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厉害了word哥:他是怎么找到女朋友的!

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发表于 2016-10-19 11:52:00 | 显示全部楼层 |阅读模式


       
       

       
        小柯25岁,单身男,热衷大数据,某一天突发奇想,想用数据分析来实现自己的“脱单计划”。
        数据能找到女朋友,不愧是“书(数)中自有颜如玉”,然而我就想知道。
        他到底成功了没有?
        可是看完只想说,满满的都是套路啊。
        以下是他的脱单日记。
       
        找女友第一步 :整理思路
       


       
                (找女朋友的5W2H思路)
       
                找女友第二步:界定问题
       
                1) 为什么要找女朋友(Why)?
       
                小柯用马洛斯需求层次理论思考了一晚上,发现自己目前在每个层次都需要女朋友。
       
                 
       
               

       
               
                2) 找什么样的女朋友(What)?
       
                又是一个通宵,小柯整理出两张图。
                 
       
               

       
               
                (择偶标准)
                 
       
               

       
               
                (swot分析)
       
               
                3) 用多少预算找女朋友(How much)?
       
                对于这个问题,小柯实在没概念,只能定个大原则,就是不超支。
       
               
                找女友第三步:收集数据
       
               
                根据前期思考,小柯制定了两套方案。
       
                1) 主动出击
       
                根据事先设定的条件,小柯觉得自己的女朋友不会在大学校园及周边,也不会在各种奢侈品消费场所。出现几率最大的地方应该是公司的商务谈判室,公共场所的咖啡厅,百货商场的化妆品、鞋服专区,甲级写字楼及周边的公共场所等地方。
       
                所以,一有空小柯就往这些地方跑,按他的说法是提高认识未来女朋友的机率。
       
               
                2) 耐心等待
       
                一是等待父母及亲戚介绍,二是每天在社交媒体上更新状态,将自己最精神、专注的一面有意识的展示给身边人。
       
                经过一个月的努力,小柯认识了5位女孩,其中一位(姑且叫小A)是在吃饭时认识的,当时小A坐在小柯对面,当小A起身离开时,将手机遗落在沙发上。但小柯却没有叫住她,而是拿起手机火速离开。小A急匆匆回来没找到手机,只好狂拨自己手机,小柯这才“急匆匆”出现,说“我刚才追你去了!”(ps:懂大数据的,果然都是心机男啊……)
       
                这还不算什么,接下来的数据分析更让你吃惊。以下是小柯收集的目标对象的数据。
       
               
                目标女生数据
       
                基本数据:年龄、身高…户口所在地、毕业学校、工作单位、家庭状况。微博ID,微信号……
       
                规律数据:微博、微信等社交媒体的内容及更新频率,QQ登录及在线时间,更新发型频率,作息时间规律,经常出现的场所及频率……
       
                喜好数据:喜欢的颜色,食物,运动,偶像,喜欢看的书类型(小柯坚持认为喜欢看书的女孩子是最有魅力的)……
       
               
                目标女生闺蜜的数据
       
                基础数据:有几个闺蜜、分别是谁、联系方式是?闺蜜们的喜好?、微信账号?……
       
                关联数据:闺蜜和目标女友的关系,一起活动的频率,是否可以影响目标女生的行为?……
       
               
                竞争对手数据
       
                基础数据:曾经的男友?目前的竞争对手?和目标女友关系?……
       
                关系数据:每周和目标约会频率,约会时间长度,进展程度……
       
                财力数据:是否有车,有房?经济状况……
       
                1.公共渠道:微博、微信等社交网络…在微博、百度等网上搜索对方名字等关键信息。
       
                2.市场调查:找专业的调查公司(不是高帅富一般不推荐此方法,太耗钱)。
       
                3.内部渠道:目标女友的朋友圈+自己的圈子。
       
               
                找女友第四步:分析数据
       
                收集这些数据几乎花费了小柯一个月的工资,这么多数据如果不做分析,简直就是浪费,不过这难不倒小柯。
       
                1、挖掘数据之间的关联性
       
                例如对方的微博最近更新频率快,内容多为悲伤失意,评论中没有男友的出现,而情敌的微博却欢声笑语一片,这些数据传递的很可能是她失恋了,你有机会了。
       
                2、掌握数据规律
       
                即她什么时间会在什么地方出现,这个主要为小柯找机会接近对方做准备,制造一次邂逅场景能增加不少好感。
       
                3、成功机会分析
       
               
                        小柯整理出目标女生的社交关系图,运用“波特五力分析模型”对五位女生进行了量化分析,得分越低说明该女生越容易被追到手。
       
       
               
               

       
                 
       
               


               
                (五位女生的综合评分)
                 
       
                综合以上分析后,小柯决定将女生L列为追求目标。
       
                为增加好感,小柯日常会主动创造各种机会,除此之外,还每天盯着女生L的微博和微信内容等等。据说有一天,女生L在朋友圈更新一条消息:“受伤了,连陪我去医院的人都没有”,小柯看到后,以神速出现在她面前,感动了对方。后来,小柯又不断制造惊喜,并在女生过生日时,趁热打铁,成功将普通朋友关系推进到男女朋友关系。
       
               
                看完有没有受到一丢丢的启示? 无论单身还是恋爱都要用心去经营,数据是冷的,人心才是热的。
       
                这些小心机,虽说都是套路,可惜套路得人心,要是觉得好有道理,不妨get试试看咯~
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