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:
说到现在大家一定很好奇,为什么用户关心的商品热度没有提到,不着急不着急,接下来,我们就要针对搜索热度比较高的商品一般怎么排序,引入一个新的概念—–人气模型;
上面说的类目预测模型是要实时去计算,而人气模型可以在离线的时候进行计算,一般也叫离线计算模型,这种模型也是和搜索基础的排序算法模型。
人气模型会计算量化出每个商品的静态质量以及受欢迎的程度的值,这个值称之为商品人气分,开始人气模型是来自的搜索业务,但其实这个模型对于其他的搜索场景也有很强的通用性,在非商品搜索场景中通过人气模型也可以计算出被索引的商品的受欢迎程度,比如某个论坛,可以通过人气模型排序搜索比较多的帖子,把这些帖子内容优先展示给用户;
那么对于一个商品而言,这个人气模型究竟怎么计算,毕竟系统的目标是通过这个模型来计算商品的热度,进而打分排序,你说对吧;
一般情况下,人气模型从四个维度去计算分值,具体如下:
个维度:实体维度;
比如:商品、品牌、商家、类目等。
第二个维度:时间维度;
比如:1天、3天、7天、14天、30天等。
第三个维度:行为维度;
比如:曝光、点击、收藏、加购、购买、评论、点赞等。
第四个维度:统计维度;
比如:数量、人数、频率、点击率、转化率等。
每个特征从以上4个维度中各取一到两个进行组合,再从历史数据中统计该组合特征终的特征值:
比如:
商品(实体)近1天(时间)的曝光(行为)量(统计指标);
商品所在店铺(实体)近30天(时间)的销量(行为类型+统计维度)等等。
由以上方法产生的结果数量级,等同于去计算4个维度的笛卡尔积,再对笛卡尔积的算分高低进行排序;
好了,说到现在关于召回的商品排序所采用的算法目前我所了解的就这么多,当然能力有限,有些搜索的细节依然需要进一步去摸索;
03 召回与排序总结
我们来对上一篇文章和讲的内容简单的做个总结,当用户在APP搜索框中输入“2021年新款花式促销女士连衣裙”时,搜索引擎系统首先要去理解用户的意图,理解的方式就是上篇文章提到的分析器,通过对语义的理解、命名实体识别、拼写纠错、停止词模型等手段去理解用户的意图,进而通过这个意图计算机去到后台数据库中检索符合意图的所有商品,当商品被检索出来之后,搜索引擎系统首先要通过各类函数和模型对商品进行粗排,再对粗排的结果进行精排,精排的依据就是上面的函数和模型,当然还有类目预测模型和人气模型,这个就是大概的流程;
依然没有结束,首先来看下面这张图:
想一想,上面左图中的热搜底纹和热搜列表是怎么来的、右图中的下拉提示又是这么出现的?这个就是原计划需要在跟大家讲的引导排序内容;
关于引导排序这块的内容我们放到下一篇继续分享,就写到这,再见!