人人都是产品经理
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随着小红书平台生态的不断演变，自然流量的获取变得愈发困难，付费推广逐渐成为主流。面对这一变化，小预算商家如何调整投放策略，实现高效增长？本文深入剖析了小红书流量机制的底层逻辑，从发现页、搜索页的流量获取技巧，到微付费模式、素人矩阵、官方活动参与等多种实操方法，为小商家提供了可落地的解决方案，助力在竞争激烈的环境中突围。 2025年的小红书，已经不是那个随手发发笔记就能爆的阶段了 从2024年下半年起，自然流量占比开始骤降，平台算法更倾向于将流量分配给付费内容 难道以后小红书真的要成为大品牌商家的天下了吗？ 大品牌动辄百万级的投放预算，看似碾压小玩家，但实际上2024年增长最快的100个红品牌当中，有接近一半的品牌投放预算低于50万，他们的成功根本就不是依靠于预算，而是对小红书社区的深度理解 下文着重聊一下，流量的区分以及小预算商家如何调整投放策略 流量的区分 流量大体上分为自然流量和商业流量。首先，大家先明确一点，什么是自然流量？自然流量指的是用户通过搜索、发现、推荐等自然途径访问内容所产生的流量。说的简单一点，自然流量就是用户先通过平台的推荐页、发现页，或是在平台主动搜索发现阅读的我们笔记，这个行为所带来的流量 那商业流量很明显，指的是通过投放广告、推广等方式购买来的流量,因为通常是有目的性和针对性的推广,这也导致如果商家过于依赖付费流量来创造伪爆笔记，虽然短期内确实能够为产品品牌增加曝光。但不是用户主动带来的流量，是很难真正实现有效种草和口碑沉淀的 虽然我们之前也有和大家强调过，商品笔记流量是我们能拿到的最精准的非付费流量，但是只重视商业流量而不重视自然流量肯定是不行的，所以今天就和大家简单分享一下关于怎样提高自然流的小技巧 1. 发现页拿量姿势 发现页的流量其实相对好做，如果所有数据里面只选一个最能影响笔记在发现页拿流量的，那就是点击率 高点击的笔记，是非常容易在发现页拿到流量的，尤其是场景化的内容，因为场景化的内容是容易做出一些吸引眼球的封面和标题，选题也容易结合消费者痛点 就比如，产品“控油祛痘洗面奶”，想要通过笔记去种草有着“敏感肌、油皮、痘痘肌”特质的目标用户，那么封面就需要直击这类精准用户群体的痛点，用够直接、冲击力够强的封面+“油痘皮、痘肌素颜见crush”的场景化关键词+相似的用户体验角度”，去吸引用户点击并引发共鸣。这样子去做笔记封面和标题，不仅仅会提高我们的笔记点击率，还会帮助系统更加精准的推送给我们的目标人群，吸引进来的都是有着痘肌困扰的用户，人群画像也会更加清晰 2. 搜索页拿量姿势 1）在细分需求中找蓝海词 其实从搜索到转化，消费者就做一件事：对比 在经过对比之后，消费者在你的产品上看到了无可替代的产品属性，最终选无可选，只有选择你 要么是基于产品属性，你的产品确实跟竞品相比有别人做不到的优势，但在中国供应链这么成熟的今天，这种情况还是少数 要么是基于细分需求，越是新品牌越不要去大的需求和场景里面去竞争，可以被比较的竞品太多，没有明显的产品优势，很难胜出 反而要扎进细分需求词里面，开拓自己的战场，用说服力足够强的内容凸显产品相对优势，至少在这个细分需求词，做到比无可比 细分的蓝海需求词有这么几个特点 月均搜索指数大于5k小于5w（处在一个有搜索，但又没有那么大搜索量的情况） 没有那么多竞品在竞争，出价单价还出在零点几的水平 词内还没有出现大爆文 2）借助横测截流竞品流量 测评笔记是所有商家都会接触到的软广笔记类型，想要快速收获搜索页的精准流量，横测笔记是一个非常好的方法，不仅可以蹭到其他竞品的搜索流量，还可以拿到精准的搜索用户提高产品曝光 在这里要跟大家强调一下，做测评笔记一定不要做低成本的拼接式内容！啥是拼接式内容？就是那些没有真实体验，用恶意拉踩、生硬的创作手法、低成本拼接推荐产品的横测笔记！这样的笔记不仅种草点不够有说服力，并且还很容易被官方平台监测到 还拿洗面奶来说，就比如下面的这类笔记，只是通过多个祛痘产品放在一起展示，就给产品标记上了功效关键词，并没有“真实感”的体验角度去说服用户。除此之外最关键的一点就是用“会伤肤的祛痘精华”的封面关键词去吸引用户，可能你的用户还没有被吸引来，反而吸引了你提及的竞品方来投诉笔记。不仅笔记会被下架，可能还会影响到账号状态，得不偿失 那我们要怎样正确利用测评笔记呢？直接针对产品对应的高消费需求用户，去确定搜索关键词，看这类用户平时最经常搜索的关键词是什么，产出横测内容吸引用户。 在小红书上，为什么大家都特别爱看测评类笔记，就是因为测评笔记的信息量非常巨大，能在有限的内容里快速的让用户拿到产品不同的信息，帮助他们做对比 但是现在的测评类内容都太相似了，对用户的种草力度也没有原来的大，那商家怎样去提高内容的种草力呢？ 这里给大家提供一个方法，就是切入点另辟蹊径，用恰到好处的夸张手法突出痛点，并通过排雷来主动帮助用户总结筛选出合适产品 小预算商家如何抓住付费流量红利？ 1. 结合自然流量做微付费模式 自然流量冷启动：笔记发布后先观察24小时内的自然流量测试表现，重点关注收藏率，若2收藏率>5%，说明内容具有高潜力，可追加小额付费推广 阶梯式放大策略：初始投流后，对高潜力笔记进行小额投流，观察ROI表现，若初始投流ROI>2，可按20%-50%比例逐步增加预算，避免一次性投入过高 注意：若ROI5%；互动率>3% 注意：若点击率<3%或互动率<1%，需立即停止投流，优化内容后再测试 出价逻辑优化：优先优化内容质量，平台算法更倾向于推荐高互动内容，而非单纯高CPM出价的笔记。因此，商家应优先提升点击率和收藏率，而非盲目提高出价 3. 借势平台功能与免费资源 评论区挂链功能：低成本转化利器 小红书前几天推出了评论区挂商品链接功能，可以缩短转化路径，提升转化效率，不妨可以试一试 不影响笔记流量池：挂链功能仅在评论区展示，不会触发平台的广告标识，避免笔记被降权，干货类笔记（如教程、攻略、测评）评论区挂链效果最佳，同时可以将商品链接评论置顶，确保用户第一时间看到 用户意图明确：用户在阅读干货内容后，对商品兴趣较高，挂链可直接引导购买，缩短转化路径 4. 拒绝KOL依赖，巧用素人矩阵+兼职体系 素人矩阵是小预算商家低成本获客的核心策略之一，2000-5000粉的素人正成为新流量杠杆，可以通过招募兼职KOC，以真实体验和原创内容撬动用户信任 招募兼职KOC：以大学生、宝妈、自由职业者等为主，要求粉丝量<5000，内容真实性强且性价比高，筛选100个素人，要求真实体验+原创内容，必须包含产品使用前vs使用后对比，可以避免模板化文案 需要注意的是，KOC笔记容易出现生硬，广告比例大的情况，一定要做好把控，防止出现软广过于明显，被品牌扣分机制抓取扣分的情况 5. 参与官方活动获取免费曝光 尤其是千帆和乘风，常年会有一些官方活动，积极参与按要求发布笔记、互动或留资，获取流量券或权重加成 6. 聚焦长尾关键词与细分场景，低成本抢占搜索流量 长尾关键词是低成本获取精准流量的核心策略。通过小红书搜索联想功能和第三方工具（如千瓜数据），可以筛选出低竞争、高需求的垂直关键词 搜索联想功能： 在小红书搜索框中输入主关键词（如“美白面膜”），平台会自动联想出相关长尾词（如“学生党平价美白面膜”）。这些长尾词通常竞争较小，但用户意图明确，转化率高 第三方工具辅助： 使用千瓜数据等工具，分析关键词的搜索热度、竞争强度和相关性，筛选出适合小预算商家的长尾词 本文由人人都是产品经理作者【汪仔5712】，微信公众号：【Vic的营销思考】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
当刘强东在社交平台上高调“请客”，美团和淘宝却成了真正的“买单人”？ 这不是一场简单的营销噱头，而是一场关于流量、平台、品牌心智的多方博弈。本文将带你拆解京东如何借“请客”撬动全网关注，美团、淘宝为何甘愿“接招”，以及背后隐藏的用户争夺战与平台策略转向。一场看似轻松的“饭局”，实则暗藏新消费时代的深层逻辑。 前段时间外卖三国杀轰轰烈烈，京东、美团、饿了么打得你来我往，都想要拿下外卖这个流量入口，抢夺即时零售高地。 只不过三者相较之下，外卖行业老大哥美团反而是显得低调沉默的一方。京东早就宣布在外卖启动百亿补贴，而淘宝闪购也宣布在7月2日拿出整整500亿补贴商家和消费者。 面对外来者的猛攻，美团终于回击了。7月5日美团派发大额消费券和奶茶免单卡等，一举崩坏美团服务器，登上微博热搜。 接着又在当晚宣布，截至22点54分，当日即时零售订单突破1.2亿单。 看来守擂者美团，要猛攻外卖，死守即时零售护城河了。 01 “美团崩了”冲上热搜 7月5日晚间，有用户发现美团外卖的大额优惠券无法使用、支付卡顿、无法下单的情况。 甚至美团APP的打开页面都直接显示“访问出错”，服务器崩溃。直接把“美团崩了”的话题送上热搜。 有人在评论吐槽“刚发了大额券却用不出去，美团是不是玩不起？” 直到晚上8点，美团官方发表回应称，因“用户下单量突破历史峰值，触发了服务器限流保护”。 要知道，美团作为国民级应用，每日流量都是一个庞大的数字，那么要到什么程度，才能“突破历史峰值触发保护呢？” 将近3个小时后，美团亲自给出了答案，发布官方战报称当日即时零售订单突破1.2亿单，其中餐饮订单超1亿单。 而这背后则是7月5日下午美团大发各种优惠券和折扣补贴，券后只需要支付0.01元，相当于白送。 更有甚者，一次性点了七份外卖回来冻着，冰箱都塞满了。光奶茶就有五杯，再加上外卖、还有零食小吃。这下子是一次性把一星期的口粮都解决了。 这场外卖补贴的大火烧的越来越猛，消费者们的行为也越来越疯狂。为了抢夺补贴，本来不想吃东西的人都赶着这个机会大薅羊毛，极大地促进了消费。 而淘宝闪购方面，500亿补贴的作用非常明显。7月7日，淘宝联合饿了么宣布日订单数超8000万，非餐饮订单超1300万，淘宝闪购日活跃用户超过2亿。 能取得这样的成绩，离不开淘宝的组织架构和足够大的用户基数，不过最关键的核心还是给的补贴足够多。 而1300万的非餐饮订单也表明，淘宝闪购补贴流量带来的其他业务协同效果明显。 7月8日，京东宣布外卖上线4个月以来，已有将近200个餐饮品牌在京东外卖销量破百万。 并正式启动“双百计划”，投入超百亿元真金白银，扶持更多品牌销量破百万。 02 没有输家的战役 业内观察人士认为，各大电商平台着重发力即时零售，这场战役，没有输家。 京东不仅进军外卖，还进入了酒旅行业，这有利于京东实施高频带低频的战略，以外卖为流量入口，带动即时零售销售，让利润更高的酒旅业务获得增长。 这对于京东而言是水到渠成的事，因为京东原来的数码3C本来就主打中高端人群，与星级酒店的酒旅人员重合。 美团砍掉不相关的优选业务，全面押注即时零售，聚焦核心业务。阿里电商转变策略，回归注重本地化业务，借助即时零售检验协同发展质量。 即时零售的火热战场再加码。 而美团再次开启烧钱补贴大战，本质上是护城河与市场份额的争夺。据数据，依赖全品类覆盖和运力充足的配送效率优势，美团的单日订单占比仍守住70%的份额。 由此看来，美团此举确实有效地稳固了自身的市场地位，守住了这场擂台。 从结果数据上来看是好的，但是补贴大战始终是不利于行业生态发展的不健康手段，并且也会造成一些短期问题集中爆发。 例如因为一时优惠力度过大，用户集中下单，导致此次的服务器崩溃。 再比如一次性订单数量巨大，优惠券无法兑换、无法下单，骑手运力不足导致的配送超时等问题，有可能透支平台信任。 一次性集中订单过多，尤其是奶茶免单券导致奶茶日订单暴增2000万杯，占新增订单的50%。 这会导致茶饮店爆单，员工超负荷工作，部分门店提前打烊或关闭订单入口。而低价订单导致实收金额低于成本，商家利润遭到严重挤压，甚至倒亏。 对巨头自己而言，持续补贴将导致各大电商巨头利润减少，甚至面临亏损。 高盛预测未来阿里外卖业务将亏损410亿元，京东亏损260亿元，美团EBIT利润将下降250亿元。 这早已不是国内外卖行业的第一次“价格战”，多年前美团、百度、饿了么就放出几十亿补贴。 战役的结果是2017年百度外卖被饿了么收购，饿了么又在2018年被阿里收购。 此后饿了么和美团两分天下，共同占据外卖市场将近96%的份额。 直到京东高举着“品质外卖”的旗帜杀入战场，并把外卖大战升级成为即时零售之战。而这场战役，还远远不会结束。 03 即时零售大战不会结束 行业观察人士认为，我们能够看到如今淘宝闪购、美团展开激烈商战竞争，消费者受益，都应该感谢京东的刘强东。 其实京东杀入外卖，是因为美团先动了京东腹地。2024年美团闪购的3C家电订单量接近京东全站四成，所以京东以攻为守，也对美团的主要业务——外卖进行围剿。 淘宝介入也是一样的道理，外卖大战实际上是即时零售大战，如果淘宝不进来，那么它的货架电商就可能被美团闪购蚕食。 而美团则是被动加入外卖大战，被迫以守为攻，要防护好自己的外卖基本盘，才能有更多的资源和能量去投入美团闪购，跟淘宝京东抢地盘。 有业内人士认为，看似今天是美团派发大额券，用服务器都崩了的优惠力度请消费者喝奶茶，淘宝闪购砸500亿请消费者吃饭，实际上这些都是刘强东请的。没有刘强东大肆杀入外卖市场，就不会引起这一场互联网商战，就不会有今天。 京东、美团、淘宝三家打得热火朝天，这只是战场上大家看得见的选手，还有一些替补选手在台下摩拳擦掌，跃跃欲试。 例如同是电商巨头的拼多多、抖音、小红书、快手等，参与这场即时零售大战，是电商平台的必然选择，上不上场只是时间问题。 从这个角度来说，即时零售大战还远远未到终局，甚至中场休息都还没到。等到狼烟战火再起，优惠力度必然更猛，周期也会更长，未来平台请客吃饭的日子还长着呢。 作者|苏 苏 编辑|杨 铭 本文由 @新消时代 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
自然流量并非唾手可得，其背后隐藏着一套复杂的逻辑与条件。本文将深入剖析拼多多自然流量的获取之道，揭秘低价策略与高点击率、高转化率之间的微妙关系，探讨平台动态波动对自然流量的影响，以及价格认知在其中的关键作用。 咱们做拼多多的应该都想要自然流量吧，自然流量是啥呢？就是自然单。而自然单又是啥呢？就是不开直通车就能带来的订单。要说自然流量的好处，那可是多多的，首先不用花广告费，利润高。其次不用花广告费，好算账。再次，不用花广告费，操作简单。 看到没，单一条不花广告费就有了这么多好处，你说做拼多多的谁不喜欢自然流。那么问题来了，如何获得自然流量呢？ 这可是一个世纪难题，我将运用我的毕生所学，通过此篇文章为大家拨开层层迷雾，带大家探索拼多多自然流量背后的秘密，请大家锁定《探索解密PDD》科幻频道，让我们一起展开想象的翅膀，来体验一下幻想中的自然流量。 咳咳，言归正传。之所以说拼多多自然流量是科幻，是相对而言的，因为对某些商家而言，自然流量这辈子都是只闻其声未见其面。就像我最开始做拼多多时，做的是代理商资源，别说自然流量了，玩强付费都不一定有单，那个时候自然流量对我来说就是科幻片。 但现在不一样了，咱开始做拼多多店铺代运营了，代运营意味着啥，意味着有多样的资源可以做。比如源头厂家的资源，咱就接过不少，然后就发现，原来自然流量并不是科幻片，而是纪录片，真实存在的。 01 自然流量的两个条件 大家知道玩自然流量的两个条件吗？就是低价延伸出来的高点击率+高转化率。有的人可能会问了，我也有全网最低价的品，咋就没有自然流量呢？因为玩自然流也要考验大家做链接能力的。 不是说我有全网低价品了，挂个白底图当主图就能爆的。有好的资源，必须搭配好的主图，也就是点击率10%以上的主图，加上10%以上的转化率才算迈过自然流量的门槛。 那么高点击率的主图怎么来呢？借鉴嘛，机会商品一大把，搜行业关键词，榜单链接的主图一大把，自己不会做，还不会借鉴嘛。我做代运营接的店铺，很多链接都是在机会商品发布的，咱们成本有优势，随便发布链接加上开车，效果杠杠的。 但是只有好主图就可以获得高点击率了吗？没那么简单，玩自然流的必须要做低外露价，懂的都懂。我做过测试，主卖SKU都是6块钱4个的，一个做了0.75的外露价，一个做的3.78的外露价，两个链接的曝光和点击差的不是一星半点。想玩自然流，低外露价必做。 另外高转化率考验的是SKU的布局，不知道咋布局，看榜单链接就知道了。还有基础这块，咱们玩这种有优势价格的品，是不需要做基础的，只要价格能打，就会有单，什么销量和评价，咱都不干预。 就是上架后，直接限额开车，憋自然单，后面单量起来一看，哎呀，怎么有上百条真实评价了。合理的SKU布局+真实的评论，形成良性的正向循环，低价+高质+评论的累计，后面单量就会越来越多。 02 自然流量的底层逻辑 上面讲的自然流量的两个条件，很多人都知道。接下来咱就讲点大家不知道的，也是本文的核心：拼多多自然流量的底层逻辑，也就是为什么有的品有自然流量，有的品没有？首先我们要知道，平台的自然流量占比是处于动态波动之中。 比如平台以拉新为主了，那么自然流量占比就会提升20~30%。如果平台以利润为目标，就会压缩自然流量占比，可能压到10%以内，其余流量都拨给玩强付费的。 由此，大家也能看出，自然流量肯定是给有优势资源的头部商家的。也就是，你没有资源优势，就直接断了玩自然流量的念想吧。 那为什么都是有价格优势的不同品，有的有自然流，有的没有自然流。核心就一个词：价格认知。咱们生活在这个世上得有几十年了吧，一个商品它的市场价格，咱们多多少少都是有一定的认知吧。比如一部手机的价格是千元，一台汽车的价格是几十万，一副耳机的价格几十上百块。什么品什么市场价，大家都知道吧？ 自然流量就是根据这个来的，咱们做的低价品能不能有自然单，就是看买家对你这个品有没有价格认知。我举个例子，我接的某防晒霜清货的品，是市场大牌，正常市场价格50块钱左右，我们清货挂的价格是19块钱，上架限额开车玩自然流，直接卖爆了，库存一周清零。 后来复盘得出的结论，这个品在买家认知里市场价就是50块钱左右，官方偶尔做个活动发个券，到手价最低也有40多，咱们上来19块钱开搞，买家一看，这不是打五折嘛，买它。 要说我们这个防晒霜19块钱一支在拼多多同类商品里面，价格不算很有优势，别人9.9两支的都有，为啥咱能有自然单？就是因为实际价格与买家认知价格相差很大，买家知道咱这的卖价很划算，就会下单，转化率特别高，结果就有了自然单。 反观我做代运营接的另外一个香水的品，价格降到2.8一瓶别说自然单，连曝光都没有的。为啥呢？因为这个是白牌，买家对这个品的价格没有一丁点的认知，地摊上1块钱1瓶的香水也不是没有，为啥要花2.8买这个没听过的香水，说不准就是地摊货挂高价来卖的。这种认牌子的品，没有牌子再低的价格也不会有自然单。 相反对于那种标品，水果、花茶之类的，买家对这种东西也是有价格认知的，一斤桃子6块钱，一斤苹果5块钱，大家拼多多上卖的价格如果比这低很多，这样说吧，前期直通车限额亏个四五百，就能憋出自然单，这种买家有价格认知且你卖价很低的品就能憋出自然单。其他品，只能憋出个屁。 03 最后 大家做拼多多，有没有自然流量100%是看品，50%是看操作手法，品不合适，就别想自然流量了，有了合适的品，大家用网上学到的九九八十一式无限憋自然流大法，就可以玩出自然单了。 另外，自然流量一定是开直通车限额憋出来的，不开车，上架就想有单的日子，已经一去不复返咯。 本文由人人都是产品经理作者【老虎讲运营】，微信公众号：【老虎讲运营】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
