`
yunj
  • 浏览: 15418 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

[转载]Swoopo:利用人性弱点拍卖

阅读更多
昨天是六一儿童节,原意是打算找儿童服务方面的网站和商业模式介绍的,但是一眼看到Swoopo.com(http://www.swoopo.com/)这个曾经引发巨大争议、如今似乎又在热烈讨论的、被MR6称之为“邪恶版eBay拍卖网站”,就引起了我极大的兴趣。

大家在内心里,都向往单纯的世界,但基于各种各样的主客观原因,人性本善也好,人性本恶也罢,我们越来越感觉这是个非常复杂的社会,不是单纯的黑白世界,也不是彩色,而是多色交织的世界,在这背后,自然是纷繁复杂的人心。

回归到商业世界,基于人性的优点或者弱点做生意、做大生意的商业模式,给我们的感觉——或许真的不是破口大骂,就是对视大笑了。今天【酷站商业模式】要介绍的Swoopo就是这样一个充分利用人性弱点(贪便宜、赌 [狗日的关键词过滤] 博心态等)、让你大骂或大笑的物品拍卖网站。

无论你看过之后,非常叫好、觉得是天才般的创意、想模仿(去百度或者Google当前关于Swoopo的信息,很多人都在威客社区找技术高手模仿开发……)和山寨Swoopo也好,还是破口大骂、不屑一顾、揭露骗局也罢,在儿童节这样的一天,【焱淼创智】真诚希望大家抱着单纯的心态,自在地生活。

·网站名称:Swoopo(http://www.swoopo.com/)

·上线时间:2005年

·所在地点:德国慕尼黑

·商业模式:有偿竞拍费(每次花费0.75美元,才有资格竞价)

1.Swoopo做什么?

Swoopo.com是个网上竞拍站点,不同是任何买主都需要付钱(买bids),才有资格来提交竞价。为什么需要付钱才有资格参与拍卖呢?原因就 在于任何一个人都有可能以非常低的价格竞得商品,比如几十美元买个手机、几百美元买个笔记本之类的。Swoopo称其网站上的产品价格平均只有零售商品价 格的65%。

就是这种有可能的便宜、再加上赌 [狗日的关键词过滤] 博的心态,吸引了很多用户,Swoopo目前在德国、英国、奥地利、西班牙和美国都有分站点. 目前该网站有2百万注册用户,在2008年营业收入高达2900万美元,而且在2009年4月获得了August Capital的1000万美元投资。

2.Swoopo怎么做?

简单来说,swoopo.com网站上所有商品的起始统一标价为0.15美元,然后用户可以竞拍,每个竞价单位都将产品价格增加15分;竞拍过程中,20秒以内如果没有再加价者,那么商品就出售给最高出价竞拍者。正是因为这个原因,用户才有可能花43美元(290元人民币)买一台Sony VAIO 16.4英寸笔记本电脑。



但是,竞拍的过程通常都非常复杂,尤其是当参与人很多的时候。首先每个购物者需要购买竞价资格,每次竞价都需要花费0.75美元。而且用户还不能一次只购买一个竞价权,需要以30、50、100、300或者700个竞价单位来提交竞价。





如果付费才有资格参与拍卖还不够“邪恶”的话, 那么从有新的人出价时,拍卖时间会返回或者说倒退(一般在距离拍卖结束还有10秒的时候最危险,目前来看没有什么规矩,好像是随机的时间设置),绝对会让 你感觉到“邪恶”的。比如说:距离拍卖时间还剩15秒的时候,如果有人加价,那么时间会返回到15秒甚至更久的时间,再次开始拍价,这样是不是够诡异的? 不信的话,你去Swoopo.com盯着某件拍卖快结束的商品就知道了。毕竟,一件商品只有当20秒内没有人加价的时候,才有可能被卖出?那么在这20秒内,可以发生的情形太多太多了,但可以肯定的是,swoopo从中获利很多很多哦……



3.Swoopo的商业模式?

