向大伙儿们问好，我是的门门（陈景尧）这期门门给大伙儿讲讲大家一直非常感兴趣的商业模式——美丽天天秒，2+1链动模式机制
一、会员身份：只有老板和代理两种身份，购买499礼包即可成为代理，发展2个代理即可升级老板
二、代理身份
1.成为代理条件：加盟区任意消费499（金额可自定义），成为代理(产品自选，不指定)，即可生成自己的推广码。
2.成为代理后权益:
1）.免费专区：下单扶持成为代理十元运费可以零元购，终生享受免费用洗衣液，免费用洗面奶，免费用面膜，免费用各种美妆产品等。
2）.会员特权价：可以在农副产品区，享受低廉的价格，获得更优质的绿色农产品
3）.推广奖励:直推奖励，单100元，第二单也是100元
4）销售其它产品8%~40%利润
团队销售其他产品也均有差价利润
二、五个奖励：直推奖100元，见单奖200元，平级奖10%，帮扶奖20%，分红奖
①直推奖：推荐一个代理消费获得的直推分佣奖励。（比如A代理推荐B用户，B用户去下单，A代理就可以获得100元直推奖励）。
②见点奖：推荐一个代理消费获得的见点奖励。（比如A老板推荐B代理，B代理推荐C用户，C用户去下单，A老板就可以获得200元见点奖励）。
发展3个市场起无限代见单200
1.成为老板条件：完成直推2单499元
2.成为老板权益：直推奖励，单100元，第二单也是100元，完成直推2单后升级为老板，升级老板后完成直推第3单后享有无限代见点间推奖励。
成为“老板”后，直推奖励:300元/单，旗下间推奖励:200元/单（无xian代）
提现秒结算秒提现0手续费，（特色优势：2级分润，无xian代拿钱）
③平级奖：老板与老板之间两者身份一致的时候，平台额外补贴给上级老板的奖励。（A老板扶持出了下级B也成为老板，此时A.B是平级身份，那A可获得B收益的平级奖，如：B老板直推了个代理获得300收益，平台设置的平级奖励为10%，那么A就能获得30元平级奖励）。
团队身份点位分红奖（可设置不同身份等级的升级条件，或者直接购买不同金额的大礼包升级到不同的级别）
④帮扶奖：1、完成平台设置的提现任务（推荐2人成为老板，团队下需要“N”个代理，后才可解锁收益，没有达成每次只能解锁80%收益，剩下20%冻结成基金，完成任务之后才可解锁）（只需要完成一次即可）
⑤分红奖：设置门槛升级团队长身份V1、V2、V3，每个身份拥有独立的奖金池，按人头平分收益
平台每卖一个499，固定拿30元进分红池，给董事联创合伙人等多个级别设置不同的比例根据对应身份人数进行平均分红，比如董事平分30%，联创平分30%，合伙人平分40%
举例：分红奖总佣金为100元，V1奖金池20%，V2奖金池30%，V3奖金池50%，且达到V1身份人数1，V2身份人数5，V3身份10，则：
V1奖金池1人，直接获得：100X20%=20元
V2奖金池5人，每人获得：100X30%÷5=6元
V3奖金池10人，每人获得：100X50%÷10=5元
特别说明：
1.感恩机制：这个模式特别设置了下级帮扶上级的感恩互助机制，下级代理想做老板，需要将原两个直推团队留给上级老板，帮助上级裂变团队，然后自己再重新发展新的市场，新发展的下级也会帮助上级，如此循环，讲解如下：
假设A推荐B，B推广了B1和B2两个499代理，满足条件升级成为独立老板时，之前直推的市场B1和B2两个市场需要留给原来的上级，B1和B2这两个市场如果也分别推广了两个499代理，(分别为C1，C2，C3，C4)升级独立老板时，也需要把他们的C1，C2，C3，C,4个市场留给A，从而A可以获得2生4,4升8,8升16。。。的团队架构，A实现团队的自动裂变。
2.20%链动基金互帮互助机制:代理或老板收益提现时，需预留冻结20%在平台，完成指定任务才能解冻全部可提现。
指定任务
1：之前直推留给上级的个团队B1和B2均升级为代理级别或老板级别
2：B1和B2团队伞下订单超过10单
本机制主要预防下级脱离的时候留下两个不动的小号或僵尸账户，实现真正的下级帮助上级发展团队
保护原来推荐关系，基因链关系不烧伤，人数可自定义，拿关系链团队无xian代级差奖励，统团队身份点位分红奖一样，可设多个身份，比如董事/联创/合伙人，可设置不同身份等级的升级条件（比如直推人数，直推指定身份等级会员数，订单量，消费金额，大小腿业绩占比，伞下总业绩），或者直接购买不同金额的大礼包升级到不同的级别。
省市区等区域奖励
省市区代理，享受级差收益，以用户下单的实际收货地址为准进行订单分佣
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扩展资料：
在电商网站里进行商品推荐，可以提高整个网站商品销售的有效转化率，增加商品销量。就来聊聊电商产品中的商品推荐系统。
在电商网站里进行商品推荐，可以提高整个网站商品销售的有效转化率，增加商品销量。通过用户已经浏览、收藏、购买的记录，更的理解用户需求，对用户进行聚类、打标签，推荐用户感兴趣的商品，帮助用户快速找到需要的商品，适时放大需求，售卖更加多样化的商品。甚至在站外推广时，能够做个性化营销。