在AI浪潮席卷各行各业的今天，推荐系统正从幕后走向前台，成为用户体验的核心驱动力。本文将带你深入探索一个大型AI推荐系统从零起步的全过程，揭示实时化引擎如何从单一工具演进为复杂生态的关键路径。无论你是产品经理、技术从业者，还是对AI系统架构充满好奇的探索者，这篇文章都将为你提供一线实战经验与系统性思考。 构建支撑大型AI推荐系统的实时化引擎，是提升用户体验和业务效果的关键。这不仅仅是工具的升级，更是整个数据处理、模型训练和服务架构向实时化、智能化生态的演进。以下是核心路径的拆解： 一、实时推荐场景设计 实时推荐的核心在于理解场景差异并精准响应： 信息流场景 挑战：用户行为高度碎片化（快速滑动、短暂停留），兴趣点转移迅速。 核心目标：毫秒级识别兴趣变化并调整内容流。 关键技术要点： 1）动态特征融合： 实时整合用户行为（点击、播放完成度、跳过率） 内容动态指标（近期点赞/评论增速、CTR） 上下文信息（当前时段、地理位置、网络状态） 构建高维实时特征向量 2）分层高效召回排序： 粗排：利用轻量级模型（如基于ANN/HNSW的近似最近邻搜索）或高效规则（如实时兴趣标签匹配），从海量候选池中快速筛选出数百/数千个相关项，响应时间严格控制在毫秒级。 精排：应用复杂深度模型（如DIN-深度兴趣网络、DIEN-深度兴趣进化网络）对粗排结果进行个性化打分排序，精细捕捉用户兴趣演变。 重排：在精排结果基础上，引入多样性（覆盖不同类目/主题）、新颖性（曝光控制）、业务规则（运营位、商业化策略）等策略，优化最终呈现序列的用户体验和平台目标。 购物车/搭配场景 挑战：用户已有明确购买意向，需提升客单价和关联购买率。 核心目标：基于用户当前意图，提供高转化相关推荐。 关键技术要点： 1）场景化组合推荐引擎： 结合强商品关联规则（基于历史订单/行为的频繁项集挖掘、图关系学习）和用户个体偏好/历史路径。 构建“核心商品+强关联配件+潜在兴趣推荐”的分层组合策略。策略权重可根据用户加购行为、页面停留时长等实时信号动态调整。 2）实时库存与业务状态感知： 与库存管理系统(IMS)、促销系统实时对接。 当推荐商品实时库存低于安全阈值、或促销状态（如限时折扣结束）发生变化时，推荐引擎需在极短时间内（毫秒~秒级）完成候选替换（选择同质高库存或高可用性商品）。 需设计前端UI反馈机制（如库存紧张提示、促销标签动态更新），确保用户感知实时性。 二、构建低延迟流式处理管道 流式计算是实时推荐引擎的生命线，其设计需满足核心要求：低延迟（毫秒~秒级）、高吞吐（百万级事件/秒）、弹性可扩展。 数据接入层 多源异构数据集成：支持高吞吐消息队列（Kafka, Pulsar）接入用户行为日志（点击、浏览、加购、购买）、业务事件（商品上下架、价格/库存变更、活动发布）、第三方数据流（实时天气、交通、舆情事件）。 实时数据清洗与标准化： 定义并执行严格的脏数据过滤策略（处理日志重复、设备ID异常、格式错误等）。 实施数据脱敏（如用户ID单向哈希、敏感字段掩码）。 建立实时字段映射与转换规则（如商品ID映射到类目树、地理位置编码到商圈）。 实时计算层 核心实时指标定义与计算： 用户实时活跃度：基于滑动时间窗口（如5分钟、1小时）统计用户行为频次（点击次数、交互时长）或复杂聚合（会话深度）。 内容/商品动态热度：采用EWMA（指数加权移动平均）等算法计算近期互动（点赞、收藏、购买）增速，反映瞬时热度变化。 场景上下文权重：根据用户当前访问的页面（首页Feed、搜索列表页、商品详情页、购物车页）动态调整召回和排序模型的策略权重或特征组合。 实时特征工程平台化： 提供配置化语言（如SQL-like、XL-Formula）定义复杂统计特征（如“用户过去1小时内浏览的特定三级类目商品数”、“最近30分钟同类商品点击占比”）。 支持基于时间窗口、事件序列的聚合计算（计数、求和、去重计数、最大值/最小值）。 事件驱动响应机制：当实时计算检测到用户行为满足预设规则（如连续点击同一类目商品达N次、短时间内完成高价值转化），可即时触发模型参数微调、召回策略切换或运营干预。 输出与服务层 高性能服务接口：明确定义推荐结果API的输入/输出格式（JSON/Protobuf）、强制的响应时间SLA（如P99 用户反馈 -> 模型优化”的闭环。这是模型快速适应变化的燃料。 冷启动问题应对： 新用户：基于设备信息、初始地理位置、访问渠道等静态特征，结合基于人口统计或内容属性的相似用户群行为模式，进行快速初始推荐。模型需具备快速吸收初始行为的能力。 新物品/内容：利用预设的元数据规则（基于内容标签、发布者信息）和轻量级实时协同过滤（基于内容本身的相似性或与已有热门物品的关联），快速建立物品特征向量并融入推荐候选池。 高可用架构与资源管理 混合推理部署：对延迟极度敏感的精排/重排环节，可将轻量级模型（LR逻辑回归、FM因子分解机）部署至边缘节点/CDN；复杂深度模型部署在中心GPU集群。利用模型蒸馏等技术优化轻量化模型效果。 弹性资源调度：基于实时流量预测（利用历史模式或简单时序模型）和系统监控指标（CPU、内存、GPU利用率），动态扩缩容计算资源（如K8s HPA）。使用如腾讯Oceanus、Flink Native K8s等方案实现自动化资源调配，确保在流量洪峰下维持服务等级目标(SLO)。 四、熔断机制 熔断是保障推荐系统整体可用性的核心防线，需实现精准识别、快速响应、有序降级。 智能熔断触发判定 多维度监控指标体系： 服务性能：P99/P95响应时间持续超标（如>500ms达1分钟）、API错误率陡升（如>15%持续5分钟）。 资源瓶颈：GPU显存利用率>85%、CPU负载>90%、内存溢出风险高。 下游依赖健康度：特征存储、数据库、模型服务等关键下游依赖的故障或高延迟。 动态阈值调整：根据业务周期特性（如大促期间流量激增是常态），利用基线预测模型动态调整熔断阈值，避免在可承受的正常业务波动下误触发。 熔断状态机与恢复流程 闭合：正常服务，持续监控。 打开：触发熔断后，立即切断流向故障组件的流量，直接返回预设的离线/兜底结果。启动冷却计时器（如5分钟）。 半开：冷却结束后，允许少量探测请求（如总流量1-10%）通过。若成功率达标（如>90%），则关闭熔断；否则重置计时器，重回打开状态。 精细化降级策略 功能分级降级：明确推荐功能优先级（核心：主Feed流；次核心：相关推荐；非核心：个性化弹窗/广告）。熔断时按优先级从低到高降级。 有效兜底内容：预生成并缓存基于离线计算的高热/优质内容列表（如Top-N商品/内容）。确保降级时用户仍能看到相关且基本可用的结果。 用户透明沟通：在客户端适当位置（如推荐位占位符）提供简洁的状态提示（如“推荐加载中”或“服务优化中”），管理用户预期，降低挫败感。 五、构建实时化推荐生态 构建大型实时AI推荐引擎，本质是推动数据、算法、工程三大体系的深度协同与持续进化： 数据层：流式处理能力是基础，目标是将原始数据实时转化为驱动推荐的高价值特征（DataasFeatures）。 算法层：在线学习与离线批量训练、强化学习结合，赋予模型持续自优化能力，紧贴业务动态。 工程层：熔断、弹性伸缩、混合部署等架构设计，在追求极致实时性的同时，构筑坚如磐石的系统稳定性。 展望未来，端-边-云协同计算架构将愈发重要，在边缘设备进行轻量级实时推理和初步特征提取，云端进行复杂模型训练和全局优化，并结合联邦学习等技术，在保障用户隐私的前提下，实现更广泛数据的价值挖掘，推动实时推荐向更智能、更安全的方向演进。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
一家仅4人的创业公司Oleve，凭借创新的“新精益创业”方法论，在两年内实现年收入600万美元，服务超500万用户。本文深度剖析其成功秘诀，揭示小团队在AI时代如何打造可复制的成功模式。 你有没有想过，一家只有四个员工的公司，能做到年收入600万美元？这听起来像是天方夜谭，但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司，发现了一个令人震撼的事实：他们不仅实现了这个惊人的财务数据，还在短短两年内服务了超过500万用户，从第九个月开始就实现了盈利。 更让我感到兴奋的是，他们的成功并非依靠传统的风险投资和大团队扩张模式，而是创造了一套全新的”精益创业”方法论，这种方法正在重新定义小团队如何在AI时代创造巨大价值。 当我看到 Sid Bendre 放弃 Palantir 新毕业生职位的决定时，我起初觉得这是一个疯狂的举动。Palantir 作为硅谷最知名的大数据公司之一，能提供优厚的薪资和稳定的职业发展路径。但当我了解到他的理由后，我开始明白这个决定背后的远见：他要打造”消费者版本的 Palantir”。这不仅仅是一句口号，而是一个深思熟虑的战略选择。 Palantir 以其强大的数据处理能力和政府合作而闻名，但 Sid 看到了将类似的技术能力应用到消费者产品的巨大机会。他和他的团队不只是在做一个产品，而是在构建一个能够持续产出爆款消费产品的系统化机器。 这种选择让我思考一个更深层的问题：在AI技术快速发展的今天，传统的创业模式是否已经过时？我发现 Oleve 的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个科技行业未来发展方向的预测。他们证明了小团队通过正确的方法论和AI工具的加持，可以达到甚至超越大公司的产出效率。这种转变不仅改变了创业的成本结构，也重新定义了什么叫做”规模化”。 从Quizard到产品矩阵的演进路径 让我从头梳理 Oleve 的发展轨迹，因为这个故事充满了值得学习的细节。2023年1月26日，他们推出了第一个产品 Quizard AI，一个移动学习应用。那时候，ChatGPT 刚刚发布几个月，整个AI应用市场还处于早期探索阶段。但 Sid 和他的团队展现出了惊人的市场敏锐度，他们用一个 TikTok 视频来宣传产品上线，视频的概念是”如果 ChatGPT 和 Photomath 有了孩子会是什么样”。这个创意视频一夜之间获得了100万次观看，并在30小时内转化成了1万个用户。 更令我印象深刻的是他们早期的技术策略。当时他们几乎没有大语言模型的使用成本，因为他们发现了一个巧妙的方法：使用 OpenAI 的 Codex 模型。 虽然 Codex 原本是为编程设计的，但通过巧妙的提示工程，他们让它能够进行开放领域的自然对话。他们甚至循环使用朋友们的10个不同账户来规避使用限制。 当 OpenAI 最终联系他们，告知他们是 Codex 模型的最高使用量用户之一时，这既是一种认可，也意味着他们需要转向付费的 GPT-3.5，这反过来推动了他们更加重视产品变现。 在产品变现方面，他们的策略也很有意思。一个月后，他们就加入了付费墙功能，尝试了不同的商业模式，最终选择了订阅制。这个决定看似简单，但背后体现了他们对消费者行为的深刻理解：学生用户虽然价格敏感，但对真正有价值的学习工具愿意支付费用，特别是当这个工具能够实实在在地帮助他们解决学习问题时。 到了2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访营销活动取得了巨大成功，在 TikTok 上搜索哈佛、纽约大学、波士顿大学、哥伦比亚大学等关键词时，前几个视频都是他们的内容。这种营销方式不仅获得了大量曝光，更重要的是建立了品牌认知度。 在积累了一年半的经验后，他们在2024年8月推出了第二个产品 Unstuck AI，一个学习伴侣工具。这次产品发布展现了他们学习能力的强大：利用之前积累的所有增长和产品开发策略，Unstuck AI 在九周内就达到了100万用户，并在一个月内产生了超过2.5亿次的社交媒体观看量。 这个数据让我意识到，他们不只是在做产品，而是在打造一个可复制的成功模式。最近，他们的两个产品同时进入了教育类应用排行榜前十，Unstuck 甚至排到了第三位，仅次于 Gauth 和 Duolingo。 他们最新推出的第三个产品更是令人印象深刻：这是他们首个教育领域之外的产品，仅用了三周就完成开发，这得益于他们之前构建的各种”蓝图”和可复用组件。虽然这个产品还处于隐秘模式，但已经获得了1000多个用户，并且已经实现盈利。 这种开发速度和效率让我看到了标准化产品开发流程的巨大价值，当你有了成熟的技术架构、增长策略和运营流程后，新产品的推出就像是在已有的生产线上增加一个新型号。 新精益创业的六大核心原则 我深入分析了 Oleve 的运营方式后，发现他们的成功源于六个核心的运营原则，这些原则构成了他们所谓的”新精益创业”方法论的基础。 第一个原则是”要么招对人，要么不招人”。这听起来简单，但执行起来需要极大的自律。他们只招聘具有多重互补技能的10倍效率人才。例如，他们的产品工程师不仅是全栈开发者，还具备出色的产品思维和计算机网络基础知识。 他们的营销人员会编程，设计师能够构建产品。这种招聘策略的背后逻辑是：与其招聘十个各自专精一个领域的人，不如招聘三个每人都能跨越多个领域的天才。这种方法减少了沟通成本，提高了决策效率，也让每个团队成员都能理解业务的全貌。 第二个原则是”利润优先思维”。在当今许多创业公司追求估值和融资额的环境中，Oleve 始终将盈利能力放在首位。他们认为利润就是力量，利润就是专注。 这种思维方式让他们在做任何决策时都有一个明确的评判标准：这个决策能否增加利润？这种方法看似保守，但实际上极大地提高了他们的决策质量和执行效率。当你知道每个决策都会直接影响底线时，你自然会更加谨慎和高效。 第三个原则是”这个决策能推动你的关键指标吗？”公司里每个人都负责一个关键绩效指标（KPI），这种KPI对齐消除了微观管理的需要，因为每个人都专注于每周推动自己的指标。这也意味着所有决策都必须针对这个KPI进行验证。 这种方法的巧妙之处在于，它将公司目标分解成个人可控的指标，让每个人都清楚知道自己的工作如何直接影响公司的成功。 第四个原则是”持续的流程改进”。对于任何重复性流程，他们总是问：我们如何能做得更好？有什么可以改进的地方？上次执行有什么问题？他们将公司内的失败和问题视为系统性失败，这让他们能够建立反馈循环来改进流程。这种思维方式确保了他们不会重复同样的错误，每次迭代都比上次更好。 第五个原则是”超级工具”的使用。他们承认自己很懒，所以喜欢将尽可能多的工作流程整合到一个平台上。这迫使他们重新思考如何使用现有工具。 例如，他们将 Launch Darkly（一个功能管理平台）用作手动流量负载均衡器，将它放在所有大语言模型调用之间，这样就可以基于速率限制、不同战略举措或其他因素将流量重新路由到不同的大语言模型提供商。这种创新性的工具使用方式不仅节省了成本，还提高了系统的灵活性。 第六个原则是”不要学习同样的东西两次”。他们通过投资技术策略和运营蓝图来建立复合效益。这让他们能够将学习成果复用到新产品中，这正是他们能够在九周内让 Unstuck 达到100万用户的原因——他们将在 Quizard 上学到的一年半经验全部应用到了新产品上。 这种知识积累和复用的方法，让他们的每个新产品都站在前一个产品的肩膀上，实现了真正的指数级增长。 组织架构的创新：收割者与培育者模型 Oleve 的组织架构设计让我想起了 Palantir 的成功模式，但他们将其适配到了消费者产品领域，创造了独特的”收割者与培育者”模型。这种组织设计不仅解决了小团队的资源分配问题，还确保了产品创新和基础设施建设的平衡发展。 “收割者”角色类似于 Palantir 的 Delta 工程师，但专注于消费者产品。这些产品工程师是真正的产品所有者，他们与产品的成败紧密相关。他们沉浸在产品指标中，进行AB测试，端到端地构建功能，与营销团队合作，有效地拥有产品的整个生命周期。 收割者的核心职责是构建人们真正想要并愿意付费的产品。这种角色设计的巧妙之处在于，它将产品责任完全集中在一个人身上，避免了大公司常见的责任分散问题。 “培育者”角色则类似于 Palantir 的 Dev 工程师，专注于平台建设。这些AI软件工程师的主要目标是构建公司的智能操作系统，他们在营销、设计、产品等不同业务单元中推进自动化，其理念是扩展影响所有用户的基础设施，并帮助公司在每个市场中获胜。培育者创造的基础设施让公司能够在任何市场中更快地发布和扩展产品。 这种组织结构的创新之处在于它将短期产品成功与长期技术能力建设完美结合。收割者专注于立即可见的产品成果和用户价值，而培育者则构建支撑未来增长的技术基础。这种分工让 Oleve 既能快速响应市场需求，又能持续提升整体运营效率。更重要的是，这种模式是可扩展的：随着公司的增长，他们可以增加更多的收割者来覆盖更多市场，同时培育者继续优化和扩展底层系统。 我发现这种组织模式特别适合AI时代的创业公司。在传统模式下，产品开发、技术架构、市场营销往往需要大量专门团队。但在 Oleve 的模式下，通过AI工具和智能自动化，少数精英人才就能承担原本需要大团队才能完成的工作。收割者利用培育者构建的智能系统，能够以前所未有的效率开发和优化产品。这种模式不仅减少了人力成本，还提高了决策速度和执行质量。 AI工具增强的深度应用 在了解 Oleve 如何使用AI工具后，我意识到他们对AI的应用远远超出了我的想象。他们不只是将AI作为产品功能，更是将其作为整个公司运营的核心引擎。这种全方位的AI集成让我看到了未来公司运营的新可能性。 在产品层面，他们的技术策略体现了对AI模型特性的深刻理解。虽然很多公司热衷于模型路由，但 Oleve 发现提示路由更加有效。他们使用微调的特征提取器来理解用户问题的类型，然后根据问题的具体特征路由到正确的提示、工具和示例。 例如，数学问题需要逐步解答，而历史问题可能需要更加叙述性的回答。这种方法的优势在于，当底层模型改进时，他们的系统会自动受益，而不需要重新训练或调整路由逻辑。 在基础设施层面，他们使用了一些非常巧妙的技术技巧。例如，在使用 Azure AI Search 时，他们遇到了按存储计费的问题。为了控制成本，他们构建了一个去索引器，每隔几天运行一次，检查索引中的内容，移除长时间未使用的文件。 当用户再次需要这些文件时，系统会立即重新加载。这种方法让他们只为经常使用的内容付费，大大降低了运营成本。这个策略特别适合消费者产品，因为很多用户会进行”新奇测试”——试用一些他们平时不会使用的功能，但这些测试内容占用存储却很少被再次访问。 在营销自动化方面，他们正在构建一个完整的智能系统。他们的营销负责人每天花费大量时间在 TikTok 上研究趋势，了解算法推荐的内容类型。Oleve 正在构建AI agent来自动化这个过程，让AI系统能够持续监控和分析社交媒体趋势，识别可能适合他们产品的营销概念。这种自动化不仅节省了人力，还能够处理比人类更大规模的数据，发现更多潜在机会。 在产品决策方面，他们将AI集成到了整个决策流程中。他们使用智能系统来研究新市场，识别有利可图的产品机会，甚至为潜在的收购目标进行战略匹配评分。这种系统化的市场研究方法让他们能够更快速、更准确地识别下一个产品应该进入哪个领域。 最令我印象深刻的是他们对AI agent的长期愿景。他们正在构建一个三阶段的自动化系统：第一阶段是人类主导的工具增强，为团队成员构建专门的工具；第二阶段是工作流自动化，接管整个流程；第三阶段是将所有工作流整合到一个自主决策系统中。 他们的目标是建立一个公司，在这里他们为战略洞察、才能和品味雇佣人才，但整个公司的运营都通过AI agent来完成。这种愿景听起来像科幻小说，但基于他们目前的进展，我相信这是完全可能实现的。 病毒式增长的科学化方法 Oleve 在病毒式营销方面的成就让我重新思考了什么叫做”去病毒化的科学”。他们不是依靠运气或一次性的创意爆发，而是建立了一套可重复、可预测的病毒式增长系统。 他们的第一个重大突破来自于对平台特性的深刻理解。在 TikTok 上，他们发现了一个重要模式：视频的某些元素组合能够显著提高传播率。例如，他们在视频中使用便利贴概念时，背景通常是 MrBeast 视频或 Subway Surfer 游戏画面，拍摄角度巧妙地指向某个有趣的视觉元素，而且手写文字必须非常清晰。这些看似随意的细节实际上都经过了大量的实验和优化。 一个视频甚至表现得如此出色，直接将他们的应用推到了教育类排行榜的第四位，与 Photomath、Duolingo 这样的巨头并列。 他们的校园营销策略也展现了系统化思维。2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访活动获得了巨大成功。当你在 TikTok 上搜索哈佛、NYU、波士顿大学、哥伦比亚大学时，前三到五个视频都是他们的内容，其中一个视频获得了1170万次观看。 虽然这类内容不一定直接转化为产品注册，但它建立了强大的品牌认知度，让用户通过这些内容了解品牌，然后主动寻找和尝试他们的应用。 他们在推出 Unstuck AI 时借鉴了 Dupe.com 的营销概念。Dupe.com 是一个寻找相似产品的平台，特别是家具领域。Oleve 借用了他们的便利贴概念，在一个月内仅通过这个概念就获得了2.5亿次观看量。 这种”概念借鉴”的策略体现了他们对市场趋势的敏锐洞察：他们不需要发明全新的营销概念，而是善于识别和适配已经验证有效的概念到自己的产品上。 更重要的是，他们将病毒式营销系统化了。他们的平台团队正在构建工具来自动化病毒内容的创建过程，包括内容监控、实时反馈循环，以及与创作者和影响者的关系管理。他们的愿景是让一个战略人员能够指挥一支专门的AI agent大军，而不是管理人员团队。这些agent执行具体任务，系统会随时间改进。 我发现他们对消费者行为的理解特别深刻。他们认识到现在的消费者软件市场不再像传统科技公司，而更像快速消费品（CPG）公司，分销和品牌是核心。消费者现在对如何购买消费软件有了更精致的品味，他们在网上付费的经验让他们更知道何时想要购买或继续订阅产品。这种市场洞察让 Oleve 能够将竞争激烈的市场转化为优势，因为优秀的分销策略和品牌建设在这种环境下更加重要。 对传统创业模式的颠覆思考 Oleve 的成功让我深刻思考了传统创业模式在AI时代面临的挑战和机遇。他们的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个创业生态系统未来发展方向的预测和验证。 传统的创业模式通常遵循这样的路径：组建大团队、筹集大额资金、快速扩张、寻求更多融资、继续扩张，直到达到某种规模效应或被收购。这种模式在过去几十年中创造了无数成功故事，但也带来了高成本、高风险和低效率的问题。许多创业公司在还没有验证产品市场契合度之前就大量招聘，在还没有找到可持续商业模式之前就大肆扩张。 Oleve 的模式则完全不同。他们从一开始就专注于盈利能力，将团队规模控制在最小可行规模，通过AI工具和智能自动化来实现传统模式下需要大团队才能完成的工作。他们的成功证明了在AI时代，”小而美”不仅是可能的，甚至可能是更优的选择。当你有了正确的工具、流程和人才时，四个人的团队可以创造出过去需要四十人甚至四百人团队才能实现的价值。 这种模式的优势是显而易见的。成本结构更轻，决策速度更快，沟通效率更高，对市场变化的响应更敏捷。但更重要的是，这种模式在风险管理方面有着天然优势。当你的团队很小、成本很低时，你可以更长时间地探索和实验，而不必承受投资人的巨大压力。你可以更专注于产品质量和用户体验，而不是虚荣指标和短期增长。 我认为 Oleve 模式的成功也反映了消费者行为的变化。现在的消费者更加精明，他们不再容易被花哨的营销手段或大品牌光环所迷惑。他们更看重产品的实际价值、使用体验和性价比。在这种环境下，小团队专注于产品质量和用户体验的方法往往比大公司的规模化运营更有竞争力。 另一个重要的观察是，AI工具的发展正在快速降低创业的技术门槛。过去需要专门团队才能完成的任务，现在一个有经验的工程师配合AI工具就能搞定。这种技术民主化的趋势意味着未来会有更多类似 Oleve 的小团队出现，他们将挑战传统大公司的市场地位。 但我也意识到，Oleve 模式并不适用于所有类型的创业公司。某些需要大量资本投入、复杂供应链管理或监管合规的行业，仍然需要传统的规模化运营。 但对于大多数消费者软件、企业软件和数字服务类创业公司来说，Oleve 的模式提供了一个值得深思的替代方案。 最终，我认为 Oleve 的成功标志着创业生态系统正在进入一个新阶段。在这个阶段，技术能力、运营效率和产品质量比团队规模和融资额更重要。 那些能够掌握AI工具、建立高效流程、专注于用户价值的小团队，将在竞争中获得前所未有的优势。这不仅是对传统创业模式的挑战，更是对整个商业世界的重新定义。 未来，我预测会有更多像 Oleve 这样的”超级小团队”出现，他们将以更低的成本、更高的效率创造更大的价值。而那些仍然依赖传统模式的公司，如果不能及时适应这种变化，可能会发现自己在竞争中越来越处于劣势。这种转变不仅将重塑创业生态系统，也将改变我们对企业组织、工作方式和价值创造的基本认知。 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