借助这样的高超商业模式设计,Swoopo还怕不盈利吗?目前其盈利包括两类:一是如同B2C电子商务网站一样,出售商品,赚取商品成本与售价之前的差价,即便是负差价也无所谓,还有第二种更加稳定的收入,来自竞拍、卖出bids的费用。也是当一个商品,竞争越激烈,落入swoopo.com的银子就越多。举个例子就知道了:

维 基百科有一个例子是:如果一样1000美元的商品最后以80美元售出,那表示8000次竞价已经发生,以每次竞标得花0.75美元来看,Swoopo表面 上是以80美元“贱卖”了这1000元商品,但它其实从人们热情而又疯狂的投标中总共获得6000元,这样的利润是不是很可观。

在2008年,国内已经引入Swoopo商业模式了,这就是:有拍网、快乐点,从网站和相关报道看上去,运营都不错,只是,他们的投诉也相当多、面临的挑战还比较大,毕竟,直面人性弱点,是挑战、还是骗局真的很难说清楚,不过我们还是要理清楚的。

4.Swoopo的挑战或者骗局?

Swoopo很容易面临法律问题,尤其是在严格赌 [狗日的关键词过滤] 博界定的国家,比如咱们中国。事实上,从国内模仿者有拍网和快乐点来看,挑战还很大,不然“快乐点”不会打出慈善牌,说“每 使用一个付费快乐点(0.5元),就可以获得快乐点爱心善款0.05元,用户可以在快乐点网站的慈善专区中使用各自的爱心善款,将将爱心传递给各地需要帮 助的先天性心脏病患儿”,而且目前已经捐献了12万元(背后的收入有多少,我们也可以算出来的吧?捐款额占10%,其收入有120万……)

下面是豆瓣网的一位用户,以“快乐点”为例帮我们算得一笔账:

先看看“快乐点”是怎么赚钱的
1) 以极低价格起价(甚至0),没有保留价;
2)买方每次竞价,价格加一分;标明“不要钱”的商品(在所有拍卖商品中比例相当大),竞价对价格没有任何影响;
3)在最后一秒前出价即可延长时间至15秒,30秒,一直到没有人继续竞价为止;
4)每次竞价,买方支付0.5元。

以下是从网站上随机抓取的一个”便宜买卖”,看看这件商品快乐点网站赚了多少钱:
九阳豆浆机 市场价格:389元 (每次竞价加一分) 成交价¥17.44
节省95% (成交时间:2009-3-20 1:25:31)

按照每次加一分的规则,该产品被买方出价1744次,出价费总共822元。快乐点网站获得822+17.44=839.44元,扣除成本389元(暂且不计大规模采购节省的费用),获利450.44元。
假如产品以市场价一半199.5元成交,“快乐点”能赚多少钱呢?算算吓你一跳!快乐点净获利199.5/0.01*0.5+199.5-389=
9785.5元。

很明显,如果是单一的买方,没有人会拿这么多钱来买389元的产品,“快乐点”网站恰恰是利用了多个买方互相无法协调的情形来剥削买方。于是可以夸 张的说:快乐点所谓竞拍购物原理很简单,类似于赌场:任赌客互相竞争,最终赌场老板获利;赌客越是赌红了眼,赌场老板赚钱越多。

“快乐点”网站所借鉴的swoopo.com网站在美国也备受批评。耶鲁大学法学院Ian Ayres教授在纽约时报撰文,称其为“以低价诱惑众人付费争位竞价的可怕网站”(“scary website that seems to be exploiting the low-price allure of all-pay auctions”)。这类网站看准了人性的弱点——明知输掉的可能性很大仍然为蝇头小利不顾一切地竞拍——故而吸引了大量的竞拍者。这和现代社会赌场的 道理一样,赌客明知赌 [狗日的关键词过滤] 博一定输钱的道理却仍然光顾赌场。

在看完Swoopo和国内相关借鉴网站的商业模式、挑战之后,你有什么样的想法?大骂、还是大笑呢?

分享到:
评论

相关推荐

    计算机专业 外文翻译 在线竞拍

    本文旨在探讨按次付费投标拍卖中的信息不对称问题,并重点分析Swoopo平台如何利用这一特性实现高额利润。通过深入剖析Swoopo最近推出的一项新功能——即允许未中标者直接以优惠价购买商品,我们将探讨这一机制对玩家...

    让你日进千金的竞拍系统

    在Swoopo等竞拍平台上,用户可以参与竞拍,每次出价都会消耗一定的积分或者费用,并且拍卖时间会随着出价而延长,增加了竞拍的紧张感和刺激性。这种模式吸引了很多用户参与,有可能以远低于市场价格获得商品,但也...