商品推荐分为常规推荐、个性化推荐。常规推荐是指商家选择一些固定商品放在推荐位，或者基于商品之间的关联性，进行相关的商品推荐。例如：在用户买了奶瓶之后推荐奶粉。个性化推荐指基于用户购物习惯，根据商品特性来进行推荐。例如“看过此商品后的顾客还购买的其他商品”推荐项。
电商系统中的商品推荐位一般有：首页运营Banner底部的位置（猜你喜欢/为你推荐）、购物车底部的位置（猜你喜欢/为你推荐）、商品详情页中部（看了又看、买了又买、为你推荐等）、用户签到等位置。还有这两年兴起的内容电商，通过社区做内容来提高转化率。
常规推荐
常规推荐的商品不会因为用户不同产生差异，主要是运营配置的活动或固定商品（商品精选）。除了在固定推荐位选定某些商品进行配置，例如选取10件固定商品放在签到页进行推荐。还有一些固定规则的动态配置商品，例如图中商品销量排行榜、商品收藏排行榜、某品类的销量排行榜（例如图书会有许多排行榜），这类根据浏览、收藏、销售数据做的商品统计在常规推荐时会经常用到，对用户的消费决策影响也比较大。
近两年崛起的内容电商也属于商品推荐的一种，很多平台都开始在内容上发力，越来越多的消费者在看直播、看自媒体文章、看帖子的过程中购买商品。例如的微淘、的觅生活（Meelife）、等。
在移动互联网形态下，用户的浏览减少，更倾向于浏览和推荐，但简单的商品列表和标语描述的冲击力已然不够，内容电商将商品嵌入到文案或者视频中，通过详细的描述消费感受和商品特点，激起用户的同理心，这样的购物消费更容易产生冲动性消费，而非计划性消费。
在内容电商中，除了平台商家自己产生内容，还应允许用户产生内容（UGC），并且对UGC内容进行激励。内容形式有长图文、视频推荐、直播推荐等多种形式，在内容中嵌入商品购买入口，在浏览时可以直达商品，增加购买转化率。对内容进行分类打标，可以缩短用户查找的路径。建立内容社区，提供评论、关注、种草（收藏）、赞赏等多种互动方式，增加用户粘性，提供分享到其他社交平台（、微博等）的功能。在内容中尽量推荐统一风格或同一场景的商品，增加商品之间的关联性。
随着货架式电商时代逐渐过去，内容电商推荐的优势逐步凸显，特别在垂直行业，如美妆、母婴等，内容电商为中小型电商公司突破流量黑洞提供了机会。
个性化推荐
电商推荐系统将收集的用户信息、产品信息及用户画像分类作为系统输入，利用适当的推荐算法和推荐方式，根据用户设定的个性化程度和信息发送方式，给用户提供个性化商品推荐。用户对推荐结果的点击浏览、购买的反馈结果，又可以作为优化系统推荐的参考。
完善的推荐系统一般由四部分组成，按照收集 → 分析 →推荐的步骤，收集用户信息的用户行为记录模块、分析用户喜好的分析模型模块、分析商品特征的商品分析模块和推荐算法模块。
用户行为记录模块负责搜集能反映用户喜好的行为，例如浏览、购买、评论、问答等；
用户行为分析模块通过用户的行为记录，分析用户对商品的潜在喜好及喜欢程度，建立用户偏好模型；
商品分析模块主要对商品进行商品相似度、商品搭配度、目标用户标签进行分析；
推荐算法根据一定的规则从备选商品集合中筛选出目标用户可能感兴趣的商品进行推荐。
如图所示：
用户画像是根据用户特征（性别、年纪、地域等）、消费行为习惯（浏览、购买、评论、问答等）等信息进行抽象化，建立标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户行为记录分析而来的高度精炼的特征标识。推荐系统的难点，其中很大一部分就在于用户画像的积累过程极其艰难。其次用户画像与业务本身密切相关。在用户标签足够丰富并且多的时候，就可以对用户聚类，例如用A/B/C/D等四种典型用户画像来代表商城的目标用户，还可以将新用户进行归类这些典型用户画像中。
商品分析模块主要根据商品的类目品牌、商品属性、产品评论、库存、销售记录、订单数据、浏览收藏、价格等数据来分析商品相似度、商品搭配度（可人工调整），并且对商品贴上目标用户标签。
用户画像、商品分析模块的数据都是为推荐算法提供基础数据。商品推荐的算法有很多种，需要根据推荐结果反馈，不断优化模型。有时候还需要考虑人工因素的权重，例自营商品排在前面、评分高的店铺优先推荐等。在推荐时，还用一些特殊推荐：购买此商品的顾客也同时购买、看过此商品后顾客购买的其他商品、经常一起购买的商品，都是基于商品进行的推荐。
如果完全按照用户行为数据进行推荐，就会使得推荐结果的候选集永远只在一个比较小的范围内，在保证推荐结果相对准确的前提下，按照一定的策略，去逐渐拓宽推荐结果的范围，给予推荐结果一定的多样性。
在大数据时代，商品推荐模块虽然一定程度上进行了营销，提高商品转化率。但是与推荐的准确性有些相悖的，是推荐的多样性。有时候会出现推荐混乱的情况，并且引起用户反感。譬如曾经浏览过某款电视，连续一个月都推荐这款电视；甚至购买过手机之后，还不断推荐其他手机。主要是因为推荐算法做得不够到位，很多用户行为数据没有收集处理，商品关联度没做好就盲目推荐商品。