Figure CEO 称人形机器人已进入 AGI 工程验证期，预计四年内部署 10 万台设备，并具备本地执行能力，有望成为继手机之后的下一个通用平台。本文深入解析人形机器人的技术进展、部署策略及未来愿景。 Figure 创始人 Brett Adcock 与工程负责人 Scott Achorn 日前参加了 Gemini 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 主持的一场对谈，系统回顾了团队在机器人软硬件系统上的最新进展。 Brett Adcock 此前创办过电动垂直起降飞行器公司 Archer Aviation 与人才平台 Vettery，具备工程执行与融资经验；Scott Achorn 曾任 Tesla Autopilot 工程负责人，主导核心安全系统与控制模块的设计。 两人共同推动 Figure AI 从第一性原理重构机器人平台，放弃传统液压方案，转向全电驱机电结构，并构建本地部署的神经控制系统 Helix，在不到一年时间内，完成了具备稳定步态与操作能力的原型机迭代。 Brett Adcock 表示，人形机器人正被视为 AGI 的关键物理形态之一，其部署节奏已进入面向现实世界任务的工程化阶段，而在物流、制造、医疗等高标准化行业，原型机器人已可稳定执行无需人工干预的流程任务。 AGI 进入工程化验证期 人形机器人正在进入面向现实世界任务的部署阶段。在多个研发路径中，其被确定为 AGI 的重要承载形态之一。 伴随技术体系的完善，机器人进入家庭与公共场景的时间周期正在缩短。依照当前的硬件成熟度与控制系统能力，这类机器人已开始在部分试点场景中以较高密度部署，用于执行指定物理空间中的连续性任务。 当前进展的基础来自于机电系统的系统性改进。在过去数年内，一套以电驱动为核心的机电平台逐步成型，并已在多个原型设备上实现稳定运行。该系统已通过内部与外部试点验证，在安全性与任务连续性方面表现出与航天设备接近的稳定水平。 与十年前以液压驱动为主的系统相比，如今的全电结构在泄压控制、维护难度与使用安全性方面已构成明显分野，早期液压系统因承压不稳与泄漏风险而带来的运行障碍已基本不再出现。 与硬件系统同步演进的，是神经网络模型在机器人本地的部署能力。在此之前，机器人多数依赖预设路径与规则库进行动作规划，难以适应实际作业中的动态变化。而当前系统中使用的神经网络控制模型，已能在本地独立完成多项连续动作指令的生成与执行。 例如，在一段公开演示视频中，机器人设备在标准物流场景下连续完成 60 分钟拣选与转运任务，控制过程完全依托于本地的 S1 Helix 神经网络模型，未出现中断或人为干预。 该系统在动作节奏、路径修正、物体识别与反馈响应等方面的稳定性，已超过传统基于伺服逻辑的控制方案。在架构路径的设定上，项目从一开始即排除了轮式移动平台与局部执行结构等形态，直接确立人形机器人为产品开发的核心方向。 Figure 在成立初期即完成愿景文档，并以此为依据提交注册与研发启动流程。在产品设计上，团队明确回避了“过渡性方案”或最小功能单元的迭代策略，所有资源集中于完整人形结构的搭建与测试，直接推进系统的端到端建设 资金来源方面，团队依托早期项目的资本积累与自筹路径，自 Figure 设立起即进入百万美元级别的月度投入强度。项目启动后五个月内，研发节奏加快，核心结构逐步成型，并于不到一年时间内完成首套具备自主步态能力的原型机器人系统。 相关硬件总成、动作控制链路与本地运行模型均由内部完成构建与调试。在当前以深科技为主导的投资周期中，该类项目的推进节奏已被资本接受，相关机构也逐步将其视为具备部署可行性的技术平台之一。 在能力覆盖范围上，人形架构与传统低维设备如扫地机器人或定向分拣机械臂存在本质差异。前者在运动自由度、负载变化适应性及任务泛化能力上具备更高弹性，在特定场景下可替代多项原本由人工执行的操作流程。 在核心能力达标后，这类系统开始在有限空间中承担全天候连续作业任务，由早期演示转入封闭环境内的阶段性运行测试，逐步进入工程验证阶段。 在最新的部署中，部分原型系统已实现长时间作业不中断，系统开始具备任务轨迹稳定复现能力，通过连续运行积累可用于多场景迁移的反馈数据。在多轮迭代中，硬件与算法的结合开始反映在实际执行效果上，机器人作为物理执行单元的特性在真实场景中逐步体现，产品的部署路径也随之向更大规模推进。 硬件创业与市场采纳双重挑战 在从软件转向硬件的过程中，工程周期与资源投入的时间维度被大幅拉长。从产品策划到系统集成，硬件开发周期受制于物理约束，既不可压缩，也伴随更高不确定性。 硬件系统无法像代码模块那样通过版本控制或远程部署随时更新，涉及零部件采购、供应链建设、工艺打样与批量制造，每一环都需前置完成。一个在软件中可在数天内部署的方案，在硬件体系中往往需要一年以上的验证周期。 项目组以完整系统构建为目标，需先搭建生产所需的上下游关系网络，并采购实体元件构建可运行的机械系统。在这个过程中，任何技术迭代都意味着高额成本，必须通过实物建模、装配与调试后，才能验证假设是否成立。 硬件项目每一次技术迭代都需付出高昂成本，验证过程无法回退，整体更接近一种‘重资产、不可逆’的产品演化路径。此外，硬件产品在完成样机阶段后，还需面临生产标准化与推广链路的搭建。复制路径涉及从工艺打样到供应交付的完整制造链条，远超软件时代的版本迭代逻辑。 尤其在人形机器人这类高复杂度产品中，其推广路径无法照搬传统 SaaS 模型的增长逻辑，涉及设备安装、场景适配、远程运维等长期运转结构的构建。 尽管如此，物理工程系统所带来的直接反馈，也成为该团队最显著的激励来源之一。相较于在浏览器中点击操作的代码成果，实物的运行状态、结构响应与动作精度提供了更具实体感的“完成度确认”。 从团队成员个人经验来看，在完成软件创业周期后，转向硬件系统的开发反而带来了更清晰的节奏感与工程确定性。只要目标方向明确，系统可依据既有物理规律进行建模与迭代，不再依赖对用户偏好或市场反馈的不断试探。 在市场路径规划上，Figure 采取并行推进的方式，分别探索家庭与职场两类场景。前者高度非结构化，场景复杂度高；后者具备标准化程度较高的环境特征，部署门槛相对可控。 尽管从想象空间看相比家庭场景的潜在使用频率与覆盖人群，企业客户在结构清晰度与单位价值密度上更具现实部署优势，家庭机器人似乎存在更广阔的使用频率与覆盖人群，但在现实商业路径上，企业用户的付费能力、场景结构清晰度与单位价值密度都显著优于消费侧。 当前产品以职场应用为主要部署场域，包括物流、制造、医疗、建筑等具备重复性任务结构的行业。机器人硬件的尺寸、关节自由度与负载能力，已足以覆盖部分替代人工操作的场景需求。 在应用筛选逻辑上，团队并未沿着“先发现应用，再寻找客户”的路径推进，而是通过分析不同产业链条中的人工密集环节，主动选定若干高落地潜力的行业进行前置调研。 其中，在与某家物流企业接触过程中，团队通过现场走访发现其小型包裹分拣任务长期依赖人工完成，环节多、任务量大，且由于包装尺寸、材质、堆叠方式各异，传统规则式控制方案无法胜任。针对这一结构问题，团队构建了专用于该任务的神经网络学习系统，以实地作业数据驱动控制模型优化。 机器人在几天内完成训练，达到平均每 3.5 至 4 秒处理一个包裹的稳定节奏，可实现条码识别、姿态调整、路径优化与主动规避等连续操作，展现出对非结构物体的动态处理能力。 这一部署实践成为当前系统能力的主要技术反馈来源之一。在硬件维度不断完善的同时，控制系统能力的演进也被实地任务反哺，以构建“通用执行器”所需的长期学习架构。 Figure 目前的策略是在职场高标准化环境中搭建通用能力基线，并逐步构建不同任务之间的共享技能结构，使未来的机器人平台可在不同领域间实现知识迁移与任务泛化。 家庭应用的推进仍在进行，但因场景异质性极高、用户需求变化频繁，短期内仍需更多样本支持与测试闭环。阶段性策略明确以职场部署为能力基线，家庭路径仍处探索期，预计数年内才具备规模化可能。 四年内部署 10 万台设备 在软硬件能力相互促进的背景下，机器人系统的性能提升正逐步转向以部署规模为基础的学习体系驱动。 Figure 当前的核心策略之一，是将大量设备投放至实际运行场景，通过物理交互积累操作经验，并构建本地反馈回路，这种基于现实任务的自我迭代机制，正在成为系统演化的主要路径；此外，部署过程中收集的数据持续用于优化动作路径与感知精度，部分模型还通过“轨迹复用”机制，在不同设备间共享微调结果，构成一个分布式的预训练与同步架构。 相比依赖中心服务器集中建模的传统方式，这种方法更强调现场学习与终端间横向同步，从而在多点部署中形成递进式的闭环系统，将此机制视为构建系统护城河的关键通道之一。 制造能力也在同步扩展。新建的专用生产中心 Baku 已启动 Figure 3 的量产流程，这代产品结构针对批量制造进行优化，硬件成本较前代下降约 90%，为后续大规模部署提供前提保障。 当前系统已在环境适应性、语音理解与自主运动等方面形成稳定性能，下一阶段的主要瓶颈正转向制造系统能否支撑百万级产能输出。Figure 正探索借鉴消费电子供应链的生产机制，在保证质量的前提下实现高频制造。 产品在功能指标上已逼近人类基础操作能力，包括移动速度、负载稳定性与关节自由度等维度；当前目标是实现无需人工干预的连续作业能力，并通过多地部署收集性能样本，以推动系统向大规模工程化迁移。 在产品设计上，Figure 将外观结构与交互机制视为系统能力的一部分。针对家庭与职场的差异环境，设计策略并未采用弱化存在感的方向，而是通过结构稳定性与控制精度建立信任，同时避免使用拟人化界面或动画元素，防止用户对能力产生误解。而家庭部署面临的主要难点包括环境异构性、路径规划复杂度以及行为安全语义解析。 为此，Figure 研发了具备 360 度覆盖的视觉与感知系统，并在路径决策中引入多层冗余控制，以确保机器人在面对液体、火源等危险元素时具备预判与回避能力。 控制系统方面，当前架构已支持自然语言交互作为主入口，每台设备配备独立 eSIM 通信模块，可接收远程语音或文本指令，并通过本地语言模型解析任务目标，替代传统按钮或 App 输入。 安全机制被视为系统底层组成部分。产品设置了不可覆盖的本地行为权限区，禁止 root 权限获取，避免外部干预控制链路。同时，Figure 内部已组建专职的信息安全团队，覆盖产品安全、网络安全与权限管理三大模块，目标是构建覆盖家庭与工业场景的长期信任体系。 在路径规划上，Figure 判断未来数年为部署能力扩张的关键窗口，目标是在四年内部署 10 万台设备，完成全国性与跨行业的系统落地。目前，Figure 已在多个试验场景中进行部署，并通过实际任务适配不断积累分布式调度、运维与学习机制的系统经验。 整个系统的长期建设方向集中在三条主线：一是跨任务迁移学习的效率提升；二是制造系统的规模弹性；三是人与机器人之间的任务协同机制。 在多个封闭场景中，机器人已实现近乎独立的流程执行。当前研发重心正在缩小人工介入比重，增强任务分工连续性，为百万级部署提前打通全链路能力。 训练机制演进与长期平台构想 在机器人系统部署节奏加快的背景下，训练机制正从静态模型开发转向基于实际操作数据的增量式优化。 由于机器人属于物理设备，其扩张路径不同于软件的复制逻辑，每一台都需在硬件层面完成组装、调试与标定，真正的挑战不在于制造能力，而在于是否能使每一台机器人在具体场景中实现有效运作、具备稳定执行价值。 近期在物流场景中的实验表明，团队通过仅 60 小时的新数据训练 Helix 控制系统，使原本未具备物流操作能力的机器人完成了连续分拣任务。这验证了局部数据驱动模型的快速适配能力，也成为当前训练路径策略的重要依据之一。 Figure 设想，若能采集上亿小时、甚至数十亿小时的人类操作轨迹，模型的通用性将实现跃迁，支撑全球范围的广泛部署。为实现上述路径，模型压缩与本地部署技术同步推进。视觉语言模型（VLM）已成为 Helix 系统的核心组件，在产品端形成具备语义定位与指令映射能力的低延迟“大脑”模块。 当前部署的 S2 模型以每秒 7–9Hz 的频率运行，并与下层 transformer 策略模块协同执行，确保本地高频任务响应的实时性。在硬件约束条件下，该架构持续优化，在保持功耗控制与物理反馈准确性的同时，保障计算性能。 然而，系统目前仍不具备对物体刚性、表面纹理、自身状态等复杂物理属性的完整理解，这些维度大多仍需通过工程手段手动嵌入。现实世界尚不存在可迁移的大规模标注数据源，需构建一整套以实地交互为核心的训练体系，以支持模型在多元物理环境下的泛化能力成长。 当前公司约 20% 的研发资源聚焦于 Helix 训练系统，专注提升模型的学习速度与适应路径，目标是构建具备自学习能力的控制架构，使机器人能在短时间内习得新任务并完成行为回传，从而反馈修正统一基础模型。 与此同时，产品制造体系也在持续演进。新制造设施 Baku 已投入运行，作为 Figure 3 的专用生产中心，完成了初步产线调试并启动量产流程。 该代产品在结构层面针对制造与运维流程优化，硬件成本相较前代下降约 90%，为后续的大规模部署提供了前提条件。目前系统在环境适应性、语音理解与自主运动方面已具备稳定性能，下一阶段的核心挑战在于制造能力能否支撑百万级别的部署需求。 在产品平台日益完善的同时，Figure 也在思考系统部署后的社会结构演化趋势。人形机器人在动作控制、稳定性与环境适配方面正逐步逼近可替代人类执行任务的临界点。一旦进入规模化部署阶段，“工作”本身的定义将被重构，重复性任务将被系统性转移至机器人平台，执行与否将更趋向个人选择。 在实际生产中，部分机器人已可完成自身部件的组装任务，体现出系统在工业闭环中的实用性与迭代基础。围绕人类角色与时间结构的变迁，Figure 判断，机器人平台将在经历一段社会适配期后，与家庭、职场等基础服务结构深度绑定，成为运行机制中的标准化节点。 长期来看，Figure 正将机器人平台构建为可参与社会服务调度的基础设施。用户可授权闲置设备被他人调用，执行基础事务或有偿任务，构建具备主动经济参与属性的共享网络。 在此逻辑下，设备本体成本、能源与运维支出构成单位服务成本结构，而服务密度提升将压缩边际成本，推动区域内形成高效率服务供给网络。 此外，系统交互性也在同步强化：用户可配置机器人在语言互动中的风格偏好，并通过语音或文字指令提升控制灵活度。Figure 坚持非拟人化外观设计，强调结构稳定性与功能透明性，以建立更清晰的用户预期。 在安全机制层面，系统已设置不可覆盖的本地行为限制区，禁止获取 root 权限，同时设立信息安全团队，覆盖产品安全、网络防护与权限控制等领域。 目前 Figure 判断未来四年为部署能力扩张的关键窗口，预计部署 10 万台机器人，而未来的增长路径将围绕制造体系扩展、数据采集效率提升与任务迁移能力增强三个支点，逐步推进至百万级部署。 Figure 的愿景是构建一个硬件标准统一、任务差异由软件定义、具备持续学习与跨场景调度能力的通用机器人系统，成为继智能手机之后的下一个社会基础平台。大厂下场、模型未稳，AI 创业者如何找到可验证的市场机会？ 本文由人人都是产品经理作者【江天 Tim】，微信公众号：【有新Newin】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
探索短剧CPS推广创业之路，看如何利用抖音、快手等平台，通过精准剪辑和推广策略，一年还清50万债务。本文深度剖析项目可行性、操作路径及风险应对，助你把握短剧创业新机遇。 短剧CPS！ 别听这名字好像挺高级，说白了，就是帮人分销片。 你在抖音、快手、视频号上，把那些特别上头的狗血小短剧，剪成一分钟的精华片段，视频左下角挂个小黄车那样的链接。 别人刷到你的视频，看得正爽，咔嚓一下没了，心里痒痒，一点链接，花个几十块钱看了全集，你就能拿到一笔提成。 就这么个事，简单粗暴。 01 这事为什么能成？（项目可行性） 你看任何一个项目，别光听别人吹，你得自己琢磨，它到底让谁爽了？ 一个项目，如果只让你一个人爽，那肯定是骗局。 如果能让链条上的几方都爽，那这事就能跑得通。 短剧这事，就是个典型的“多方共爽”的局。 1. 平台方（抖音快手）爽了 为什么？ 因为你干的活，完美符合平台的核心利益——用户时长。 你剪的那些狗血片段，粘性强，用户刷到一个就容易陷进去。 最关键的是，他想看后续，直接点你挂的那个小程序链接就付钱了，整个过程，人压根就没离开抖音这个APP。 用户停留时间变长了，还在平台里产生了消费行为，平台的大数据模型一看，你这个创作者不错啊，能帮我留人还能帮我赚钱，那必须给你多推点流量啊。 你跟平台，实际上是“利益共同体”，它比你还希望你做出爆款。 2. 内容方（拍剧的）也爽了 你以为那些短剧公司是靠自己一部部推的吗？那得累死。 他们现在聪明的玩法，就是把剧往分销平台上一放，定好分佣比例，然后就等着成千上万个像你我这样的“自来水”去帮他们推广。 你发的每一个视频，对他们来说，都是一个免费的广告位。 一万个人做推广，就是一万个广告位，这宣发成本，比他们自己去投信息流广告便宜太多了。你帮他们卖了剧，他们给你分钱，双赢。 3. 用户呢？用户也爽 这你得换位思考。 现在的人，生活压力多大？谁还有心情和时间，正襟危坐地去看一部几十集的、节奏缓慢的电视剧？他们需要的是“情绪快餐”。 就像饿了点外卖一样，我现在不爽了，就要立刻、马上看到一个屌丝逆袭打脸的剧情让我爽一下。 短剧，就是精神上的麦当劳、沙县小吃。 花个几块、几十块钱，买一份即时的、高浓度的情绪满足，这笔账，对他们来说划算得很。 4. 你呢？你就是那个关键的枢纽 你是那个外卖骑手。 你从饭店（剧方）拿了打包好的餐（剧集素材），通过外卖平台（抖音快手）精准地送到了饥饿的用户手里，然后你赚到了配送费（佣金）。 你看，这个链条里，每个环节都有明确的利益驱动，大家各取所需，所以这个生态才能健康地运转起来。 这事的根基，就在这儿，非常牢固。 02 一年五十万？怎么干？（操作路径） 这条路，90%的人走成了赚零花钱，一个月多个一两千。 剩下10%的人，才能把它做成一门生意。 区别不在于谁更努力，而在于打法的维度不同。 第一阶段：头俩月，忘掉钱，先跑通模型。 这是最重要，也是最熬人的一步。 你上来就想着搞大钱，心态一急，动作就变形。 你唯一的目标，就是跑通一个能稳定盈利的最小化模型。 怎么跑？别贪多，就认准一个赛道，比如你觉得你懂女人心，就专攻“大女主手撕渣男”。 然后，把这个赛道里最近一个月所有爆款视频，找至少100个，全部下载下来，建一个文件夹。 干嘛？拉片。 像学电影一样，一秒一秒地看，拿个本子记下来：它的BGM是什么？前三秒的画面是什么？文案第一句话怎么说的？在第几秒出现了第一个反转？在第几秒埋的付费钩子？你看透一百个，神仙都给你干明白了。 然后就是模仿，大量的模仿和测试。 这个阶段，不求爆款，只求你发布的视频数据，比如完播率、互动率，一次比一次好。 等你什么时候，能稳定做到一个号一个月有三五千块的纯收入了，OK，你的“新手村”任务算完成了。 这个模型，就是你未来财富的“种子”。 第二阶段：模型有了，开始疯狂复制，上矩阵。 一个号，就是把所有鸡蛋放一个篮子里，平台一抽风，你就直接归零。 所以，必须搞矩阵。 但矩阵不是让你弄十个号，发一模一样的东西，那是不行的。 你得有策略地排兵布阵。 比如10个号，2个号当“侦察兵”，专门测试最新的剧集，看哪个有爆款潜质，这俩号不怕死，数据不好就换。 5个号当“主力军”，专门把你已经验证成功的老模型、老剧集，换着花样剪，保证你每个月有稳定的基本盘收入。 剩下3个号，当“特种兵”，去玩点花的，搞点别人不做的冷门赛道，比如男性向的玄幻修仙，或者女性向的古风权谋，万一就让你开辟一个新大陆了呢？ 