cq9电子平台网站：什么样的创业项目能赚钱？这15种商业模式了解下

　　不少电商平台卖家和提供SaaS服务创始人认为，构建一个有助于尽可能多地产生收入的业务模式都是至关重要的。很多企业可能以为只有一个方法可以销售自己的产品，在本文中，将跟大家分享增加收入的不同方法和以及相关的案例分析。要记住，那些成功的公司通常会利用多种方式增加收入来源。

　　这种模式适用于像Slack之类的数字软件产品。在考虑订阅模式时，先考虑制定最便宜的计划，以吸引新用户使用。而产品的中期计划和昂贵的计划应该提供更为明显的附加功能，目的是推动客户升级到更高的价格。

　　许多分析师认为，这是最好的收入模式，因为他们的客户每个月都在为订阅付费，只要产品保持创造价值，他们就会长时间持续付费。许多SaaS公司的客户都是保持 3 年以上每月付费。另外，还可以在订阅服务上进行分级，下文我们还会提到。

　　2019 年，SEMRush共向4. 7 万名客户销售订阅计划(平均每月订阅费用为 130 美元)，营收突破 1 亿美元。客户主要使用SEMRush提供的服务做搜索引擎营销和优化研究。

　　通过帮助 5 万多名客户托管和管理视频内容，Wistia在 2019 年实现收入 4000 万美元，自由现金流近 600 万美元。Wistia根据视频、频道和特定功能制定计划。。

　　Jivochat通过向客户销售网站的实时聊天解决方案，在没有筹集到资金的情况下已经实现了 800 万美元的收入。超过37， 000 名客户支付 18 美元/月使用该工具。

　　如果是为用户处理支付或以任何方式帮助他们管理资金，那么可以考虑交易型收入模型。

　　BackOffice帮助企业管理财务和工资。他们开始出售定期订阅模式时，在不到 18 个月的时间里，每月收入达到 8 万美元。然后他们意识到公司每个月帮助客户处理数百万美元的账单支付。现在使用这种交易模式，BackOffice从每笔销售中抽取很小的百分比(3%)来帮助客户处理付款。如果BackOffice的处理费用达到 1000 万美元/月，假设按照收取3%的交易费用，每个将获得 30 万美元收入。

　　Printful成立于 2014 年，该平台帮助创作者总共卖出了5. 4 亿美元的商品交易总额(GMV)。 2019 年，该公司的GMV总额约为 3 亿美元，营收为 1 亿美元。该公司从每笔订单平均收取30%的费用。

　　（站长之家编辑注：Printful是一家直销公司，为卖家提供几种处理库存任务的方法。平台支持按需打印，没有月费或最低订单要求。产品设计者可以出售独特和创造性的内容，包括服装、配件和家居生活用品等。）

　　阿根廷的PopMyAds的盈利模式则为通过在该系统投放的全部广告收取8%的费用。这种交易费用，在广告界有时被称为“广告税”，很多帮助品牌投放广告的SaaS公司会采用这种模式。

　　许多创始人搞砸了他们的商业计划，因为他们认为客户只用他们的产品做一件事，而实际上客户看重的是完全不同的东西。想采用使用情况收费模式的话，那么就要用工具跟踪实际使用情况指标，并根据客户最看重的使用情况指标进行定价。如果有必要，就更新业务模型。

　　以出售CRM为例，可以根据联系人的数量来定价。如果帮助客户编写提案，那么基于使用情况的收入指标可能是每个月发送的提案数量。

　　（站长之家注：CRM也就是客户关系管理，是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。）

　　云服务管理平台的初创企业CloudCheckr根据云成本的百分比收取费用

　　SEMRush（为 SEO、PPC、内容营销、社交媒体和竞争研究提供解决方案）根据用户每个月搜索关键词的次数收费

　　当客户向他们的同事推荐你的产品时，这意味着你在提供价值方面做得很好。一旦看到这种模式时，可以考虑采用按座付费模式。客户根据他们使用的座位数量向产品付费，这是创始人向其它公司出售产品常见的方式。

　　举个例子，如果有 3 个公司的人在使用你的产品，使用linkedin看看这些总共有多少员工，看看是否值得让他们的整个团队都注册使用。一旦员工用户的数量达到一定水平，即可要求企业按座付费，以进一步获得管理权限。

