对于现在普通人创业，有什么建议?很多人喜欢寻找偏门，我觉得恰好相反，要找热门，然后进行大量的数据分析，在夹缝里求生存，通过数据分析，能够发现很多有意思的需求，

迎合热门中的冷门

最初，朋友想做女内衣，很多朋友都反对，觉得市场过饱和了，于是他就分析了淘宝数据，觉得这里面有很多夹缝的存在，而且需求量很大，于是选准一个细分市场，持续干下去。 这位朋友擅长聚焦，原本做实体生意，例如白酒、手机领域，但是亏了上百万，后面转型做互联网，走了这么多弯路，总结了一句话：找到细分领域，然后聚焦，深挖。

这也是很多做电商的打法。选择低竞争，高利润的单品，把销量排名做到前三，然后坐享其成，所以这有一个很重要核心的准备工作，数据分析，因为一定有人在闷声赚大钱。

拥有数据思维，是一大杀器

时刻保持对数据的敏感度，比如如果你的竞品或者同类词，出现了严重数据异常，那你应该在警惕中保持着兴奋。 比如查询这些数据异动的原因，对手是不是在小红书做了投放，在抖音搞了直播，在微博铺信息流，做了优惠活动等等，然后体验对手做的一系列营销活动，再通过与对手产品销售和传播数据的对比，估摸出同行这次的投产比正负。 如果是正的就不说了，赶上;如果是负的，更好，省了不少钱，相当于同行为你铺路了。

"思考人流未来将往哪里去，比研究如何套利现在的流量，要重要得多。 思考未来机会将在哪里涌现，比急切想扑捉眼前的机会要重要得多" 预测的前提是什么?除了眼界，更重要的是数据本身。 学会做任何事情，不要去幻想，要测试数据，验证市场。数据是不会骗人的，自己没有数据怎么办?最简单的测试方法，通过发朋友圈、发公众号，发抖音，甚至投一点广告来测试，验证了市场后，快步前进，迅速放大。

很多项目想融资，投资人最看重哪一点? 数据。 任何将机器学习模型作为业务核心支持的大众产品都具有极大的先发优势，在这些领域增长是第一重要的，因为数据集决定了模型的质量。 模型的质量决定了准确性，决定了对用户的快速反馈。

先做好一个渠道再辐射其他渠道

你比消费者更了解他自己，最近看历史书，想到了一点。 力出一孔，争取先在一个渠道破圈，这样才有机会把势能辐射到其它渠道上。 比如做自媒体，短视频做得好，就争取在视频号或者抖音破圈，图文做得好，就先在公众号或者知乎立好一亩三分地，先在一个平台立住脚，或者先在一个渠道占领头部，再辐射到其它平台，然后再尝试渗透其它类型。 一口吃不了大胖子，先建立自己的一亩三分地，才有资本招兵买马，去开疆扩土。 但是对于聚焦，也需要辩证看。 一开始的多面开花未尝不是好的尝试。

熟悉的朋友应该知道，我做互联网七年，做过竞价，合成平台，电商，套利项目，短视，蓝海产品，很多领域都有涉足一点，但是很遗憾，只是涉足，并没有在这些行业有所立足，赚了些钱后，就寻找下一个风口。 可能专注某个领域做下去，现在也能有不错的成绩，但是塞翁失马，焉知非福。

我现在专注流量操盘和项目的挖掘设计，然后把这些项目运营方式赋能给工作室的人去测试、放大。这一切的前提，是因为我之前接触过不少的项目和领域，有一定的经验积累，这一切都来源于一开始的多面。 包括写文章，也是如此。

我一直在说，我并没有想靠做自媒体赚钱，但是能靠自媒体资源赚钱。在互联网的每一次展现，都意味着曝光率的增加，能被更多人注意到，也能注意到更多人。 在此基础上，选择合适的项目入股，比如资金入股，资源入股，流量入股等。a哥做脱单项目，我接着注入资金，b哥做速卖通，我也跟进。 跟大家一起做项目，便能发生足够亲的商业关系，这是拉近关系最快的方式之一，就是产生价值交互。其次也有机会获取到一定的回报，并且我是一位”合格”的投资者，因为我能接受输。我越是这个心态，大家越愿意跟我玩，也更加互相尊重。 并且在互联网的每一个视频，每一篇文章，都是一个势能，当势能积累足够多时，就会起到连锁反应。

运营好私域流量

你从事私域流量运营，然后写了1000篇关于流量的文章，分布在互联网各个角落，这相当于这个行业上空，都被你的1000篇文章所覆盖，并且形成连锁反应，每年行业新人，都是看你文章所入行，这种营销势能可想而知。 为什么很多做自媒体的，经常为变现所困。 因为每次出手，都不能为大家带来超预期交付。 不管是做项目收费，还是产品出售，确保你的每次交付都是超预期，否则就不要出手。用户、员工、合作伙伴对你的忍耐度是高还是低，很大程度受到预期影响。

什么是超预期? 大大超出用户的预期价值。 比如，做低单价引流课的，干货一定要多，9.9的课程，给讲足999的料，报名的人就滔滔不绝。真正的主课你要提供的是服务，比如让学员能够真正落地实操和揉碎地讲解细节，以及一对一的指导问题。 比如，保证你的每次输出，对于用户而言，都有所价值。包括今天的文章，我也要保证大家点进来，是有收获的，而不是骂骂咧咧的点退出键。 当然，预期是非确定性，相同的内容和产品，每个人的价值收获是有区别的，所以超预期只能是为一个区间所服务。