昨日，騰訊上線“ 騰訊元寶 ”，正式進軍AI應(yīng)用市場?！?騰訊元寶 ”有哪些亮點和特色呢？我們一起來看看吧。

隨著消費者行為的多樣化和市場競爭的加劇，兒童成為了一個關(guān)鍵的目標群體。在即將到來的兒童節(jié)之際，品牌如何針對兒童做好營銷？來，一起看看本文的分析。

在QQ早期，許良的一份項目匯報促成了QQ秀的誕生，也推動了QQ的商業(yè)化進程。這篇文章，作者分享了許良對于業(yè)務(wù)以及商業(yè)化的幾點認知，供大家參考。

都說“三人行必有我?guī)熝伞保砷L沒有局限某個行業(yè)。在其他行業(yè)中，我們也能學到知識。本文作者分享了自己從汽車行業(yè)和李想的《產(chǎn)品十六講》中學到的知識，分享給大家。

空狀態(tài)頁面是設(shè)計中一個非常常見的頁面設(shè)計，但不少產(chǎn)品的空狀態(tài)設(shè)計做得非常差。這篇文章，作者分享了飛書的頁面設(shè)計，從設(shè)計和情感方面來說，都比其他產(chǎn)品強很多。

這周，鐘薛高的創(chuàng)始人宣布要開始直播帶貨，想要通過直播帶貨的形式還債。但42.9元5斤的紅薯，還是讓大家破防，稱之為“紅薯刺客”。 另一邊，有網(wǎng)傳京東健康裁撤家醫(yī)事業(yè)部，但官方后來又進行了否認，真真假假，誰也說不清楚。 具體的情況，我們還是來看看本周的周報。

本文分享了頭部支付機構(gòu)是如何做清結(jié)算的，在做和帶領(lǐng)大家打通支付的底層處理原理，內(nèi)核中的內(nèi)核，分享給大家。

前面幾年，信用卡業(yè)務(wù)很好做。漸漸地，大家都不怎么用信用卡了，客戶也在開始逐漸流失。原因是什么？這篇文章，作者帶我們?nèi)チ私庀?

當產(chǎn)品的需求、功能確定之后，需要輸出原型撰寫PRD，然后通過評審和所有人進行對齊，這樣的方案才能真正落地，而不是停留在電腦里。

在AI之后，又有一個新的風口可以讓各個公司開始興奮了。短劇這個賽道，去年火爆起來后，已經(jīng)吸引了不少公司入局。抖音快手之類的視頻平臺，然后現(xiàn)在的騰訊華為等大廠都開始進場，互聯(lián)網(wǎng)大廠們?yōu)楹卧讶刖侄虅?？又將對短劇行業(yè)產(chǎn)生何種影響？是否會引起短劇行業(yè)的新一輪變革？這篇文章，我們一起來看看。

人類距離第一個AGI的出現(xiàn)已經(jīng)越來越近了！

本文由James Vinh撰寫，James是圣地亞哥體驗設(shè)計專業(yè)人士協(xié)會的主席，他領(lǐng)導(dǎo)著超過2800名UX專業(yè)人士，致力于培養(yǎng)一個以靈感、連接和教育為中心的充滿活力的本地設(shè)計社區(qū)。他在加州大學歐文分校獲得了人機交互學士學位，專攻定性用戶研究，曾在Thermo Fisher Scientific的生物技術(shù)領(lǐng)域和Reflexion Health的醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域有過專業(yè)經(jīng)驗。 James堅信，利用用戶研究來理解和同理用戶能夠帶來難忘而有影響力的體驗。他熱衷于倡導(dǎo)用戶研究的價值，并在整個研究過程中積極與跨職能團隊成員互動。

熟練掌握一些工具，能提高工作效率。對B端產(chǎn)品來說更是如此。本文作者分享了B端產(chǎn)品需要掌握的3種框架圖，熟練掌握，可以加速我們的工作流程。

這幾天頂流網(wǎng)紅“王媽”的熱搜可是一個接一個，原本還是“打工人嘴替”的她，一夜之間成為眾矢之的，翻車事件的背后，最終還是“打工人”身份扛下所有嗎？

作為支付界的兩個巨頭，為什么兩者在轉(zhuǎn)賬的處理上有不一樣的設(shè)計？微信需要確認，支付寶不需要，分別有著怎樣的考慮？

做產(chǎn)品要有產(chǎn)品思維，做設(shè)計要有設(shè)計思維，那么，其他崗位有沒有類似的思維要求呢？其實有的，本文分享了B2B市場人需要具備的幾個思維模式，供各位參考。

直播興起之后，根據(jù)主播和類型的不同，分成了不同的類別。有達人直播，有商家直播；去年雙11，商家直播在各個平臺迎來爆發(fā)，今年618，店播又成了多個平臺的重要發(fā)力點——其中就包括小紅書。

與C端的用戶運營不同，B端產(chǎn)品沒有那么多內(nèi)容和素材可供我們?nèi)粘Ｊ褂茫@種情況下，多數(shù)會選擇內(nèi)容復(fù)用。這篇文章，我們就來說下內(nèi)容復(fù)用的問題。

召回模型是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的核心環(huán)節(jié)，它決定了用戶能否看到與自己相關(guān)的內(nèi)容，從而影響用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。 傳統(tǒng)的召回模型通?；谟脩舻男袨閿?shù)據(jù)和內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，通過一些簡單的規(guī)則或機器學習算法，來計算用戶和內(nèi)容的匹配度，然后按照一定的排序規(guī)則，向用戶推薦最匹配的內(nèi)容。 然而，這種方法存在一些局限性，比如數(shù)據(jù)稀疏、內(nèi)容冷啟動、用戶興趣變化等，導(dǎo)致召回效果不理想。 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來出現(xiàn)的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，為召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學習模型，它們能夠在多個領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的性能，甚至超越人類的水平。 人工智能大模型的優(yōu)勢在于它們能夠從海量的數(shù)據(jù)中學習到豐富的知識和語義，從而實現(xiàn)對用戶和內(nèi)容的深度理解，進而提高召回的精度和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實現(xiàn)基于綜合分析的召回模型，主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語義理解的召回模型，以及它們在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景和效果。 旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員了解人工智能大模型的潛力和價值，以及如何利用它們來優(yōu)化數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)的召回效果。

現(xiàn)在是個品牌、門店都在開始做社群，美其名曰做私域，希望通過這種方式獲得增長。實際結(jié)果卻是，復(fù)制了瑞幸等成功案例的運營方法，卻沒有和它一樣的業(yè)績？其實，沒有足夠的人力、精力、資源，你很難做好社群運營！