　　基于广告的收入模式正变得越来越不受欢迎，因为用户可以很容易地发现广告并觉得非常讨厌。也就是说，换句话说，对于已经建立了一个博客、播客或电子邮件列表，并吸引了大量的关注者，那么利用广告赚钱是一个好主意。

　　像Morning Brew这样的电子邮件通讯，通过每天发送一封电子邮件并在其中销售广告，每年可以产生 1800 万美元的收入。目前，Morning Brew读者数量已经超过 160 万。

　　像Tim Ferriss这样的播客主持人，在他们的播客开始的时，每 60 秒的信息收费 4 万美元，因为他们已经建立了一个庞大的听众群体。

　　而像《福布斯》和《企业家》等网站通过Google Adsense和其商家投放的广告，每年带来 1000 万美元以上的收入。

　　这个模式在非常特殊的情况下可以取得非常好的效果。比如在杂货超市，服务员会在一个汉堡包品牌前设立一个“免费试吃”的摊位，接着免费让顾客试吃汉堡包，持续这样做 10 次，就有有一个人会买15. 99 美元一包汉堡包肉饼。而他们给出的 10 个样品总共花费了 1 美元(营销费用)，而产品销售成本为 4 美元，最终仍旧带来了10. 99 美元的利润。

　　不过在无法预估需要提供多少“免费”服务才能转化一名客户的话，这种免费增值模式是危险的。免费提供产品或者允许用户免费使用你的工具，可能会让企业损失很多钱，甚至让公司破产。因此，在采用这种模式之前，一定要搞清楚转换指标。

　　交易市场平台将买家和卖家联系起来，简单的说可以“作为中间商赚差价”。市场上的销售周期可能并不容易，因为必须同时向两类人销售：买家和卖家。

　　你应该首先关注谁来进入你的市场?买家还是卖家?如果想开始创造现金流，就必须同时瞄准两个目标客户。

　　以谷歌业务为例，谷歌帮助出版商与那些希望接触这些出版商受众的品牌建立联系，年营收超过 500 亿美元。

　　亚马逊将一个小部件的制造商与一个只搜索该小部件的买家联系起来，并从中收取30%的费用。

　　苹果的应用程序商店将游戏玩家和游戏应用程序开发商联系起来，每卖出4. 99 美元，就能抽取30%的利润。

　　比如Second Measure与许多接触交易信用卡数据的公司建立了关系，这些公司对数据进行匿名处理，再分享给Second Measure。Second Measure通过清理和组织数据，使客户能够对这些信用卡数据进行分类、过滤和提取洞察。

　　（站长之家编辑注：Second Measure是一家基于人工智能的金融投资、另类数据提供商，通过半人工、半机器的方式，为投资人分析和估算一家公司的营收情况，包括驱动业务和运营指标：收入，客户增长等。）

　　比如你卖的是实物产品并且很清楚成本，可以决定加价50%出售。具体的说，如果你花了 10 美元去创建一个产品，想要以 15 美元的最低价格出售，这样就能在每笔销售中获得 5 美元的毛利润。

　　这是当今公司中最常见的商业模式。一些小型企业使用这种加价模式，通过社交媒体和搜索引擎直接向客户销售产品，而另一些企业则使用dropshipping或eBay、Shopify等中间商，或Wallmart等零售商店销售产品。无论企业如何销售产品，最终目的是确保销售中获得足够的利润。

　　使用这种加价模型计算利润非常简单，这就是为什么它是目前最常见的收入模型。

　　本文大多数商业模式都是从一个个体企业家努力推销服务开始的。在大多数情况下，当你出售服务时，就是在出出售自己的时间。比如律师提供法律服务，每小时收费 400 美元。一个画家以每小时收取 40 美元的人工费用提供绘画服务。

　　大多数开始销售服务的创始人意识到，想要实现年收入超过 100 万美元非常困难，因为一个人的时间是有限的。接着他们会开始建立一个机构，出售别人的时间，会发现这也很难扩展业务。因为如果有新客户之后，就需要雇佣更多的人来服务这些客户。

