"數(shù)據(jù)驅(qū)動"相關(guān)的文章
傳統(tǒng)PM vs AI PM的四大核心差異：技術(shù)理解、數(shù)據(jù)敏感、設(shè)計邏輯、項目管理

傳統(tǒng)PM vs AI PM的四大核心差異：技術(shù)理解、數(shù)據(jù)敏感、設(shè)計邏輯、項目管理

AI浪潮正在重塑產(chǎn)品經(jīng)理的角色內(nèi)核——從確定性的功能交付轉(zhuǎn)向概率性的智能涌現(xiàn)。本文深度拆解傳統(tǒng)PM向AI PM轉(zhuǎn)型必須跨越的四大認知鴻溝：技術(shù)理解從黑盒到白盒、數(shù)據(jù)驅(qū)動從結(jié)果到源頭、設(shè)計邏輯從交互到協(xié)作、項目管理從流程到實驗。這不僅是一次技能升級，更是一場思維范式的革命。
信任是否可以被量化？系統(tǒng)如何“評估”一個主體

信任是否可以被量化？系統(tǒng)如何“評估”一個主體

在數(shù)字化時代，信任不再是抽象的感覺，而是可以被系統(tǒng)量化的關(guān)鍵變量。本文將揭示系統(tǒng)如何通過行為軌跡而非態(tài)度評分來評估可信度，并首次提出'信任斜率'這一顛覆性概念，解析為何變化趨勢比當前表現(xiàn)更能決定你在系統(tǒng)中的信任值。
AI
別認知誤區(qū)：AI產(chǎn)品≠傳統(tǒng)產(chǎn)品+算法，核心差異拆解

別認知誤區(qū)：AI產(chǎn)品≠傳統(tǒng)產(chǎn)品+算法，核心差異拆解

AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型路上常見的“AI產(chǎn)品=傳統(tǒng)產(chǎn)品+算法”認知誤區(qū)，正在阻礙許多人看清本質(zhì)差異。本文深度拆解AI產(chǎn)品與傳統(tǒng)產(chǎn)品在設(shè)計邏輯、資源依賴、迭代方式上的6大關(guān)鍵區(qū)別，并針對性澄清3個致命認知誤區(qū)，助你建立真正的AI產(chǎn)品思維框架。
AI,個人隨筆
告別加班：我用騰訊元器捏了一個“Excel+Python”雙料數(shù)據(jù)分析師

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“數(shù)據(jù)分析”已成為職場標配技能，但復雜的Excel函數(shù)嵌套和Python代碼門檻，往往成為阻礙業(yè)務(wù)人員提效的攔路虎。本文分享了基于騰訊元器搭建“Excel/Python數(shù)據(jù)處理大師”的全過程。該智能體通過“雙模驅(qū)動”的Prompt設(shè)計和掛載“報錯診斷庫”，實現(xiàn)了將自然語言需求一鍵轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的公式或自動化腳本，幫助非技術(shù)人員跨越代碼鴻溝，實現(xiàn)從“手動搬磚”到“自動化辦公”的躍遷。
業(yè)界動態(tài)
傳統(tǒng)餐飲數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五個饅頭”

傳統(tǒng)餐飲數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五個饅頭”

從CBD茶飲店到餐館后廚，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的失敗案例背后，是五個被忽視的關(guān)鍵要素。認知、人才、流程、數(shù)據(jù)、智能——這五個‘饅頭’缺一不可，否則再貴的數(shù)字化工具也只是擺設(shè)。本文深度剖析餐飲行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層邏輯，揭示為什么跳過任何一步都會讓投入變成負擔。
AI,個人隨筆
AI時代下，產(chǎn)品經(jīng)理對于職業(yè)的思考？

AI時代下，產(chǎn)品經(jīng)理對于職業(yè)的思考？

AI技術(shù)正在重塑高等教育領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理角色，從傳統(tǒng)的需求翻譯官轉(zhuǎn)變?yōu)榧婢呓逃床炫cAI技術(shù)的價值架構(gòu)師。本文將深入剖析高等教育AI產(chǎn)品的核心能力模型，揭示如何跨越技術(shù)堆砌陷阱、構(gòu)建跨界融合思維，并探討產(chǎn)品經(jīng)理在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、技術(shù)理解與用戶體驗重構(gòu)等維度的能力升級路徑，以及在AI時代保持不可替代價值的實戰(zhàn)策略。
用戶研究
從 “花錢” 到 “賺錢”：用戶體驗團隊如何證明自身價值？

從 “花錢” 到 “賺錢”：用戶體驗團隊如何證明自身價值？

用戶體驗團隊如何在企業(yè)內(nèi)部獲得真正的生存空間？這篇文章揭示了從邊緣走向核心的關(guān)鍵路徑，通過四個實操策略幫助團隊將用戶洞察轉(zhuǎn)化為商業(yè)決策彈藥。從競品體驗對標、業(yè)務(wù)痛點挖掘到數(shù)據(jù)價值證明，教你如何讓體驗工作從'花錢部門'變身'賺錢工具'。
數(shù)據(jù)分析
AI產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)能力體系：從指標設(shè)計到價值證明

AI產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)能力體系：從指標設(shè)計到價值證明

AI產(chǎn)品的核心競爭力正從技術(shù)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動能力。本文深度解析AI產(chǎn)品經(jīng)理必須掌握的'關(guān)系-對比-場景'三維數(shù)據(jù)分析框架，拆解'北極星+星空'雙層指標體系設(shè)計秘訣，并針對增效型、賦能型、決策型三類AI產(chǎn)品給出差異化度量方案。從埋點設(shè)計到合規(guī)邊界，這份實戰(zhàn)指南將重塑你對AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)能力的認知邊界。
用戶畫像如何賦能不同的業(yè)務(wù)角色？

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用戶畫像報告往往淪為擺設(shè)，問題不在于描繪得多精美，而在于未能轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)行動。本文深度解析如何為不同部門定制專屬畫像——從產(chǎn)品團隊的需求羅盤到運營的行動清單，從營銷的投放坐標到管理層的戰(zhàn)略決策，揭示讓用戶畫像真正驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的實戰(zhàn)方法論。
產(chǎn)品運營
拒絕“玄學”營銷：如何用算法構(gòu)建“預(yù)測-決策-執(zhí)行”的智能閉環(huán)

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銀行營銷正面臨一場從經(jīng)驗主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動的革命。本文深度剖析了預(yù)測模型如何破解銀行營銷的三大痛點：從'事后解釋'轉(zhuǎn)向'事前導航'的決策邏輯，將客戶分群升級為需求預(yù)測的起點，以及通過AUM提升、工資代發(fā)預(yù)測等場景實現(xiàn)精準營銷。更揭示了模型落地的核心秘訣——不是算法的復雜度，而是與業(yè)務(wù)策略的深度整合。
產(chǎn)品運營
五步教你如何將NPS與業(yè)務(wù)增長產(chǎn)生真正有價值的聯(lián)系

五步教你如何將NPS與業(yè)務(wù)增長產(chǎn)生真正有價值的聯(lián)系

凈推薦值（NPS）作為衡量企業(yè)用戶關(guān)系的“通用貨幣”，其與業(yè)務(wù)增長的關(guān)聯(lián)一直是關(guān)注焦點。本文深入剖析了NPS與企業(yè)增長脫節(jié)的痛點，并提出了一系列策略，幫助企業(yè)在使用NPS時，能夠真正挖掘其商業(yè)價值，推動業(yè)務(wù)增長。