業(yè)界動態(tài) “科技網(wǎng)紅”NFT的過氣之路 往前幾年,NFT還是炙手可熱的行業(yè)熱點,誰都想來分一杯羹。而現(xiàn)在,除了數(shù)字藏品等寥寥幾個行業(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、市場高點以及隨后的冷卻趨勢,同時探討了科技大廠在這一過程中的角色和策略轉(zhuǎn)變,供各位參考。 驚蟄研究所 NFT個人觀點發(fā)展歷史
營銷推廣 中小企業(yè)如何建立自己的私域營銷體系?——寫給中小企業(yè)的私域營銷建議! 隨著社會的發(fā)展,市場競爭的加劇,我們國家的中小企業(yè)在營銷中也面臨著新的挑戰(zhàn)。當(dāng)前,私域營銷已經(jīng)開始走向普及之路, 中小企業(yè)是否能夠利用私域營銷起步階段的契機,快速建立自己的私域流量,形成新的營銷增長點,已經(jīng)成為中小企業(yè)不得不面對、不得不解決的一個重要問題。本篇內(nèi)容也許不能解決這個問題,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)者對如何開展私域營銷有全面和直觀的了解。 私域效率設(shè)計師老馮 個人觀點私域營銷營銷體系
個人隨筆 如何策劃兼具“品牌價值和業(yè)務(wù)價值”的營銷活動? 大部分企業(yè)并不具備技術(shù)優(yōu)勢或者品牌力,導(dǎo)致自己的產(chǎn)品缺少曝光,容易被淹沒。那么,如何解決營銷活動無效的問題?這篇文章,我們來看看作者的經(jīng)驗。 老泡 個人觀點方法論營銷活動
個人隨筆 計算的發(fā)展:從算盤到電子計算機 這篇文章,我們來復(fù)盤一下計算的發(fā)展歷史,從開始的扳手指到現(xiàn)在的電腦,以及整個過程的原因和解決方案。 我是產(chǎn)品張 個人觀點發(fā)展歷史行業(yè)趨勢
產(chǎn)品運營 你屏蔽了多少個垃圾社群?社群不是這樣運營的! 作為運營,我們也管理著不少社群。但大多數(shù)都是沒什么人聊天的死群,或者就是各種各樣的廣告。奇怪的是,為什么別人的社群運營那么好,我們自己的就不行,問題出在哪里? 運營老楊 個人觀點社群運營運營策略
創(chuàng)業(yè)學(xué)院 那個ERP項目,讓人后怕! 在入行前三年里,有一個ERP項目經(jīng)歷,現(xiàn)在回想起來還印象深刻。之所以深刻,不是因為美好,而是因為它的痛苦。 產(chǎn)品真經(jīng) 個人觀點案例分析經(jīng)驗分享
職場攻略 三個高端技巧,事關(guān)產(chǎn)品匯報 在產(chǎn)品的工作中,匯報占了很大一部分比重;甚至工作沒做好,匯報做得漂亮也能抵消一部分失誤。這篇文章,作者分享了三個關(guān)于匯報的高端技巧,大家可以學(xué)習(xí)起來。 產(chǎn)品大峽谷 個人觀點工作匯報案例分析
個人隨筆 AI的魔法:揭秘人工智能的場景應(yīng)用形態(tài) 網(wǎng)絡(luò)上有不少大模型和Agent評測的文章,但分析都是從整體或者某個行業(yè)進行。這篇文章,作者從三個大模型的應(yīng)用場景出發(fā),給大家分析這幾個模型的優(yōu)劣勢,供各位參考。 是湘湘呀 AI應(yīng)用個人觀點場景應(yīng)用
個人隨筆 產(chǎn)品:創(chuàng)新與價值的載體 產(chǎn)品本身是連接用戶與企業(yè)的橋梁,承載著創(chuàng)新與價值的雙重值使命。 Cagan認為,產(chǎn)品設(shè)計應(yīng)始終圍繞用戶需求展開,通過深入的市場調(diào)研與用戶洞察,不斷優(yōu)化產(chǎn)品功能與用戶體驗。 只有當(dāng)產(chǎn)品能夠真正解決用戶問題,提供獨特的價值主張時,才能在市場上脫穎而出。 小蓮 個人觀點產(chǎn)品思考企業(yè)級產(chǎn)品
個人隨筆 穿透表層,揭示本質(zhì),一起來重新認知“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”(下) 書接上回,我們在重新認知“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”的上篇中,重點就“產(chǎn)品是企業(yè)與用戶進行價值交易的媒介”中的“價值交易”屬性進行了討論。那么接下來,我們就開始研究,什么是“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品”了。 產(chǎn)品經(jīng)理崇生 個人觀點互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品產(chǎn)品思考
AI人工智能 萬字經(jīng)驗 | 使用大模型(LLMs)構(gòu)建產(chǎn)品一年后,我們有些經(jīng)驗想告訴你 在接下來的文章里,我們將分享一些關(guān)于大語言模型(LLM)技術(shù)核心組件的最佳實踐,包括:提升質(zhì)量和可靠性的提示技巧、評估輸出的策略、改進檢索增強生成、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)計人類參與的工作流程。盡管這項技術(shù)仍在迅速發(fā)展,但我們希望這些經(jīng)驗教訓(xùn)——我們一起進行的無數(shù)實驗的成果——能夠經(jīng)受時間的考驗,并幫助您構(gòu)建并交付強大的LLM應(yīng)用程序。 小布Bruce 個人觀點大模型經(jīng)驗分享