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業(yè)界動(dòng)態(tài)
后Excel時(shí)代的產(chǎn)品設(shè)計(jì)——基于泵閥等制造場(chǎng)景的BOM管理分析和研發(fā)改進(jìn)

后Excel時(shí)代的產(chǎn)品設(shè)計(jì)——基于泵閥等制造場(chǎng)景的BOM管理分析和研發(fā)改進(jìn)

一、從泵閥到隱形戰(zhàn)機(jī)，貫穿工業(yè)產(chǎn)品的BOM管理 任何工業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和研發(fā)，都離不開(kāi)對(duì)BOM（物料清單）的管理—— BOM是研發(fā)和生產(chǎn)中必需的指導(dǎo)材料，小到泵、閥門這種工...
交互體驗(yàn)
B端“簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)”-化繁為簡(jiǎn)，重塑用戶體驗(yàn)

B端“簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)”-化繁為簡(jiǎn)，重塑用戶體驗(yàn)

在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸、競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，用戶體驗(yàn)已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。在這一背景下，我們啟動(dòng)了一項(xiàng)名為“簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)”的專項(xiàng)優(yōu)化項(xiàng)目，旨在通過(guò)化繁為簡(jiǎn)，重塑用戶體驗(yàn)，提升B端產(chǎn)品的用戶滿意度和忠誠(chéng)度。
用戶研究
構(gòu)建完行為分析報(bào)表后，如何識(shí)別異常與指標(biāo)修復(fù)？「用戶行為分析」【修復(fù)篇】

構(gòu)建完行為分析報(bào)表后，如何識(shí)別異常與指標(biāo)修復(fù)？「用戶行為分析」【修復(fù)篇】

在數(shù)據(jù)分析的世界里，準(zhǔn)確識(shí)別并修復(fù)數(shù)據(jù)報(bào)表中的異常是確保決策有效性的關(guān)鍵。本文深入探討了用戶行為分析中的異常識(shí)別與修復(fù)手段，從理解業(yè)務(wù)背景和客觀規(guī)律到具體的修復(fù)策略，為讀者提供了一套全面的指南。
用戶研究
用戶分層指南：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與個(gè)性化營(yíng)銷全解析

用戶分層指南：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與個(gè)性化營(yíng)銷全解析

很多人認(rèn)為，用戶分層就是簡(jiǎn)單地按年齡、性別或收入來(lái)劃分。但真正的高手們知道，這樣的分層方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了。如今需要更加精準(zhǔn)、更具洞察力的用戶分層方法，重塑精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化營(yíng)銷的格局。
增長(zhǎng)模型必備—— 十大數(shù)據(jù)分析模型（上篇）

增長(zhǎng)模型必備—— 十大數(shù)據(jù)分析模型（上篇）

不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，往往需要不同的數(shù)據(jù)分析模型應(yīng)用，熟練掌握常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析模型，不僅是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是PPT報(bào)告的必備，日后數(shù)據(jù)分析和增長(zhǎng)規(guī)劃的真誠(chéng)必殺技~
不露臉的養(yǎng)生博主們，正在小紅書(shū)悶聲賺錢

不露臉的養(yǎng)生博主們，正在小紅書(shū)悶聲賺錢

在小紅書(shū)這個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作的海洋中，有一群不露臉的養(yǎng)生博主正悄然興起，他們以圖文形式分享養(yǎng)生知識(shí)，無(wú)需露面卻能吸引大量關(guān)注并實(shí)現(xiàn)可觀的商業(yè)價(jià)值。這篇文章將帶你深入了解這些養(yǎng)生博主的成功秘訣，分析他們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)創(chuàng)意內(nèi)容和精準(zhǔn)定位在小紅書(shū)上悶聲賺錢。
5000萬(wàn)美元流水，5000萬(wàn)用戶下載，不到兩年AI聊天機(jī)器人再添新創(chuàng)意

5000萬(wàn)美元流水，5000萬(wàn)用戶下載，不到兩年AI聊天機(jī)器人再添新創(chuàng)意

在人工智能的浪潮中，AI聊天機(jī)器人正以其獨(dú)特的交互方式和智能化服務(wù)，在全球范圍內(nèi)引發(fā)技術(shù)革命。兩款應(yīng)用——Nova和Codeway，以其出色的表現(xiàn)和創(chuàng)新功能，在短時(shí)間內(nèi)吸引了數(shù)千萬(wàn)用戶下載，并創(chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。