冰冻三尺非一日之寒之产品观

本文通过探讨O2O模式下的极客餐厅案例及微信的功能迭代,反思了互联网产品所谓的颠覆论。作者认为真正的颠覆需要长期的努力和改进,并指出产品成功的关键在于解决用户核心需求。
            我不是产品经理,是单纯的码农。从事两年多的互联网行业,基本上算是熟人吧。最近,这两年多,我倍受中国互联网的变革力——互联网颠覆论。我不知道怎么样才算颠覆。在互联网订餐,线下送餐,所谓的O2O订餐就颠覆了传统的快餐业务?我只知道在我们公司附近,有家叫极客的餐厅,最近在低价转让。

                      极客餐厅,极客在哪里?或许有人说,极客在体验,O2O啊!O2O只是一个方式,个人感觉谈不上颠覆。我觉得餐厅的体验在于:饭菜的美味、饭菜的安全、饭菜的营养、用餐舒适。没有美味的饭菜,味同爵蜡,尤其是上班人员天天吃那几款饭菜,吃多了都腻了。没有安全保障的饭菜,让人吃起来如履薄冰,害怕哪一天食物中毒。饭菜的营养这个就比较难实现,这是较高层次的体验,一般人是很难体验到这一点的。用餐舒适这个体验在不同的地方只能妥协,比如香港。所以说餐厅的核心体验就是:美味、安全。

                   这两个体验,难道单单用O2O就可以颠覆了吗?极客餐厅,难道单单写着极客,就可以颠覆了吗?

                   冰冻三尺非一日之寒,要颠覆现有的产品,是要靠持之以恒的重构、改进、运营。没有速成的杀手级产品,有也只是其他的产品已经做了铺垫。在微信火了之后,微信每出一个版本,总会渲染着微信颠覆论。我们可以回顾微信的版本历史,以及各个版本渲染着颠覆性的功能。现在再看看这些功能的去向,我们会发现有的已经不知去向,有的还默默地停留在微信的界面上。诚然,微信也有一些功能现在很火,但是远没有达到所谓的颠覆。

                 有人说微信集成搜索,以后无线端搜索的入口就是微信,但现在微信的搜索市场份额占了多少?我们只知道腾讯搜搜和搜狗搜索合并后,好像还不温不热。

                 有人说微信集成了支付,微信支付会让马云抖一抖,现况是腾讯的支付不知道被支付宝甩了几条街。

                 有人说微信集成了场景搜索功能,你搜搜一下场景,就可以告诉你现在是在什么位置,现在这个功能不知道在哪里?或许是我记错了。

                 有人说。。。。。。,太多有人说了。多到我也记不清,我知道这些功能,真正要可用、要颠覆,绝不是仅仅集成在微信上,就能颠覆。搜索、支付、场景搜索这些水是很深的,需要持之以恒的努力,才能达到的。

                 我不是产品经理,我只是码农,或许我没有被颠覆性的产品愉悦过,以致为之癫狂。我只知道做一个产品要回答如下的三个问题:解决了什么样的问题,如何做到与众不同,用户可以从中获得哪些好处。

                而不是贴上一些所谓的O2O、各种概念的社交标签,就能颠覆了。要是这样能够颠覆,那颠覆也太简单了。我之前在某家存储软件公司工作,当时我们在开发一款号称世界顶尖的存储设备,I/O ps 世界第一。但是当这个产品的负责人向上一级某个技术规划者汇报,那个技术规划者问了三个问题:这款产品用户怎么用,用在哪里,有何好处?

                结果这个负责人没有回答出这三个问题,导致这个产品被叫停了。

                所以,冰冻三尺非一日之寒,产品要成功,要抓住用户的核心需求,持之以恒地努力,这样才能成功,从而颠覆。而不是靠一个有钱的亲爹、干爹,就能颠覆一切,秒杀竞争对手。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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