赚钱金句-收录库

## 牛人会把所有事情都方法论化牛人愿意把任何貌似不可方法论的东西都方法论，消除能力范围内的不确定，从而腾出精力去应付真正的不确定。

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## 从0到1只需要这三点抓住了市场需求，推出了受认可的产品，并且通过出色的IP营销获取了种子用户，以及创业初期的用户增长，通过这三点，米课完成了从0到1的过程。
## 把握定价权，获得更多利润 “人生八苦，生老病死、爱别离、怨长久、求不得、放不下”，你只要看这句话相关的行业，都享有比较大的定价权，比较大的定价权意味着信息不对称，意味着丰厚的利润。
## 什么叫做“成功的有效性” 原来不经意间，在分析问题时，我们很容易就把属于周围环境和人的因素，归结到自己成功的因素中去了。我想每个人在面对成功时，都会或多或少的走入这个误区，我们要尽可能的把不属于自己的那部分成功因素剔除出去，因为剩下的那部分才是真正属于我们的，才是我们能够控制的，是能让我们走向成功的因素。这就是成功的“有效性”。
## 微信生态中的细致运营自己和团队抽个时间，手机放一边，拿张纸，默写微信的功能，由浅入深，看看能不能写出一百个功能，这个行为对理解微信生态非常有帮助。
## 敢于跟更强者亮剑敢于跟更强者亮剑，巨头其大，必有缝隙。即使强如腾讯、阿里这样的巨头、帝国，依I日出现了YY、51信用卡这类优秀的创业企业。巨头就像个大胖子，胖子与胖子之间，总有缝隙让你腾挪发展。
## 大事不怕起头小给小树苗浇水，不是因为本事只够糊弄小树苗，而是因为知道大树是从小树苗长起来的。大事不怕起头小。
## 知道越多的世界越能赚到钱曾经的我以为别人的世界就是我的世界，后来我认为我的世界就是别人的世界，现在我发觉世界并不只有一个。你越早认识到这点，知道越多的世界越能赚到钱。如何认清自己的定位，不要和同行业的人交流，去跟不同行业的人做个自我介绍，抛弃你那些行业术语和细节，你能否做一个三分钟以上的自我介绍，尝试以后你就对自己的定位有一个清晰的认识了。
## 每月躺赚5万美元的一站式营销平台有个海外网红营销平台在初期这么建立线索库：抓取了众多网红和商业线索资源，然后在他们的数据库中搜索相关的关键词，就可以找到有价值的关键人物和信息。同时，抓取整合了众多Instagram上面的网红信息，并做结构化整理，如果你有品牌希望推广，可以在他们的系统中搜索并设置要联系谁，同时设置好预算，他们可以主动出击，利用人脉上面的优势，帮你迅速找到想要找的人。
## 胸怀和团队是成就大事的必备独木不成林。个人能达到的高度是有限的。想要更上一层楼，要打开心态，能装的下别人，不怕团队里别人比你强，聚拢一个基因完备、性格投缘的团队，胸怀有多大，才能成就多大的事。
## 能提供价值就不要害怕收费一些免费社群，开头闹哄哄，用不了几天，就变得冷冷清清。只要能提供价值，就不要害怕收费。
## 真正赚钱的生意还是付费流量免费流量要蹭，但不要老想着免费流量。真正赚钱的互联网生意还是付费流量，ROI为正的付费流量。只有付费从渠道上购买过来的流量转化，才是可标准化、可持续、能做大的。而且，付费买的流量可以节省大量精力，让我们可以更专注于商业模型本身。
## 运用产品思维去赚钱产品能力应该是未来每个人需要具备的能力，靠产品赚钱也是体面的赚钱方式。
## 精准渠道才能赢得市场在各种互联网平台上测试推广效果，发现微博上效果最好，于是我们注册了近千个微博账号，上百个品牌，全网覆盖，最高峰的时候，微博上只要搜索纹眉的关键词，出来的店铺广告基本上都是我的，换句话说，我们把微博这个渠道全垄断了。
## 不懂就学，学不会就找牛人不懂技术就学，学不会就找牛人，就这两招。
## 现在与未来的钱怎么赚？销售收入是赚现在的钱，品牌是赚未来的钱。当你分析对手、自己提升品牌势能的妙招，现在与未来的钱都能赚。
## 技术、模式、团队同等重要以前觉得技术重要，后来觉得模式重要，现在还是觉得团队重要。
## 赚钱本身就是一件有意义的事事实上赚钱本身就是一件有意义的事，从经济学角度，每个人赚钱的多少其实从某种意义上就能衡量他对这个世界的贡献。我们不要有智商上的优越感，对任何“Low”的商业模式嗤之以鼻，而应该接地气一些，合理利用自己的影响力。
## 只要用心，生活处处有学问《红楼梦》第五回中写道，宁府中贴着一副对联，叫作：世事洞明皆学问，人情练达即文草。只要我们用心，从你所接触的材料，不管是来自人、事、网、书哪种信息源，都可以从中琢磨出可以学习的地方，以及思考如何应用在我们手头的事情上。
## 电商本质就是拼供应链电商的本质是企业或品牌背后强大的供应链，要不然找到再好的带货渠道也只能是浪费人家的流量。反之再好的带货渠道不提早做好产业定位，布局供应链也是昙花一现。何况现在是个流量丰饶，用户需求丰饶的时代。
## 技术人创业需要注意什么？创业不再是单打独斗，怎么样让小伙伴们信任你，带着他们全心投入，不断打硬仗、打胜仗。这一点也是习惯了跟机器打交道的人面临的巨大挑战。

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