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想轉(zhuǎn)崗產(chǎn)品經(jīng)理有哪些坑要注意？我總結(jié)了3條心得，讓你轉(zhuǎn)崗一步到位！

想轉(zhuǎn)崗產(chǎn)品經(jīng)理有哪些坑要注意？我總結(jié)了3條心得，讓你轉(zhuǎn)崗一步到位！

產(chǎn)品經(jīng)理的高薪、高職業(yè)上限吸引了很多人轉(zhuǎn)崗入行，但大部分人苦于沒有產(chǎn)品經(jīng)驗、沒有行業(yè)經(jīng)驗、怕踩坑、沒方向等因素遲遲沒有開始。 經(jīng)常能看到有同學(xué)問：轉(zhuǎn)崗產(chǎn)品經(jīng)...
產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（六）

產(chǎn)品的力量：從理論到實踐（六）

從免費模式的巧妙布局到用戶至上的設(shè)計理念，再到平臺思維的廣闊視野以及創(chuàng)新與顛覆的持續(xù)探索，這些理念不僅塑造了成功的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，更引領(lǐng)了整個社會的進步。本文深入探討這些核心哲學(xué)如何從理論走向?qū)嵺`，激發(fā)出無限潛力和可能，指引著未來的方向。
B端產(chǎn)品經(jīng)理的需求分析進階之道

B端產(chǎn)品經(jīng)理的需求分析進階之道

產(chǎn)品經(jīng)理的首要任務(wù)并非直接進入解決方案設(shè)計階段，而是深入理解需求背后的業(yè)務(wù)本質(zhì)和問題全貌。本文通過分享一套結(jié)構(gòu)化的需求分析方法，幫助產(chǎn)品經(jīng)理從根本上把握和響應(yīng)用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)過程，實現(xiàn)投入產(chǎn)出的最大化。
優(yōu)衣庫入駐“淘寶小時達”具有必然性

優(yōu)衣庫入駐“淘寶小時達”具有必然性

從大店策略到小時達服務(wù)，再到直播帶貨，優(yōu)衣庫正試圖用一系列創(chuàng)新舉措找回失去的市場。但真正的挑戰(zhàn)并非僅僅是銷售數(shù)字的回暖，而是如何重新贏得那些轉(zhuǎn)身離去的年輕消費者的心。本文將深入探討優(yōu)衣庫面臨的困境與解困之舉，揭示其背后的商業(yè)邏輯和市場動態(tài)。
端到端流程變革方法2：踐行TO B產(chǎn)品費用報銷產(chǎn)品線（七原則流程差距分析）

端到端流程變革方法2：踐行TO B產(chǎn)品費用報銷產(chǎn)品線（七原則流程差距分析）

本文通過深入分析一個TO B產(chǎn)品費用報銷流程的案例，探討了如何利用七原則進行流程差距分析、指標(biāo)設(shè)定和流程重繪。文章不僅提供了實用的方法論，還通過具體實踐展示了如何將理論應(yīng)用于實際工作中，以期幫助企業(yè)實現(xiàn)流程優(yōu)化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
手握15個大廠offer，我在大模型風(fēng)口起飛

手握15個大廠offer，我在大模型風(fēng)口起飛

獵聘的一份報告顯示，2024年一季度國內(nèi)生成式人工智能的相關(guān)職位數(shù)同比增321.7%。其中，50萬以上的年薪段增速最快，超過500%。大廠需要前5%的頂尖人才去完成“95%的人無法完成的事情”，并不惜為此開出豐厚報酬。生成式人工智能崗位急增300%以上，但相應(yīng)領(lǐng)域的求職人數(shù)增速則超過了900%。崗位有限，求職依然面臨著僧多粥少的問題。
AI人工智能
深度｜Cohere 創(chuàng)始人最新思考：模型進展已經(jīng)變得越來越難！AI 下一個大的突破在機器人，模型需要更強大更便宜

