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产品心理学:福格行为模型详解与应用

Fogg说人的行为由动机,能力和触发条件这三要素组成,这三个同时都满足时行为才会发生。用一个等式来简化就是:B=MAT其中B是Behavior行为,M是Motivation 动机,A是Ability能力,T是Triggers触发。行为的发生首先必须有足够的动机。动机可以分为3个类别:感觉期待归属感第二个行为的发生要素...

卢伟冰炮轰大家电乱象:不同渠道卖不同价钱

奥维云网数据显示,截至2024年第43周,小米空调的市场份额为11.82%,同比增长4.31%,均价2281元,同比增长1.56%。同时,卢伟冰还提到,有些公司,一款产品换五个名字,在不同的渠道卖不同的价钱,小米是完全反对这种行为的。尽管小米空调的出货量呈现出了强劲的增长态势,但是从市场规模来看,与行业头部品牌如格力相比,仍然存在相当大的差距。近日,小米集团合伙人、总裁卢伟冰在财报电话会上谈到对大

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#人工智能#大数据#产品运营
小米顾此失彼:汽车毛利大增,手机却跌至低谷

可现在车企“亏钱卖车”本就是常态,只有交付量增加,亏损才会收窄,一味地去“营销”卖一辆车亏多少钱,或许会败消费者的好感,起到负面效果。关于三季度财报亏损原因,卢伟冰解释道,小米汽车仍然处于早期阶段,规模还不够大。智能手机业务仍然是小米的主力军,第三季度收入为人民币475亿元,同比增长13.9%,小米解释称,主要是由于智能手机的平均售价(ASP)及出货量增加所致。如今,小米汽车已经实现了第10万辆整

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#汽车#软件工程#大数据 +2
产品分析 | 贝壳找房

卡片式展现使分栏更加独立,资讯独立小卡片向右拖动,简单明了,没有过多的动作和动态,不会显得页面因为分组内容和小卡片过多而造成眼花缭乱的感觉,信息流之间的分割使用线条分割,页面信息包含了重点信息展示,足够吸引用户对该房产有了基础的了解的同时不会因页面信息过多造成杂乱的感官视觉。稳重的蓝色作为背景色,白色简洁小房子作为突出色,简单两笔行程一个房子的模型,从视觉上很简单清爽给人好感,并且房子的模型很好的

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#产品经理#产品运营
交互设计常识:设计模型分析

另一个方面,经过设计方法包装后的设计,能让设计师更坦然面对来自各方的质疑,更专业的讲述自己的设计依据。信息下钻的更深入具体,从项目目标到设计落地,每个阶段都有具体的节点支撑,在使用过程中只需要把信息直接输入到对应的位置即可。下图是曾经在一个设计讲座中,滴滴 CDX 一位设计师的分享,她把双钻模型利用到设计的研究和输出阶段,个人感觉此模型此刻的使用场景也很贴切;表示产品提供此功能,用户满意度会提升,

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#产品经理#交互#axure
产品设计案例:数据采集分析系统

通过邮箱与短信提前通知的催报机制,加快数据上报速度,减少遗漏,同时追踪流程,减轻填报与催办负担。数据上报后,在工作流即可看到流程进度,能快速定位流程节点找到催办的办理人推进流程,例如月报,可根据设定的填报截止日期,从下往上地推动流程进展。审核下属单位数据时,发现问题数据,可选择正常退回或非正常退回,后续每月统计下属单位的非正常退回次数,规范下属单位填写,减轻战略部工作量;整体上,以数据仓库搭建为基

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#数据库#学习#大数据 +2
需求优先级怎么排?需求分类怎么分?KANO模型实操讲解

落入这一象限的属性,称之为是期望属性,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低,这是质量的竞争性属性,应尽力去满足用户的期望型需求。落入这一象限的属性,称之为是必备属性,即表示当产品提供此功能,用户满意度不会提升,当不提供此功能,用户满意度会大幅降低;落入这一象限的属性,称之为是魅力属性,即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度和忠诚度会

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#分类#产品运营#数据挖掘
中国大模型生存战:巨头围剿,创业难熬

一位百度人士说,到今年中,当百度模型训练团队希望调动更多算力,训更强的大模型时,会遭遇 GPU 不够用的情况,需要集团高层出面协调——同样是 GPU,放在 to B 业务,马上就有收入,而训练新模型,回报则不明确。一位投资人感叹:“一般来说,新技术出现时,创业公司的逻辑是用更少的资源、更小的团队,依靠更领先的技术洞察,使产品或服务先一步爆发,以对抗大公司的资源优势,让巨头陷入所谓‘创新者的窘境’据

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#产品运营#职场和发展#大数据 +2
16种常用的数据分析方法-时间序列分析

时间序列(time series)是系统中某一变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成一个数值序列,展示研究对象在一定时期内的变动过程,从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。研究时间序列主要目的可以进行预测,根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键:确定已有的时间序列的变化模式,并假定这种模式会延续到未来。时间序列的基本特点假

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#数据分析
16种常用的数据分析方法-列联分析

​列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间是否存在关联,关联的紧密程度如何。对关联性问题的处理称为独立性检验(Test of Independence),通过交叉列联表和检验进行列联分析。交叉列联表分为二维表与三维表两种,二维表交叉表可进行卡方检验,三维交叉表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表结构2*2 列联表*c列联表案例公司在4个不同的地区设有分公司,

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#数据分析#产品经理
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