"產(chǎn)品管理"相關(guān)的文章
產(chǎn)品經(jīng)理必備！如何判斷一個產(chǎn)品/功能值不值得做？

產(chǎn)品經(jīng)理必備！如何判斷一個產(chǎn)品/功能值不值得做？

在產(chǎn)品管理的浩瀚海洋中，每個決策都像是一次航海，需要精準(zhǔn)的羅盤來指引方向?！懂a(chǎn)品經(jīng)理必備！如何判斷一個產(chǎn)品/功能值不值得做？》這篇文章，就是那個羅盤。作者刀哥，一位擁有十年產(chǎn)品經(jīng)驗的專家，將與我們分享他的航海秘訣。
產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：淺談大模型的局限性（上）

產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：淺談大模型的局限性（上）

本文深入探討了這些挑戰(zhàn)，并提出了實際的策略和考慮因素，幫助產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計和優(yōu)化AI產(chǎn)品時做出明智的決策。通過案例分析和技術(shù)策略，我們探索如何在保障性能的同時控制成本，以及如何避免或最小化AI模型中的“幻覺”問題。
產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（二十三）

產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（二十三）

作為一名經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品經(jīng)理，深知產(chǎn)品忠誠度的重要性，它是維系用戶與產(chǎn)品關(guān)系的紐帶，也是推動產(chǎn)品持續(xù)成功的關(guān)鍵。今天，我們將探討如何通過迭代更新來提升產(chǎn)品忠誠度，延長產(chǎn)品生命周期，同時保持用戶滿意度和依賴度。
產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：如何理解AI產(chǎn)品的工程化

產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：如何理解AI產(chǎn)品的工程化

在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，技術(shù)的真正價值往往被誤解。短期內(nèi)，人們經(jīng)常高估其影響；然而，從長遠(yuǎn)來看，這種變革性技術(shù)帶來的深遠(yuǎn)影響卻常被低估。本文將探討大模型產(chǎn)品化過程中的各種挑戰(zhàn)與限制，并強調(diào)產(chǎn)品經(jīng)理在轉(zhuǎn)化技術(shù)為實際用戶價值中的關(guān)鍵角色。
產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（二十）

產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（二十）

市場分析和藍(lán)海戰(zhàn)略為產(chǎn)品管理提供了導(dǎo)航工具和劃槳，使企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)并占領(lǐng)新的市場領(lǐng)域。本文深入探討了如何通過市場分析來揭示趨勢、用戶以及競爭情報，并運用藍(lán)海戰(zhàn)略實現(xiàn)差異化和成本領(lǐng)先，從而開辟無人之爭的市場空間。
如何深度挖掘客戶的真實需求？

如何深度挖掘客戶的真實需求？

本文通過一系列實戰(zhàn)經(jīng)驗，展示了如何超越常規(guī)的調(diào)研方法，采用創(chuàng)新策略深入挖掘并驗證客戶的真實需求，從而開發(fā)出能夠精準(zhǔn)滿足目標(biāo)市場的產(chǎn)品。我們將看到，通過海量數(shù)據(jù)收集、用戶共創(chuàng)以及細(xì)致的觀察，產(chǎn)品經(jīng)理可以突破表面，觸及客戶真正的“心坎里”。
復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計的邊界感

復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計的邊界感

本文將探討產(chǎn)品經(jīng)理如何處理模塊間的交互問題，確保數(shù)據(jù)流動性和功能的合理性。通過實際案例分析，我們將深入了解如何在尊重各模塊定位的基礎(chǔ)上，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和數(shù)據(jù)服務(wù)，以及如何與上下游模塊進(jìn)行有效對接。
產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（十七）

產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（十七）

文章深入探討了產(chǎn)品測試的多個維度，從功能、適配性、性能到用戶行為追蹤，強調(diào)了作為產(chǎn)品經(jīng)理在測試過程中應(yīng)避免的常見誤區(qū)和應(yīng)對策略。通過細(xì)致的分析和實踐，我們可以更好地理解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品功能，并最終提升用戶滿意度和市場表現(xiàn)。
產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析入門（二）-常用指標(biāo)

產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析入門（二）-常用指標(biāo)

本文深入探討了各種數(shù)據(jù)指標(biāo)，從用戶行為到事件觸發(fā)，再到用戶屬性和錯誤類指標(biāo)，為產(chǎn)品人員提供了一份詳盡的參考指南。這些指標(biāo)不僅幫助我們更好地理解用戶，還能指導(dǎo)我們做出更明智的產(chǎn)品決策。