠道，因为对于零售制造商来说，他可以基于各种线上平台同时实现销售，平台很难独占下来，也缺乏谈判优势，更不用说平台都不想背上更大的财务风险，天天为库存发愁；
3.在这样的背景下，大部分零售商的竞争实际上是在比拼商品力之外的效率，比如供给的获取、需求的锁定、供需的撮合，以此形成差异化，因为商品几乎都是一样的商品，且国内的制造能力显然是溢出的，基于 1，在可得性差别不大的情况下，商品本身要形成差异化是很难的；
4.在这个卷的过程中，差异化反而来自于零售商的渠道定位和履约能力，有的更快，有的更全，有的更便宜，有的更省心，这也就形成了渠道层面的品牌。比如同一个白牌，在农贸市场卖和在山姆卖，对用户来说肯定是有区别的，这恰恰意味着信任转移到了渠道，品牌心智正是诞生于此；
5.而对生鲜来说，这个问题更加凸显，一方面它缺乏品牌特性，另一方面生鲜食杂对物流履约的要求更高，物流履约的可靠性本身就是生鲜食杂的商品力的一部分，就像 Trader Joe's 创始人提到的，「我不认为互联网的零售店会侵蚀掉线下的食品零售业务，因为在外送食物的过程中需要保持4种不同的温度。互联网的食品零售业务要解决这个问题，必须取得物流方面的重大突破。」；
6.更进一步，线下零售店/商超为生鲜食杂商品建立消费者信任，依赖的是门店服务/顾客挑选/有形资产长期绑定，而线上零售渠道，在自己不控货/商品白牌/物流易损/没有线下门店的情况下，挽回消费者信任的唯一途径就是售后政策，这也决定了食杂生鲜的线上零售商必须要在各个环节都做的更深入，以弥补最后一环的缺失，其中售后做深做重只是结果之一而已。

简单聊一下用户召回的几个小套路：

1. 在用户取消订阅时，弹出一个明显的提示，告诉用户你要取消订阅了，我可以再给一个月免费继续用着，如果用户执意取消订阅，给出表单，请用户留下取消原因，最后再完成取消订阅的流程
2. 用户在注册时留下了邮箱，根据当时选择或填写的取消原因，每隔一两个星期，发一封邮件，表达想挽回这位用户，给一个 90% 的一个月大幅折扣，或者当时用户说欠缺功能或某功能不好用，最近产品发布了更新，更加完善了，想请这位用户回来试用一下，再看情况配上折扣

以上两步，按照指数退避的理念，隔 5 天、再隔 10 天、再隔 20 天，尝试挽回用户，不要一直发，会导致用户彻底流失。

小红书的流量密码真的蛮玄学的 昨天12:00发了两个帖子同时爆了 简介、背景图和首图都放了微信 现在还一直不断有好友申请🫡 只为爱发电，以后的事以后再说～
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李斌跟王子们签署了合约，蔚来要在阿联酋建厂了

编程对我最大的影响是，想到什么就马上去做，马上会有反馈（报错或运行成功）

国内大模型产品创新进入深水区。

码农如果想换轻薄本是不是只能是 mac 了
感觉win 的轻薄本性能和续航都不太够。
好像用不太惯 mac 系统
但是如果习惯之后效率能更高
这点学习成本也是可以接受的

上个AI podcast的帖子，刚才在几个群里讨论了一下
主要是和@孔某人 and@一泽Eze 两位老师
收获如下↓
关于AI Podcast的思考🤔
一、内容生产与传播的价值💰
内容生产方的刚需是带来流量和收益，而内容形式只是实现这一目标的手段。
AI Podcast虽然听起来高大上，但如果无法吸引受众，其价值便会大打折扣。
因此，我们在探讨AI Podcast时，应关注其能否为内容生产者带来实际效益。
同时，内容的质量和是否含有价值信息，与传播形式并无直接关系。
二、信息获取方式与学习效果的变化🧐
AI Podcast在信息获取方式和学习效果上带来了变化。
它为个人提供了在特定场景（如驾驶）下的学习可能性，虽然接收速度可能较慢，但丰富了学习途径。
这说明AI Podcast在一定程度上满足了受众的需求，但我们还需关注如何提高其信息传递效率。
三、语音与文字的效率对比📈
语音在某些场景下具有优势，但在信息传递效率上，文字可能更具优势。
AI Podcast需要在保证内容质量的基础上，探索如何提高语音传递信息的效率。
四、AI Magic book🤩
在播客制作中，真人主播的情感表达更为丰富，而AI播客则可能缺乏“人情味”。
但AI在教育领域的优势不容忽视，如无限的耐心和庞大的题库资源。这表明AI Podcast在可能在教育领域具有独特价值，但在其他领域可能还需进一步优化。
PS：Powered by AI 我已经写不动了（昨晚没睡）

请教一个问题，在docker中究竟什么是build-time变量？

我尝试在umami中添加一个变量，按照文档的说法是必须添加build-time变量，而不是普通的环境变量。

所以这个build-time是指的：
1，从git源代码开始build（其中包含一个默认的Dokerfile，在里边添加我需要的ARG参数)
2，像图中一样创建新的Dockerfile，然后从官方镜像build一个新的镜像，--build-arg。

这个点不太明白，希望有大佬路过指点一二。