在無數(shù)企業(yè)“上馬”ERP的熱潮背后，隱藏著一個不愿直視的真相：很多項(xiàng)目從一開始就偏離了方向。當(dāng)“面子工程”凌駕于管理邏輯之上，ERP 注定淪為擺設(shè)。本篇文章將帶你深入剖析 ERP 實(shí)施中的典型困局，揭示那些被忽略的管理盲區(qū)，并探討企業(yè)如何回歸初心，讓數(shù)智化真正服務(wù)于業(yè)務(wù)與組織成長。

隨著大語言模型的廣泛應(yīng)用，如何高效地連接模型與工具、數(shù)據(jù)源以及其他智能體，成為了一個亟待解決的問題。本文將深入探討模型上下文協(xié)議（MCP）這一新興技術(shù)，它是由 Anthropic 開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化開放協(xié)議，旨在為 AI 模型與外部資源的無縫交互提供通用解決方案。

探討中國企業(yè)在出海過程中常遇到的誤解，分析成功出海的關(guān)鍵要素，助力企業(yè)更好地理解和應(yīng)對海外市場的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

新手抖店普遍面臨訂單少、流量低等問題。作者通過診斷一個典型新手店鋪，發(fā)現(xiàn)常見問題包括商品管理混亂、廣告投放無效、商品信息未優(yōu)化等。文章詳細(xì)拆解這些問題，并給出從優(yōu)化商品信息、精準(zhǔn)廣告投放到建立運(yùn)營節(jié)奏的實(shí)用建議，幫助新手抖店找到破局之路。

  關(guān)于什么是 RAG，我有零基礎(chǔ)級別科普過，你可以點(diǎn)擊這里查看。 這篇聚焦落地過程的具體問題及解決方案。 一共 8 個常見問題： 不按「知識庫」的答案回答，自作...

在數(shù)字化時代，企業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，而BI（商業(yè)智能）數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的建設(shè)成為關(guān)鍵一步。然而，許多企業(yè)在構(gòu)建指標(biāo)體系時卻陷入了各種“深坑”，導(dǎo)致指標(biāo)體系難以落地，甚至誤導(dǎo)決策。

文章深入探討用戶分層與細(xì)分的區(qū)別及正確方法，指出常見誤區(qū)，強(qiáng)調(diào)多維度細(xì)分的重要性，并詳細(xì)講解用戶細(xì)分的操作步驟，包括定義“有效”、選分類維度、嘗試細(xì)分等，助力運(yùn)營工作更精準(zhǔn)。

文章深入探討了業(yè)界對AI智能體（Agent）的常見誤解，即認(rèn)為它能解決所有問題。IBM專家指出，AI Agent雖強(qiáng)大，但并非萬能，企業(yè)需關(guān)注其與核心業(yè)務(wù)的結(jié)合及實(shí)際價值。IBM的watsonx Orchestrate提供了一套清晰的架構(gòu)設(shè)計(jì)，助力企業(yè)高效利用AI Agent，同時強(qiáng)調(diào)技術(shù)應(yīng)服務(wù)于業(yè)務(wù)場景，而非單純炫技。

醫(yī)療AI領(lǐng)域曾被寄予厚望，然而現(xiàn)實(shí)中，超過90%的企業(yè)在商業(yè)化落地的第三步就遭遇困境，即使是谷歌健康和IBM Watson這樣的巨頭也未能幸免。本文深入剖析了醫(yī)療AI落地過程中常見的十大陷阱，并結(jié)合實(shí)際案例探討了如何避開這些陷阱，希望能幫到大家。

在數(shù)據(jù)分析工作中，許多從業(yè)者常常感到困惑，為什么自己總是沒有思路，無法有效地開展分析工作。本文深入剖析了導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析思路不清晰的多種原因，供大家參考。

在數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營中，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。

對于剛?cè)胄械漠a(chǎn)品經(jīng)理新人來說，踩坑似乎是成長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、個人成長和職業(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，有效避免常見錯誤，加速職業(yè)成長。