    竞标网站闪拍网近日关闭:自曝两大失败因素.docx

    在线拍卖作为一种互联网商业形态,近年来在全球范围内日益流行。然而,一些采用创新模式的竞拍网站如闪拍网却未能在市场上长久立足,最终走向关闭。通过对闪拍网失败原因的分析,我们能够洞察到在线拍卖业务中的关键...

    对旋轴流风机毕业设计说明书.doc

    对旋轴流风机毕业设计说明书.doc

    【人工智能导论】支持向量机算法分析预习报告:深入理解SVM原理与鸢尾花数据集分类实验设计

    内容概要:本文档为2024~2025学年第二学期的人工智能导论课程中的支持向量机(SVM)算法分析实验预习报告。报告的主要目的是深入理解SVM的基本原理、核函数的作用以及参数调节对模型的影响,同时掌握特征选取的方法和重要性,为后续处理更复杂的数据集积累经验。实验任务包括对鸢尾花数据集进行特征探索,通过绘制相关性矩阵、径向可视化或各特征之间的关系矩阵图,深入了解数据集特征,并利用SVM算法实现对该数据集的准确分类。实验设备和环境要求操作系统为Windows、Linux或macOS均可,编程语言为Python,并搭配NumPy、Pandas、Scikit-learn和Matplotlib等科学计算和数据处理库。; 适合人群:具有一定的数学基础和编程经验,正在学习或从事机器学习和数据挖掘领域工作的学生或研究人员。; 使用场景及目标:①适用于需要理解SVM算法原理及其应用的学习者;②帮助研究者掌握如何使用SVM进行分类任务,特别是针对线性不可分的数据集;③为后续更复杂的机器学习项目提供理论和技术支持。; 其他说明:实验将在图书馆附楼计算中心进行,时间为2025年4月15日,由教师王艳指导并批阅。实验预习过程应详细记录设计思想、设计步骤等初步方案,可以通过程序流程图、伪代码、预定相关测试数据和预期结果等方式来表示。

    步进式推刚机设计说明书.doc

    步进式推刚机设计说明书.doc

    遗传算法优化BP神经网络提升交通流量预测精度的技术实现与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用遗传算法优化BP神经网络,以提高交通流量预测的准确性。文中首先解释了BP神经网络的基本结构及其局限性,即容易陷入局部最优解的问题。随后,作者展示了遗传算法的工作原理,并将其应用于优化BP神经网络的权重和偏置。通过定义适应度函数、选择、交叉和变异等步骤,实现了对BP神经网络的有效改进。实验结果显示,优化后的BP神经网络在交通流量预测中的精度显著高于传统的BP神经网络,特别是在处理复杂的非线性问题时表现出色。 适用人群:对机器学习、深度学习以及交通流量预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行精确交通流量预测的应用场景,如智能交通系统、城市规划等领域。主要目标是通过遗传算法优化BP神经网络,解决其易陷入局部最优的问题,从而提高预测精度和稳定性。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,帮助读者更好地理解和实践这一优化方法。同时,强调了遗传算法在全局搜索方面的优势,以及其与BP神经网络结合所带来的性能提升。此外,还讨论了一些具体的实施技巧,如适应度函数的设计、交叉和变异操作的选择等。 标签1,标签2,标签3,标签4,标签5

    电镀生产线自动化:基于组态王6.53与S7-200PLC的仿真系统设计与实现

    内容概要:本文详细介绍了基于组态王6.53和西门子S7-200PLC构建的电镀生产线仿真系统的开发过程。主要内容涵盖IO配置表、PLC梯形图编程、组态王动画脚本编写以及故障模拟等功能。文中展示了如何通过PLC控制行车移动、槽位状态监测、溶液参数调节等关键操作,并通过定时器、互锁机制、PID调节等技术手段实现精确控制。此外,还提供了详细的调试经验和优化方法,如调整定时器参数、优化动画效果等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和组态软件使用的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要进行电镀生产线自动化调试和仿真的场合。主要目标是帮助工程师理解和掌握电镀生产线的自动化控制逻辑,提高调试效率,减少实际生产中的错误。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括大量实际操作经验和调试技巧,有助于读者更好地应用于实际工作中。附带的运行效果视频进一步增强了理解和应用效果。