同时，你必须把你验证过的那套“爆款公式”，写成一个傻瓜式的标准作业流程（SOP），细到“视频开头必须包含xx元素”、“BGM必须在第x秒切入”、“文案钩子必须用疑问句”这种程度。 有了SOP，你才能保证多账号运营的质量不会下滑。 第三阶段：胆子放大，上杠杆，用钱去砸流量。 光靠平台施舍的那点自然流量，想在一年内搞定五十万，纯属做梦。 当你通过“侦察兵”账号测试出某个视频的转化数据特别好，比如你花了100块钱投Dou+，能稳定地带回来200块甚至300块的佣金时，这个时候，任何犹豫都是对钱的不尊重。 你得敢于上杠杆。直接开通巨量千川账户，把这条视频作为素材，对着你测试出来的精准人群（比如“30-40岁、女性、喜欢看情感类内容”），一天砸一千、两千的广告费进去。 只要ROI是正的，就往死里砸，直到把它榨干为止。 这就是从“手工作坊”到“现代工厂”的思维转变，用钱去买时间，买规模。 第四阶段：把后路修好，这是身家性命。 平台的生意，终究是寄人篱下，这是悬在所有互联网人头上的剑。 所以，当你的现金流稍微宽裕一点，必须立刻干两件能让你睡得安稳的事。 第一，风险对冲。 把你在抖音上验证成功的整套打法，原封不动地搬到快手、视频号上去再跑一遍。 东方不亮西方亮，平台之间也能形成互补。 第二，也是最重要的，建你自己的鱼塘——私域流量。 这是你的核心资产。 具体怎么做？办法很多，比如在账号简介里留钩子，说“想看更多未删减片段，私信我”，或者建一个粉丝群，在群里分享一些独家素材。 总之，想尽一切办法，把那些付费意愿强、认可你的用户，沉淀到你自己的微信或者企业微信里。 这些人，才是你真正的铁粉。 以后就算短剧这个风口过去了，你靠着这几千个铁粉，卖点家乡特产、搞个知识付费，都能让你活得很好。 这才是你真正的护城河。 3 一个能用的AI提示词 下面这段话，是用来让AI帮你干活的。 你把它喂给现在市面上那些AI工具，它就能给你吐出不错的剪辑脚本，能提高你的效率。 直接复制就行。 # 角色：短剧推广老炮 # 任务：根据我提供的短剧信息，给我写3个风格不同的短视频剪辑脚本，时长60秒左右。 # 要求： 1. 别说废话：直接给脚本，别分析。 2. 开头就要命：前3秒必须是强冲突、强悬念，让用户手指划不走。 3. 节奏要快：冲突不断升级，不能有任何平淡的镜头。 4. 钩子要狠：结尾必须在最关键、最让人心痒的地方掐断，用一两句旁白把用户的胃口吊到天上去。 5. 引导要自然：结尾旁白要暗示“想看后续？点链接”。# 输入信息： – 剧名：比如：《逆天战神》 – 剧情：比如：男主是退役战神，为爱隐姓埋名当了上门女婿，受尽丈母娘和小姨子羞辱。在妻子公司面临破产时，他一个电话调动资源，拯救公司，震惊所有人。 – 目标用户：25-45岁男性，生活压力大，渴望逆袭。 # 输出格式：按【打脸爽点风】、【情感纠葛风】、【悬疑装逼风】三个类别输出，每个类别一个脚本。 04 风险和挑战 这事不是遍地黄金，坑也又多又深。 最大的坑，就是平台规则。 平台就是天，是法。 它今天说东，你不能往西。 它说你这个剪辑手法算“搬运”，你辛辛苦苦做的几百条视频可能一夜之间就被判为低质，流量全停。 它说分佣比例从50%降到30%，你也只能捏着鼻子认。 这事无解，唯一的应对方法就是前面说的，多平台布局，建私域，不把身家性命押宝在一个地方。 第二个坑，是内卷到死。 一个剧只要稍微有点火的苗头，第二天，你保证能在抖音上刷到一万个一模一样的切片。 BGM都懒得换。 用户看多了，阈值就高了，就麻木了，你的转化率自然就雪崩。 所以你唯一的活路，就是在“同”中求“异”。 别人都用A段做开头，你偏用B段；别人都用这个热门BGM，你去找个更贴合剧情的小众音乐。 你必须得有点自己的想法，才能在尸山血海里杀出来。 第三个坑，是心态的折磨。 爆款绝对是玄学。 你可能花了一天时间精心打磨的视频，播放量三位数。 晚上睡前随手同步的一个素材，第二天醒来几十万播放。 这种巨大的随机性和不确定性，非常折磨人，很容易让你陷入“自我否定-亢奋-再否定”的死循环。 你得有个大心脏，或者说，得有点“无所谓”的精神。 把它当成一个概率游戏，坚持每天扔骰子，别太在意某一次的结果。 第四个坑，是能力的瓶颈。 从一个人剪视频，到管一个十个人的小团队，再到操盘一个月几十万的广告费，这是完全不同的三个物种。 很多人自己干活是把好手，但让他去管人、分钱、定战略，他直接就懵了。 这道坎过不去，你的项目规模就永远被你自己的个人能力锁死了。 这要求你必须持续学习，看书、报课、跟高手交流，逼着自己完成认知升级。 05 结语 这个项目考验的，早就不是你会不会用剪映，而是你这个人从里到外的综合能力：你对人性的洞察力、你对数据的敏感度、你面对挫折的抗压能力，以及你逼着自己不断学习进化的意愿。 这条路，是从泥潭里往上爬的路，注定不会舒服。 但它确实能通向一个让你能挺直腰杆、大口喘气的地方。 我能做的，就是把这张相对真实的地图给你画出来，哪里是高速，哪里是坑，都标清楚了。 至于开不开车，怎么开，最终还得看你自己。 祝你好运。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文探讨了AI对话中常见的生硬和准确率低的问题，并提出引入专家系统作为解决方案。专家系统通过对大模型结果进行校验或兜底处理，提升AI在复杂场景中的准确性和实用性。文章以医疗诊断和财务报销为例，展示了专家系统如何通过规则校准和数据反哺，解决AI应用中的实际问题。 最近持续在为一些企业做AI培训，公司这边会有很多问题，其中最常见的有两个： AI聊得不像人，最常见案例就是生硬，就算上RAG或知识库也不好使； AI准确率不高，最常见就是AI能覆盖80%的场景，但业务的及格线是95%； 要解决这两个问题，都会进入AI应用开发的深水区，一般的解决方法都是要引入专家系统了： 其实这里的所谓专家系统也没那么神秘，简单来说就是一套算法，他要么对大模型的结果进行一次校验，要么是对大模型给出结果进行兜底性处理。 从这个角度来说，专家系统其实是比较简单的，但真实使用场景又是巨复杂的，这里涉及了很多技术密度，所以这里做简单介绍即可，大家能领悟多少算多少。 AI聊得不像人，很蠢的问题我们之前讨论过，后续还会有专门的章节，这里首先说下准确率问题： 专家系统与准确率 举个例子，有以下医患对话，模型需要判断患者到底是什么疾病： 以上是我用一个真实病历进行简化的聊天记录，当时检查后的诊断是社区获得性肺炎，但只看这个对话，模型下的症状是：急性病毒性上呼吸道-支气管炎。 所以，这里模型诊断错了，并且这是不被接受的！ 在这个基础上专家系统就出现了，要构建这个系统会需要一些基本数据，比如： 社区获得性肺炎： 咳嗽 ± 痰 ＋ 气促或胸痛 ＋ 发热 > 38 ℃/寒战 精神食欲轻-中度受影响；发热常 > 38 ℃，夜间盗汗 急性病毒性上呼吸道： 流清涕/鼻塞/喷嚏/咽痛 ＋ 咳嗽常为刺激性、无痰或少痰 低热或无热；可伴乏力、肌肉酸痛但一般活动如常 专家系统需要拿着这些基础数据，在上下文对话中一一对照，对模型的回答进行校准，他实际的过程可能如下： 这里专家系统的工作是紧盯关键决策点，给出可解释的yes/no/再问一句； 最终两者互补，就能把诊断正确率从80% 拉升到可接受的95%+，同时保持人性化的交流体验。 以上只是一个非常简单的场景，接下来再说一个场景。 规则兜底与飞轮系统 还是以医疗行为为例，比如现在已经做了诊断给了药物方案，但却在用药禁忌和用法用量上有些问题： 社区获得性肺炎，给出的治疗方案： 阿奇霉素 500 mg 口服，1 次/日，共 3 天 同时服用布地奈德福莫特罗吸入剂（慢阻肺合并哮喘患者常用） PRN 对乙酰氨基酚退热 在这个场景下实际存在三个问题： 疗程不足：标准门诊疗程常为「首日500mg，随后250mg/日，再服4天」，或「500mg/日×5天」；3天有复燃风险 潜在禁忌：患者67岁，已在用胺碘酮（抗心律失常药）。阿奇霉素有显著QTc延长风险，联合胺碘酮可触发尖端扭转型室速 用药冲突：若无哮喘/慢阻肺史，布地奈德福莫特罗属于多余治疗 这里专业术语过多，可能大家看着头疼，只不过所有的AI应用一到深水区全部是这种术语… 类似于这种漏洞不能期待模型100%给出，所以需要有详细的规则，这个规则可以来源于药品说明书。 只不过这里的药品说明书是需要结构化到系统中的，而且真实的错误也未必是单一的药品说明书能够涵盖，那么就会有个根据真实数据不停补足的过程！ 比如，上述真实问题有3个，如果系统记录了2个漏了1个，那么在系统中补足剩下的一个就是我们所谓的飞轮系统了。 与之前一致，这里只是个非常简单的场景，具体实现难度会难非常多，而就我实际AI项目过程中，只要是深水区用户都是这么玩的。 结语 今天，我们蜻蜓点水的介绍了下AI的深水区技术专家系统，细细看来好像也并不是什么很难的技术，但是各行各业却切实的在使用，比如之前做的一个财务场景： 报销差旅费：北京-上海高铁票 553，住宿费 800 (附发票)，打车费 150 类似上述审核任务，表面看，合理合规，但专家系统介入校验后，就可以发现之前忽略了问题： 一、发票合规性 住宿发票为“增值税普通发票”，但该酒店是一般纳税人，且员工选择了开具专票（系统记录偏好）。 按规定，一般纳税人应提供增值税专用发票用于抵扣。普通发票入账可能导致公司进项税损失。 二、费用标准超标 公司上海地区住宿标准：普通员工600/晚。800超标33%。 AI不止要识别发票真伪和基础信息就放行，还必须符合内部政策，比如这里不注意看可能大家不会发现这个员工打的是专车！ 以上，都需要专家系统兜底，否则公司体系下会存在很多漏水点。 所以，无论是医疗、HR、财务还是销售等部门，当AI应用触及核心业务时，单纯依赖大模型的能力，就像让一个博览群书但毫无临床经验的医学生直接主刀，这种行为风险极高。 如何用专家系统对AI应用进行兜底，如何用日常产生的业务数据反哺系统形成飞轮系统，这是每个进入AI深水区的同学需要思考的问题。 本文由人人都是产品经理作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
一份看似“前景光明”的运营工作，最后却变成了拿不回工资的噩梦。在连锁茶饮品牌的光鲜背后，隐藏着怎样的用工陷阱与管理乱象？本文通过作者亲身经历，揭露了新消费品牌在用人、管理、激励等环节中常见的“坑”，也为正在求职或从业于运营岗位的你，敲响一记警钟。如果你也曾在“看起来很美”的岗位中迷失过，这篇文章值得一读。 你上来就说你要开连锁？我劝你等一等。 你见过9个月亏1200w的公司吗？我呆过，我曾经在一家11家连锁茶饮的公司呆过10个月。 为什么没到一年，因为它倒闭了。 加入时，公司管理层告诉我，他们是奔着ipo上市去的。没想到9个月之后，工资都发不出来了，至今我没有拿回我应得的工资。 确实也是用没有拿到的工资，买了不少教训。 对于餐饮行业，势必会用到第三方的点单工具，对于连锁业来讲，需要和企迈、美味不用等、美团这类的公司去对接。 因为美味不用等更多适用于餐饮，我们先放一边吧。 对比企迈和美团，我自己整体对接下来的感觉： 如果你人傻钱多，只在意品牌，那你就选美团； 如果你想要好用顺手性价比高，你就选企迈（并没有给企迈打广告的意思） 为什么我这么清楚？因为我们之前公司的大聪明领导，开始的时候是点餐用企迈系统+美团收银，后面花了大价钱转为都用美团，我就开始了我在美团的“骂人之路”。 美团使用感受： 首先，确实是因为美团家大业大，事情也多，一旦你们在配置基础信息和配置活动环节出现任何环节的bug及问题，反馈之后可能需要好几天才会有结果，这个过程中，你只能等着，但有些时候活动过去就过去了。 同时，美团系统的操作也没有很丝滑，有时候会花很多时间去配置活动及基本信息，如果你觉得没所谓，那我只能表示尊重。 最后，千万别买那个年框的服务，说可以帮你配置活动，减轻你的负担，对接下来，不好意思，一点没减轻负担，甚至是增加了负担的。 举个例子，如果你想让他配置什么活动，你得把活动规则写得很清楚，不然的话你根本不知道对方会给你整什么幺蛾子，你有这样的时间，你自己都配置好了🙄 费用：不管是从席位还是从收银设备，都高于市场价，系统加席位的配置费用：9k-1.5w是很正常。整体来讲，就是美团的品牌溢价吧，从功能上来讲，是很鸡肋的，而且因为你是不是连锁大客户，用户体验上来讲，会差很多。 以上的吐槽，和美团的员工无关，纯粹是因为企业压榨员工，1个员工同时对接很多起企业导致的，员工成了人机，他们思考不了什么，也记不住什么。 企迈使用感受： 前期自己在配置基础信息，比如说小程序、微信支付、zfb支付等等功能的时候，对接起来是很累的，因为他们不会告诉你整体流程，对方只会让你这么做，也不告诉你哪些地方容易踩坑，需要注意。开始的时候，对接下来不会太爽。 基础设置成功之后，会有另一批人来服务你，这群人听得懂人话，能说人话，对接很丝滑。一旦有问题，马上反馈，基本立马能解决。对于活动什么的设置，操作上来讲，对比美团会省力很多，你可以自行判断 费用：席位+系统费用，大概可以控制在6-8k左右，基本的功能就已经可以满足了。 总结： 美团类似于这种，你有这个老带新的活动吗？美团回答：肯定有啊。我继续问：那你老带新活动，后台可以拉出数据明细吗？美团开始支支吾吾答不上来 企迈就是，你们这个功能好像出bug了，我看不了明细。企迈的人会说等一等，然后加班加点第二天反馈给我。 当然，这些感受是基于我对接下来的工作人员整理出来的这篇文章，别和我杠，你杠就是你对，你是菩萨，我是暴躁野人。 本文由 @运营徐徐说 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
叮叮叮……“喂，您好哪位？”“小张，XXX”领导同事来电被误以为是骚扰电话直接挂断，或无法判断来电人小心翼翼试探，这些职场上的尴尬时刻你遇到过吗？华为AppGallery Connect（简称AGC）推出的企业联系人信息来去电页面显示能力让你彻底告别这些尴尬时刻，来电显示一览无遗，重要电话绝不错过，沟通效率up up！ 什么是企业联系人信息来去电页面显示？ 华为企业联系人信息来去电页面显示是基于Call Service Kit（通话服务）提供的面向企业办公场景的能力，来去电时，页面可以显示已安装企业应用的联系人信息，方便用户识别来去电人信息，快速回应，增强企业内部沟通效率。（本功能仅供企业应用开发者接入） 企业来电显示能力从传统的8步可缩减至2步，沟通效率提升75%，让沟通简单又高效！（此数据为伙伴侧提供案例参考，具体以实际应用落地效果为准） 如何接入企业联系人信息来去电页面显示能力？ 企业应用开发者将申请信息发送至公共邮箱：agconnect@huawei.com。 邮件标题：【申请公司名】—企业来电显示能力—Developer ID。 邮件内容需包括：开发者接入企业来电显示能力的应用使用主体、应用名称、应用ID、应用包名、场景说明（具体描述该应用对应通讯录量级等使用的必要信息）。 申请成功后，需要重新申请调试Profile，并且在DevEco Studio中替换新申请的调试Profile。 用户手机如何进行设置？ 打开“电话”> 点击右上角“更多”图标 > 前往“设置”> 找到“陌生号码和信息识别” > 打开对应企业应用的号码识别功能开关 页面效果展示 AppGallery Connect致力于为应用的创意、开发、分发、运营、经营各环节提供一 站式服务，构建全场景智慧化的应用生态体验。为给您带来更好服务，请扫描下方二维码或者点击此处免费咨询。 如您有任何疑问，请发送邮件至agconnect@huawei.com咨询，感谢您对HUAWEI AppGallery Connect的支持！
线下服务场景中，开发者常面临用户触达率低、推荐不精准、转化效果差等问题。传统推送方式依赖用户主动搜索或广告曝光，无法结合实时位置精准匹配需求，导致服务推荐滞后、用户体验不佳。 对此，HarmonyOS为开发者准备了一种智能、低门槛、高转化的近场服务解决方案——POI场景及信标设备场景：基于用户实时位置或通过用户手机定位与信标设备联动，智能识别用户场景，并经由小艺建议等入口推荐服务，从而提升用户触达率和满意度。POI及信标类近场服务的典型特点包括： 精准定位：1-200米范围内动态感知用户位置。 场景化推荐：结合POI或信标设备，匹配用户当下需求。 无缝体验：通过系统级入口（如小艺建议）直接触达用户，常规点选多层级步骤缩减约75%至一步直达操作。 一、近场服务典型应用场景 二、实际应用案例 场景一（POI）：智慧文旅——效率、体验双升级，减少约80%操作步骤 游客靠近景区时，小艺建议获取购票服务卡片推荐，一键直达购票页面，相较常规点评软件的购票方式可减少约80%操作步骤； 进入景区游览时，基于景区内不同景点推荐景点介绍详情页，景点讲解、景点推荐、游览路线推荐等一目了然，再也不用边走边问。 场景二（信标设备）：商铺引流——坪效提升新引擎 商铺部署信标设备后，用户进入信标连接范围即可收到传输信号，通过小艺建议获取商铺热门产品、优惠活动、折扣套餐等推荐； 相较未部署信标设备的商铺依赖自然流量，信标部署商铺可主动“出击”，提前曝光吸引用户关注眼球，从而提升商铺的客流量，进而潜在提升会员转化及客单成交率。 欢迎广大鸿蒙开发者体验近场服务。如果您是一位鸿蒙开发者，赶快加入体验服务，让我们携手共进，共享鸿蒙发展的无限机遇，点击链接即可体验：POI场景、信标设备场景。 AppGallery Connect致力于为应用的创意、开发、分发、运营、经营各环节提供一站式服务，构建全场景智慧化的应用生态体验。为给您带来更好服务，可扫描下方二维码或者点击此处免费咨询。 如您有任何疑问，请发送邮件至agconnect@huawei.com咨询，感谢您对HUAWEI AppGallery Connect的支持！
“等客上门”的时代正在被悄然终结。随着线上线下边界的模糊与数字化工具的普及，门店获客正从被动等待走向主动出击。本篇文章聚焦“门店获客3.0”阶段，深入解析从流量经营、用户资产沉淀到智能化触达的全链路升级路径，揭示新一代本地零售如何借助技术与策略，实现从“人等客”到“客找人”的跃迁。如果你正在探索门店增长的新解法，这篇文章值得细读。 前段时间给客户推进门店全域获客与私域运营的陪跑项目，一个现象越发感觉刺痛： 很多实体门店老板在流量焦虑中搞得晕头转向，抖音投流、美团竞价、地推扫码一个不落，可用户来了就走，但复购寥寥。 究其本质，把1.0的地推思维、2.0的平台依赖，生硬套在3.0的全域内容时代。 流量没少买，内容没少做，但私域资产没留下。无公域，不私域，公域没做好，全域到头来成了一盘散沙。 如果你正经历这种门店获客割裂感，今天这篇从实战中萃取的获客路径迭代思考，或许能帮你从全局视角下拨开迷雾。 全域获客绝非渠道叠加，而是从底层重构用户触达、激发与留存的逻辑闭环。 1.0阶段：靠地段，线下硬碰硬的“地缘战” 在2010年互联网普及前，门店获客基本靠“物理覆盖”和“口口相传”。 1、单店生存法则 核心是解决物理距离。门头信息是第一印象，开业活动是集中曝光点，后续则依赖服务质量带来的口碑裂变。 想扩大覆盖半径？发传单、小喇叭广播、或者集中做单一服务的活动是常用手段。 2、覆盖半径与业态 高频刚需（比如快餐、便利店）依赖人流密集度，半径通常在2-3公里，甚至更短。 低频非刚需（比如定制家具、高端服务）则需要更广的覆盖，强调精准需求人群的广泛触达。 3、业态聚集效应 提升效率的常见方法是“扎堆”。 一种是同品类聚集，比如服装城、建材城，另一种是满足用户综合需求的上下游聚集，比如门窗、建材、卫浴聚合一起。 这个阶段，品牌的核心作用是做声量扩大认知，降低决策成本，同时做好供应链，支撑门店服务。 但这个阶段的痛点十分明显，在于信息单向流动：门店被动等待用户上门，难以主动触达和持续激发需求；用户选择范围窄，效率不高。 2.0阶段：拼搜索，线上搜索，效率跃升 2010~2020年是移动互联网兴起，也是门店新零售高速发展的十年，线上搜索成为获客新引擎。 门店商户通过在线上平台上开设店铺，不断地扩大 了“人货场”的“场”，打破了地域限制，能够接触到更广泛的客户群体。 1、公域流量崛起 这时候的美团等平台成为撮合交易的枢纽。高频刚需业务纷纷上线，用户搜索需求，商家匹配供给。 门店要拼的是“被搜索到”的排名，包括“位置+评分+销量+好评”的四个要素和“被看到”后的转化能力，比如餐饮的套餐吸引力、零售商超的就近举例等等。 而线上影响曝光的关键，就是付费推广成为加速曝光的选项。 除了美团点评生态外，当时我们在一全国零售商超的线上获客上，使用“朋友圈广告+LBS定位+微信支付代金券（单品券/全场券）”对各个门店三公里范围内的人群进行定向投放，但实际效果只能用中规中矩形容。 综合ROI以及获客效率上，并没有起到非常优质的效果，所以这阶段的线上公域获客对于撬动“非即时性需求”的人群来说还是比较艰难。 2、私域流量沉淀 但这个阶段，微信私域流量的崛起我认为是对持续复购是有很大帮助的，虽然当时并没有私域概念，更多是以微信营销的理念主导。 线上让门店拥有了自己的用户池（微信群、公众号等），可以主动触达、反复激发需求，公众号对订阅关注粉丝通过内容+互动H5活动进行微信裂变从而卷入更多潜在用户，强化门店获客吸引力，那时候的微信营销百花齐放，且效率可观。 公众号和H5出现，引申出了EDM的概念，也颠覆了传统手动发传单的模式，这大大减轻了线下发传单、喊喇叭的负担。 