　　在这一点上，大多数机构开始寻找更有利可图的商业模式，如订阅，或者他们创建自己的产品品牌，再通过机构销售产品。

　　看完上述十种容易被忽视模式之后，下面再来看看 5 种越来越受欢迎的收入模式组合。

　　许多面向消费者的品牌已经开始采取这种方法。他们过去只使用加价模式向消费者出售剃须刀。

　　制作剃刀的成本是 1 美元，他们以每把 5 美元的价格出售，毛利润为 4 美元。制造商不想向沃尔玛支付货架空间的费用，也不想让亚马逊抽取30%的分成，于是就推出了自己的网站，并直接向消费者销售产品。

　　他们开始发现许多客户每隔一个月就会回购，接着推出订阅计划：每月提供 3 把剃须刀，只需 12 美元。

　　男士订阅制个人护理品牌DollarShaveClub在 2016 年 7 月以 10 亿美元现金出售给联合利华之前，就是这么做的。预计在未来几年，可以看到更多的品牌采取这种模式，将加价收入模式与订阅结合起来。

　　举个具体的例子，比如建立一个帮助呆在家里全职妈妈找到灵活的工作网站平台，第一年，你注册用户有 1000 个，这些宝妈会列出诸如“我会写博客”或“我可以帮忙编辑播客”之类的事情。第二年，有些公司通过平台雇佣这些妈妈来完成任务，平台就可以向公司想要在平台寻找兼职妈妈的公司收取 50 美元/月的费用。

　　到第三年，平台每个月要处理10， 000 个工作，相当于完成 500 多万美元总交易额(GMV)。其中对 2500 家付费的公司每家收取 50 美元/月费用，每个月总共赚12. 5 万美元。

　　启动新定价策略之后，还会对 500 万美元/月GMV抽取3%分成，相当于大约每个月还可以新增 15 万美元的收入。下面我们来看看具体案例：

　　SimpliShip帮助货运代理向阿迪达斯等需要运输产品的品牌销售海运和空运空间。在 2019 年，该公司处理了 1500 万美元的总货运支出(75%是海运，25%是空运)，创造了大约 100 万美元的收入。他们计划在 2020 年实现 3 亿美元的交易和 1000 万美元的收入。

　　Leaflink有 3 种收入模式，他们在 2019 年赚了 600 万美元。60%来自对 1300 个品牌的收费，比如针对Dixie 399- 1500 美元/月的订阅计划;5%来自交易费用，其中LeafLink对通过其平台购买的总交易额 225 万美元收取3%费用;15%来自于让Dixie这样的品牌在平台上投放广告的费用。这是一个利用多种收入模式提高收益的案例。

　　许多公司会制造硬件以支持他们的软件工作。不难发现，一旦客户安装了硬件，他们就更有可能长期支付订阅费。

　　比如SensaNetworks帮助沃尔玛这样的公司管理废物，该公司将硬件设备运到实体店，并安装到垃圾箱里。当垃圾桶满了的时候，这些设备就会告知垃圾收集者。

　　SensaNetworks每件硬件的制造成本为 900 美元，其销售模式为以以 2400 美元出售或者以 90 美元/月的费用租给顾客。其中有60%的顾客选择购买，40%的顾客选择租赁的方式。另外，SensaNetworks还以 34 美元的价格出售软件包。

　　许多企业家一开始是通过出售服务来出售自的时间，接着又发展成一家代理机构，然后该机构开发了一个订阅软件产品。

　　这就是冲突的开始。一家机构成员达到多少人才需要开始关注构建软件?什么时候应该选择关闭这机构，只专注于利润率更高的软件服务?

　　在某些情况下，软件业务会飞速发展，公司就能继续筹集风险资本。投资者讨厌服务型收入，因为这种模式“不成规模”和“利润率低”，没有资本想象空间。大多数软件利润率高达75%以上，而服务利润率往往只有40%左右。

　　在订阅公司营收达到 500 万美元左右和客户超过 1000 人之后，创始人开始思考：“我们可以向其中一些客户推广服务，让他们对我们的软件更加上瘾。”通常，你会看到这些公司专注于再次推出一项服务计划。

　　最终，最成功的软件公司会销售软件并提供重要的服务，以吸引客户登录、提高活跃度和粘性。

　　Clucth.io在 2007 年成立的时候只是一家机构，当时创始人只有 19 岁。该机构员工在 2019 年增至 40 至 50 人，收入达到 500 万美元，但工作相当累人。两位创始人试图出售该机构，并获得了约 500 万美元的收入。

