关于supermind发展的三点建议

定价。员工要吃饭，开发有成本，企业要利润。利润=销量*单位利润=Q(p)*单位利润，这是我们初中就学过的利润公式，销量是价格的函数Q(P)

1. 微观经济学告诉我们，当MC=MR时，即边际收益=边际成本时，利润最大。那么聚宽此时的定价supermind定价能使得企业利润最大吗？对于互联网产品而言，用户的数量决定了产品成败，互联网企业边际成本为0，聚宽、ptrade都是免费的。
2. 微观经济学还告诉我们，当实现完全的价格歧视时，企业和消费者的福利总和达到最大化，那么聚宽每人4600的定价实现了任何的价格歧视吗？
3. 微观经济学再告诉我们，当企业具有垄断地位时，它将获得梦寐以求的垄断利润。

那么合理的定价策略是什么呢？要同时达到扩大用户规模、实现充分的价格歧视、逐步取得垄断地位这三个目标，实现充分的利润也就不难。金融界通常有两种服务收费的方式，一种是固定收费，即现在的这种；另一种是浮动收费，根据取得的收益收费。建议supermind改革收费模式，将收费与盈利绑定，这样能够对所有的用户实现价格歧视，每个人付出自己利润的一部分，而不是一分钱没赚先4600买个产品。数据量还没有同花顺多。根据在supermind平台量化取得的收益分成，这样才能使得企业从头到脚都跟客户利益站在一边，为客户创造的价值是价值的源泉。

社区。社区是培训、培育未来用户的摇篮。今日的免费用户都是未来潜在的付费客户，但是supermind的社区建设实在是一坨，量化社区的用户都是技术与金融的专家，专家们连自己的主页、昵称都没有，积分也没有，成不了大V，无名无利，谁会来分享？

数据。数据是量化产品的生命。supermind后面站着同花顺这么大一个数据库，天然具有做量化平台的潜力，但是里面能搬过来用的数据不到十分之一把，建议加强内部的统筹协调，一个公司内部要有战略定力和投入，要有格局。根本不用担心用低廉的价格使用了supermind的数据导致同花顺的数据收入下降，这两用户根本就不会重叠，而且supermind是在云端运行的，跟同花顺数据也根本构不成竞争。