负责任的公司从尊重用户做起

本文探讨了企业在追求社会责任的同时,首先应对产品用户负责的重要性。通过深入分析网络小说受众的需求,提出以尊重用户为核心,提升产品体验和用户忠诚度的方法。强调在公司内部建立一致的认识,使产品、研发、市场、客服等各环节都能体现出对用户的尊重。

越来越多的企业开始提到要做负责任的公司,诸如社会责任、全球化责任之类的提法不绝于耳。战略口号之下企业又是如何作为呢? 总有些漂亮的事情可以给公司贴金,但容我直言,这些都不长久!原因很简单,战略规划并不丰满。


我要说的是公司要负责任,第一优先的是要对产品的用户负责。用户是公司存在的基础,这些衣食父母不照顾好,还说跑去负社会责任,缺少内涵。古时候不是孝子,想在官场上混是很难的,当然也有不少人要装成孝子。装装也行,但根本上还是要对用户负责任。


多少公司表现对用户体验极为重视,可你有没有注意,有多少公司在讨论产品需求时,提到用户层次时,心里飘过的那一丝蔑视。我承认我一直很不理解为什么网络小说能够存在?你说用户素质不高或者欣赏水平有限?他们看不了真正有内容的书?所以混混就可以了。 于是公司真正在产品规划时,如此了了。


可是换个角度,我是不是可以正向的分析。网络小说的受众是限于时间关系,希望快速浏览一篇浅显易懂的故事,这样就可以打发一发时间。可以课间的时候看看,可以在工地休息时看看,甚至可以在上厕所时看看。这样一个正向思维可以培养起对用户的尊重,从而体现到产品的体验还有客服身上。


我们常常抱怨铁路部门、医院、还有政府部门,他们哪个不是说用户至上的。但是骨子还是在歧视他的客户的,虽然有不少不错的服务,常听到还是很多的各式各样的不满:他们为什么就不能把服务做好呢?坏事不要多,一件就够了。那些部门不说了,他们撑得住,可是对要负责任的公司而言,是伤不起的。


用户希望自己得到尊重,我们在心里都渴望得到特殊待遇,根本不想受到忽视。如果公司能真正从尊重用户开始负起责任,也能有效的提高用户忠诚度。反之,发现用户喜欢某种兵器,就上一个。又有用户喜欢花娋的装饰,我们再上个装饰。另外一家的公司的产品比较吸引人,我们拿过来参考一下。 这都是零散的点,没有灵魂,缺少系统。而尊重用户正这一切的核心和起点。认真对待用户,研究他们的需求,理解他们本质上想得到的是什么。在公司内形成一致的认识后,无论是产品、研发、市场、客服,甚至接待的前台都会在潜移默化中做出恰当的事情。是不是更好呢?


所以请各个负责任的公司,从尊重我们这些小白用户开始!

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Tips:“毋以善小而不为,毋以恶小而为之。”

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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