有很大一部分人会认为,靠信息差赚钱的好日子已经过去了。

但项目哥并不这么认为,项目哥反而认为信息差永远存在,且大多数人都在靠信息差赚钱。

01、信息差的四种类型

关于信息差,有很多人有不同的理解,那么项目哥先按照个人理解和大家把信息差做个划分。

1、资讯差

其实大部分人对于信息差的理解,都还处于第一层,就是资讯差。

可能你掌握了某一个新闻,某一个即将实施的法令,然后借此寻得了某个短暂的商业机会。

资讯差的门槛是最低的,也是最薄弱的,没有壁垒的。

所以当移动互联网变的发达的时候,民众便可以通过微信好友、朋友圈、头条、百度搜索等等渠道,获取足够的资讯。

以前除了商人走南闯北,剩下的就是能够看得起报纸的人,掌握下资讯是最多的。而现在,热门资讯的覆盖范围随着传播渠道的增多,有了更多的曝光。

2、资源差

有些人之所以能掌握某一个消息,或者获得某一个项目。因为他比普通人,掌握了更多的资源。

而资源主要体现在人脉资源上,比如你和某个3C数码店的老板是好朋友,你就能以低的价格拿到货源。

就算大家都知道了这个商品的供货价,也改变不了什么。因为人脉关系,不是因为你知道真相就能立即改变的。

再如你有个朋友在证券公司或者房产公司,那么对于股票的走势、房价的走势,那你可能就会比许多人获得更多的信息。

3、技能差

你会写公众号、会拍短视频、会做私域社群,这些都是你掌握的技能。

真正的技能是需要时间和实践的积累的,有的人哪怕是看了,在具体实操的时候,还是不会。

这本质上,也是一种信息差的表现。而且随着个人技能的提升,当获取新信息的时候,转化的效率会更快。

4、认知差

最后,再说说信息差当中最核心的一点:认知差。

因为同样的信息、项目,不同人了解到的反馈是不同的。

比如你我都在接触公众号、短视频,网上也有N多的教学技能,但就是会存在认知上的差异,导致具体行为上产生不同。

包括前不久分享的美团外卖优惠券,有些人看到的价格比较贵,有的人看到是赚钱的机会。

包括时至今日,已经发展了十多年的淘宝客项目,大家在认知上完全不同的。

02、信息差存在的原因

哪怕现在看似许多技术、科技、工具逐渐普及,有些信息变得不再那么神秘。但是靠信息差赚钱的道路,依旧是主流。

我和大家说说,为什么靠信息差依旧能赚钱。

1、人是懒的

愿意主动学习且持续学习的人真的太少了,大部分人都是偷懒的。

很多时候,就算你把资料送到他眼前,都不会看一眼。很少有人能够做到自律,更少人有能做到孤独的坚持。

所以,对于勤奋且自律的人来说,这恰好是赚取信息差的机会。

2、能力是有差别的

我们在学校上学的时候,课程都是同一个老师教的。但就是有人考优秀,有的普通,还有的是不及格。

而这样的情况,同样在进入社会、职场中。所以你要相信,永远有比你差的人。

通识教育是有极大的商业的,因为绝大部分人都在传播通识。包括吴晓波、罗振宇、刘润、秋叶老师等等。

这里顺便说下秋叶老师,秋叶老师核心聚焦在初入职场的人使用办公软件。

所以从PPT、表格、脑图等等都在教,为什么? 因为每年至少都有几百万大学生毕业?

大家在回顾下,你身边有几个人能把PPT做好看的,但又有几个人能逃脱做PPT的?

这就让通识产生了商业价值。当所有人都想为中高级人才提高服务的时候,也可以关注下普通的小白。他们虽然付费能力一般,但是规模大啊!

3、信息传递是会断层的

任何一条信息、技能,在传播的过程中,一定会出现断层。

a、人的不同

比如我所接触到的信息很多,但是我不可能100%都会分享,这是其一。

其二,信息在传递的过程中,肯定会出现错、漏、乱、假的情况。

其三,可能到了最后末尾,最后的信息源就无法扩撒了。要么不感兴趣,要么无法理解,要么无人同频。

b、环境的不同

接着刚才说的同频,很现实的案例。以大家关注的电商来说,杭州是电商之都,从商品、平台、流量、人才、圈子、政策等全都有。

而到了一个五线的城市,很多电商从业者,完全找不到可以交流的人。优质的信息/资源,在这样的环境下,完全无法生长。

4、任何一个服务都是有边界的

现在大家都应该知道支付宝、微信、淘宝、拼多多吧,但就算是这么大集团、产品,依旧还有很多人不知道。

虽然有时候巨头可能会形成寡头,会产生破坏性的影响。但你要相信,所有的服务、影响力,都是有边界的。

这也是为什么,市面上有这么多同类型的产品、机构、从业者。

比如一个社群看起来已经几百万付费用户了,但相比于整个中国人口来说,那还是苍海一粒。

包括许

多人都想做知识付费,但担心自己离同行顶尖人才差距很多,说实话,在某些区域,这是多余的。

因为服务边界是有限的,这不是个赢家通吃的场景。

03、信息差赚钱的三个基本认知

1、中国太大 机会太多

刚才我们提到一点是任何一个行业的服务都是有边界的,有个很重要的原因是中国太大了,人口太多了!

我们需要再次温故一下,这段被频繁提及的数据

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