　　其中一位创始人想要开发出一段有价值的代码，让公司无需编码就可以将应用程序和网站整合一起。Clucth.io创始人从公司出售中获得50%的报酬( 250 万美元)，接着用 60 万美元从他原来的公司买下代码。如今这家订阅软件公司推出了Clutch.io(注：Clutch.io一个操作简单、管理强悍的A/B测试工具，它可以控制测试过程)。

　　像Workaxle这类公司模式就是帮助企业轻松安排付费会议。商家需每月支付 1000 美元的订阅费用才能使用该软件，另外Workaxle还抽取其平台总成交额1.5%。该工具适用于收取预约费用的行业(沙龙、教练等)。

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　　12月22日，国家新闻出版署发布了《网络游戏管理办法》，对网络游戏运营提出了诸多新要求。例如游戏内不得设置诱导性奖励机制，不得高价交易虚拟道具等。他表示腾讯游戏将坚持技术创新和内容引领，在主管部门支持下，实现中国游戏产业高质量发展。

　　要说今年什么创业项目/公司最性感，和AI相关的一定榜上有名。在这场由ChatGPT引发的AI技术浪潮中，创业者们的脸上同时写满兴奋和焦虑。如果非要有什么秘诀的话，那就是在AI时代，永远不要停止对AI原生应用的探索。

　　各位村民好，我是村长如果你目前月薪八千或一万，那我就不建议你创业了。道理很简单了，月薪过万就已经超过95%以上的打工人。给自己多几次失败的机会，攒经验，攒试错机会更为重要。

　　有关懂车帝 2023 冬测引发的讨论仍在持续， 12 月 12 日晚，微博标注为懂车帝原创主持人的“懂车大柯基东门”在其微博回应冬测商业化质疑，称“纯属胡扯， 2023 懂车帝冬测 53 款车没有任何一款车有商业化合作，也没有任何车企可以干涉测试、影响测试结果。”日前，懂车帝公布在 2023 冬测续航测试结果，排名结果引发了热议，多个品牌陆续公布相关测试细节。 12 月 11 日，

　　2023年对于StabilityAI来说是充满活力的一年，这家生成式人工智能初创公司不断推出新模型。该公司宣布推出一种新的会员模式，旨在促使其模型的持续推出。我们认为明年将是生成性媒体的一年，就像今年是语言模型的一年一样。

　　StableDiffusion背后的的公司StabilityA现在推出了一项订阅服务，以标准化和改变客户商业用途中对其模型的使用方式。该公司表示，会员计划“重新定义”了其向用户授予商业使用权的方式，旨在在盈利和开放性之间取得平衡。其他AI公司也提供付费层级以获取更多功能，比如OpenAI的ChatGPTPlus允许用户使用更高级的GPT-4模型和更快的响应时间。

　　近几年，有关“品质消费”的讨论热度居高不下，我却唯独对这样一个观点印象深刻——什么时候父母对你买的东西产生疑惑了，那很大程度上代表你的生活已经品质化升级了。 这话听着离经叛道，却不无道理。 实际上，品质消费从不是什么新概念：像 80 年代结婚的单车、手表、收音机“老三件”， 90 年代冰箱、彩电、洗衣机的“新三件”，再到千禧年后流行的微波炉、DVD

　　各位村民好，我是村长这几年，互联网行业失业的人特别多。尤其是互联网领域都有一个魔咒，那就是过了35岁，就很难再上升，也很难再找到工作。容易让你更焦虑。

　　ChatGPT是OpenAI开发的最先进的语言模型。它是生成式预训练Transformer系列的一部分，旨在根据给定的提示理解并生成类似人类的文本。50.使用ChatGPT进行远程医疗支持和参与:在远程医疗应用程序中提供初步支持和参与，指导患者接受适当的医疗护理。

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　　DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。

　　Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

　　Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

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　　该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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　　vx.dev是一个开源的v0.dev替代品商业模型。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

　　Lampi 是一款由 AI 驱动的安全平台，可在您完全控制的前提下进行广泛的搜索，并生成基于知识的内容。Lampi 旨在确保您的数据保持私密和在您的控制之下。产品定价和详细信息请访问官方网站。

　　AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。

　　Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。

　　FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

　　Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

　　LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。

　　这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

　　Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

　　3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

　　LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

　　QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

　　Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。