互联网尤其是移动互联网在各个领域对我们日常生活影响都很大，很多成功的案例，我们去追溯它的出发点，会发现并不是那么功利的人所做出来的。做事还是要本着对社会有所贡献，提供正能量，能做到这些，利润自然而来。
一、个性化定制服务
互联网尤其是移动互联网在各个领域对我们日常生活影响都很大，很多成功的案例，我们去追溯它的出发点，会发现并不是那么功利的人所做出来的。做事还是要本着对社会有所贡献，提供正能量，能做到这些，利润自然而来。做O2O不一定要功利，真要把某个行业做好，喜欢O2O行业是关键，不是说非得挣一笔钱或者拿到VC的投资。O2O创业不在于能否抢先进入风口，而在于能否最终占据市场成为最后的赢家。这实际上是个艰苦的过程，如果不是真心喜欢这个行业，可能不会深入钻研，不断改善细节，提高用户体验，这样的话不可能在行业内做出影响。
从2015年开始，O2O真正开始深入改革传统行业，不仅做一些简单服务，而且开始进入一些重的行业和垂直领域，比如医疗、房地产。现在很多O2O公司在评估自己的指标时，指标是有问题的，大多都在追求覆盖了多少城市、多少技师、客单量，都在关注这些问题，这些指标是个非常工业化的指标，工业化标准一个是单品成本，另一个就是规模，当时都在尽量扩大生产规模，降低单个产品成本，但这个时代已经过去了。当今社会，在个性化消费时代，尽量满足不同需求，做到这一点才能取得成功。
如果没有办法超过用户预期时，可以通过价格补贴弥补用户失落感。但是如果仅仅依靠价格补贴，一旦没有价格补贴，用户很快就会流失，这种用户获得方法很难留住用户。要真正留住用户，还得真正满足个性化需求。另一个时间点，比如当今对手机的期望值就远远高于从前，类似的如果用户期望值增长很快的话，要不断超越用户预期相对比较困难。所以让用户预期不要增长太快，产品也不要更新太快。
二、深度学习
在目前的智能化社会，复杂性在于每个个体对服务的期望值不一样，这样的情况下无法在群体满足上取得最大化，如果要满足群体最大，可能先要不断满足个体需求，然后对不同个体进行调整，如何匹配动态个体需求才是难点。这件事可以用人来做，但是人力成本很高，因为如果做到一对一咨询服务或者一对多咨询服务的话，成本太大。这样的话，不能成为一个商业模式。
深度学习概念源于人工神经网的研究，是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。现在讲的深度学习，和以前所讲的人工智能不一样，寻找一种模式、一个公式基本还是属于工业化时代的思维，还是在找统计规律，找一个东西看能不能满足大部分人。但在智能化时代，如果要做到特别好的优化，实际上是想尽量满足每个个性化的群体需求，尽量超越他们对产品的期望值。现在的深度技术的学习，实际上就是在模拟人脑，模拟人脑对事物的分析能力。短短五年之内，计算机在识别简单物体，方面的能力已经超过了人脑。现在需要的技术就是要代替人，帮助人类对服务的各个群体做最好的优化，从而让机器代替人做个性化服务。当这样的机器能够服务成百上千的人的时候，就可以获取超高利润。个人觉得，这才是国内O2O创业需要注意的地方。当一个公司拥有很多机器、很少的人的时候，就大致OK了
三、分享经济模型设计
对分享经济模型的设定一定要特别简约、非常强的交互设计，越好的分享经济模式规则越简单，这种就更能发挥每个人的主观能动性。比如Uber，在分享经济模型设计的时候很有独特性。在其他领域，比如房产领域，怎么样设计分享经济的规则，使每个个体的个性化需求都有服务商满足，这些提供服务的人可以根据自己的时间和喜好来选择做或者不做这件事，这个很重要。
这一点说起来容易，做起来并不简单。回归到做公司来说，就是要快速迭代，当你设定一个规则，需要不断和用户互动，和服务商互动，不断调整、完善规则。做到这一点，公司成长速度也比较快。当我们做房产的时候，它具有不错的利润和很大的爆发率。当你能充分满足各种不同个性需求的时候，大的BAT公司或者其他新进公司要与你竞争的时候，需要时间去分析个体需求，当它通过补贴等来切入市场的时候，对你来说已经失效了，就像大象去踩蚂蚁是踩不到的，这就是个性化的魅力。个人觉得，这才是O2O创业公司应该奋斗的方向，在做好个性化的前提下，去扩大规模，那么就会在某个领域站稳脚跟，长远发展，成为最后的赢家。
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