“拼多多，拼多多， 拼得多，省得多……”
当这句话出现的时候，我甚至都不能正常地读出来，而是情不自禁地在心里默唱出来。相信很多人都跟我一样被这首魔性的广告歌词洗脑了。我们不仅经常听到这首魔性的歌，在微信里也是处处与它相遇，在微信群里，朋友圈里，或者朋友私发里，常会让你帮忙砍一刀。
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7月26日拼多多在纳斯达克上市，更是牢牢地吸引了大家的目光，年仅3岁的拼多多成为业界黑马。拼多多的成长速度如同坐上了火箭，创立第一年，用户数超过1亿，月GMV（交易总额）超10亿，日均订单超过100万单。
创立第二年，付费用户超过2亿，月成交量达到30亿元。创立第三年，成功在纳斯达克上市。
与此同时，拼多多却因为售卖假冒伪劣商品，引起了大家的愤怒，上市不到一周的时间，拼多多就经历了从上市当天上涨40%，到股市大跌的冰火两重天。受舆论影响，拼多多股价一路走低，从最高时候的市值近300多亿美金，跌到220亿美金，市值缩水近3成。
难道拼多多的成功，只能靠售卖伪劣产品来控制成本，获得盈利吗？答案是否定的。
在美国也有一家和拼多多很相似的公司，叫 Brandless ，这家公司所有的产品仅卖 3 美元，而且质量非常好，可谓是良心版的拼多多。
这家公司的发展速度和拼多多相比毫不逊色，成立仅 1 年，便获得了软银集团2.4 亿美元的C轮融资， 是2017年硅谷最火的创业公司。
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为什么“美版拼多多”能在如此短的时间里大获成功？我们来分析分析，让Brandless 走向成功的营销方法。
Brandless主张无品牌。没有品牌的商品，消费者敢买吗？
创始人是这样说服消费者的：
“我们采用「直接面向消费者」的模式，削减了「品牌税」。”（品牌税指的是产品的营销、代言以及在大型商超的场地，所支出的费用。）
通常，品牌税费用是产品价格的 40%，这些成本最终都要转嫁给消费者来买单！
所以去年才上线的 Brandless，迅速吸引了大量粉丝，成为 2017 硅谷最火的创业公司！
Brandless每种品类的产品，只有一样，没有替代选择。也就是说，这家网站只销售一种牙膏、一种厕纸、一种牛奶。
Brandless 借助大数据分析，通过分析数据，找出日常生活中消费者最常买的产品，然后与不同的生产商合作，进行产品测试，最后挑选出最佳的配方和产品。这样一来，Brandless不仅生产消费者最常用的产品，并且品质极高。
Brandless 的产品虽然每件只需要3美元，但是运费并不便宜，如果想要节省运费，需要成为他们的会员，每年缴纳36美元的会员费。
其实一年36美元也是大多数会员能够接受的价格，当他们成为会员之后，就能够享受低价的运费，这就又一次促进了他们的购买。
同时 Brandless 会利用数据分析技术，帮助用户比较价格，让他们感受到 Brandless 是站在用户的角度，真正的在帮他们省钱，在获得用户信任的同时，也收获了销量。
Brandless 的成功和他们成熟的数据营销紧密相关，通过大数据分析，让他们找到了消费者最常买的产品，从而投入生产，不仅能降低成品，也不用担心销量。同时利用产品价格的数据比对，让用户买到最便宜的产品，在获得他们信任的同时，也促进了销量。
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这是 Brandless 的成功之道，同时也是拼多多所缺少的。由此可见在互联网时代，数据分析对于一个产品的营销成败有着举足轻重的作用，这也是为什么现在互联网公司大量涌现出高薪广告营销和数据分析职位， 职图CareerTu正是帮助想要进入这个行业的小伙伴们，用最高效的方式掌握最核心的技能。
今天带你一起听一节经典的微信课程，让你迅速了解互联网广告科技生态圈。
课程是由职图创始人瑞瑞，及来自时尚电商 Revolve 的 Business Intelligence Analyst 带来的《互联网广告科技和数据分析高薪职位大解析》。
课程内容
知识点
互联网广告科技的生态圈
和未来发展机会
第一部分
什么是互联网广告科技（AdTech）和营销科技（MarTech）？
互联网生态圈中的广告主（ Advertisers ），广告商(Agency) ，和互联网出版商 （Publisers）如何相互依存？都有哪些知名公司？
广告购买中的重要概念：SSP, DSP, DMP，RTB
🔺买方平台（DSP： Demand-side Platform）
🔺广告数据管理平台（DMP: Data Management Platform）
🔺卖方平台（SSP: Supply-side Platform）
🔺实时竞价（RTB: Real-time Bidding）
广告主、广告商、广告公司，三种组织结构下衍生出的新兴高薪职位有 Paid media，Paid search，Programmatic media buying，SEO，Business Analytics，Marketing Analytics，Data scienst等等，这些职位的职业前景分别是怎样的？
广告科技行业中，不同职位的薪资待遇
需要具备技能和tool有哪些 ？
知识点
电商行业数据分析方向职场规划
第二部分
数据分析典型的职业发展路线都有哪些？适合哪些专业的同学？Business Analyst, Marketing Analyst, Data Analyst的职责都有哪些相似与不同？
什么是Business Intelligence？它为什么这么重要？
在不同公司里，BI的功能都有哪些不同？
成为BI，需要具备哪些能力？需要会用哪些工具?
（如：TSql, PostgreSQL, Python, R, Tableau）
在时尚电商Revolve，Business Intelligence Analyst的日常都在做什么？
BI Analyst如何和Operations, International和Finance部门合作
知识点
面试官视角，为大家解析：
第三部分
寻找互联网广告科技和数据分析方向职位的实用技巧
作为Hiring Manager，看重Candidate 什么样的特质？
面试会问到什么样的问题？需要准备什么样的Case Study？
文科生如何进入数据领域？转行数据分析，需要做怎样的准备？
主讲人
Ruiwan Xu（瑞瑞）, 职图CareerTu和自媒体“美国实习快报”的创始人，《玩转美国职场》一书主要作者，前美国亚马逊有声书产品营销经理。
在纽约科技圈工作6年多，从广告公司实习生，奋斗到到亚马逊纽约的产品营销经理。主管亚马逊有声书用户增长，所负责产品每年的增长为公司带来千万美元的营收。
L导师现在 Revolve Business Intelligence 部门担任 Business Intelligence Analyst。她拥有突出的分析和统计能力，有三年以上在商务智能，CRM，数字营销和电商运营方面的丰富经验。
L导师本科期间先后于 Staples 和 Wayfair 实习，并且在实习结束前就获得了 Wayfair 的全职 Return Offer。在 Wayfair 时期以及目前在 Revolve 均参与了对 Candidate 的面试，以及对新人的辅导，培训和管理，对于 Analytics 的面试有非常独到的经验。有非常丰富的 TSql, PostgreSQL, Tableau, Excel 的经验。
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