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排队领奖购物狂欢开启全新商业模式

更新:2024-05-15 11:00 发布者IP:183.22.250.109 浏览:0次
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东莞市莞带大数据科技有限公司
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工会排单的模式,虎茅的模式制度,虎茅的模式解析,排队奖励的模式,排队奖励的源码开
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产品详细介绍

欢迎来到这个充满惊喜的商业模式——工会排队奖励模式!在这个时代,你是否感到购物和消费的乐趣被平淡无奇的模式所限制?那么,这个全新的商业模式将带你进入一个充满刺激和惊喜的世界!

想象一下,当你购物时,不再只是简单地将钱花在商品上,而是通过一种独特的奖励机制,让你的消费变得更有价值!在这个模式中,你将有机会获得丰厚的返现奖励,只要满足一定的条件,你就能排队等待奖励的释放!

工会排队奖励模式是一种独特的返现机制,将线上购物与线下实体店消费相结合。在满足一定金额的购物后,消费者可以获得相应的工会返现。这种模式将消费者的消费行为与返现奖励紧密相连,旨在激励消费者提高购买意愿和活跃度,并增加对品牌的忠诚度和粘性。

在参与工会排队领奖模式时,消费者首先需要满足平台要求的个人积分数量,并分享给下级用户,同时保证下级用户的积分数量也满足平台要求。在完成购物后,消费者按照先到先得的原则排队,等待获得相应的返现奖励。

  1. 每个产品都有不同的利润,通常20%-60%的利润比较常见。平台会根据产品的利润抽取一部分利润放入静态奖金池做周期锁仓释放。



  2. 消费者在平台消费满足一定金额后,可以获得相应的工会返现。这个返现是按照先到先得的原则排队获得的。



  3. 平台会根据消费者的购物金额和产品利润,计算出每个订单的返现比例,并按照排队顺序释放订单。

  1. 在满足返现条件后,消费者可以获得一定比例的返现奖励,这个奖励可以直接提现或在平台内消费使用。



  2. 如果消费者想要加速获得返现奖励,可以通过分享给下级用户并保证下级用户的积分数量满足平台要求来实现。推荐加速比例全部释放,采用周期性的方式加速释放部分排队订单。



  3. 如果消费者不想等待那么长时间,也可以通过推荐消费者的方式,设置好推荐人数,把待释放的积分全部释放出来,从而退出排队。



动态收益和静态收益的计算方法如下:



  1. 动态收益:



在工会排队奖励模式中,动态收益是与推荐人数相关的。平台会根据推荐的人数设定一个推荐加速比例,这个比例可以是或更高。如果一个消费者推荐了5个人,那么他的推荐加速比例就是,即他可以提前释放自己和被推荐人的订单。

假设一个消费者消费了300元的产品,获得了300的待释放积分。如果他推荐了5个人,那么他的推荐加速比例就是,即他可以提前释放自己和被推荐人的订单。假设他的被推荐人也消费了300元的产品,那么他的被推荐人也获得了300的待释放积分。此时,他可以和自己被推荐人的订单一起释放,释放的比例是1:1,即释放600积分。



  1. 静态收益:



在工会排队奖励模式中,静态收益是与消费者购买的产品利润相关的。每个产品都有不同的利润梯度,例如(60%、30%、15+N)。消费者购买的产品利润越高,获得的静态收益就越多。

假设一个消费者消费了300元的产品,该产品的利润属于60%的梯度,那么他的静态收益就是300 x 60% =180元。这180元会进入静态奖金池中,并根据产品的锁仓周期进行排队释放。

总的来说,动态收益和静态收益的计算方法是根据不同的规则和条件进行计算的。平台会根据消费者的购物金额、产品利润、推荐人数等因素来设定不同的规则,从而让消费者获得更多的奖励。

举例说明:

假设一个消费者在平台消费了300元的产品,该产品的利润属于(60%、30%、15+N)的梯度,平台会赠送一个300的待释放积分给消费者,这个待释放积分再按照机制去进行排队。当很多消费订单进来的时候,锁仓周期会根据不同产品来获得不同的释放周期。假设A2消费者购买的产品属于40%利润值,那么他的锁仓周期可能就是45天。当到达一定周期的同时,静态奖金池累计一万金额时,平台会根据锁仓排队周期的用户去优先释放前面为15周期的用户订单出去。

每个间隔利润里面会看到他们每个利润的产品都会有一个间隔为15天,这个15天就意味着消费者每个订单里面都会存在一个时间差,通过时间差去沉淀到奖金池。因为所有的用户他都不可能是全部消费的高利润产品,可分为刚需与不刚需产品。

另外一个是动态的释放规则。主要是针对一些不想去等待那么长时间的部分用户,可按去推荐消费者的方式,设置好推荐人数,把待释放的积分全部释放出来从而退出排队。假设我们设置的是推荐人数为5人他只推荐了4个人怎么办呢?如推荐了4个人的时候实际每笔订单里面只释放了60剩下部分的60还是继续按照等待周期去进行静态释放。如需有融合线下的部分其实它的逻辑玩法跟线上是一样的只是说线上是针对我们的产品利润去控制抽取的静态动态与周期。

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