文章拿慢慢买平台当作例子，剖析这个互联网平台的竞品，探讨其市场规模，描绘用户画像，论述运营效果，阐述商业模式，介绍特色功能，思索能否在某个节点加入ai，要是可以，那怎样引入ai的提示词以及应用策略，阅读时间大约8分钟，欢迎交流。
渐渐购置是一种导购比价平台，关键在于协助用户于电商大促以及日常购物期间，寻觅到历史低价、优惠券以及最佳购买时机，重中之重的用户是“精明型消费者”，年龄处于25岁至40岁之间，身处于生活成本压力比较大的时段，广泛散布在一线直至三线城市，职业是拥有较多线上购物需求而且时间相对充裕的白领、学生、宝妈等人群，这个群体对价格极为敏感，秉持“可以不买，不能买贵”的理念，追求性价比，愿意耗费时间（进行比价、研究攻略）去换取金钱方面的节省 。有规划性，针对大宗消费（数码、家电），或者高频消费（日用品），会预先做好规划，并等待大促来临。其对平台欠缺绝对忠诚，会去往价格更为便宜的地方去购买消费产品。基于这样的细分市场，慢慢买所提供的产品供应以及服务内容是：
查询历史价格，关乎核心竞争力，以图表形式，清晰呈现商品近半年或者一年的价格走势，戳穿“伪促销”，建立专业信任，全网比价，聚合淘宝、京东、拼多多等各大主流电商平台的实时价格，达成“一键比价”，降价提醒，用户收藏心仪商品后，可以设置目标价，当价格降到该区间时，经由App推送通知，有效提高留存和转化，优惠券聚合，自动抓取并验证各大平台的隐藏优惠券、促销码，提供“一键领取” 的便捷服务。专门设置的好价社区，能让用户主动去爆料，爆料近期才发现的那些低价商品，以此来形成UGC这般的内容闭环，进而补充数据抓取所存在的盲区。
电商导购属于一个潜在市场达百亿级别的细分领域，它依托中国近 13 万亿的实物商品网上零售额，这是 2023 年的数据。即便仅服务其中对价格最为敏感的 20%用户以及商品，其 GMV 导向规模依旧十分巨大。平台的核心收入源自电商导流佣金，也就是 CPS，还有广告。市场规模由能影响多少理性消费决策来决定。在消费观念趋向理性的“降级”背景状况下，其市场教育以及用户渗透率存在上升空间。
紧接着，我们于市面上的比价软件那儿，和导购工具展开对比，去探寻“慢慢买”软件的所在位置。
直接竞品中，与核心比价功能重叠的其一为“什么值得买”，它是行业标杆，借助UGC内容社区晒物、攻略，用户粘性高且已上市，和它相比，“慢慢买”的工具属性，即比价、降价提醒，更为纯粹直接；其二是历史价格查询工具，就像浏览器插件“购物党”以及手机App“喵喵折”，它们功能更单一，然而用户安装门槛更低，与“慢慢买”争夺的是“价格敏感型”用户；其三是返利类平台，比如“返利网”、“花生日记”。商业模式主要靠 CPS（销售佣金）来支撑，用户是出于能获得返利才来到这里。然而，“慢慢买”把价格作为是首要的驱动力量，它更为中立一些。
与其争夺用户购物决策入口的间接竞品，其一，有直播带货，像抖音、快手，借助主播推荐以及即时优惠来刺激冲动消费，这与“慢慢买”所倡导的“理性、比价、等时机”的消费观构成对立 其二，有电商平台内比价工具，比如京东的“保价功能”、淘宝的“查价功能”，这属于电商平台为提升自身信任度的防御性功能，会减弱用户使用第三方比价工具的动力。
从这里能够看出，身为独立的比价方面的工具，以及纯粹的购物决定的入口，慢慢买坚守着“宁可选择不进行购买，也绝对不可以在价格上买贵了”这样的理念，具备着核心的竞争方面的优势。
此外，其商业模式也是简易的，其一为电商导流佣金，也就是CPS，这可是最为关键的模式。用户借助“慢慢买”的链接跳转至淘宝、京东等平台得以完成购买，“慢慢买”从而获取佣金。其二是广告收入。为电商平台、品牌商给予促销信息展示位，像“今日好价”榜单，以及首页、专题活动冠名等品牌广告。其三是增值服务，比如面向B端的数据服务。把积累的海量商品价格数据、用户比价行为数据，加以分析后提供给品牌商，用以定价策略、促销效果评估等 。
属于互联网C端产品，它的流量来源，也就是用户增长的运营，拉新主要依靠口碑传播（省钱社群、好友推荐）、SEO（搜索“XXX历史价格”），以及跟KOL合作推广“省钱技巧”。工具类产品天然粘性比较低。可是借助“降价提醒”、“好价爆料社区”、“收藏商品”等功能，提高回访率，增添用户粘性。同时，商业化效率高，其关键看导流转化率和客单价。因为用户目标明确（找低价），其从点击到购买的转化率应该高于普通内容社区。但是，客单价有可能因为商品的品类，而呈现出周期性的波动，商品品类大多集中在数码家电方面，比如说在618的时候，电子产品的价格会是历史上的低价。
“慢慢买”的实质本为信息筛选以及决策辅助，这跟AI的能力极为相符，以下是引入AI的关键节点，还有相关策略：
可能的AI应用节点有：
有一款智能比价与预测引擎，其核心功能进行了升级。它能够分析未来三个月的价格走向，全面考量新品发布阶段、过往大促规律以及当下库存情形，并给出最佳购买时刻建议与预期低价格数值。它会运用建立时间序列预测模型的方式，从历史价格、季节性特征、产品生命周期以及竞品动态等多个维度来预测未来价格。它还会为每一个商品生成“AI购买建议”，像是“建议等待，到618期间的时候有95%的概率会降到XX元以下”，以此把平台从只是记录历史的“记录仪”升级成为能够预言未来的“预言家”。
对用户过往三个月关注的货品类别（诸如家电、运动鞋）、曾经立下的降价提醒，加以行为浏览情况，展开潜在购物需求的推断，从而推荐眼下正处于历史低价状态的3款相关货品。运用协同过滤及内容嵌入模型，于“好价社区”以及商品库范围里，给用户推荐其切实有可能感兴趣的“好价”货品，而非光推荐全网最低价格的货品。达成“人找货”至“货找人”这个过程的补充，增添发现时的惊喜感受以及粘性。
针对“慢慢买”这般工具属性突出的平台，AI并非是起到点缀作用的，而属于核心能力的一种能让其成倍增长的东西，它能够把平台从处于被动状态的“价格显示器”，转变为具有主动性质的“智能购物决策伙伴”，进而在竞争异常激烈的导购赛道里，构建起深厚的技术以及体验方面的壁垒 。