3、新业态模式变革 在这“新零售”爆发十年，即时零售也在不断发展，从次日达到当日达，也不断迭代门店卖场的性质。 线下继续夯实供应链，线上则发力品牌声量或平台入驻，赋能门店线上化运营，核心进步是业态撮合的效率提升。 但平台模式对“服务导向”的低频业务仍不够友好，依赖用户主动搜索的意愿。 尽管线上平台的引入使得零售商户能够接触到更多的潜在客户，但这一时期的零售模式仍然存在一定的局限性。 门店商户在各类平台上主要扮演若信息提供者的角色，消费者在购买过程中仍然需要主动进行搜索和筛选，实体商户与消费者之间的互动相对有限，难以识别和激发用户的潜在购买需求。 更重要一点的是，“1.0阶段”和“2.0阶段”并没有跳出“卖商品”的模式，对于有需求才到店始终属于“等客到店”模式，如何激活潜在需求或者冲动消费需求，在1.0和2.0阶段依然是大问题。 特别在公域场景很难被解决，只能依赖私域池子的转介绍或分享机制来满足。 3.0阶段：卷内容，内容激发，全域融合 直到短视频内容平台的入局，小红书种草探店的兴起到成熟，尤其是抖音本地生活带动变革的2022年开始，当下迎来了第三种获客方式：通过内容激发潜在需求。 1、两个关键原则 -掌握内容推荐的力量 用户不再局限于主动搜索，而是可能在刷视频时被种草，产生即时或潜在的消费需求。这为低频非刚需门店（如特色体验、小众服务）开辟了新渠道。 -把握不同体量的打法 虽然，抖音的推荐机制天然更有利于品牌连锁。 连锁品牌内容制作和分发的规模效应明显，单店内容成本高、产出比难控。 但单店的优势就在于更接地气的“人设”运营，比如打造老板IP和销冠KOS的短视频内容，记住店，不如记住人的全面升级，积极利用内容平台，哪怕是小范围的尝试，也要去做内容激发本地兴趣。 单店需在搜索端美团和抖音搜索上下功夫：确保门店位置覆盖精准、评分高、内容量，比如团购视频、评价的数量充足。 2、内容获客的4个动作 第一，要有门店全域获客的大局观 内容驱动到店连接的策略本质，是零售从“被动等待”到“主动吸引”的模式转变。 门店不再仅仅依赖位置或平台搜索，而是通过持续输出优质的短视频内容，去激发消费者的潜在兴趣与购买欲望。 所以，当下3.0阶段的本地生活获客模式，应该是更立体且多元，各位作为门店运营的掌门人，从顶层视角看路径和看细节。 1）从“人找货”到“货找人”的动态匹配 即用户需求到内容平台的路径强化， 2.0搜索模式（美团点评），需要用户需主动输入关键词，如杭帮菜折扣，平台被动展示响应，或通过信息流展示附近商店。 3.0内容模式（以抖音为主）：通过算法解析用户兴趣标签，包括浏览偏好、地理位置等，主动推荐门店内容，比如服装店促销视频给3km内常看穿搭的用户。 这样门店就可触达无明确消费意图的潜在客群，去突破搜索流量的天花板。 2）从“信息展示”到“情感激发”的沟通升级 1.0和2.0阶段下的门店推广，平台把门店在平台仅展示基础信息（地址、套餐等），即卖货逻辑，3.0内容获客则对路径进行颠覆。 内容即门店，把短视频/直播构建“沉浸式体验场”，比如现场吃播展示，汽车维修展示，家电维修展示等等，内容需同时传递产品价值/折扣+紧迫感和归属感的情绪价值。 第二，精准触达与种草转化 在传统购买决策流程中，从兴趣产生到最终购买，消费者的流失 率高达60%。 借助抖音等内容平台的推荐机制，门店的内容能更精准地匹配到目标客群。通过生动展示产品卖点与使用场景，有效缩短消费者的认知路径，实现种草到店。 比如像ONLY这个女装品牌为例，我们可以清晰拆解其内容驱动到店的四大关键动作，这些正是当下门店可复用的实战方法： 1）强促销内容，锚定价格敏感人群 在核心钩子设计上，用“399元代1000元代金券”制造高折扣感知（相当于4折），叠加“下单立返100元”的即时奖励，双重刺激用户下单决策。 针对服饰这类中高频非必需品类，价格是核心转化因素。门店运营需通过阶梯式优惠（代金券+返现）放大“不买即亏”心理。 2）短视频强化稀缺感，缩短决策链路 在内容话术，视频标题“那个多难抢啊”直击稀缺心理，暗示商品热销需抢购，同时视频直接展示结算购买的场景还有领取团购券，建立活动真实感。 视频下方嵌入“235人团购”标签+醒目“团购”按钮，用户从种草到下单无需跳出当前页面。 即短视频内容在前三秒突出商品的折扣和稀缺感，并通过画面+文案制造紧迫感；挂载抖音团购组件必须与内容强相关。 3）门店信息强透出，打通线上引流到店闭环 地理位置优化，店铺页面明确标注“最近2.9km”，消除用户对距离的顾虑，适配“附近推荐”流量。 在品牌信任背书强化上展示“销量10万+”、“1184家门店”数据，放大品牌势能，“377条评价”提供社交佐证。 在营业时间、地址、团购券使用规则完整露出，避免用户因信息模糊流失。 本地生活页面就是线下生意的线上门头，必须像装修实体店一样精细化运营，评分、数据、服务信息缺一不可。 4）标签与搜索优化，全域流量通吃 在搜索词布局，广告位植入“#only”“#代金券”等品牌词+需求词组合，同时覆盖主动搜索用户和泛兴趣人群。 长尾流量捕获关联“相关搜索·only活动下单入口”模块，拦截用户模糊搜索需求（如“女装折扣”“代金券怎么用”）。 对于门店商户，在内容投放时候需建立本地生活的关键词库，即“品牌词+产品词+场景词+地域词”，并在短视频标题、商品描述、评论区重复植入。 在这个案例中，我们可以总结出三个本地生活内容获客的关键公式： ① 高转化内容 = 强促销钩子（价差感知）x 短视频稀缺感（场景化展示） ② 流量效率 = 精准标签（搜索词覆盖）x 地理优化（门店信息透出） ③ 信任建设 = 数据背书（销量/门店数）x 用户评价（真实反馈） 这个本地生活案例本质是“把线下促销能力线上化”： 用内容放大折扣力度，传统DM单到短视频DM式升级→用算法匹配附近客群，实现线上地推精准化→ 用数据消除决策疑虑。 所有动作最终指向一个目标：让用户走出抖音时，已经拿着券走向门店。 而这种新交易模式将决策节点大幅前置，当消费者刚对产品展现出兴趣时，借助卡券与预售机制，促使消费者快速完成交易决策，达成收益锁定。 第三，深化“人设”认同 持续有价值的内容输出，能潜移默化地在消费者心智中建立品牌认知和情感连接，从“提供商品”转变为“生活服务方案提供”。 你会发现为什么这么多“老师”都在教各位实体商家去拍短视频，用真人设的模式在抖音和视频号平台进行内容获客，就是希望通过跳出从“等”用户需求到“激发”用户需求的主动出击。 用真人信任感，代替冰冷的传单，从而转化成新的电子传单名片，让老板或导购KOS成为独特的破冰记忆。 比如抖音一位家电维修博主“超越家电维修”它的第一视角修电器模式火了后，很多修手机和修家电的商户纷纷效仿，比如这个博主以第一视角修手机、修电脑、换电池，甚至连小朋友电子玩具也能修。 再加上本身这位专业小哥的颜值和深谙抖音娱乐属性，第一视角下大多出镜的都是美女小姐姐，很好地拿捏用户，既专业，也有娱乐化属性，跟业务结合度很高，所以很容易就出圈了。 从互动量看相当火爆，最好一条达到了31万互动，让大家记住了这个博主IP而不只是这个门店，并且通过短视频直联到店团购券的购买。 你试想下，通过抖音本地生活团购券引流，到店后基于信任完成维修，再顺便加个微信，后续可以提供寄修服务，那就是妥妥的从首单到私域复购的运营模式：“内容曝光+导购 → 首单用户进私域 → 信任关系 → 二次需求复购”。 第四，引爆社交裂变 激发用户口碑：平台的社交属性让消费者的真实的晒单和评测体验能形成自然的二次传播，扩大品牌影响力。 借力声量传播：与区域KOL、博主合作，能快速撬动其粉丝信任，提升品牌知名度并带动销量。 沉淀私域KOC：通过全域引流回到私域池子，逐渐分层识别，并激活用户成为KOC参与到社交传播中，形成口碑内容带动社交裂变。 最终目的就是让内容驱动最终促成了从传统“守株待兔”的交易模式向动态“全域获客”模式的跃迁，它也核心线下生意注入了新的全域增长动力。 门店获客三阶段，是“替代”还是“融合”？ 市场上我认为有一种不好的风气，过于吹捧公域获客的重要性，而忽略了门店实体人货场的运营基本盘，营销逻辑在进步，但底层思维不变。 所以，我认为当下这三种获客方式并非取代关系，而是互相交融、互相外溢。 门店获客经营线已从‘地段之争’转向‘链路效率之争’，1.0靠地段、2.0拼搜索、3.0卷内容。 内容推荐能提升搜索平台的成交率；线上积累的私域可以引导用户参与线下活动；线下体验又能为线上内容提供素材，反哺公域和私域的内容运营。 现在到了3.0内容获客的时代，虽然带来了门槛，在获客上更强调内容能力打磨，但同时也给很多传统门店带来了新希望，尤其是对低频业态，比如汽车服务、美业门店、服装店、运动健身等等。 作为门店运营和操盘手来说更要做好这三个阶段场景的结合，重点优化“公域获客，私域复购”的运营方式。 第一，打好搜索基础 2.0时代的搜索优化（位置、评分、供给、评价）依然是基本功和获客基本盘，必须做扎实。 第二，拥抱内容能力 无论品牌连锁还是单店，内容创作和分发能力变得愈发重要。连锁要发挥规模优势，单店可聚焦本地化、精细化内容。 第三，加紧构建私域 线上线下获客最终都要导向可沉淀、可反复触达的私域流量池，如果只考虑获客，而不重视私域建设，那么你的增量只能疲于奔命地依赖各个公域场景。 随着获客成本上涨和公域内容拥挤，必然会遇到瓶颈，私域无论何时都是利润的稳定器。 第四，全域协同思维 建立线下、搜索、内容三者的协同机制，让流量在不同渠道间有效流转，最大化用户生命周期价值。 门店获客的战场已经从单一的地缘，扩展到线上搜索和内容种草的全域空间。理解这三代演变逻辑，这是咱们运营操盘手及早布局未来的关键。 如果你在门店获客和复购运营上也遇到了卡点，不妨一起交流，过往的一些门店陪跑经验或许能给你碰撞出新的启发。 作者：晓峰的运营增长；公众号：知晓运营思维 本文由作者@晓峰的运营增长 原创/授权发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
如何缩短内容与用户的触达路径，如何覆盖多样化的分发渠道并差异化运营？华为AppGallery Connect（简称AGC）向开发者推出App Linking技术服务。此服务是HarmonyOS系统层为开发者开放的统一链接能力，不仅有效提升了用户体验，而且也提升了链接转换率。 案例展示： 1、哔哩哔哩，碰一碰覆盖线下内容分享，操作步骤立省60% 哔哩哔哩接入App Linking与碰一碰分享服务，通过碰一碰分享B站视频。相较于传统的通信软件分享视频，操作步骤立省60%。 2、美团一扫即达，服务快人一步，操作效率提升30%以上 美团App接入App Linking，无需用户打开App，通过系统扫码直接解锁共享单车、租借充电宝。负一屏、控制中心、系统相机均可解锁，操作入口增加3倍。一步扫码直达，操作效率提升30%以上。 3、多乐掼蛋游戏，手机碰一碰快速闭环游戏邀请，操作步骤立省60% 多乐掼蛋游戏，接入App Linking+碰一碰分享服务，实现手机碰一碰快速要求玩家加入游戏。全新的游戏邀请体验，操作便捷，趣味十足，适合宿舍、节假日家庭聚会等场景。相较于传统的通信软件分享视频，操作步骤立省60%。 鸿蒙App Linking现已助力多类型应用实现场景化链接跳转，目前该能力已开放给HarmonyOS开发者，诚邀您体验智能链接分发带来的效率革新！点击下方链接，即刻开启鸿蒙生态场景化运营新篇章——点击链接即可体验：App Linking AppGallery Connect致力于为应用的创意、开发、分发、运营、经营各环节提供一 站式服务，构建全场景智慧化的应用生态体验。为给您带来更好服务，请扫描下方二维码或者点击此处免费咨询。 如您有任何疑问，请发送邮件至agconnect@huawei.com咨询，感谢您对HUAWEI AppGallery Connect的支持！
一家仅4人的创业公司Oleve，凭借创新的“新精益创业”方法论，在两年内实现年收入600万美元，服务超500万用户。本文深度剖析其成功秘诀，揭示小团队在AI时代如何打造可复制的成功模式。 你有没有想过，一家只有四个员工的公司，能做到年收入600万美元？这听起来像是天方夜谭，但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司，发现了一个令人震撼的事实：他们不仅实现了这个惊人的财务数据，还在短短两年内服务了超过500万用户，从第九个月开始就实现了盈利。 更让我感到兴奋的是，他们的成功并非依靠传统的风险投资和大团队扩张模式，而是创造了一套全新的”精益创业”方法论，这种方法正在重新定义小团队如何在AI时代创造巨大价值。 当我看到 Sid Bendre 放弃 Palantir 新毕业生职位的决定时，我起初觉得这是一个疯狂的举动。Palantir 作为硅谷最知名的大数据公司之一，能提供优厚的薪资和稳定的职业发展路径。但当我了解到他的理由后，我开始明白这个决定背后的远见：他要打造”消费者版本的 Palantir”。这不仅仅是一句口号，而是一个深思熟虑的战略选择。 Palantir 以其强大的数据处理能力和政府合作而闻名，但 Sid 看到了将类似的技术能力应用到消费者产品的巨大机会。他和他的团队不只是在做一个产品，而是在构建一个能够持续产出爆款消费产品的系统化机器。 这种选择让我思考一个更深层的问题：在AI技术快速发展的今天，传统的创业模式是否已经过时？我发现 Oleve 的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个科技行业未来发展方向的预测。他们证明了小团队通过正确的方法论和AI工具的加持，可以达到甚至超越大公司的产出效率。这种转变不仅改变了创业的成本结构，也重新定义了什么叫做”规模化”。 从Quizard到产品矩阵的演进路径 让我从头梳理 Oleve 的发展轨迹，因为这个故事充满了值得学习的细节。2023年1月26日，他们推出了第一个产品 Quizard AI，一个移动学习应用。那时候，ChatGPT 刚刚发布几个月，整个AI应用市场还处于早期探索阶段。但 Sid 和他的团队展现出了惊人的市场敏锐度，他们用一个 TikTok 视频来宣传产品上线，视频的概念是”如果 ChatGPT 和 Photomath 有了孩子会是什么样”。这个创意视频一夜之间获得了100万次观看，并在30小时内转化成了1万个用户。 更令我印象深刻的是他们早期的技术策略。当时他们几乎没有大语言模型的使用成本，因为他们发现了一个巧妙的方法：使用 OpenAI 的 Codex 模型。 虽然 Codex 原本是为编程设计的，但通过巧妙的提示工程，他们让它能够进行开放领域的自然对话。他们甚至循环使用朋友们的10个不同账户来规避使用限制。 当 OpenAI 最终联系他们，告知他们是 Codex 模型的最高使用量用户之一时，这既是一种认可，也意味着他们需要转向付费的 GPT-3.5，这反过来推动了他们更加重视产品变现。 在产品变现方面，他们的策略也很有意思。一个月后，他们就加入了付费墙功能，尝试了不同的商业模式，最终选择了订阅制。这个决定看似简单，但背后体现了他们对消费者行为的深刻理解：学生用户虽然价格敏感，但对真正有价值的学习工具愿意支付费用，特别是当这个工具能够实实在在地帮助他们解决学习问题时。 到了2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访营销活动取得了巨大成功，在 TikTok 上搜索哈佛、纽约大学、波士顿大学、哥伦比亚大学等关键词时，前几个视频都是他们的内容。这种营销方式不仅获得了大量曝光，更重要的是建立了品牌认知度。 在积累了一年半的经验后，他们在2024年8月推出了第二个产品 Unstuck AI，一个学习伴侣工具。这次产品发布展现了他们学习能力的强大：利用之前积累的所有增长和产品开发策略，Unstuck AI 在九周内就达到了100万用户，并在一个月内产生了超过2.5亿次的社交媒体观看量。 这个数据让我意识到，他们不只是在做产品，而是在打造一个可复制的成功模式。最近，他们的两个产品同时进入了教育类应用排行榜前十，Unstuck 甚至排到了第三位，仅次于 Gauth 和 Duolingo。 他们最新推出的第三个产品更是令人印象深刻：这是他们首个教育领域之外的产品，仅用了三周就完成开发，这得益于他们之前构建的各种”蓝图”和可复用组件。虽然这个产品还处于隐秘模式，但已经获得了1000多个用户，并且已经实现盈利。 这种开发速度和效率让我看到了标准化产品开发流程的巨大价值，当你有了成熟的技术架构、增长策略和运营流程后，新产品的推出就像是在已有的生产线上增加一个新型号。 新精益创业的六大核心原则 我深入分析了 Oleve 的运营方式后，发现他们的成功源于六个核心的运营原则，这些原则构成了他们所谓的”新精益创业”方法论的基础。 第一个原则是”要么招对人，要么不招人”。这听起来简单，但执行起来需要极大的自律。他们只招聘具有多重互补技能的10倍效率人才。例如，他们的产品工程师不仅是全栈开发者，还具备出色的产品思维和计算机网络基础知识。 他们的营销人员会编程，设计师能够构建产品。这种招聘策略的背后逻辑是：与其招聘十个各自专精一个领域的人，不如招聘三个每人都能跨越多个领域的天才。这种方法减少了沟通成本，提高了决策效率，也让每个团队成员都能理解业务的全貌。 第二个原则是”利润优先思维”。在当今许多创业公司追求估值和融资额的环境中，Oleve 始终将盈利能力放在首位。他们认为利润就是力量，利润就是专注。 这种思维方式让他们在做任何决策时都有一个明确的评判标准：这个决策能否增加利润？这种方法看似保守，但实际上极大地提高了他们的决策质量和执行效率。当你知道每个决策都会直接影响底线时，你自然会更加谨慎和高效。 第三个原则是”这个决策能推动你的关键指标吗？”公司里每个人都负责一个关键绩效指标（KPI），这种KPI对齐消除了微观管理的需要，因为每个人都专注于每周推动自己的指标。这也意味着所有决策都必须针对这个KPI进行验证。 这种方法的巧妙之处在于，它将公司目标分解成个人可控的指标，让每个人都清楚知道自己的工作如何直接影响公司的成功。 第四个原则是”持续的流程改进”。对于任何重复性流程，他们总是问：我们如何能做得更好？有什么可以改进的地方？上次执行有什么问题？他们将公司内的失败和问题视为系统性失败，这让他们能够建立反馈循环来改进流程。这种思维方式确保了他们不会重复同样的错误，每次迭代都比上次更好。 第五个原则是”超级工具”的使用。他们承认自己很懒，所以喜欢将尽可能多的工作流程整合到一个平台上。这迫使他们重新思考如何使用现有工具。 例如，他们将 Launch Darkly（一个功能管理平台）用作手动流量负载均衡器，将它放在所有大语言模型调用之间，这样就可以基于速率限制、不同战略举措或其他因素将流量重新路由到不同的大语言模型提供商。这种创新性的工具使用方式不仅节省了成本，还提高了系统的灵活性。 第六个原则是”不要学习同样的东西两次”。他们通过投资技术策略和运营蓝图来建立复合效益。这让他们能够将学习成果复用到新产品中，这正是他们能够在九周内让 Unstuck 达到100万用户的原因——他们将在 Quizard 上学到的一年半经验全部应用到了新产品上。 这种知识积累和复用的方法，让他们的每个新产品都站在前一个产品的肩膀上，实现了真正的指数级增长。 组织架构的创新：收割者与培育者模型 Oleve 的组织架构设计让我想起了 Palantir 的成功模式，但他们将其适配到了消费者产品领域，创造了独特的”收割者与培育者”模型。这种组织设计不仅解决了小团队的资源分配问题，还确保了产品创新和基础设施建设的平衡发展。 “收割者”角色类似于 Palantir 的 Delta 工程师，但专注于消费者产品。这些产品工程师是真正的产品所有者，他们与产品的成败紧密相关。他们沉浸在产品指标中，进行AB测试，端到端地构建功能，与营销团队合作，有效地拥有产品的整个生命周期。 收割者的核心职责是构建人们真正想要并愿意付费的产品。这种角色设计的巧妙之处在于，它将产品责任完全集中在一个人身上，避免了大公司常见的责任分散问题。 “培育者”角色则类似于 Palantir 的 Dev 工程师，专注于平台建设。这些AI软件工程师的主要目标是构建公司的智能操作系统，他们在营销、设计、产品等不同业务单元中推进自动化，其理念是扩展影响所有用户的基础设施，并帮助公司在每个市场中获胜。培育者创造的基础设施让公司能够在任何市场中更快地发布和扩展产品。 这种组织结构的创新之处在于它将短期产品成功与长期技术能力建设完美结合。收割者专注于立即可见的产品成果和用户价值，而培育者则构建支撑未来增长的技术基础。这种分工让 Oleve 既能快速响应市场需求，又能持续提升整体运营效率。更重要的是，这种模式是可扩展的：随着公司的增长，他们可以增加更多的收割者来覆盖更多市场，同时培育者继续优化和扩展底层系统。 我发现这种组织模式特别适合AI时代的创业公司。在传统模式下，产品开发、技术架构、市场营销往往需要大量专门团队。但在 Oleve 的模式下，通过AI工具和智能自动化，少数精英人才就能承担原本需要大团队才能完成的工作。收割者利用培育者构建的智能系统，能够以前所未有的效率开发和优化产品。这种模式不仅减少了人力成本，还提高了决策速度和执行质量。 AI工具增强的深度应用 在了解 Oleve 如何使用AI工具后，我意识到他们对AI的应用远远超出了我的想象。