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用戶研究
「干貨」關(guān)于用戶調(diào)研,你們一開(kāi)始就錯(cuò)了!

「干貨」關(guān)于用戶調(diào)研,你們一開(kāi)始就錯(cuò)了!

有些人做用戶調(diào)研時(shí),各種方法各種腦暴,后面拿到結(jié)果的時(shí)候自己都糊涂了,和預(yù)想中的完全不一樣,這可咋整?其實(shí),是因?yàn)檎{(diào)研的目的有問(wèn)題:調(diào)研不是找到正確答案,而是排除掉錯(cuò)誤答案。
人工智能大模型助力營(yíng)銷效果評(píng)估數(shù)據(jù)收集的方法和技巧

人工智能大模型助力營(yíng)銷效果評(píng)估數(shù)據(jù)收集的方法和技巧

本文主要介紹了營(yíng)銷效果評(píng)估之評(píng)估數(shù)據(jù)收集的概念、步驟和注意事項(xiàng),以及人工智能大模型在其中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)。評(píng)估數(shù)據(jù)收集是營(yíng)銷效果評(píng)估的重要環(huán)節(jié),它涉及到評(píng)估指標(biāo)的確定、評(píng)估工具的選擇、評(píng)估方案的設(shè)計(jì)、評(píng)估計(jì)劃的執(zhí)行、評(píng)估數(shù)據(jù)的收集等多個(gè)方面。人工智能大模型可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員提高評(píng)估數(shù)據(jù)收集的效率和質(zhì)量,提供更準(zhǔn)確和全面的評(píng)估結(jié)果,從而優(yōu)化營(yíng)銷策略和提升營(yíng)銷效果。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
支付最后的黑盒,賬務(wù)核心

支付最后的黑盒,賬務(wù)核心

賬務(wù)核心應(yīng)該是支付三大黑盒“對(duì)賬中心、支付引擎、賬務(wù)核心”中門檻最高的了。因?yàn)樗扔袝?huì)計(jì)核算知識(shí),又有懂技術(shù)實(shí)現(xiàn)高性能的記賬,今天我就用“大白話+圖片”的方式盡可能通俗易懂的給家介紹這個(gè)黑盒是如何設(shè)計(jì)的。
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
欄目化運(yùn)營(yíng)就一定能提升社群的活躍嗎?

欄目化運(yùn)營(yíng)就一定能提升社群的活躍嗎?

做社群運(yùn)營(yíng)的,都希望自己負(fù)責(zé)的群天天活躍,能完成公司指定的任務(wù)。但現(xiàn)實(shí)則是沒(méi)幾個(gè)人聊天,做一些活動(dòng)都很難調(diào)動(dòng)起來(lái),這種情況下,如何解決這個(gè)問(wèn)題呢?