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業(yè)界動(dòng)態(tài)
“科技網(wǎng)紅”NFT的過(guò)氣之路

“科技網(wǎng)紅”NFT的過(guò)氣之路

往前幾年，NFT還是炙手可熱的行業(yè)熱點(diǎn)，誰(shuí)都想來(lái)分一杯羹。而現(xiàn)在，除了數(shù)字藏品等寥寥幾個(gè)行業(yè)還有零星應(yīng)用之外，其他的公司大多已經(jīng)退出。本文回顧了NFT的興起背景、市場(chǎng)高點(diǎn)以及隨后的冷卻趨勢(shì)，同時(shí)探討了科技大廠在這一過(guò)程中的角色和策略轉(zhuǎn)變，供各位參考。
營(yíng)銷推廣
中小企業(yè)如何建立自己的私域營(yíng)銷體系？——寫給中小企業(yè)的私域營(yíng)銷建議！

中小企業(yè)如何建立自己的私域營(yíng)銷體系？——寫給中小企業(yè)的私域營(yíng)銷建議！

隨著社會(huì)的發(fā)展，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，我們國(guó)家的中小企業(yè)在營(yíng)銷中也面臨著新的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，私域營(yíng)銷已經(jīng)開始走向普及之路， 中小企業(yè)是否能夠利用私域營(yíng)銷起步階段的契機(jī)，快速建立自己的私域流量，形成新的營(yíng)銷增長(zhǎng)點(diǎn)，已經(jīng)成為中小企業(yè)不得不面對(duì)、不得不解決的一個(gè)重要問(wèn)題。本篇內(nèi)容也許不能解決這個(gè)問(wèn)題，但能夠讓我們的中小企業(yè)的老板、管理干部以及各類從業(yè)者對(duì)如何開展私域營(yíng)銷有全面和直觀的了解。
如何策劃兼具“品牌價(jià)值和業(yè)務(wù)價(jià)值”的營(yíng)銷活動(dòng)？

如何策劃兼具“品牌價(jià)值和業(yè)務(wù)價(jià)值”的營(yíng)銷活動(dòng)？

大部分企業(yè)并不具備技術(shù)優(yōu)勢(shì)或者品牌力，導(dǎo)致自己的產(chǎn)品缺少曝光，容易被淹沒(méi)。那么，如何解決營(yíng)銷活動(dòng)無(wú)效的問(wèn)題？這篇文章，我們來(lái)看看作者的經(jīng)驗(yàn)。
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
你屏蔽了多少個(gè)垃圾社群？社群不是這樣運(yùn)營(yíng)的！

你屏蔽了多少個(gè)垃圾社群？社群不是這樣運(yùn)營(yíng)的！

作為運(yùn)營(yíng)，我們也管理著不少社群。但大多數(shù)都是沒(méi)什么人聊天的死群，或者就是各種各樣的廣告。奇怪的是，為什么別人的社群運(yùn)營(yíng)那么好，我們自己的就不行，問(wèn)題出在哪里？
產(chǎn)品：創(chuàng)新與價(jià)值的載體

產(chǎn)品：創(chuàng)新與價(jià)值的載體

產(chǎn)品本身是連接用戶與企業(yè)的橋梁，承載著創(chuàng)新與價(jià)值的雙重值使命。 Cagan認(rèn)為，產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)始終圍繞用戶需求展開，通過(guò)深入的市場(chǎng)調(diào)研與用戶洞察，不斷優(yōu)化產(chǎn)品功能與用戶體驗(yàn)。 只有當(dāng)產(chǎn)品能夠真正解決用戶問(wèn)題，提供獨(dú)特的價(jià)值主張時(shí)，才能在市場(chǎng)上脫穎而出。
穿透表層，揭示本質(zhì)，一起來(lái)重新認(rèn)知“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”（下）

穿透表層，揭示本質(zhì)，一起來(lái)重新認(rèn)知“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”（下）

書接上回，我們?cè)谥匦抡J(rèn)知“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”的上篇中，重點(diǎn)就“產(chǎn)品是企業(yè)與用戶進(jìn)行價(jià)值交易的媒介”中的“價(jià)值交易”屬性進(jìn)行了討論。那么接下來(lái)，我們就開始研究，什么是“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”了。
AI人工智能
萬(wàn)字經(jīng)驗(yàn) | 使用大模型（LLMs）構(gòu)建產(chǎn)品一年后，我們有些經(jīng)驗(yàn)想告訴你

萬(wàn)字經(jīng)驗(yàn) | 使用大模型（LLMs）構(gòu)建產(chǎn)品一年后，我們有些經(jīng)驗(yàn)想告訴你

在接下來(lái)的文章里，我們將分享一些關(guān)于大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)核心組件的最佳實(shí)踐，包括：提升質(zhì)量和可靠性的提示技巧、評(píng)估輸出的策略、改進(jìn)檢索增強(qiáng)生成、調(diào)整和優(yōu)化工作流程等四部分。我們還將探討如何設(shè)計(jì)人類參與的工作流程。盡管這項(xiàng)技術(shù)仍在迅速發(fā)展，但我們希望這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)——我們一起進(jìn)行的無(wú)數(shù)實(shí)驗(yàn)的成果——能夠經(jīng)受時(shí)間的考驗(yàn)，并幫助您構(gòu)建并交付強(qiáng)大的LLM應(yīng)用程序。