11、产品开发与企业增长策略解析

产品开发与企业增长策略解析

探索阶段的工程实践

在探索新产品理念或现有产品新特性时,通常倾向于采用类似丰田生产系统“构建质量于软件之中”的原则。然而,在这个阶段,构建最小可行产品(MVP)进行实验的需求与通过自动化测试等实践保证高质量之间存在矛盾。

当开始验证新想法时,我们希望尽可能快地尝试更多的点子,甚至理想情况下不编写任何软件。对于必须编写的软件,也不想花费大量时间构建验收测试和重构代码。正如Martin Fowler所说,为了进行实验和验证,会刻意且谨慎地积累技术债务。

但如果产品成功,这种做法会遇到问题。一两年后(取决于承受能力),产品的更改会变得繁重且耗时,还会出现大量缺陷和性能问题,甚至可能需要进行大规模重写。

为了后续能够偿还技术债务,从一开始就应遵循两个实践:持续集成和少量基本单元及用户旅程测试。当产品(处于第三阶段)或特性(处于第二阶段)从实验阶段转变为验证阶段时,就需要积极偿还技术债务,比如增加更多用户旅程测试、采用模块化等良好架构实践,并确保新代码使用测试驱动开发。

从探索到验证的转变需要极大的纪律性,要从构建正确的东西转向正确地构建东西。选择在产品或特性生命周期的哪个点偿还技术债务是一门艺术,如果技术债务积累过多,可以考虑其他替代大规模重写的方法。

增长引擎

在产品增长方面,有以下几种关键策略可供选择:
| 增长策略 | 描述 | 关键指标 | 示例 |
| — | — | — | — |
| 病毒式增长 | 现有用户正常使用产品时,会自然地吸引新用户注册 | 获客和推荐,结合为著名的病毒系数 | Facebook、MySpace、AIM/IC

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值