他们不只是将AI作为产品功能，更是将其作为整个公司运营的核心引擎。这种全方位的AI集成让我看到了未来公司运营的新可能性。 在产品层面，他们的技术策略体现了对AI模型特性的深刻理解。虽然很多公司热衷于模型路由，但 Oleve 发现提示路由更加有效。他们使用微调的特征提取器来理解用户问题的类型，然后根据问题的具体特征路由到正确的提示、工具和示例。 例如，数学问题需要逐步解答，而历史问题可能需要更加叙述性的回答。这种方法的优势在于，当底层模型改进时，他们的系统会自动受益，而不需要重新训练或调整路由逻辑。 在基础设施层面，他们使用了一些非常巧妙的技术技巧。例如，在使用 Azure AI Search 时，他们遇到了按存储计费的问题。为了控制成本，他们构建了一个去索引器，每隔几天运行一次，检查索引中的内容，移除长时间未使用的文件。 当用户再次需要这些文件时，系统会立即重新加载。这种方法让他们只为经常使用的内容付费，大大降低了运营成本。这个策略特别适合消费者产品，因为很多用户会进行”新奇测试”——试用一些他们平时不会使用的功能，但这些测试内容占用存储却很少被再次访问。 在营销自动化方面，他们正在构建一个完整的智能系统。他们的营销负责人每天花费大量时间在 TikTok 上研究趋势，了解算法推荐的内容类型。Oleve 正在构建AI agent来自动化这个过程，让AI系统能够持续监控和分析社交媒体趋势，识别可能适合他们产品的营销概念。这种自动化不仅节省了人力，还能够处理比人类更大规模的数据，发现更多潜在机会。 在产品决策方面，他们将AI集成到了整个决策流程中。他们使用智能系统来研究新市场，识别有利可图的产品机会，甚至为潜在的收购目标进行战略匹配评分。这种系统化的市场研究方法让他们能够更快速、更准确地识别下一个产品应该进入哪个领域。 最令我印象深刻的是他们对AI agent的长期愿景。他们正在构建一个三阶段的自动化系统：第一阶段是人类主导的工具增强，为团队成员构建专门的工具；第二阶段是工作流自动化，接管整个流程；第三阶段是将所有工作流整合到一个自主决策系统中。 他们的目标是建立一个公司，在这里他们为战略洞察、才能和品味雇佣人才，但整个公司的运营都通过AI agent来完成。这种愿景听起来像科幻小说，但基于他们目前的进展，我相信这是完全可能实现的。 病毒式增长的科学化方法 Oleve 在病毒式营销方面的成就让我重新思考了什么叫做”去病毒化的科学”。他们不是依靠运气或一次性的创意爆发，而是建立了一套可重复、可预测的病毒式增长系统。 他们的第一个重大突破来自于对平台特性的深刻理解。在 TikTok 上，他们发现了一个重要模式：视频的某些元素组合能够显著提高传播率。例如，他们在视频中使用便利贴概念时，背景通常是 MrBeast 视频或 Subway Surfer 游戏画面，拍摄角度巧妙地指向某个有趣的视觉元素，而且手写文字必须非常清晰。这些看似随意的细节实际上都经过了大量的实验和优化。 一个视频甚至表现得如此出色，直接将他们的应用推到了教育类排行榜的第四位，与 Photomath、Duolingo 这样的巨头并列。 他们的校园营销策略也展现了系统化思维。2023年秋季，他们在著名大学开展的街头采访活动获得了巨大成功。当你在 TikTok 上搜索哈佛、NYU、波士顿大学、哥伦比亚大学时，前三到五个视频都是他们的内容，其中一个视频获得了1170万次观看。 虽然这类内容不一定直接转化为产品注册，但它建立了强大的品牌认知度，让用户通过这些内容了解品牌，然后主动寻找和尝试他们的应用。 他们在推出 Unstuck AI 时借鉴了 Dupe.com 的营销概念。Dupe.com 是一个寻找相似产品的平台，特别是家具领域。Oleve 借用了他们的便利贴概念，在一个月内仅通过这个概念就获得了2.5亿次观看量。 这种”概念借鉴”的策略体现了他们对市场趋势的敏锐洞察：他们不需要发明全新的营销概念，而是善于识别和适配已经验证有效的概念到自己的产品上。 更重要的是，他们将病毒式营销系统化了。他们的平台团队正在构建工具来自动化病毒内容的创建过程，包括内容监控、实时反馈循环，以及与创作者和影响者的关系管理。他们的愿景是让一个战略人员能够指挥一支专门的AI agent大军，而不是管理人员团队。这些agent执行具体任务，系统会随时间改进。 我发现他们对消费者行为的理解特别深刻。他们认识到现在的消费者软件市场不再像传统科技公司，而更像快速消费品（CPG）公司，分销和品牌是核心。消费者现在对如何购买消费软件有了更精致的品味，他们在网上付费的经验让他们更知道何时想要购买或继续订阅产品。这种市场洞察让 Oleve 能够将竞争激烈的市场转化为优势，因为优秀的分销策略和品牌建设在这种环境下更加重要。 对传统创业模式的颠覆思考 Oleve 的成功让我深刻思考了传统创业模式在AI时代面临的挑战和机遇。他们的故事不仅仅是一个成功案例，更是对整个创业生态系统未来发展方向的预测和验证。 传统的创业模式通常遵循这样的路径：组建大团队、筹集大额资金、快速扩张、寻求更多融资、继续扩张，直到达到某种规模效应或被收购。这种模式在过去几十年中创造了无数成功故事，但也带来了高成本、高风险和低效率的问题。许多创业公司在还没有验证产品市场契合度之前就大量招聘，在还没有找到可持续商业模式之前就大肆扩张。 Oleve 的模式则完全不同。他们从一开始就专注于盈利能力，将团队规模控制在最小可行规模，通过AI工具和智能自动化来实现传统模式下需要大团队才能完成的工作。他们的成功证明了在AI时代，”小而美”不仅是可能的，甚至可能是更优的选择。当你有了正确的工具、流程和人才时，四个人的团队可以创造出过去需要四十人甚至四百人团队才能实现的价值。 这种模式的优势是显而易见的。成本结构更轻，决策速度更快，沟通效率更高，对市场变化的响应更敏捷。但更重要的是，这种模式在风险管理方面有着天然优势。当你的团队很小、成本很低时，你可以更长时间地探索和实验，而不必承受投资人的巨大压力。你可以更专注于产品质量和用户体验，而不是虚荣指标和短期增长。 我认为 Oleve 模式的成功也反映了消费者行为的变化。现在的消费者更加精明，他们不再容易被花哨的营销手段或大品牌光环所迷惑。他们更看重产品的实际价值、使用体验和性价比。在这种环境下，小团队专注于产品质量和用户体验的方法往往比大公司的规模化运营更有竞争力。 另一个重要的观察是，AI工具的发展正在快速降低创业的技术门槛。过去需要专门团队才能完成的任务，现在一个有经验的工程师配合AI工具就能搞定。这种技术民主化的趋势意味着未来会有更多类似 Oleve 的小团队出现，他们将挑战传统大公司的市场地位。 但我也意识到，Oleve 模式并不适用于所有类型的创业公司。某些需要大量资本投入、复杂供应链管理或监管合规的行业，仍然需要传统的规模化运营。 但对于大多数消费者软件、企业软件和数字服务类创业公司来说，Oleve 的模式提供了一个值得深思的替代方案。 最终，我认为 Oleve 的成功标志着创业生态系统正在进入一个新阶段。在这个阶段，技术能力、运营效率和产品质量比团队规模和融资额更重要。 那些能够掌握AI工具、建立高效流程、专注于用户价值的小团队，将在竞争中获得前所未有的优势。这不仅是对传统创业模式的挑战，更是对整个商业世界的重新定义。 未来，我预测会有更多像 Oleve 这样的”超级小团队”出现，他们将以更低的成本、更高的效率创造更大的价值。而那些仍然依赖传统模式的公司，如果不能及时适应这种变化，可能会发现自己在竞争中越来越处于劣势。这种转变不仅将重塑创业生态系统，也将改变我们对企业组织、工作方式和价值创造的基本认知。 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
当AI能力深入办公场景，表格不再只是数据的容器，而成为内容创作与信息组织的核心工具。钉钉AI表格最新上线的“表格即文档”功能，正是这一趋势的缩影。达人介绍、商品详情、内容主页……这些原本依赖富文本编辑器完成的任务，如今在表格中就能一站式搞定。本文将带你深入解析这一功能的产品逻辑、应用场景与潜在价值，看它如何重塑内容生产的边界，成为企业数字化协作的新入口。 7 月 8 日，钉钉全新发布 AI 表格，面向 AI 时代打造新应用的入口。在钉钉 AI 表格里，AI 已成为原生能力，每一个单元格都是 AI 的入口，也是一个智能工作流。所有企业、用户都可以基于钉钉 AI 表格构建自己的业务系统，批量处理任务，让业务数据真正流动并产生价值。 同时，钉钉 AI 表格创新推出“表格即文档”功能，首次将文档融入数据表。这意味着，表格每一行记录都是一个独立的文档，用户可以像平时写文档一样自由输入，查看信息也一目了然，进一步拓展了 AI 表格的应用场景。 钉钉 AI 表格，用一张表为千行百业构建智能业务系统 从打字机到 Office ，从云文档到数据表，生产力工具的每一次升级都带来全新的工作方式。 AI 时代，高价值的业务数据是企业的核心资产。而表格，作为企业最熟悉的生产力工具，天然就是数据库，能够高效承载、呈现与处理海量信息。而 AI 的加入，让这张表格焕发新生，使得企业得以用一张表构建自己的智能业务系统。 在各行各业，钉钉 AI 表格已成为众多企业落地 AI 应用的重要工具： 1）电商运营：店铺分析，从3天到10分钟 对于电商品牌来说，跨平台、多店铺的评论分析至关重要。过去靠人工汇总 Excel，耗时费力，3 天才能出结果。引入钉钉 AI 表格后，RPA 工具每天会自动抓取淘宝、天猫、抖音、小红书等平台评价数据，实时更新到表格中。表格内的 AI 字段模板瞬间完成海量消费者评价分析，自动将好评、差评、中评分类整理，10 分钟完成原来 3 天的工作。不仅如此，公司 13 家店铺的 DSR（卖家服务评级系统）数据也统一在表格中管理。评分数据自动采集更新后，运营人员通过可视化仪表盘一眼看清所有店铺表现。一旦发现某商品差评激增，立即触发仓库质检或下架，防患于未然。 2）申通快递：万人工单报修，一表搞定 申通总部近万名员工的工单报修曾是难题，问题类型多、流程节点复杂、需要及时响应。但原有的 OA 系统仅能处理基础审批，信息传递靠手动，流程繁琐导致响应慢。引入钉钉 AI 表格后，工单提交、AI 智能分配人员、任务自动推送、结果反馈等全流程都在一张表内闭环管理。系统上线首月，总部报修响应时间骤降至 10 小时，74.6% 的工单实现“当日清零”。连保洁师傅都知道，“碰到问题就扫码，对着申通报销助手说‘文件柜柜锁故障’，工单就会自动生成。” 3）重庆江北国际机场：百万物资库存，精准管理 机场安检站每年发放上百万件手套、口罩、矿泉水等消耗品，过去依赖纸质登记，库存数据滞后混乱，“算不清楚，管不清晰”是常态。现在，一张 AI 表格成为“智能库存管家”，所有物资库存实时呈现，数量一目了然，数据自动更新。更重要的是，它能智能预测缺货风险，主动提醒补货，让物资管理变得精准、高效、有序。 4）森马巴拉巴拉：大促卖货协同，销量翻倍 每年 618 大促，对森马旗下童装品牌巴拉巴拉的天猫团队来说都是一场硬战。过去常因计划多变、信息同步滞后、任务推进没节奏等问题，影响爆款单品的推广效果。为此，巴拉巴拉引入钉钉 AI 表格，实现了直播间、社群、淘客等渠道伙伴同在一张表里“作战”。任务目标、时间节点清晰可见，大家各司其职，完成即顺手更新状态。品类负责人打开表格即可实时掌握全局，不仅如此，借助 AI 仪表盘，团队还能快速分析销售数据，甚至主动识别需要调整的滞销品类，让爆款推广的效率和效果都翻倍。 全新 AI 表格，是 AI 时代的业务数据库，也是 AI 应用的基础 过去，传统表格受限于能力，无法真正搭建可协作的业务应用。于是，具备多人协作、实时计算能力的第一代多维表出现了，并成功嵌入企业业务流程。 在全新的 AI 时代，企业需要的不仅是人与人的协作工具，更是人与 AI，以及 AI 与数据之间的协作系统。钉钉 AI 表格通过智能化的方式，简化复杂流程、打通信息孤岛，实现在一张表格里用 AI 管公司，让 AI 真正融入业务。 具体来说，钉钉 AI 表格的“智能”体现在以下三个方面： 1）将80多种字段模板直接嵌入表格，1000个任务1小时完成。用户通过新增字段可实现智能提取、分类、理解、匹配信息，生成文案、图片、声音、视频等多模态内容。并且，配置一次 AI 指令，后续导入新数据，AI 就会自动执行。无论是处理海量电商评价、产品调研，还是信息收集，用户都可以使用这些 AI 字段模板，灵活又强大。 2）用AI搞定公式和仪表盘，零门槛也能做数据分析。用户只需用自然语言描述需求，AI 就会自动生成复杂计算公式。数据分析不会做，AI 也能一键生成各种专业图表，把表格瞬间变成“业务数据驾驶舱”，连 Excel 新手都能自信地说“AI表格让我觉得又可以了”！ 3）AI创建自动化流程，全天候帮你打工。用户只需设定好“触发条件“与“执行动作”，剩下的交给 AI。一旦数据有变动，AI 就会立即响应，完成指定的任务，例如，内容变更自动通知指定人，或到期前自动创建待办提醒，大幅提升流程效率。 在钉钉 AI 表格里，每张表、每一列、每一个单元格都是 AI 的入口，AI 不仅能实时分析、洞察数据背后的意义，也可以快速搭建业务流程。AI 表格不再只是一个表格工具，而是一个真正的表格智能体。 创新推出“表格即文档”，达人介绍、商品详情有了完整主页 企业日常运营中往往会产生大量的非结构化信息，如图片、视频、文档等，仍然游离在表格之外，难以被有效整合。 于是，钉钉首次将表格与文档融为一体。在全新的钉钉 AI 表格里，每一行记录都是一个独立的文档，用户可直接输入文字、嵌入图片和视频、进行自由排版，操作如同编辑文档般便捷。相比以往需要逐个单元格输入，也无法呈现完整内容，这大幅提升了编辑效率和阅读体验。 更重要的是，结构化数据与非结构化信息的无缝融合，使钉钉 AI 表格升级为强大的业务操作系统，“用一张表管理公司”才真正成为现实。 以一家直播电商公司为例，用钉钉 AI 表格可以实现合作达人和商品库存的高效管理。过去，在表格里只能看到达人小小的头像，他们的详细简历、代表作链接散落在各处，得靠一堆文件加表格来回折腾，查找费时费力。现在，用户点击单元格查看，就是一位达人的完整主页，代表作、过往数据一目了然。 商品库存管理也是电商行业的典型场景。过去，表格里只有简单的库存数字，商品的详细参数、供应商信息、进货数据和销售数据都散落在多个文件和系统中。现在，每件商品在表格中有了自己的专属详情页，图片视频、库存状态、供应商联系方式、历史销售和补货记录全貌展示。 所有信息都自然地“长”在这张表上，结构清晰，查找方便，甚至可以把它作为全新的企业知识库载体，比过去更简单、更强大。 AI 表格代表了一种全新的 AI 应用产品形态。它让 AI 真正实现从一个对话窗口跃升为开箱即用的业务系统，融入到企业沟通、协作、流程的方方面面，极大释放生产力。 现在，更新到最新版钉钉，即可使用 AI 表格的免费基础用量，让所有企业都能低成本开启 AI 时代的工作方式。这也代表着，钉钉作为国内最大的工作协同平台，正在用全新产品能力，重新定义人与 AI 的协作。
Figure CEO 称人形机器人已进入 AGI 工程验证期，预计四年内部署 10 万台设备，并具备本地执行能力，有望成为继手机之后的下一个通用平台。本文深入解析人形机器人的技术进展、部署策略及未来愿景。 Figure 创始人 Brett Adcock 与工程负责人 Scott Achorn 日前参加了 Gemini 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 主持的一场对谈，系统回顾了团队在机器人软硬件系统上的最新进展。 Brett Adcock 此前创办过电动垂直起降飞行器公司 Archer Aviation 与人才平台 Vettery，具备工程执行与融资经验；Scott Achorn 曾任 Tesla Autopilot 工程负责人，主导核心安全系统与控制模块的设计。 两人共同推动 Figure AI 从第一性原理重构机器人平台，放弃传统液压方案，转向全电驱机电结构，并构建本地部署的神经控制系统 Helix，在不到一年时间内，完成了具备稳定步态与操作能力的原型机迭代。 Brett Adcock 表示，人形机器人正被视为 AGI 的关键物理形态之一，其部署节奏已进入面向现实世界任务的工程化阶段，而在物流、制造、医疗等高标准化行业，原型机器人已可稳定执行无需人工干预的流程任务。 AGI 进入工程化验证期 人形机器人正在进入面向现实世界任务的部署阶段。在多个研发路径中，其被确定为 AGI 的重要承载形态之一。 伴随技术体系的完善，机器人进入家庭与公共场景的时间周期正在缩短。依照当前的硬件成熟度与控制系统能力，这类机器人已开始在部分试点场景中以较高密度部署，用于执行指定物理空间中的连续性任务。 当前进展的基础来自于机电系统的系统性改进。在过去数年内，一套以电驱动为核心的机电平台逐步成型，并已在多个原型设备上实现稳定运行。该系统已通过内部与外部试点验证，在安全性与任务连续性方面表现出与航天设备接近的稳定水平。 与十年前以液压驱动为主的系统相比，如今的全电结构在泄压控制、维护难度与使用安全性方面已构成明显分野，早期液压系统因承压不稳与泄漏风险而带来的运行障碍已基本不再出现。 与硬件系统同步演进的，是神经网络模型在机器人本地的部署能力。在此之前，机器人多数依赖预设路径与规则库进行动作规划，难以适应实际作业中的动态变化。而当前系统中使用的神经网络控制模型，已能在本地独立完成多项连续动作指令的生成与执行。 例如，在一段公开演示视频中，机器人设备在标准物流场景下连续完成 60 分钟拣选与转运任务，控制过程完全依托于本地的 S1 Helix 神经网络模型，未出现中断或人为干预。 该系统在动作节奏、路径修正、物体识别与反馈响应等方面的稳定性，已超过传统基于伺服逻辑的控制方案。在架构路径的设定上，项目从一开始即排除了轮式移动平台与局部执行结构等形态，直接确立人形机器人为产品开发的核心方向。 Figure 在成立初期即完成愿景文档，并以此为依据提交注册与研发启动流程。在产品设计上，团队明确回避了“过渡性方案”或最小功能单元的迭代策略，所有资源集中于完整人形结构的搭建与测试，直接推进系统的端到端建设 资金来源方面，团队依托早期项目的资本积累与自筹路径，自 Figure 设立起即进入百万美元级别的月度投入强度。项目启动后五个月内，研发节奏加快，核心结构逐步成型，并于不到一年时间内完成首套具备自主步态能力的原型机器人系统。 相关硬件总成、动作控制链路与本地运行模型均由内部完成构建与调试。在当前以深科技为主导的投资周期中，该类项目的推进节奏已被资本接受，相关机构也逐步将其视为具备部署可行性的技术平台之一。 在能力覆盖范围上，人形架构与传统低维设备如扫地机器人或定向分拣机械臂存在本质差异。前者在运动自由度、负载变化适应性及任务泛化能力上具备更高弹性，在特定场景下可替代多项原本由人工执行的操作流程。 在核心能力达标后，这类系统开始在有限空间中承担全天候连续作业任务，由早期演示转入封闭环境内的阶段性运行测试，逐步进入工程验证阶段。 在最新的部署中，部分原型系统已实现长时间作业不中断，系统开始具备任务轨迹稳定复现能力，通过连续运行积累可用于多场景迁移的反馈数据。在多轮迭代中，硬件与算法的结合开始反映在实际执行效果上，机器人作为物理执行单元的特性在真实场景中逐步体现，产品的部署路径也随之向更大规模推进。 硬件创业与市场采纳双重挑战 在从软件转向硬件的过程中，工程周期与资源投入的时间维度被大幅拉长。从产品策划到系统集成，硬件开发周期受制于物理约束，既不可压缩，也伴随更高不确定性。 硬件系统无法像代码模块那样通过版本控制或远程部署随时更新，涉及零部件采购、供应链建设、工艺打样与批量制造，每一环都需前置完成。一个在软件中可在数天内部署的方案，在硬件体系中往往需要一年以上的验证周期。 项目组以完整系统构建为目标，需先搭建生产所需的上下游关系网络，并采购实体元件构建可运行的机械系统。在这个过程中，任何技术迭代都意味着高额成本，必须通过实物建模、装配与调试后，才能验证假设是否成立。 硬件项目每一次技术迭代都需付出高昂成本，验证过程无法回退，整体更接近一种‘重资产、不可逆’的产品演化路径。此外，硬件产品在完成样机阶段后，还需面临生产标准化与推广链路的搭建。复制路径涉及从工艺打样到供应交付的完整制造链条，远超软件时代的版本迭代逻辑。 尤其在人形机器人这类高复杂度产品中，其推广路径无法照搬传统 SaaS 模型的增长逻辑，涉及设备安装、场景适配、远程运维等长期运转结构的构建。 尽管如此，物理工程系统所带来的直接反馈，也成为该团队最显著的激励来源之一。相较于在浏览器中点击操作的代码成果，实物的运行状态、结构响应与动作精度提供了更具实体感的“完成度确认”。 从团队成员个人经验来看，在完成软件创业周期后，转向硬件系统的开发反而带来了更清晰的节奏感与工程确定性。只要目标方向明确，系统可依据既有物理规律进行建模与迭代，不再依赖对用户偏好或市场反馈的不断试探。 在市场路径规划上，Figure 采取并行推进的方式，分别探索家庭与职场两类场景。前者高度非结构化，场景复杂度高；后者具备标准化程度较高的环境特征，部署门槛相对可控。 尽管从想象空间看相比家庭场景的潜在使用频率与覆盖人群，企业客户在结构清晰度与单位价值密度上更具现实部署优势，家庭机器人似乎存在更广阔的使用频率与覆盖人群，但在现实商业路径上，企业用户的付费能力、场景结构清晰度与单位价值密度都显著优于消费侧。 