一个外行谈行业应用的营销问题

本文探讨了企业级产品如何通过聚焦核心价值而非盲目堆砌功能来满足客户需求。提出了以数据驱动和流程优化为核心的产品迭代路径,并强调了软件产品应帮助企业实现从粗放到精细化管理的转变。


 

我是外行,没做过营销,我只是接触过产品生产相关的打杂事项。

 

行业应用,有特别清晰的客户,不过并不意味着有清晰的需求,如果你跟着走,累死你也未必跟得上,回头还给你扣顶帽子说是没有及时响应需求,而有的需求是合理能实现的,有的需求实在是很难啃。

 

看到很多的产品后来都随着用户的需求一点点一点点的沉沦下去,系统的功能越来越多越来越复杂,用户的抱怨不见得减少,顶多也就是看着你没功劳有苦劳的面子上少说两句。

 

产品和产品之间也沦落到拼功能数量,拼关系,说好听点叫做拼服务,7X24小时伺候。难听点就是卖地摊货,价廉物美,跟着人屁股后面叫卖,人还懒得搭理。

 

为什么会这样?我以为,营销最核心的是你能否给你的客户带来价值。

 

所以才有人写过那篇著名的稿子:

利用人性弱点的互联网服务:贪婪、色欲、虚荣、窥视、懒惰。

 

虽然听起来不好听,但是的确这是给客户带来了价值,满足了心理和生理需求。

 

我这里说的价值更简单,毕竟是企业客户,就是简单的效益。

 

按照我的白日梦思维,应该这么做行业应用的产品和营销。

 

营销的定位决定了好卖不,地摊货拼关系拼价格拼功能,真心难搞,还得走稍微高端一点的路线,不拼这些东西,咱拼理念。

 

企业的发展,大体是粗放式转向精细化。有个老外说过,不量化就叫做没掌握。

 

我的想法是:

首先梳理好整个企业各个角色工作流程,第一个产品的主要目标是资料的搜集,将最主要环节的相关数据搜集完整准确;

然后做数据挖掘,量化每个角色的各个环节的时间,推出第二个版本,优化工作流程,简化环节,缩短流程时间,提高效率;

再对优化流程后的环节数据进行分析,用数据指导生产,提高效益。

 

如果你的产品能帮助回答诸如以下的问题,那么产品的价值自然就体现了:

企业的不同型号产品销售时间分布,地域分布,使用人群分布,销售人员分布,增速和降速分布,不同工作流程条件下的增速等等等等。

 

有了数据做基础,有了理念做指引,这样不断演化的产品才能真正给企业带来效益。

 

绕回来说,发现这样的产品如果有能力的话其实最好是企业自己做。软件公司最好别做贴身服务,做公用模块给企业二次开发好了。

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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