#生财帖#文科生创业就做家庭服务(一)保洁篇

#内幕消息 #生财帖#文科生创业就做家庭服务(一)保洁篇 一、看好家政30年的底层逻辑 1/家政服务的需求来自于家庭小型化以后的家务外包,老龄化和少子化强化了家庭小型化趋势,5到10年内几乎不可逆转,家政值得做30年,现在才刚刚开始; 2/家政行业不会产生一家独大的巨头垄断,美国没有,日本没有,中国也不会有,全国第一的天鹅到家,2020年88亿GMV,亏损6个亿,市场占有率还不到1.5%,说明行业极度分散,大量中小型企业和个体机会多多; 3/ 家政不会产生垄断的原因是这是个规模不经济的行业,夫妻老婆店过得很好,小型企业过得不错,中型企业喜忧参半,大型企业只赚吆喝不赚钱; 4/看过那么多失败案例和成功案例,我大胆预测,未来的终局形态会是:少量不赚钱的全国性综合企业+比较赚钱的区域性品牌企业+很滋润的扎根社区和私域的超级个体,形成一个金字塔结构,普通人完全可以从中分一杯羹; 5/文科生适合做家政,做家政最核心的能力要求是会聊天。一头面对阿姨,阿姨很单纯,能挣钱、好相处,她就愿意跟着你,所以做家政要多跟阿姨聊天,要让他们信任你,做职业陪伴,做心理按摩,阿姨就是你的摇钱树;一头面对雇主,只要你介绍的阿姨靠谱,雇主满意度就高,转介绍率就高,把雇主当成领导,经常请示汇报,几百个领导同时给你发工资。如果没有其他过硬的技能长处,我建议文科生把聊天这个能力发挥到极致,聊天创造价值! 二、保洁的几个做与不做 6/钟点工可以做。钟点工一般包含保洁和做饭,二线城市40-70/小时不等,家政公司赚纯中介费(阿姨一个月工资),一次性交付。这也是市面上需求做的一个工种,你能看到的大部分夫妻老婆店都是以介绍终点工为主要业务; 7/高端家庭深度保洁值得做。特点:单价高,利润率高,中低频次;适合做口碑,积累一定客户量以后,能把阿姨单子排满,肯定是赚钱的。好处是中高端客户时间宝贵,要求虽然高,但不吹毛求疵,而且满意的话以后会持续复购;客户量大了还可以横向延伸至整理收纳这种高客单价的品类; 8/企业保洁值得做。企业保洁能容纳大体量的公司的,像我的客户佳和云,是服务10来家上市公司的保洁供应商,营收在亿级的量级,前几年很滋润,近两年大客户经济周期所致也压缩预算了,不过永远不会砍掉;另一家我们孵化的河马保洁,也是看到中小型连锁企业客户保洁这一细分领域,走出了自己的特色发展之路,避开家庭保洁的红海,营收在1000万-2000万的量级;总结下:做企业保洁就是做大客户,有稳定的现金流,下限很高; 9/物业保洁不要做。其实物业保洁以前也是香饽饽,但房地产不景气,物业公司各种抠,已经没利润了; 10/家庭保洁不要做。100块钱的保洁,80块钱都要给阿姨发工资,剩下的20块钱还要承担房租水电广告费和工资,到自己手上可能就挣个1块钱。 11/除甲醛除四害不要做。门槛低,频次低,竞争大,红海。 三、怎么做?两个思路 12/如果还没入行,就专注搞流量吧,只要有客户了,阿姨很好找,不要自己养阿姨,找一两个成熟的家政公司合作就行,等自己体量大了,再养几个固定的阿姨,绝大部分阿姨都是游击队,都是共享的,本地进入一个家政合单群很容易获得; 13/流量无非两个端口,一是线下门店,这是传统家政的做法,新入行者需不需要开个门店?门店就是线下景点,主要目的是让客户认证一下,找个社区很便宜的门店开一开也没什么问题,七八平方就够,一方面招聘、一方面招揽客户; 14/二是美团、小红书、抖音,这些实操方法生财帖子很多,我只说自己的看法,参考一下金陵管家,这家公司我看着从0起步,现在一个城市已经积累1w+客户资源了,就三四个小伙子,营收规模在七八百万,但利润率比同行高十几个点。 15/金陵管家的几个操盘手都是五星酒店普通管理人员出身,进入家政保洁行业那真是降维打击了。 家政行业里面年轻人还是太少,需要酒店、旅游、餐饮等不同行业背景的人进来,红利可以吃很久很久。