当前产品以职场应用为主要部署场域，包括物流、制造、医疗、建筑等具备重复性任务结构的行业。机器人硬件的尺寸、关节自由度与负载能力，已足以覆盖部分替代人工操作的场景需求。 在应用筛选逻辑上，团队并未沿着“先发现应用，再寻找客户”的路径推进，而是通过分析不同产业链条中的人工密集环节，主动选定若干高落地潜力的行业进行前置调研。 其中，在与某家物流企业接触过程中，团队通过现场走访发现其小型包裹分拣任务长期依赖人工完成，环节多、任务量大，且由于包装尺寸、材质、堆叠方式各异，传统规则式控制方案无法胜任。针对这一结构问题，团队构建了专用于该任务的神经网络学习系统，以实地作业数据驱动控制模型优化。 机器人在几天内完成训练，达到平均每 3.5 至 4 秒处理一个包裹的稳定节奏，可实现条码识别、姿态调整、路径优化与主动规避等连续操作，展现出对非结构物体的动态处理能力。 这一部署实践成为当前系统能力的主要技术反馈来源之一。在硬件维度不断完善的同时，控制系统能力的演进也被实地任务反哺，以构建“通用执行器”所需的长期学习架构。 Figure 目前的策略是在职场高标准化环境中搭建通用能力基线，并逐步构建不同任务之间的共享技能结构，使未来的机器人平台可在不同领域间实现知识迁移与任务泛化。 家庭应用的推进仍在进行，但因场景异质性极高、用户需求变化频繁，短期内仍需更多样本支持与测试闭环。阶段性策略明确以职场部署为能力基线，家庭路径仍处探索期，预计数年内才具备规模化可能。 四年内部署 10 万台设备 在软硬件能力相互促进的背景下，机器人系统的性能提升正逐步转向以部署规模为基础的学习体系驱动。 Figure 当前的核心策略之一，是将大量设备投放至实际运行场景，通过物理交互积累操作经验，并构建本地反馈回路，这种基于现实任务的自我迭代机制，正在成为系统演化的主要路径；此外，部署过程中收集的数据持续用于优化动作路径与感知精度，部分模型还通过“轨迹复用”机制，在不同设备间共享微调结果，构成一个分布式的预训练与同步架构。 相比依赖中心服务器集中建模的传统方式，这种方法更强调现场学习与终端间横向同步，从而在多点部署中形成递进式的闭环系统，将此机制视为构建系统护城河的关键通道之一。 制造能力也在同步扩展。新建的专用生产中心 Baku 已启动 Figure 3 的量产流程，这代产品结构针对批量制造进行优化，硬件成本较前代下降约 90%，为后续大规模部署提供前提保障。 当前系统已在环境适应性、语音理解与自主运动等方面形成稳定性能，下一阶段的主要瓶颈正转向制造系统能否支撑百万级产能输出。Figure 正探索借鉴消费电子供应链的生产机制，在保证质量的前提下实现高频制造。 产品在功能指标上已逼近人类基础操作能力，包括移动速度、负载稳定性与关节自由度等维度；当前目标是实现无需人工干预的连续作业能力，并通过多地部署收集性能样本，以推动系统向大规模工程化迁移。 在产品设计上，Figure 将外观结构与交互机制视为系统能力的一部分。针对家庭与职场的差异环境，设计策略并未采用弱化存在感的方向，而是通过结构稳定性与控制精度建立信任，同时避免使用拟人化界面或动画元素，防止用户对能力产生误解。而家庭部署面临的主要难点包括环境异构性、路径规划复杂度以及行为安全语义解析。 为此，Figure 研发了具备 360 度覆盖的视觉与感知系统，并在路径决策中引入多层冗余控制，以确保机器人在面对液体、火源等危险元素时具备预判与回避能力。 控制系统方面，当前架构已支持自然语言交互作为主入口，每台设备配备独立 eSIM 通信模块，可接收远程语音或文本指令，并通过本地语言模型解析任务目标，替代传统按钮或 App 输入。 安全机制被视为系统底层组成部分。产品设置了不可覆盖的本地行为权限区，禁止 root 权限获取，避免外部干预控制链路。同时，Figure 内部已组建专职的信息安全团队，覆盖产品安全、网络安全与权限管理三大模块，目标是构建覆盖家庭与工业场景的长期信任体系。 在路径规划上，Figure 判断未来数年为部署能力扩张的关键窗口，目标是在四年内部署 10 万台设备，完成全国性与跨行业的系统落地。目前，Figure 已在多个试验场景中进行部署，并通过实际任务适配不断积累分布式调度、运维与学习机制的系统经验。 整个系统的长期建设方向集中在三条主线：一是跨任务迁移学习的效率提升；二是制造系统的规模弹性；三是人与机器人之间的任务协同机制。 在多个封闭场景中，机器人已实现近乎独立的流程执行。当前研发重心正在缩小人工介入比重，增强任务分工连续性，为百万级部署提前打通全链路能力。 训练机制演进与长期平台构想 在机器人系统部署节奏加快的背景下，训练机制正从静态模型开发转向基于实际操作数据的增量式优化。 由于机器人属于物理设备，其扩张路径不同于软件的复制逻辑，每一台都需在硬件层面完成组装、调试与标定，真正的挑战不在于制造能力，而在于是否能使每一台机器人在具体场景中实现有效运作、具备稳定执行价值。 近期在物流场景中的实验表明，团队通过仅 60 小时的新数据训练 Helix 控制系统，使原本未具备物流操作能力的机器人完成了连续分拣任务。这验证了局部数据驱动模型的快速适配能力，也成为当前训练路径策略的重要依据之一。 Figure 设想，若能采集上亿小时、甚至数十亿小时的人类操作轨迹，模型的通用性将实现跃迁，支撑全球范围的广泛部署。为实现上述路径，模型压缩与本地部署技术同步推进。视觉语言模型（VLM）已成为 Helix 系统的核心组件，在产品端形成具备语义定位与指令映射能力的低延迟“大脑”模块。 当前部署的 S2 模型以每秒 7–9Hz 的频率运行，并与下层 transformer 策略模块协同执行，确保本地高频任务响应的实时性。在硬件约束条件下，该架构持续优化，在保持功耗控制与物理反馈准确性的同时，保障计算性能。 然而，系统目前仍不具备对物体刚性、表面纹理、自身状态等复杂物理属性的完整理解，这些维度大多仍需通过工程手段手动嵌入。现实世界尚不存在可迁移的大规模标注数据源，需构建一整套以实地交互为核心的训练体系，以支持模型在多元物理环境下的泛化能力成长。 当前公司约 20% 的研发资源聚焦于 Helix 训练系统，专注提升模型的学习速度与适应路径，目标是构建具备自学习能力的控制架构，使机器人能在短时间内习得新任务并完成行为回传，从而反馈修正统一基础模型。 与此同时，产品制造体系也在持续演进。新制造设施 Baku 已投入运行，作为 Figure 3 的专用生产中心，完成了初步产线调试并启动量产流程。 该代产品在结构层面针对制造与运维流程优化，硬件成本相较前代下降约 90%，为后续的大规模部署提供了前提条件。目前系统在环境适应性、语音理解与自主运动方面已具备稳定性能，下一阶段的核心挑战在于制造能力能否支撑百万级别的部署需求。 在产品平台日益完善的同时，Figure 也在思考系统部署后的社会结构演化趋势。人形机器人在动作控制、稳定性与环境适配方面正逐步逼近可替代人类执行任务的临界点。一旦进入规模化部署阶段，“工作”本身的定义将被重构，重复性任务将被系统性转移至机器人平台，执行与否将更趋向个人选择。 在实际生产中，部分机器人已可完成自身部件的组装任务，体现出系统在工业闭环中的实用性与迭代基础。围绕人类角色与时间结构的变迁，Figure 判断，机器人平台将在经历一段社会适配期后，与家庭、职场等基础服务结构深度绑定，成为运行机制中的标准化节点。 长期来看，Figure 正将机器人平台构建为可参与社会服务调度的基础设施。用户可授权闲置设备被他人调用，执行基础事务或有偿任务，构建具备主动经济参与属性的共享网络。 在此逻辑下，设备本体成本、能源与运维支出构成单位服务成本结构，而服务密度提升将压缩边际成本，推动区域内形成高效率服务供给网络。 此外，系统交互性也在同步强化：用户可配置机器人在语言互动中的风格偏好，并通过语音或文字指令提升控制灵活度。Figure 坚持非拟人化外观设计，强调结构稳定性与功能透明性，以建立更清晰的用户预期。 在安全机制层面，系统已设置不可覆盖的本地行为限制区，禁止获取 root 权限，同时设立信息安全团队，覆盖产品安全、网络防护与权限控制等领域。 目前 Figure 判断未来四年为部署能力扩张的关键窗口，预计部署 10 万台机器人，而未来的增长路径将围绕制造体系扩展、数据采集效率提升与任务迁移能力增强三个支点，逐步推进至百万级部署。 Figure 的愿景是构建一个硬件标准统一、任务差异由软件定义、具备持续学习与跨场景调度能力的通用机器人系统，成为继智能手机之后的下一个社会基础平台。大厂下场、模型未稳，AI 创业者如何找到可验证的市场机会？ 本文由人人都是产品经理作者【江天 Tim】，微信公众号：【有新Newin】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
探索短剧CPS推广创业之路，看如何利用抖音、快手等平台，通过精准剪辑和推广策略，一年还清50万债务。本文深度剖析项目可行性、操作路径及风险应对，助你把握短剧创业新机遇。 短剧CPS！ 别听这名字好像挺高级，说白了，就是帮人分销片。 你在抖音、快手、视频号上，把那些特别上头的狗血小短剧，剪成一分钟的精华片段，视频左下角挂个小黄车那样的链接。 别人刷到你的视频，看得正爽，咔嚓一下没了，心里痒痒，一点链接，花个几十块钱看了全集，你就能拿到一笔提成。 就这么个事，简单粗暴。 1 这事为什么能成？（项目可行性） 你看任何一个项目，别光听别人吹，你得自己琢磨，它到底让谁爽了？ 一个项目，如果只让你一个人爽，那肯定是骗局。 如果能让链条上的几方都爽，那这事就能跑得通。 短剧这事，就是个典型的“多方共爽”的局。 1. 平台方（抖音快手）爽了。 为什么？ 因为你干的活，完美符合平台的核心利益——用户时长。 你剪的那些狗血片段，粘性强，用户刷到一个就容易陷进去。 最关键的是，他想看后续，直接点你挂的那个小程序链接就付钱了，整个过程，人压根就没离开抖音这个APP。 用户停留时间变长了，还在平台里产生了消费行为，平台的大数据模型一看，你这个创作者不错啊，能帮我留人还能帮我赚钱，那必须给你多推点流量啊。 你跟平台，实际上是“利益共同体”，它比你还希望你做出爆款。 2. 内容方（拍剧的）也爽了。 你以为那些短剧公司是靠自己一部部推的吗？那得累死。 他们现在聪明的玩法，就是把剧往分销平台上一放，定好分佣比例，然后就等着成千上万个像你我这样的“自来水”去帮他们推广。 你发的每一个视频，对他们来说，都是一个免费的广告位。 一万个人做推广，就是一万个广告位，这宣发成本，比他们自己去投信息流广告便宜太多了。你帮他们卖了剧，他们给你分钱，双赢。 3. 用户呢？用户也爽。 这你得换位思考。 现在的人，生活压力多大？谁还有心情和时间，正襟危坐地去看一部几十集的、节奏缓慢的电视剧？他们需要的是“情绪快餐”。 就像饿了点外卖一样，我现在不爽了，就要立刻、马上看到一个屌丝逆袭打脸的剧情让我爽一下。 短剧，就是精神上的麦当劳、沙县小吃。 花个几块、几十块钱，买一份即时的、高浓度的情绪满足，这笔账，对他们来说划算得很。 4. 你呢？你就是那个关键的枢纽。 你是那个外卖骑手。 你从饭店（剧方）拿了打包好的餐（剧集素材），通过外卖平台（抖音快手）精准地送到了饥饿的用户手里，然后你赚到了配送费（佣金）。 你看，这个链条里，每个环节都有明确的利益驱动，大家各取所需，所以这个生态才能健康地运转起来。 这事的根基，就在这儿，非常牢固。 2 一年五十万？怎么干？（操作路径） 这条路，90%的人走成了赚零花钱，一个月多个一两千。 剩下10%的人，才能把它做成一门生意。 区别不在于谁更努力，而在于打法的维度不同。 第一阶段：头俩月，忘掉钱，先跑通模型。 这是最重要，也是最熬人的一步。 你上来就想着搞大钱，心态一急，动作就变形。 你唯一的目标，就是跑通一个能稳定盈利的最小化模型。 怎么跑？别贪多，就认准一个赛道，比如你觉得你懂女人心，就专攻“大女主手撕渣男”。 然后，把这个赛道里最近一个月所有爆款视频，找至少100个，全部下载下来，建一个文件夹。 干嘛？拉片。 像学电影一样，一秒一秒地看，拿个本子记下来：它的BGM是什么？前三秒的画面是什么？文案第一句话怎么说的？在第几秒出现了第一个反转？在第几秒埋的付费钩子？你看透一百个，神仙都给你干明白了。 然后就是模仿，大量的模仿和测试。 这个阶段，不求爆款，只求你发布的视频数据，比如完播率、互动率，一次比一次好。 等你什么时候，能稳定做到一个号一个月有三五千块的纯收入了，OK，你的“新手村”任务算完成了。 这个模型，就是你未来财富的“种子”。 第二阶段：模型有了，开始疯狂复制，上矩阵。 一个号，就是把所有鸡蛋放一个篮子里，平台一抽风，你就直接归零。 所以，必须搞矩阵。 但矩阵不是让你弄十个号，发一模一样的东西，那是不行的。 你得有策略地排兵布阵。 比如10个号，2个号当“侦察兵”，专门测试最新的剧集，看哪个有爆款潜质，这俩号不怕死，数据不好就换。 5个号当“主力军”，专门把你已经验证成功的老模型、老剧集，换着花样剪，保证你每个月有稳定的基本盘收入。 剩下3个号，当“特种兵”，去玩点花的，搞点别人不做的冷门赛道，比如男性向的玄幻修仙，或者女性向的古风权谋，万一就让你开辟一个新大陆了呢？ 同时，你必须把你验证过的那套“爆款公式”，写成一个傻瓜式的标准作业流程（SOP），细到“视频开头必须包含xx元素”、“BGM必须在第x秒切入”、“文案钩子必须用疑问句”这种程度。 有了SOP，你才能保证多账号运营的质量不会下滑。 第三阶段：胆子放大，上杠杆，用钱去砸流量。 光靠平台施舍的那点自然流量，想在一年内搞定五十万，纯属做梦。 当你通过“侦察兵”账号测试出某个视频的转化数据特别好，比如你花了100块钱投Dou+，能稳定地带回来200块甚至300块的佣金时，这个时候，任何犹豫都是对钱的不尊重。 你得敢于上杠杆。直接开通巨量千川账户，把这条视频作为素材，对着你测试出来的精准人群（比如“30-40岁、女性、喜欢看情感类内容”），一天砸一千、两千的广告费进去。 只要ROI是正的，就往死里砸，直到把它榨干为止。 这就是从“手工作坊”到“现代工厂”的思维转变，用钱去买时间，买规模。 第四阶段：把后路修好，这是身家性命。 平台的生意，终究是寄人篱下，这是悬在所有互联网人头上的剑。 所以，当你的现金流稍微宽裕一点，必须立刻干两件能让你睡得安稳的事。 第一，风险对冲。 把你在抖音上验证成功的整套打法，原封不动地搬到快手、视频号上去再跑一遍。 东方不亮西方亮，平台之间也能形成互补。 第二，也是最重要的，建你自己的鱼塘——私域流量。 这是你的核心资产。 具体怎么做？办法很多，比如在账号简介里留钩子，说“想看更多未删减片段，私信我”，或者建一个粉丝群，在群里分享一些独家素材。 总之，想尽一切办法，把那些付费意愿强、认可你的用户，沉淀到你自己的微信或者企业微信里。 这些人，才是你真正的铁粉。 以后就算短剧这个风口过去了，你靠着这几千个铁粉，卖点家乡特产、搞个知识付费，都能让你活得很好。 这才是你真正的护城河。 3 一个能用的AI提示词 下面这段话，是用来让AI帮你干活的。 你把它喂给现在市面上那些AI工具，它就能给你吐出不错的剪辑脚本，能提高你的效率。 直接复制就行。 # 角色：短剧推广老炮# 任务：根据我提供的短剧信息，给我写3个风格不同的短视频剪辑脚本，时长60秒左右。# 要求：1. 别说废话：直接给脚本，别分析。2. 开头就要命：前3秒必须是强冲突、强悬念，让用户手指划不走。3. 节奏要快：冲突不断升级，不能有任何平淡的镜头。4. 钩子要狠：结尾必须在最关键、最让人心痒的地方掐断，用一两句旁白把用户的胃口吊到天上去。5. 引导要自然：结尾旁白要暗示“想看后续？点链接”。# 输入信息：- 剧名：比如：《逆天战神》- 剧情：比如：男主是退役战神，为爱隐姓埋名当了上门女婿，受尽丈母娘和小姨子羞辱。在妻子公司面临破产时，他一个电话调动资源，拯救公司，震惊所有人。- 目标用户：25-45岁男性，生活压力大，渴望逆袭。# 输出格式：按【打脸爽点风】、【情感纠葛风】、【悬疑装逼风】三个类别输出，每个类别一个脚本。 4 风险和挑战 这事不是遍地黄金，坑也又多又深。 最大的坑，就是平台规则。 平台就是天，是法。 它今天说东，你不能往西。 它说你这个剪辑手法算“搬运”，你辛辛苦苦做的几百条视频可能一夜之间就被判为低质，流量全停。 它说分佣比例从50%降到30%，你也只能捏着鼻子认。 这事无解，唯一的应对方法就是前面说的，多平台布局，建私域，不把身家性命押宝在一个地方。 第二个坑，是内卷到死。 一个剧只要稍微有点火的苗头，第二天，你保证能在抖音上刷到一万个一模一样的切片。 BGM都懒得换。 用户看多了，阈值就高了，就麻木了，你的转化率自然就雪崩。 所以你唯一的活路，就是在“同”中求“异”。 别人都用A段做开头，你偏用B段；别人都用这个热门BGM，你去找个更贴合剧情的小众音乐。 你必须得有点自己的想法，才能在尸山血海里杀出来。 第三个坑，是心态的折磨。 爆款绝对是玄学。 你可能花了一天时间精心打磨的视频，播放量三位数。 晚上睡前随手同步的一个素材，第二天醒来几十万播放。 这种巨大的随机性和不确定性，非常折磨人，很容易让你陷入“自我否定-亢奋-再否定”的死循环。 你得有个大心脏，或者说，得有点“无所谓”的精神。 把它当成一个概率游戏，坚持每天扔骰子，别太在意某一次的结果。 第四个坑，是能力的瓶颈。 从一个人剪视频，到管一个十个人的小团队，再到操盘一个月几十万的广告费，这是完全不同的三个物种。 很多人自己干活是把好手，但让他去管人、分钱、定战略，他直接就懵了。 这道坎过不去，你的项目规模就永远被你自己的个人能力锁死了。 这要求你必须持续学习，看书、报课、跟高手交流，逼着自己完成认知升级。 5 结语 这个项目考验的，早就不是你会不会用剪映，而是你这个人从里到外的综合能力：你对人性的洞察力、你对数据的敏感度、你面对挫折的抗压能力，以及你逼着自己不断学习进化的意愿。 这条路，是从泥潭里往上爬的路，注定不会舒服。 但它确实能通向一个让你能挺直腰杆、大口喘气的地方。 我能做的，就是把这张相对真实的地图给你画出来，哪里是高速，哪里是坑，都标清楚了。 至于开不开车，怎么开，最终还得看你自己。 祝你好运。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
构建大型AI推荐系统时，将排序模型从技术推向实际产品环境是核心挑战。产品经理需要深度参与并主导多个关键环节，确保技术能力有效转化为用户价值和业务成果。 一、特征工程需求定义 产品经理在定义用户与场景的特征需求时，需要以业务目标为导向，清晰描述所需的数据维度，并明确其在产品中的意义和价值。 用户画像通常需要覆盖多个层面： 基础属性：包括年龄、地域、设备类型等相对静态的信息。例如，明确“一线城市25-35岁白领女性”这一画像标签，在电商场景中可能关联到特定的品类偏好（如母婴、美妆）。 行为特征：涵盖用户近期的动态数据，如点击、收藏、加购行为序列，以及跨端（APP/小程序/H5）的使用习惯。需求中需明确这些数据的采集频率（如实时更新、每日聚合）和存储粒度（如按用户、按会话）。 心理需求：通过分析用户评论、客服对话等文本数据（通常借助NLP技术），识别用户潜在的深层需求（如“追求健康生活”、“渴望自我提升”），并建立这些需求与商品/内容类目的映射关系（例如，健身器材映射到健康生活需求）。 上下文特征的设计应紧密围绕用户所处的具体环境及其行为路径： 时间维度：区分工作日/周末、早晚高峰等时段特征。例如，在通勤场景下，系统可能倾向于推荐轻量级内容（如新闻摘要、短视频）；而在周末，则可能侧重深度内容（如长视频、知识课程）。 空间维度：利用GPS、Wi-Fi定位数据，理解用户所处的典型位置（如家、公司、商圈）。例如，当用户在商圈时，系统可推荐周边的餐饮、娱乐等地点信息。 交互维度：实时捕捉用户与界面的细微互动，如滑动速度、内容停留时长。这些数据可用于动态调整推荐策略，例如在用户快速滑动时降低推荐内容的复杂度。 二、模型目标设定 排序模型的目标需要系统性地平衡短期商业目标和长期用户体验。采用主目标结合辅助目标的分层策略是常见做法： 主目标：选择与核心业务KPI直接强相关的指标，例如电商场景的GMV、内容平台的视频完播率。需求中必须明确定义指标的计算口径（例如，GMV是否包含退款订单）和数据来源（如来自支付系统还是订单系统）。 辅助目标：引入影响长期价值的指标，如用户满意度、推荐结果的多样性。具体措施可包括：控制相似内容/商品的推荐比例（如单一品类占比不超过30%以提升探索性）；设置“用户活跃度衰减系数”，动态调整用户近期行为和历史行为在模型中的权重占比。 多目标权重的分配是一个动态调优的过程： 初始设定：基于业务经验和历史数据设定基础权重（例如：点击率60%、转化率30%、停留时长10%）。 动态调整：利用在线学习机制，实时响应用户反馈数据。例如，当监测到某类内容的点击率上升但转化率显著下降时，系统可自动调低点击率目标的权重（如降低5%-10%）。 约束条件：设置硬性规则防止模型偏向极端，如限制特定品类的最大推荐占比（如≤40%）。同时，可引入“公平性”考量，通过技术手段确保不同用户群体（如新老用户、不同地域用户）获得推荐的覆盖差异不超过一定阈值（如3秒）。 根因定位 召回层检查：分析内容库是否存在覆盖不足的问题（如某类目下的内容覆盖率20%）。 策略层验证：排查后续的重排规则、保量策略等是否导致低质或低相关性内容获得了过高的曝光位置。 问题解决与迭代 快速响应：实施规则性解决方案进行止损，例如对用户明确负反馈的内容进行短期屏蔽（如7天内不再推荐）。 长期优化：将典型的Badcase样本加入模型训练数据，驱动特征工程的改进（如新增“用户负反馈次数”特征）或模型结构的升级（如引入对比学习机制提升对难分样本的区分能力）。 四、产品化核心要素 将算法能力转化为用户可感知的价值，关键在于设计： 可解释的推荐呈现 理由标签体系构建： 基础型：“您关注过的品牌”、“同类用户也喜欢”。 场景型：“通勤时段热门内容”、“周末家庭活动推荐”。 价值型：“用户评价高分精选”、“近期价格优惠”。 标签展示策略： 首页：可采用“1+3”模式，突出一个主要推荐理由，辅以少量（如3个）次要理由标签。 详情页：采用渐进式揭示，初始展示简洁理由，用户停留较长时间（如>10秒）后可触发展示更详细的分析（如“该商品与您收藏的连衣裙在风格匹配度上达到85%”）。 用户价值显性化 构建“个性化指数”，综合推荐准确性、多样性、新颖性等指标，为用户生成一个直观的“推荐体验分”（如1-10分）。 在用户个人中心等场景，可视化呈现推荐系统带来的价值，例如“本月通过推荐发现的新喜好”、“为您节省的筛选决策时间估算”。 用户反馈与参与 轻量反馈：在推荐结果旁设置便捷的“喜欢/不喜欢”按钮，点击后可展开二级选项（如“不感兴趣”、“已购买”），确保反馈能实时回流更新用户画像。 主动探索：提供类似“推荐探索实验室”的功能，允许用户主动调整推荐偏好（如“增加科技类内容”、“减少广告推荐”），并可对比不同偏好设置下的推荐结果差异。 五、产品经理的关键角色 将大型AI推荐系统中的排序模型成功产品化，核心在于产品经理有效扮演“翻译”和“桥梁”的角色： 需求定义阶段：用清晰、无歧义的业务语言定义技术需求，确保技术团队准确理解业务意图（例如，明确定义“用户活跃度”的具体计算规则：“近7天内登录≥3次且内容点击≥10次”）。 模型开发与调优阶段：深刻理解业务目标（如GMV）如何由技术指标（如点击率、转化率、客单价）共同构成（GMV=点击率×转化率×客单价），并推动模型优化方向与业务目标对齐。 产品落地阶段：主导设计可解释性功能和用户价值可视化方案，让用户理解推荐逻辑，从而建立对系统的信任，最终促进用户价值的转化（如点击、转化、留存）。 推荐系统的产品化是一个持续的迭代过程，需要产品经理深度理解技术和业务，将算法能力无缝融入用户旅程和业务流程，才能最大化其商业价值并提升用户体验。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
