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數(shù)據(jù)說謊的7種新套路：DAU泡沫與歸因分析陷阱

數(shù)據(jù)說謊的7種新套路：DAU泡沫與歸因分析陷阱

在數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)中，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。然而，數(shù)據(jù)并不總是真實(shí)可靠的，它們可能會(huì)因?yàn)楦鞣N原因而“說謊”。本文將深入探討數(shù)據(jù)說謊的常見套路，特別是DAU（日活躍用戶數(shù)）泡沫和歸因分析陷阱，并結(jié)合TikTok算法優(yōu)化的實(shí)際案例，拆解數(shù)據(jù)清洗的方法論。
產(chǎn)品經(jīng)理新人通常會(huì)踩哪些坑？

產(chǎn)品經(jīng)理新人通常會(huì)踩哪些坑？

對(duì)于剛?cè)胄械漠a(chǎn)品經(jīng)理新人來說，踩坑似乎是成長(zhǎng)路上不可避免的一部分。文章總結(jié)了產(chǎn)品經(jīng)理新人在需求管理、項(xiàng)目管理、個(gè)人成長(zhǎng)和職業(yè)發(fā)展等方面常見的陷阱，并提供了實(shí)用的解決策略。通過這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)和建議，幫助新人產(chǎn)品經(jīng)理快速適應(yīng)角色，有效避免常見錯(cuò)誤，加速職業(yè)成長(zhǎng)。
實(shí)體商家做短視頻獲客，最容易踩的三個(gè)坑

實(shí)體商家做短視頻獲客，最容易踩的三個(gè)坑

從組建新媒體團(tuán)隊(duì)到選擇低價(jià)代運(yùn)營(yíng)，再到盲目跟風(fēng)參加培訓(xùn)，不少實(shí)體商家在短視頻運(yùn)營(yíng)過程中卻陷入了種種誤區(qū)，不僅浪費(fèi)了時(shí)間和精力，還未能達(dá)到預(yù)期的獲客效果。本文將詳細(xì)剖析實(shí)體商家在短視頻獲客過程中最容易踩的三個(gè)坑，幫助商家們避開這些常見陷阱，找到更適合自己的短視頻運(yùn)營(yíng)路徑。
團(tuán)隊(duì)天天加班，客戶還不滿意？新任管理者必須搞懂的3個(gè)陷阱

團(tuán)隊(duì)天天加班，客戶還不滿意？新任管理者必須搞懂的3個(gè)陷阱

在管理崗位上，新任管理者常常面臨一個(gè)棘手的問題：盡管團(tuán)隊(duì)成員加班加點(diǎn)，但客戶滿意度卻始終無法提升。這種“越忙越亂”的困境，往往源于管理者的認(rèn)知盲區(qū)和操作誤區(qū)。本文將深入剖析新任管理者容易陷入的三個(gè)陷阱，包括忽視客戶核心需求、陷入低效流程以及過度控制團(tuán)隊(duì)。
直播轉(zhuǎn)化差的核心問題拆解，從流量到私域的深度診斷

直播轉(zhuǎn)化差的核心問題拆解，從流量到私域的深度診斷

直播帶貨作為電商運(yùn)營(yíng)的核心戰(zhàn)場(chǎng)，雖然發(fā)展成熟，但許多直播間仍面臨流量轉(zhuǎn)化率低下的困境。本文通過復(fù)盤 500+ 場(chǎng)直播數(shù)據(jù)，深入拆解了從流量獲取到私域沉淀的六個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，分析了導(dǎo)致轉(zhuǎn)化漏斗斷裂的核心問題。
產(chǎn)品經(jīng)理的雷區(qū)：那些年我們踩過的坑與成長(zhǎng)啟示

產(chǎn)品經(jīng)理的雷區(qū)：那些年我們踩過的坑與成長(zhǎng)啟示

今天想和大家聊聊產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)崗位的“雷區(qū)”——那些年我們踩過的坑，以及從這些坑里爬出來的經(jīng)驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)變化快，產(chǎn)品經(jīng)理既是產(chǎn)品的靈魂，也是背鍋?zhàn)疃嗟慕巧?。今天就以我的真?shí)經(jīng)歷和行業(yè)案例，和大家分享如何避開這些雷區(qū)，少走彎路。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
WMS實(shí)施暴雷實(shí)錄：從選型到上線的死亡陷阱

WMS實(shí)施暴雷實(shí)錄：從選型到上線的死亡陷阱

許多企業(yè)在投入大量資金購(gòu)買 WMS 系統(tǒng)后，卻陷入了選型失誤、實(shí)施混亂、上線失敗的困境，不僅未能提升效率，反而成為倉庫運(yùn)營(yíng)的噩夢(mèng)。本文將通過一個(gè)真實(shí)的案例，詳細(xì)還原某母嬰電商公司從選型到上線 WMS 系統(tǒng)的全過程，剖析其中的陷阱和問題，并提供實(shí)用的避坑指南和解決方案，幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上少走彎路。
AI人工智能,個(gè)人隨筆
學(xué)AI的迷思：當(dāng)需求洞察淪為技術(shù)狂歡的祭品

學(xué)AI的迷思：當(dāng)需求洞察淪為技術(shù)狂歡的祭品

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的浪潮中，產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的需求洞察正逐漸失去焦點(diǎn)，淪為技術(shù)驅(qū)動(dòng)的“狂歡祭品”。但技術(shù)的突破是否意味著用戶價(jià)值的提升？這篇文章將深度剖析這一迷思，探討如何在技術(shù)與需求之間找到平衡點(diǎn)，為AI時(shí)代的產(chǎn)品設(shè)計(jì)注入更深層次的洞察。
AI人工智能
普通人學(xué)AI的坑都在這里了

普通人學(xué)AI的坑都在這里了

在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，越來越多的普通人開始涌入AI學(xué)習(xí)的浪潮。然而，熱潮之下也隱藏著諸多陷阱。本文深入剖析了普通人學(xué)習(xí)AI時(shí)常見的五大誤區(qū)，包括盲目追求前沿技術(shù)、將AI視為替代工具、迷信模型能力、追求速成技巧以及將大模型輸出視為知識(shí)權(quán)威等，供大家參考。