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文科生在AI团队里,究竟能干嘛? 这大半年来,市面上被报道的 AI 团队,核心人才大多有技术背景,至少得是个理工科背景。 包括在很多 AI 社群里,懂技术的开发者,往往更受欢迎。 作为中文系毕业的文科生,我也一直在想:难道在 AI 领域,就没有咱文科生的一席之地了吗? 从事 AI 3 个月后,我参与开发的一款内部 AI 工具,终于有了点阶段性的进展。回顾这 3 个月的经历,我隐约找到了点文科生在 AI 团队可以做的事儿。 先说个太长不看版: 内部AI 产品的开发,至少有 3 个里程碑 1、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 2、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 3、帮助业务一线员工真正用出效果 每个里程碑达成过程中,我这个文科生起到的作用是 1、找场景阶段:调研和科普 AI 在行业中的应用 2、产品开发阶段:通过提示词,把专家经验放进产品 3、用户成功阶段:在真实业务中,帮助种子用户成功 如果你对细节感兴趣,欢迎查看下面的详细内容: 一、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 1、找高价值场景 6月份初,在参与筹建「开源 AI 解决方案社区」的过程中,经过跟多位AI从业者深入交流,我得出了一个结论: “和行家/专家一道,找到行业的高价值场景,做出该场景的AIGC解决方案,可能更赚钱。” 这段话被转发出去之后,得到过几位行业领袖级人物的肯定。我后来参与的AI工具,也是在这个思路下开展的。 2、技术之外要做的事 想要“和行家/专家一道,找到行业的高价值场景”,AI团队就不能只懂技术。 我们还需要花更多的时间,去找行家/专家沟通,去了解该细分领域的知识和商业模式,去了解服务公司的核心优势。 就像那些搞运输的司机,懂发动机原理固然不错,但真想要赚钱,他们更需要搞清楚:运什么人、什么货性价比更高,走哪些路线更有赚头。 3、我这个文科生能做的事儿 对于绝大多数的行业专家来说,AI到底发展到了什么程度,其实是个谜。 因为新闻一会儿说AI会取代他们,一会儿又说 AI 到了冷静期,很多 AI 公司都黄了,也没个准数。 于是,我就冲了上来,做了些较为细致的调研。然后,用专家能懂的话,把AI 的真实情况,尤其是对行业的真实影响,科普给他们。 等专家对「AI 能干啥和不能干啥」有个基本概念过后,我再试着用他们能接受的方式,一起测试 AI 在解决业务真实问题方面的效果。 整体来看,专家们更喜欢业务导向的专题式调研报告,测试过且有know-how 层面的SOP更佳,有客户/用户的数据最好。而对于市面上常见的技术向、产品向的科普文章(和软广),他们其实兴趣不大。 二、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 1、确保 AI 能解决业务中的真实问题 5月下旬,OpenAI的创始人之一,大神Andrej Karpthy在微软Build 2023开发者大会上有提到过: “很多事情,直接写提示词(prompt)就可以搞定。在达到提示词上限之前,不需要考虑模型微调。” 在实际业务当中,很多问题,确实可以通过提示词解决。而提示词的上限,则取决于业务的重要程度和专家的专业程度。 