深度｜Cohere 創(chuàng)始人最新思考：模型進展已經(jīng)變得越來越難！AI 下一個大的突破在機器人，模型需要更強大更便宜

Cohere 創(chuàng)始人兼 CEO Aidan Gomez 近期分享了他對于人工智能發(fā)展的深度思考。他認(rèn)為，盡管 AI 技術(shù)在提高生產(chǎn)力和推動經(jīng)濟增長方面具有巨大潛力，但目前 AI 模型的進展正變得越來越困難，而且成本日益增加。
舊支付，講不出“新故事”！是當(dāng)前支付“最大的困局”

舊支付，講不出“新故事”！是當(dāng)前支付“最大的困局”

支付行業(yè)似乎正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，一些支付企業(yè)已經(jīng)退出市場，而其他一些則在掙扎求生。支付行業(yè)的核心問題在于缺乏新故事，無法帶來新的增量和活力。本文探討了支付行業(yè)的當(dāng)前困境，分析了為什么現(xiàn)有的支付創(chuàng)新并沒有帶來實質(zhì)性的變革，并提出了一些可能的解決方案。
軟件行業(yè)泡沫破滅，正式進入下半場

軟件行業(yè)泡沫破滅，正式進入下半場

引言 軟件行業(yè)經(jīng)歷了一段高速發(fā)展期后，目前似乎進入了泡沫破滅的下半場。許多軟件公司，包括一些頭部SaaS企業(yè)，在面對融資難、自身盈利能力不足的雙重壓力下，不得不進行大規(guī)模裁員以求生存。本文通過分析當(dāng)前軟件行業(yè)的現(xiàn)狀，探討了企業(yè)應(yīng)如何調(diào)整策略，以應(yīng)對這一變化。
經(jīng)營分析，如何洞察業(yè)務(wù)痛點

經(jīng)營分析，如何洞察業(yè)務(wù)痛點

在企業(yè)經(jīng)營分析中，洞察業(yè)務(wù)痛點是數(shù)據(jù)分析師面臨的一項重要任務(wù)。本文系統(tǒng)地闡述了如何通過四個步驟—宏觀問題識別、產(chǎn)品問題識別、策略問題識別和業(yè)務(wù)問題識別—來深入理解業(yè)務(wù)痛點，并提出了具體的分析方法和建議。文章強調(diào)，只有深入業(yè)務(wù)過程，量化分析，并結(jié)合外部信息和內(nèi)部協(xié)同，才能有效識別并解決業(yè)務(wù)問題。
用戶為什么就是不理解你做的產(chǎn)品？

用戶為什么就是不理解你做的產(chǎn)品？

在產(chǎn)品開發(fā)和迭代的過程中，我們經(jīng)常面臨用戶對產(chǎn)品理解不足的問題，如找不到功能入口、對新功能的作用和意圖不理解等。這些問題可能并非簡單的視覺樣式問題，而是更深層次的業(yè)務(wù)和用戶體驗問題。本文將探討如何通過深入理解用戶認(rèn)知、使用場景和習(xí)慣，來解決這些問題，并提升產(chǎn)品的用戶理解度和功能使用率。
如何快速成為某個領(lǐng)域的專家

如何快速成為某個領(lǐng)域的專家

在快速變化的職場環(huán)境中，成為某一領(lǐng)域的專家是許多職場人的目標(biāo)。本文提供了一些實用的策略，幫助讀者通過主動學(xué)習(xí)、與領(lǐng)域牛人交流、大量輸出和幫助他人等方法，迅速掌握關(guān)鍵知識和技能，構(gòu)建自己的知識體系，最終成為領(lǐng)域內(nèi)的專家。
淺談國產(chǎn)大模型的過去、現(xiàn)在以及未來

淺談國產(chǎn)大模型的過去、現(xiàn)在以及未來

國產(chǎn)大模型技術(shù)自ChatGPT爆火之后迅速發(fā)展，但隨著時間的推移，熱潮逐漸降溫。本文將探討國產(chǎn)大模型從誕生至今的演進歷程，分析當(dāng)前市場狀況及其面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來的發(fā)展方向。文章通過深入分析，揭示了大模型技術(shù)在商業(yè)化和差異化方面的局限，同時指出了技術(shù)發(fā)展與市場需求之間的差距。