    基于模糊神经网络的风光互补系统负荷功率智能分配与Simulink/Matlab仿真

    内容概要:本文详细介绍了利用模糊神经网络在风光互补发电系统中进行负荷功率智能分配的方法及其在Simulink/Matlab环境下的仿真实现。文中首先阐述了光伏和风机的MPPT算法,分别采用了扰动观察法和叶尖速比控制来优化能量捕获。接着重点讨论了模糊控制器的设计,通过定义输入变量(电网频率偏差、直流母线电压、SOC储能状态)和输出变量(各级负荷的功率分配系数),以及隶属度函数和规则库的构建,实现了对不同等级负荷的智能分配。此外,文章还探讨了VSC逆变器的控制策略,特别是在锁相环参数设置和LC滤波器方面的优化措施。最后,通过一系列仿真实验验证了系统的有效性和稳定性。 适合人群:从事电力电子、智能控制系统研究的技术人员,尤其是对风光互补发电系统感兴趣的科研工作者和工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解风光互补发电系统中负荷功率分配策略的研究人员和技术人员。目标是掌握模糊神经网络在电力系统中的应用,提高风光互补发电系统的可靠性和效率。 其他说明:文章提供了详细的代码片段和仿真技巧,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时,强调了调参过程中的一些常见问题和解决方案,有助于减少实际项目中的调试时间和成本。

    人工智能原理及应用 王万森 课后习题答案解析

    人工智能原理及应用 王万森 课后习题答案解析

    毕业设计(论文) 直动式液压往复泵设计说明书.doc.doc

    毕业设计(论文) 直动式液压往复泵设计说明书.doc.doc

    基于S7-200 PLC和MCGS的四路抢答器控制系统设计与实现

    内容概要:本文详细介绍了基于S7-200 PLC和MCGS组态软件构建的四路抢答器控制系统。首先阐述了系统的硬件架构,包括四个抢答按钮、复位按钮、指示灯和蜂鸣器的连接方式及其对应的PLC输入输出点配置。接着深入解析了梯形图程序的关键逻辑,如抢答互锁机制、时间戳判断防止多选手同时抢答以及主持人控制的抢答允许标志。此外,还探讨了MCGS组态画面的设计,包括动态效果展示、触摸屏变量绑定和抢答超时处理。最后,分享了一些调试经验和优化技巧,如反向电动势防护、接线注意事项和系统性能测试。 适用人群:对PLC编程和工控系统感兴趣的工程师和技术爱好者,尤其是有一定PLC基础的学习者。 使用场景及目标:适用于竞赛类节目或培训场所,用于搭建高效可靠的抢答系统,提升互动性和趣味性。主要目标是帮助读者掌握PLC编程技巧和MCGS组态设计方法,能够独立完成类似项目的开发。 其他说明:文中提供了详细的梯形图代码片段和接线图示例,便于读者理解和实践。同时强调了硬件防抖和软件互锁的重要性,确保系统的稳定性和可靠性。

    【Python爬虫技术】从入门到实战:核心库框架、项目案例及反爬应对策略综述

    内容概要:本文档详细介绍了Python爬虫的学习资源,涵盖基础知识、实例教程、反爬机制及应对策略、学习资源推荐和法律道德注意事项。基础知识部分讲解了核心库与框架(Requests库、BeautifulSoup、Scrapy框架)及其使用方法,数据提取技术(正则表达式、XPath、JSON处理)。实例教程按初级、中级、高级分类,包括静态网页抓取、动态内容抓取、分布式爬虫等项目。反爬机制与应对策略中列举了常见的反爬技术(User-Agent检测、IP频率限制等)及相应的解决办法(请求头伪装、IP代理池等)。最后强调了学习过程中应遵守的相关法律法规。; 适合人群:对Python爬虫技术感兴趣的初学者或有一定经验的研发人员。; 使用场景及目标:①掌握Python爬虫的基本概念和技术工具;②通过实例项目提高实际操作能力;③了解并应对反爬机制;④确保爬虫活动符合法律和道德规范。; 阅读建议:建议读者按照由浅入深的原则进行学习,在实践中不断巩固所学知识,同时注意遵守相关法律法规。