如果,有幸在上个阶段,找到了重要性够高的业务场景。那么,这个阶段的重点,就变成了「如何和专家一起提升提示词的上限」。 从个人经验来看,很多 AI 工程师是不屑于学提示词的,绝大多数行业专家又不太会提示词。这中间的鸿沟,就需要我这个「愿意学和擅长教提示词」的人来填。 如果说提示词对专家太难,对 AI 工程师太简单,那么对我这个喜欢讲大白话的文科生,可能就刚刚好。 2、确保 AI 工具足够简单易用 入行仨月,我越发认可一句话:“公司只要有‘两个人’会提示词就行了”。 提示词真要做到「能解决业务中真实问题」的程度,不仅需要大量的业务知识和提示工程知识,还需要反复地尝试和迭代。 这其中的学习成本和试错成本,远不是业务一线伙伴所能承担的。咱千万别指望,通过几场培训和交流,就能让业务人员用起来。事实证明,这是不可能的。 更可行的方式,是让对业务感兴趣的提示词高手(我)和对 AI 感兴趣的业务专家合作。把一些高频的、能提效的场景中要用到的提示词,都提前写完并封装好。 最终交付给业务一线伙伴的,是只要傻瓜式操作就能稳定出效果简易工具。 三、帮业务一线伙伴真正用出效果 一旦进入真实业务场景,再简单易用的提效工具,都有一定的学习成本。 哪怕简单如微信,私域运营过程中要用到的功能,也得专门搞场培训。 1、在企业内部,AI比数字化工具更难推 在业务一线伙伴那里,AI 可不只是新的提效工具那么简单,在潜意识里,他们还有被取代的担忧。 而对那些简单试用过一些AI 的业务伙伴来讲,他们在市面上的 AI 那里碰过壁,不一定相信这一款AI工具真的有用。 这种情况下,如何吸引到一定量的种子用户,如何让种子用户快速上手,如何让甜蜜用户用出效果和持续使用,都是难题。 2、但互联网时代的运营方法论,依然有效 比如,重点突破感兴趣的业务团队,深入到他们手头具体的项目中去,点对点地用 AI 工具帮他们提效。 一旦在业务中起到作用,该团队就会一直用下去。 而在沟通过程中,我还可以不断总结他们的痛点,找到真实业务中高频的具象的场景,测算出大致的提效数据。 比如从 3 天提效到 10 分钟等,好让其他业务团队能真切感受到 AI 工具的帮助,最终以点带面让相关团队都用起来。 四、其他的延展 1、关键在“行业的高价值场景”上 总结到最后,我越发感觉到,这里面真正关键的,不是找场景阶段的调研和科普,不是产品开发阶段提示词工程,也不是用户成功阶段的产品运营,而是真正找到了“行业的高价值场景”。 只有场景找得足够准,才有可能立得了项,有可能获得种子用户,有可能形成早期的标杆,有可能为公司乃至行业带来价值。 但现阶段想要找到这个场景,AI 团队一定要跟行业专家合作,一定要对该领域的技术进展和产品表现足够了解。此处,才是文科生们最能创造价值的地方。 2、文理科或许都不是重点 最后,话说回来,既然都有了 AI 加持,就不用过于纠结文科、理科了。肯专研的话,很多技术上的问题、行业里的专业问题,都是可以学会的。 而且,从合作的角度来看,这些问题也无需学到多么精通。收到需求后,知道技术能否实现;看到技术后,清楚业务中如何应用,就差不多了。 至于那些个高价值场景,可能还需要把这门生意摸得足够透,对市面上「需求(流量)-产品-变现」的玩法了解得足够多。 我希望自己,今后尽可能少考虑自己学的是什么专业,担任的是什么岗位。然后,把更多的心思,花在如何用我的优势和用 AI 为客户/用户创造更大价值上,花在细分领域客户/用户的需求洞察上。 毕竟,客户/用户真正关心的,不是我是谁,而是我能给他们带来的是什么。#AI工作流

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