产品经理课程(十)实战点评(2)

惯性思维:用之前老旧的行为去应对现在的新的问题

用户变了、场景变了

(一)目录

二、作业点评

案例一:

错误:产品名称没有

错误:1、体验优化:易用、爱用的需求解决

1、闭环阐述不准确,无数据指标

(如果要看闭环就要看转换率、交易额【订单量】,内外都要看

内:小红书给电商模块倾斜更多

外:电商模块内部转换效率更高)

错误:

1、没有一个流程性的时间,应该的渐进性的表达,是全都一个时间节点发生

2、避免出现打杂组这种口语化的表达

错误:就算目标需求是优化变现的路径,但提高内容质量和优化变现路径完成闭环没有什么特别的联系

逻辑应该为(用户——内容——社区互动——电商导流——电商购物下单——内容分享)

错误:

1、繁冗(可以分为内容模块【质量监管、内容本身质量、功能体验】、电商模块)

优点:提出问题需要解决,但深度不够

错误:内容臃肿,不突出重点

错误:模块确定清晰,表达哪一个模块要突出,准确

优先级:用户群体、使用频率、反馈满意度

错误:1、可以拆解业务大的模块,从用户、内容、互动、导流、下单、分享这几个大的模块进行相关迭代升级的需求描述

案例一总结:

1、拆解业务大的模块

2、回顾业务定位

3、优先级判断方法论的回顾

案例二:

错误:交互能力不是这种(应该是交往互动能力)

错误:表达逻辑不清晰(可以为1、总的满意度较高,2、vivo市场有高分,3、苹果、华为应该做优化)

案例三:

错误:如何提高产品内各板块的关联性是任务,不是目标

错误:在是和否之间应该加一个第三选项,能够得到更好的结论

三、共性问题总结

用户访谈

1、少用专业术语

2、少用线性思维,可能会导致思维面比较窄(需要相互验证)

调查问卷

需求池

(二)真实案例【用户调研】

真实案例分析

在用户调研种,我们需要选择一般的正常推量,这样才能保证正常的留存率和活跃

两种推量方式的对比

只能保证活跃不能保证留存

(三)总结

需求

(四)个人理解

1、产品经理需要对需求和目标有一个清晰的判断,而在流程的逐步推进中应该有一个连贯性的版本更迭

2、在业务拆解的过程中,我们应该对于业务板块做一个区分,而不是冗杂在一起进行阐述

3、在产品分析的各个流程中,我们需要对于产品的流程做一个总结

4、在竞品分析报告的过程中,我们需要进行一个书面化的表达,而避免表达的不严谨

5、对于竞品分析报告中尽量使用不是专业性的术语

6、在进行用户调研问卷的时候尽量不要使用一些绝对的答案,例如:是,否(可以使用星级来评定比较好)

7、在进行用户推量的时候,尽量使用一些正常的推量,因为其他的退量会使我们的用户留存和活跃照成影响。

### 扣子智能体平台功能与使用说明 #### 平台概述 扣子Coze)是由字节跳动推出的一款面向终端用户的智能体开发平台[^3]。该平台支持用户通过零代码或低代码方式快速构建基于人工智能大模型的各种智能体应用,并能够将其部署至其他网站或者通过 API 集成到现有的系统中。 #### 快速搭建智能体 无论是具备还是缺乏编程基础的用户,都能够借助扣子平台迅速创建一个 AI 智能体。例如,可以参照一篇教程中的实例来学习如何打造一个解决日常生活问题的小助手[^1]。这不仅降低了技术门槛,还使得更多的人有机会参与到智能化工具的设计过程中去。 #### 插件系统的利用 为了进一步增强所建智能体的能力,在其技能配置环节可加入不同类型的插件。一旦添加成功,则可以在编写提示语句的时候直接调用这些插件,亦或是融入自动化流程里实现更复杂操作逻辑的目的[^2]。这种灵活运用外部资源的方法极大地拓宽了单个智能体所能覆盖的应用场景范围。 ```python # 示例:假设我们有一个简单的 Python 脚本用于模拟调用某个插件功能 def call_plugin(plugin_name, parameters): result = f"Plugin {plugin_name} called with params: {parameters}" return result example_call = call_plugin("weather", {"location": "Beijing"}) print(example_call) ``` 上述代码片段仅作为概念展示之用,实际情况下具体实现会依据官方文档指导完成。 #### 总结 综上所述,扣子智能体平台提供了便捷高效的途径让用户无需深厚编码背景即可打造出满足特定需求的AI解决方案;同时它开放性强允许接入第三方服务从而提升整体性能表现。
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