ALDI的这两个定价案例确实有细节
在美国中西部市场，奥乐齐（ALDI）针对鸡蛋这一流量品类设计了一套动态定价模型：
数据锚定：实时监测沃尔玛、Kroger等3公里内竞品价格，确保奥乐齐（ALDI）价格始终低15%；
弹性试探：当竞品降价至成本线时，奥乐齐（ALDI）反向上调0.1美元/打，释放“品质升级”信号；
杠杆效应：通过鸡蛋引流，带动面粉、黄油等高毛利关联品销售增长23%。
据《福布斯》调查，奥乐齐（ALDI）单店日均鸡蛋销量达3000打，以0.12美元/打的微利撬动整体毛利提升5.8%，完美验证“价格战本质是消费者心智的套利游戏”。
博弈规则：
奥乐齐（ALDI）的定价不是单纯“低价”，而是通过价格带错位（比竞品最低价商品再低5%）+高敏感品狙击（选取消费者价格记忆度最高的20个品类），实现“亏10%单品换90%品类盈利”的帕累托最优。
案例：滑雪服引发的“周三经济学”
2022年冬季，奥乐齐（ALDI）在德国推出售价29.9欧元的自营滑雪服（市场均价120欧元+），通过三项设计引爆销售：
饥饿营销：全国限量8万件，仅周三上架且每人限购2件；
场景绑定：购买滑雪服赠送奥乐齐（ALDI）自有品牌保温杯（成本1.2欧元），触发社交传播。
长尾收割：同步推出滑雪镜、手套等配件，毛利率达52%。
结果：单品6小时售罄，带动周边品类周销售额增长470%，奥乐齐（ALDI）德国官网访问量暴增18倍。这种“爆品涡轮增压模型”已沉淀为固定机制——每周三“Special Buys”活动贡献全年12%营收，边际成本递减率高达37%。
爆品公式：
裂变指数=稀缺性×社交货币×关联购买率
在美国中西部市场，奥乐齐（ALDI）针对鸡蛋这一流量品类设计了一套动态定价模型：
数据锚定：实时监测沃尔玛、Kroger等3公里内竞品价格，确保奥乐齐（ALDI）价格始终低15%；
弹性试探：当竞品降价至成本线时，奥乐齐（ALDI）反向上调0.1美元/打，释放“品质升级”信号；
杠杆效应：通过鸡蛋引流，带动面粉、黄油等高毛利关联品销售增长23%。
据《福布斯》调查，奥乐齐（ALDI）单店日均鸡蛋销量达3000打，以0.12美元/打的微利撬动整体毛利提升5.8%，完美验证“价格战本质是消费者心智的套利游戏”。
博弈规则：
奥乐齐（ALDI）的定价不是单纯“低价”，而是通过价格带错位（比竞品最低价商品再低5%）+高敏感品狙击（选取消费者价格记忆度最高的20个品类），实现“亏10%单品换90%品类盈利”的帕累托最优。
案例：滑雪服引发的“周三经济学”
2022年冬季，奥乐齐（ALDI）在德国推出售价29.9欧元的自营滑雪服（市场均价120欧元+），通过三项设计引爆销售：
饥饿营销：全国限量8万件，仅周三上架且每人限购2件；
场景绑定：购买滑雪服赠送奥乐齐（ALDI）自有品牌保温杯（成本1.2欧元），触发社交传播。
长尾收割：同步推出滑雪镜、手套等配件，毛利率达52%。
结果：单品6小时售罄，带动周边品类周销售额增长470%，奥乐齐（ALDI）德国官网访问量暴增18倍。这种“爆品涡轮增压模型”已沉淀为固定机制——每周三“Special Buys”活动贡献全年12%营收，边际成本递减率高达37%。
爆品公式：
裂变指数=稀缺性×社交货币×关联购买率
这一年在读书理念和习惯上发生了很大变化：
一是，不追求阅读数量和速度，也几乎不再刻意读新书，而是经典的/喜欢的/经得起考验的/对自己有用的书，反复读；
二是，反复读的方式是多棱角化：
①第一遍，一定是原汁原味的读原书，绝不依靠大模型的pdf能力，用自己的观感、思维、情感跟作者产生文字共鸣；
②第二遍，读第一遍产生的画线，也就是初读时让自己感受最深、最有收获的部分，激活回忆和感受；
③第三遍，用大模型如deepseek，扮演作者+老师的角色，教我再学习一遍，会有很奇妙的体验，像是似曾相识又增添了一份新意的老朋友；
④第N遍，就是带着问题，带着场景，任何需要的时候找大模型去挖宝，用书里的思想帮我解答，常常会很有针对性收获~
去噪静心，阅读滋养～
一是，不追求阅读数量和速度，也几乎不再刻意读新书，而是经典的/喜欢的/经得起考验的/对自己有用的书，反复读；
二是，反复读的方式是多棱角化：
①第一遍，一定是原汁原味的读原书，绝不依靠大模型的pdf能力，用自己的观感、思维、情感跟作者产生文字共鸣；
②第二遍，读第一遍产生的画线，也就是初读时让自己感受最深、最有收获的部分，激活回忆和感受；
③第三遍，用大模型如deepseek，扮演作者+老师的角色，教我再学习一遍，会有很奇妙的体验，像是似曾相识又增添了一份新意的老朋友；
④第N遍，就是带着问题，带着场景，任何需要的时候找大模型去挖宝，用书里的思想帮我解答，常常会很有针对性收获~
去噪静心，阅读滋养～
👍4
校招的时候选 offer，当时抖音电商的 leader 说，相信你选哪个 offer 都会有成长，你要做的是选择那个最能让你成长的。
这句话我记到现在，永远不会用当前状态下的成长拖住自己，因为永远记得可能有更好的机会让你成长的更快，在看当前所得的时候，永远还要评估自己的机会成本。