    蛋白酶的工厂设计说明书.doc

    蛋白酶的工厂设计说明书.doc

    松下FP-XH六轴伺服控制系统:多工位转盘控制程序解析及其应用

    内容概要:本文详细解析了松下FP-XH六轴伺服控制系统在汽车零部件生产线上的多工位转盘控制程序。该程序分为五个主要模块:主程序循环控制、手动模式处理、自动流程控制、报警处理模块以及输出刷新模块。每个模块的功能明确,如主程序负责调用各个子程序,报警处理模块将故障类型分颜色显示,便于快速定位问题。此外,文中介绍了点动控制中的防呆设计、绝对定位中的环形地址计算法、状态机设计用于管理六个轴的状态,以及异常处理逻辑如断电后的数据恢复机制。这些设计不仅提高了系统的稳定性和安全性,还在实际应用中表现出色,经过三年的实际运行验证。 适合人群:从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程和多轴伺服系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC编程技巧、多轴伺服控制逻辑、异常处理机制以及提高系统稳定性的场合。目标是帮助读者掌握松下FP-XH PLC在复杂工业环境中的应用方法,提升实际项目的开发效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码解析,还包括了许多实用的编程技巧和注意事项,如注释的规范书写、变量命名规则等,有助于读者更好地理解和应用这些技术。

    基于三菱PLC和组态王的煤矿通风机瓦斯浓度自动控制系统设计与实现

    内容概要:本文详细介绍了利用三菱FX3U系列PLC和组态王6.55软件实现煤矿通风机根据瓦斯浓度自动调整转速的控制系统。主要内容涵盖硬件配置、梯形图编程逻辑、组态王画面设计、调试技巧等方面。系统通过瓦斯传感器实时监测瓦斯浓度,采用双比较器进行区间判断,确保风机在不同浓度下自动调整转速,并设有多种保护机制如急停按钮、报警指示灯等。此外,还讨论了传感器零点漂移补偿、数据滤波处理、PLC与组态王通信设置等关键技术点。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程和SCADA系统有一定了解的人群。 使用场景及目标:适用于煤矿井下通风系统的自动化改造,旨在提高通风效率,降低瓦斯爆炸风险,保障井下作业人员的安全。具体目标包括实现瓦斯浓度超标时快速响应、减少人工干预、提升系统稳定性。 其他说明:文中提到的实际案例表明,该系统能够显著缩短应急响应时间,减少瓦斯超限持续时间,提高生产安全性。同时提供了详细的编程技巧和调试经验,有助于读者更好地理解和应用相关技术。

    基于多目标粒子群优化(MOPSO)算法的微电网经济运行与需求侧响应

    内容概要:本文探讨了在“双碳”目标背景下,利用多目标粒子群优化(MOPSO)算法解决风光储荷微电网系统的多目标经济运行优化问题。文章详细介绍了MOPSO算法的特点及其在处理发电不确定性和负荷波动方面的优势,展示了该算法的具体实现方式,包括粒子类和仓库类的设计,以及目标函数的构建。此外,文中还讨论了通过分时电价机制引导需求侧响应的应用实例,验证了MOPSO算法的有效性,实现了光伏消纳比例提升15%,风电消纳比例提升20%,系统运行成本降低12%。 适合人群:从事电力系统优化、新能源技术研究的专业人士,尤其是关注微电网调度和多目标优化算法的研究人员。 使用场景及目标:适用于希望提高微电网经济效益和能源利用率的项目,旨在通过智能化调度减少弃风弃光现象,降低系统运行成本,增强微电网的稳定性。 其他说明:文章强调了算法的实际应用价值,并展望了未来结合深度强化学习进一步提升优化性能的可能性。

    计算机二级office2016版教材.pdf

    计算机二级office2016版教材

    5+1档轿车手动变速箱设计说明书.doc

    5+1档轿车手动变速箱设计说明书.doc

    裂缝检测数据集,支持yolo v11格式的标注,1673张原始训练集图片,正确识别率99.4%

    裂缝检测数据集,支持yolo v11格式的标注,1673张原始训练集图片,正确识别率99.4% 图片详情可查看博文:https://backend.blog.csdn.net/article/details/147232357

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics