产品设计体会(一)——变态吧,开始帖周报了

本文分享了从用户收集需求的经验:听取意见但不盲目采纳;平衡核心用户与大多数用户的需求;理解‘沉默的大多数’与‘骑墙的大多数’的心理;通过用户交流、头脑清醒和数据分析来准确把握用户的真实需求。

产品设计体会(一)——变态吧,开始帖周报了
这是我周报的一部分,参观前请谨慎考虑一下。。。
产品设计体会(一)
既然周报要写作文了,那就干脆写点有意义的,也顺便整理一下自己的体会。正好628网店版2.0上线以后的三周我基本天天都会泡在淘宝论坛上不少时间,所以这次就说说从用户处收集需求的几点体会。
1.要听用户的意见,但不要照着做
有的用户会对一个功能提出意见,会抱怨,但没有说希望怎么做,所以我们也没法照着做。而更危险的一种用户在提意见的同时还说你们应该作成什么什么样子,这 个时候作为PD一定要头脑清醒了,用户提的解决方案往往是站在自己的立场上的考虑的,比如快递单打印用户会提出要添加一个他经常用的小快递公司。更有甚 者,用户给出做法的时候根本没有经过大脑。就算他给出的解决方案合理,也要再深挖用户内心根本的需求,比如用户描述新增非支付宝交易的时候必须要选择用户 不合理,希望能自己填写客户。这里更深层的需求就可能是他需要把线下客户也管理起来,所以我们或许更应该做一个新增线下客户的功能,而不是在新增非支付宝 交易的时候让用户可以自己填写客户姓名。
我们是产品设计,最终怎么做应该我们决定。
2.试图满足所有用户的需求是一个灾难
听到问题就想解决,一开始的出发点都是好的,公司的价值观也提到了“客户第一”,但n个“第一”同时出现在面前的时候,总还是要评估出一个“第一”中的 “第一”。和用户接触多了以后就会发现,他们的需求实在太多了,而且有些需求互相都是矛盾的,所以根本做不到听到什么声音就做什么功能。这就有了后来的优 先级评估,需求管理,以后的周报里再谈这个话题。既然不能满足所有人,那么我们应该更照顾那一部分?
3.关注核心用户还是大多数用户
我这里的核心用户是指的最活跃的一小部分人,任何一个产品总会有这样一个“短头”,而大多数用户就是那个“长尾”,在资源无限的时候,可以同时满足这两部 分人,但一个产品的功能有限,开发时间、人力有限,所以只能挑出我们优先要满足的一批了。实际一点,和产品的商业目标结合起来考虑吧,说白了就是看KPI 是什么。既然网店版今年的目标是5万活跃,1.5万付费,而不是销售额,那么从一开始就注定了我们更要关注的是大多数用户的利益。这并不是说核心用户不重 要,而是处于产品的不同阶段,我们的目标自然不同。
4.沉默的大多数与骑墙的大多数
好像是长尾理论里说到“沉默的大多数”,跳出来的用户总是很少数,那么就不能保证这批用户代表的是最广大用户的想法。比如淘宝id是“陈百*”的用户,他 多次提到我们的产品进销存做的不专业,而中小企业版的进销存就很好,明显他就不是我们的目标用户,从一个侧面也证明了公司产品线的划分是英明神武的。
而骑墙的大多数说的就是一种心理因素了,其实大多数人是很没有主见的,尤其在网络这样一个不用负责任的环境下,所以常见的情况就是开始跳出来的那几个人的 观点引导了群体的观点,随机的初始值决定了结果,这个时候只有你单独和跟风者交流的时候,才发现他根本不是那么想的。
要满足大多数的需求却只能听到少部分的声音,那我们应该怎么办,我想只能靠更多的用户交流、清醒的头脑和数据分析了。
这篇主要谈的是从用户处收集需求的几点体会,可以算是“主观”方面的,下一次就谈谈从数据分析处收集需求的“客观”方面吧。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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