所以在心态上我从没觉得一定得是大厂挑我，双向选择，各取所需，你看我是不是最佳员工，我看你是不是最佳土壤。
所以我永远鼓励大家广结善缘、和市场上各种机会保持联系，不是真的要频繁跳来跳去，是为了让自己能够有最新的市场参照系去评估当下。
这句话我记到现在，永远不会用当前状态下的成长拖住自己，因为永远记得可能有更好的机会让你成长的更快，在看当前所得的时候，永远还要评估自己的机会成本。
所以在心态上我从没觉得一定得是大厂挑我，双向选择，各取所需，你看我是不是最佳员工，我看你是不是最佳土壤。
所以我永远鼓励大家广结善缘、和市场上各种机会保持联系，不是真的要频繁跳来跳去，是为了让自己能够有最新的市场参照系去评估当下。
前几个月就预告过说发一个朋友做的 Job Board
帮助中国的程序员找到美国科技公司的 remote 工作
最近，它终于上线了 😂
- 足不出国，加入硅谷创业团队
- 未来也有机会可以出国，run去新加坡或米国
- 大部分职位可远程工作，时间灵活
- 拿到最前沿的AI创业公司期权
- 合规、灵活的社保公积金缴纳地和比例
- 不限工程师岗位，产品/设计/运营/增长岗也有
- 英语不行没关系，部分公司有team lead负责沟通
访问地址： https://rampingup.com/job-board
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访问地址： https://rampingup.com/job-board
⚡2🍌1
原型项目介绍：
这个原型项目是一个AI Studio页面重构项目，旨在优化和改进人工智能工作平台的用户界面和用户体验。
原型文档包含内容：
基础信息：包括版本审核记录、原始需求、功能列表等。
设计文档：包括角色用例图/表、流程图、竞品参考、全局规则/定义等。
原型页面：涵盖了从登录到模型训练、测试、编辑等多个环节的页面设计。
设计评估：提供了checklist以供评估和核对设计细节。
所属行业：
该项目属于人工智能和机器学习领域，特别是针对模型训练和管理的平台。
解决的痛点或目标：
提高模型训练和管理的效率。
优化用户体验，使其更加直观和易用。
标准化模型创建和管理流程，减少错误和提高工作流程的透明度。
核心功能模块介绍：
登录与用户管理：提供用户登录和已登录状态管理。
我的模型：允许用户创建和管理自己的模型。
新建模型：创建新模型。
设置模型信息：配置模型的基本信息。
设置数据集：为模型训练准备和选择数据集。
模型训练：启动和监控模型训练过程。
开始训练：具体的训练启动操作。
模型测试：对训练好的模型进行测试和评估。
编辑模型：对现有模型进行编辑和优化。
数据集管理：包括图片标注和数据集的新增管理。基础信息
合计21个页面
版本审核记录、原始需求、功能列表、角色用例图/表、流程图【选填】、竞品参考、全局规则/定义、0 登录、00-1 已登录、01 我的模型、01-1 创建模型、01-2 设置模型信息、01-3 设置数据集、01-4 模型训练、01-4-1 开始训练、01-5 模型测试、01-6 编辑模型、02 数据集、02-1 标注图片、02-2 新增数据集、checklist
https://axurehub.com/29498.html
这个原型项目是一个AI Studio页面重构项目，旨在优化和改进人工智能工作平台的用户界面和用户体验。
原型文档包含内容：
基础信息：包括版本审核记录、原始需求、功能列表等。
设计文档：包括角色用例图/表、流程图、竞品参考、全局规则/定义等。
原型页面：涵盖了从登录到模型训练、测试、编辑等多个环节的页面设计。
设计评估：提供了checklist以供评估和核对设计细节。
所属行业：
该项目属于人工智能和机器学习领域，特别是针对模型训练和管理的平台。
解决的痛点或目标：
提高模型训练和管理的效率。
优化用户体验，使其更加直观和易用。
标准化模型创建和管理流程，减少错误和提高工作流程的透明度。
核心功能模块介绍：
登录与用户管理：提供用户登录和已登录状态管理。
我的模型：允许用户创建和管理自己的模型。
新建模型：创建新模型。
设置模型信息：配置模型的基本信息。
设置数据集：为模型训练准备和选择数据集。
模型训练：启动和监控模型训练过程。
开始训练：具体的训练启动操作。
模型测试：对训练好的模型进行测试和评估。
编辑模型：对现有模型进行编辑和优化。
数据集管理：包括图片标注和数据集的新增管理。基础信息
合计21个页面
版本审核记录、原始需求、功能列表、角色用例图/表、流程图【选填】、竞品参考、全局规则/定义、0 登录、00-1 已登录、01 我的模型、01-1 创建模型、01-2 设置模型信息、01-3 设置数据集、01-4 模型训练、01-4-1 开始训练、01-5 模型测试、01-6 编辑模型、02 数据集、02-1 标注图片、02-2 新增数据集、checklist
https://axurehub.com/29498.html