产品经理-产品驱动增长3-共识&体验

公式:增长=需求×方案×共识×体验×场域×效率×口碑×流量,篇幅问题,这篇我们讲两个,分别是共识和体验

一、共识

        前面我们研究了需求和方案,用介绍的方法已经为G公司和K公司的产品分别梳理了一条核心需求,并且还有三个方案。那产品团队、全公司、甚至客户是否都清楚知道这条需求和对应的三个方案呢?所有业务的增长都要考团队来完成,如果团队对核心需求和方案没有达成共识,在工作中就会产生内耗,从而对产品的发展产生巨大的影响。所以我们一定要达成共识才行。

        而要把需求和方案在团队内达成共识,需要做到“横向对齐”和“纵向坚定”。

1.1横向对齐

        所谓横向对齐,就是团队内部每个人,在向别人描述你们产品的需求和解决方案时,说出来的话是完全一致的。

        要做到内部对齐可以按照如下几点做

1、需求和解决方式是共识得出的

        可以是产品经理通过深访、调研、头脑风暴、专家判读、德尔菲等各种方法获得产品的需求和对应的很多解决方案,团队一起进行讨论精简到一条核心需求和三个解决方案,让大家参与进来共同定下需求和解决方案,这样更能达成共识。如果限于实际情况无法所有团队成员参加,至少也是核心成员参加。

2、内部公示

       将核心需求和解决方案用文字做成标语,在团队显眼的地方挂起来,每天潜移默化让大家都知道自己产品的需求和解决方案

3、作为各种决策的决策依据

        产品功能的优化、项目中资源的投入占比等,都已核心需求和解决方案作为决策的依据。一个功能优化是否符合解决方案,符合就做,不符合就再讨论。产

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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