個人隨筆 當(dāng)定性分析可以被量化:我用AI釘釘,攻克了用戶研究中最頭疼的難題 定性訪談、用戶反饋、行為觀察……信息量巨大,卻難以系統(tǒng)化分析。但如果這些碎片化認知可以被量化處理,洞察效率將發(fā)生質(zhì)變。本文作者通過 AI 釘釘搭建自動化工作流,把用戶研究中的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化洞察,不僅提升了分析效率,更讓“模糊感知”變成“可驗證結(jié)論”。 Kaysen用戶研究 AI應(yīng)用定性分析用戶研究
數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析想落地,別再只說要搞高! 如何進行落地的數(shù)據(jù)分析,并提出落地的分析建議?我們需要對企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、工作流程等問題有清晰了解,從而才能站在業(yè)務(wù)方的視角提供建議,讓數(shù)據(jù)分析真正地為業(yè)務(wù)賦能。這篇文章里,作者便結(jié)合案例做了分析和總結(jié),一起來看看吧。 汪浩 業(yè)務(wù)流程定性分析數(shù)據(jù)化
產(chǎn)品經(jīng)理 產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該多看數(shù)據(jù),但絕不能迷信數(shù)據(jù) 在一些情況下,看數(shù)據(jù)可以使決策更合理;而有時,完全根據(jù)數(shù)據(jù)決策又可能會導(dǎo)致別的更嚴(yán)重的問題。 一個需求可能有多種的解決方案,產(chǎn)品經(jīng)理該如何抉擇?在定性分析每... 忘憂草 定性分析數(shù)據(jù)分析用戶體驗