本文探讨了AI对话中常见的生硬和准确率低的问题，并提出引入专家系统作为解决方案。专家系统通过对大模型结果进行校验或兜底处理，提升AI在复杂场景中的准确性和实用性。文章以医疗诊断和财务报销为例，展示了专家系统如何通过规则校准和数据反哺，解决AI应用中的实际问题。 最近持续在为一些企业做AI培训，公司这边会有很多问题，其中最常见的有两个： AI聊得不像人，最常见案例就是生硬，就算上RAG或知识库也不好使； AI准确率不高，最常见就是AI能覆盖80%的场景，但业务的及格线是95%； 要解决这两个问题，都会进入AI应用开发的深水区，一般的解决方法都是要引入专家系统了： 其实这里的所谓专家系统也没那么神秘，简单来说就是一套算法，他要么对大模型的结果进行一次校验，要么是对大模型给出结果进行兜底性处理。 从这个角度来说，专家系统其实是比较简单的，但真实使用场景又是巨复杂的，这里涉及了很多技术密度，所以这里做简单介绍即可，大家能领悟多少算多少。 AI聊得不像人，很蠢的问题我们之前讨论过，后续还会有专门的章节，这里首先说下准确率问题： 专家系统与准确率 举个例子，有以下医患对话，模型需要判断患者到底是什么疾病： 以上是我用一个真实病历进行简化的聊天记录，当时检查后的诊断是社区获得性肺炎，但只看这个对话，模型下的症状是：急性病毒性上呼吸道-支气管炎。 所以，这里模型诊断错了，并且这是不被接受的！ 在这个基础上专家系统就出现了，要构建这个系统会需要一些基本数据，比如： 社区获得性肺炎： 咳嗽 ± 痰 ＋ 气促或胸痛 ＋ 发热 > 38 ℃/寒战 精神食欲轻-中度受影响；发热常 > 38 ℃，夜间盗汗 急性病毒性上呼吸道： 流清涕/鼻塞/喷嚏/咽痛 ＋ 咳嗽常为刺激性、无痰或少痰 低热或无热；可伴乏力、肌肉酸痛但一般活动如常 专家系统需要拿着这些基础数据，在上下文对话中一一对照，对模型的回答进行校准，他实际的过程可能如下： 这里专家系统的工作是紧盯关键决策点，给出可解释的yes/no/再问一句； 最终两者互补，就能把诊断正确率从80% 拉升到可接受的95%+，同时保持人性化的交流体验。 以上只是一个非常简单的场景，接下来再说一个场景。 规则兜底与飞轮系统 还是以医疗行为为例，比如现在已经做了诊断给了药物方案，但却在用药禁忌和用法用量上有些问题： 社区获得性肺炎，给出的治疗方案： 阿奇霉素 500 mg 口服，1 次/日，共 3 天 同时服用布地奈德福莫特罗吸入剂（慢阻肺合并哮喘患者常用） PRN 对乙酰氨基酚退热 在这个场景下实际存在三个问题： 疗程不足：标准门诊疗程常为「首日 500 mg，随后 250 mg/日，再服 4 天」，或「500 mg/日 × 5 天」；3 天有复燃风险 潜在禁忌：患者 67 岁，已在用胺碘酮（抗心律失常药）。阿奇霉素有显著 QTc 延长风险，联合胺碘酮可触发尖端扭转型室速 用药冲突：若无哮喘/慢阻肺史，布地奈德福莫特罗属于多余治疗 这里专业术语过多，可能大家看着头疼，只不过所有的AI应用一到深水区全部是这种术语… 类似于这种漏洞不能期待模型100%给出，所以需要有详细的规则，这个规则可以来源于药品说明书。 只不过这里的药品说明书是需要结构化到系统中的，而且真实的错误也未必是单一的药品说明书能够涵盖，那么就会有个根据真实数据不停补足的过程！ 比如，上述真实问题有3个，如果系统记录了2个漏了1个，那么在系统中补足剩下的一个就是我们所谓的飞轮系统了。 与之前一致，这里只是个非常简单的场景，具体实现难度会难非常多，而就我实际AI项目过程中，只要是深水区用户都是这么玩的。 结语 今天，我们蜻蜓点水的介绍了下AI的深水区技术专家系统，细细看来好像也并不是什么很难的技术，但是各行各业却切实的在使用，比如之前做的一个财务场景： 报销差旅费：北京-上海高铁票 553，住宿费 800 (附发票)，打车费 150 类似上述审核任务，表面看，合理合规，但专家系统介入校验后，就可以发现之前忽略了问题： 一、发票合规性 住宿发票为“增值税普通发票”，但该酒店是一般纳税人，且员工选择了开具专票（系统记录偏好）。 按规定，一般纳税人应提供增值税专用发票用于抵扣。普通发票入账可能导致公司进项税损失。 二、费用标准超标 公司上海地区住宿标准：普通员工600/晚。800超标33%。 AI不止要识别发票真伪和基础信息就放行，还必须符合内部政策，比如这里不注意看可能大家不会发现这个员工打的是专车！ 以上，都需要专家系统兜底，否则公司体系下会存在很多漏水点。 所以，无论是医疗、HR、财务还是销售等部门，当AI应用触及核心业务时，单纯依赖大模型的能力，就像让一个博览群书但毫无临床经验的医学生直接主刀，这种行为风险极高。 如何用专家系统对AI应用进行兜底，如何用日常产生的业务数据反哺系统形成飞轮系统，这是每个进入AI深水区的同学需要思考的问题。 本文由人人都是产品经理作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文分析了小红书用户更愿意为“生活方式”买单的原因，指出其核心在于“情境占位”而非单纯的内容营销。小红书通过情境植入和身份认同，让用户将产品与理想生活绑定，实现高效种草。品牌需构建情境、强化身份认同，成为某种体验的默认选项，才能在小红书成功。 小红书能够高效种草的原因：抢占了消费者的“情境心智”。 很多人误以为，小红书的核心竞争力是内容质量，其实它更擅长的是“情境占位”——让品牌在用户的日常生活场景中潜移默化地植入心智。 真正打动消费者的，是产品能否融入某个生活情境，从而成为“看起来就应该拥有”的选择。 为什么小红书用户更愿意为“生活方式”买单？ 1. 购买决策的本质变化：从“产品功能”到“情境心智” 过去，消费者在购买商品时，主要关注的是功能，例如“这款粉底能不能遮瑕？”“这款耳机音质如何？”但现在，消费者更容易被情境驱动，他们希望看到产品如何融入日常生活。 例如，一位上班族在地铁上使用降噪耳机沉浸在自己的世界里。 画面不仅是产品的使用场景，更是一种生活方式的投射——消费者买的不是产品，而是对某种生活状态的认同。 2. 小红书的核心竞争力：情境占位，而非简单的内容营销 （1）情境=身份认同 为什么同一款产品，在不同平台上的营销效果差异巨大？因为小红书上的用户，不是被产品参数打动，而是被身份感吸引。 例如，某品牌的轻奢小众包，在电商平台的卖点是“真皮、高级感、性价比”，而在小红书上，它被塑造成“精致女孩日常必备通勤包”。 当消费者刷到笔记时，她的第一反应是“这是不是我理想生活的一部分？”如果答案是肯定的，购买决策几乎在当下就完成了。 （2）算法放大情境影响力 小红书的算法不同于传统电商，它不会把大头流量分配给冷冰冰的“产品测评”，而是更倾向于推送能让用户产生代入感的内容。 举个例子：同样是卖旅行箱，普通测评可能是“这款箱子耐摔、防刮、容量大”，但更容易爆的笔记可能是：“女生独自旅行，带上这个箱子就够了。” 这篇笔记不仅提供了产品信息，还为消费者建立了一个可想象的情境：如果我也想轻松出游，这个箱子就是必备品。 （3）让产品成为某个情境的默认选项 真正强势的品牌，不需要每次都靠“测评”来说服用户，而是让产品天然等于某个情境。 比如： 说到“秋冬温柔挂”，用户自动想到某个品牌的奶茶色毛衣。 说到“极简收纳”，某款透明亚克力化妆盒已经成为公认的好物。 当品牌在某个情境里被反复强化，用户在需要类似产品时，第一时间就会想到它，而不是去搜索竞品。 3. 品牌如何抢占情境心智？ 品牌在小红书上种草，不是为了让用户“看到产品”，而是让他们自动将产品与某种生活方式绑定。 （1）构建“可感知的情境” 单纯的产品介绍，难以打动人心。比如推荐一款防晒霜，不要只是展示它的成分，而是可以结合“通勤防晒”“沙滩度假”“户外运动”等不同情境，用故事化的方式展现产品的适用性。 （2）强化“身份认同” 产品不仅要卖功能，更要卖“谁会用”。 不是“这款咖啡机萃取力强”，而是“品质生活家提升晨间幸福感的质感咖啡机”。 不是“这款手帐本纸质顺滑”，而是“文艺女孩都在用的手帐”。 （3）让产品成为“某种体验”的默认选项 要让用户形成思维惯性： 说到露营，首先想到某个品牌的户外折叠桌。 说到仪式感，自动联想到某款香薰蜡烛。 当品牌在用户心智中占据了某个情境，就不需要每次都靠营销“说服”消费者，用户会主动选择它。 总之，小红书的场景化种草，不只是单纯的广告推广，而是一种情境占位。品牌和博主只有真正理解消费者的生活方式，并通过真实、有温度的内容打动他们，才能真正做好种草。 未来，随着用户对消费体验的要求越来越高，“情境+身份+社交”的种草模式，无疑会成为品牌营销的核心策略。 本文由人人都是产品经理作者【夏夜晚风】，微信公众号：【珞石居】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文作为《TOB用户运营 | sdr基础工作， 一对一怎么聊》的进阶篇，将延续SDR工作方法论的探讨。构建“利他-利己双核驱动模型”，在利他视角下，揭示如何建立信任纽带；在利己视角下，解析如何成就工作价值。围绕【思维转变/团队协作/价值展现】三大核心维度展开。两组维度形成镜像对照，展现SDR从单点突破到体系化工作的跃迁路径。 *本次SDR和MDR不分那么清楚，MDR侧重营销协作，SDR侧重销售协作。 破局思维：利他锚定业务目标，利己夯实职场根基 利他维度进阶 思维转变 在客户沟通场景中，SDR需突破”一问一答”的被动模式，建立利他服务思维。日常一对一/一对多沟通中，除基础答疑外，要有利他的主动服务，例如引导提问和资料分享。这要求SDR除了了解产品、解决方案，基础Q&A之外，更要提升客户洞察力。 “引导提问”指的是帮助客户大概梳理下需求，这里也可用反问去证实猜测，挖掘客户实际需求。这点为什么是“利他”，因为如果是以“我想知道什么”“我想怎么做”，“我”为主体去沟通的话，客户有可能会反感。他是想给自己解决问题，不是帮你解决问题，所以得让他感受到你是想帮助他解决问题。 “资料分享”则需要讲个两个小故事。在tob客户社群运营中，我坚持定期发客户感兴趣的外部资料，例如行业新闻与报告。尽管社群互动频率较低（这也是tob社群运营无法避免的问题），但我相信持续价值输出会形成了隐性影响力。某次客户在群内寻求某资料时，我当时说没有，一个月后找资料时想到了他之前的话，艾特他给他发送，客户表示感谢。我不敢说这一个小举动有什么大反应，但是我想其他客户看到了这个情况，会觉得贴心。那么品牌影响力是否也会慢慢渗透呢？当然这不是个例，我也会收到客户私信肯定，有客户很直接的表示感谢，觉得我们公司服务很贴心，帮她省去大量信息检索成本；也有客户在群内公开点赞，印证了主动服务带来的信任积累效应。 另一个小故事是，某客户跟我几个问答后结束了沟通，之后我主动给他发送深度资料，目的是想让他多了解我们产品，做个备用参考。没想到之后找到我，表示说明看完深度资料后很感兴趣，并且还跟我说内容做的不错。其实当时结束了沟通，sdr工作就算完成了，可以理解为该线索处理完成，但利他的资料分享则让他对品牌加深印象，让我们有机会深入交流。无论结果如何，无可否认的是sdr工作又往前一步。 团队协作 在之前《TOB用户运营 | SEM、活动、内容营销的协同作战策略》中，我分享了SDR/MDR如何与SEM、活动以及内容相关同事打配合。那么除了内部的配合外，还有跟销售团队的配合。 我们从线索的生命周期来看。在mql之前应该跟销售团队定期确认客户画像与线索分派规则，因为企业有可能会每年调整公司战略，优化组织架构。这里有两种方法，一个是团队之间达成共识，销售团队主动找市场部沟通，传达重要变动。另一个是主动看线索沟通记录，我个人会优先看线索取消原因，总结情况，再与同事沟通。 在成为mql之后，可以定期去看看销售的线索沟通情况。我一般会看看第一次沟通情况，尤其是遇到“多次联系不上”的情况，我会主动去找客户。无论是电话还是微信，都会提醒客户，这样不光是方便了销售，更是对自己产出的线索负责。同理，在线索被取消后，定期查看取消原因，对内总结总不是件坏事！ 价值展现 实践-总结-汇报中需要有利他的价值展现。对部门、领导来说，关心什么就展现什么。流程不规范？那就整合sop。关心季度年度数据，那就重点汇报数据。现阶段重点项目为A，那就投入更多精力在A，在汇报中优先说明A进度。AI提效是趋势？那就去尝试用用AI并总结经验吧！利他的价值展现，能体现出对组织认同，对团队目标的同频。如果你做了很多，却没有展现价值，那才是最可惜的！ 利己维度进阶 思维转变 首先，目前来看，sdr暂时无法被智能客服取代。尤其是tob领域，客户判断很复杂，需要结合目标客户画像，无法机械化处理。且根据我的发现，大部分客户其实不愿意跟机器人沟通，还是习惯跟真人交流。所以不用过于担心AI应用趋势下的失业，当然这部分我们也要学会审时度势传达给领导，比如平日工作汇报时候可以分享下使用AI工具的心得。还记得我之前AI应用分享中Agent吗？可以介绍下智能客服的使用心得与局限。 然后，SDR不应该盲目打电话，而是需要思考。不要把自己的工作局限于打电话上，而是对内深耕，对外发展。“对内深耕”指的是工作不浮于表面，可以搭建个人工作知识库，包括梳理逻辑框架、沉淀可复用的方法论体系、建立标准化操作模型等；“对外发展”指的是在垂直领域持续夯实外，发展其他技能，例如文案策划、视频剪辑等市场通用型技能。例如，在《MDR/私域运营需要的能力》一文中我提到九大能力之一的精细化运营就是SDR需要深耕的方向，那就利用公司现有平台去思考、学习并实践，最后形成的方法论是隐藏的宝典。 我发现网上有个误区：“工资就给那么多，为什么要考虑那么多，不值得。”，学不代表需要做，就像做家务，会干不代表要干。这条思维转变受益的其实是自己，既能学到又能保持自己的职场竞争力。 价值展现 sdr工作价值展现不仅是数据，还有客户反馈。建议除量化业绩指标外，sdr存档客户正面反馈的内容，尤其是对自己夸赞，对公司表扬，通过场景化应用（如年度述职、晋升答辩、项目复盘）实现工作价值的多维呈现，形成个人品牌的有力佐证。利他思维转变的社群小故事中也有一个点别忽略，社群一般会有公司内部同事与领导，那么客户赞赏也是一种无声的表现。这不是投机取巧，而是证明与争取。证明价值，争取权益。 又例如利他价值展现中提到的AI提效，可能大家听烦了，但我觉得没必要反感。当行业普遍将AI视为提效工具时，其本质是数字化浪潮下的变革。所以我相信AI应用是一个趋势，与其被动接受技术迭代，不如主动应对。这不仅是”技术落差”的防御性策略，更是通过工具赋能实现认知跃迁的进阶路径。关键在于理解所做的本质上是利己的理性选择。 团队协作 在利他维度，团队协作讲的是利销售、利团队。那如何利己？ 一是如果你按照“利他”去做，就会发现主动汇报实则是利己。减少被追责、追问，减少无用工作的烦躁感，也能展现工作敬业态度。二是工作敏感内容存档，建议最好把与销售团队沟通记录保存，尤其是争议线索备份并备注说明。无论是系统中留档，还是个人文档备份，重要的是有证据证明自己行为的合理性与可行性，避免哑巴吃黄连，有苦说不出。 最后希望大家都能实现双赢，工作顺利！ 本文由人人都是产品经理作者【cici手记】，微信公众号：【cici手记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文探讨了微信公众号从“订阅号”更名为“公众号”后的发展现状与挑战。作者分析了公众号流量模式从私域到公域的转变，以及在新媒体冲击下，公众号如何通过改版吸引创作者和读者。文章强调，如今公众号竞争激烈，内容创作者需要提供更高价值、更独家的内容，才能在同质化环境中脱颖而出。 “订阅号”，突出的是订阅。 “公众号”，突出的是平台本身 以前需要订阅，才能看到推送 现在不需要订阅也能看到了 是好事，也是坏事 又弱化了订阅的价值 现在应该人人都知道了怎么订阅了、星标了吧 所以 对内容的价值、持续、独家，又提出了新的高要求 现在问题来了 可现在还有谁在看微信公众号？ 公众号刚出来那会，企业、媒体，高校、政府，纷纷以其作为品牌、信息、内容发布的平台。 接着传统纸媒的的转型，抓住了新媒体的机遇期。《收获》、《意林》、《读者》、《格言》、《青年文摘》，等等。将传统纸媒体的读者带入进去。 后来，一部分个人自媒体涌入。 撑起了内容的天花板和高度，形成了我们熟悉的 10 万+大 V 们。如，视觉志、洞见、十点读书，占豪，六神磊磊读金庸，等等。那是在 2016 年—2020 年期间，那时候，挺羡慕有人能够自己的公众号平台的，但那时候的我并没真正走进这个圈子。 我是“雾里看花”的状态，在这个时候，也是很感谢，康戈学长，让我了解了新媒体这个圈子，也通过“运营公举小磊磊”（我公众号运营的引路人），学到了不少运营的基础知识。 曾读到过一篇文章，《最大的悲哀是，做公众号的人也不爱公众号了》了，写出了多少运营人的心声。现在做公众号，到底有谁看呢？我也不知道，但作为运营人要明白，是要写给哪个群体来看。反正，我自己写的公众号文章，也是指尖一滑，就算是看了。 公众号的运营，就是要有经营者的思维去做。在 我 2020 年刚刚注册公众号的时候，这些都是不懂的。名字，取了四个字，3 个字都是不容易认识字，名字本身就限制了传播。要顺应读者的思路，就要做一定的转变。 时间一晃，2024 年了。 公众号的规则从传统的订阅的私域流量，也早已改变成了公域流量。信息流的推送方式，也改变了旧的时间顺序排列。在“小红书”“抖音”等新“新”媒体冲击下，这一年，公众号也重新开放了留言功能，也曾灰度测试了“在看”转“红心”的方式，不断的改版，也说明了，想要留住更多的内容创作者。 而 Ai 人工智能的冲击，对于原生内容创作作又有了新的要求。订阅号改名“公众号”，一方面是将用户与经营者在名称上的统一，另一方面，又降低了订阅的意义。一开始的内容流量，是纯私域的订阅，现在的开放公域推荐流量，现在不需要关注，也可以看到某公众号文章，这也就对关注的要求更高了。 内容的高价值、全网的独家首发，观点的准确犀利，在这个完善的内容圈子里，要闯出来，并不容易。而写文章就可以逆天改命？没这么简单。 同质化的内容更多，独家属性的要求更高。 就以我的公众号名称来说，“墨涟天一”，万万没想到的是竟然有人会以“墨涟天一 1976”注册了一个，要说模仿“洞见”，起类似名字，也就罢了，人家名气大。再说“浔古”作为笔名，现在，也出现了 1-2 个浔古。那我也只能说上一句，“永远被模仿，从未被超越”。 “我为什么要关注某一个公众号呢”？ 要么是，内容吸引了我，要么是观点打动了我，要么是语言治愈了我，总之，就是某一篇文章的价值观与我的是契合的，写出了我想说而不知道怎么表达的话，是那两三句话，引起了某些程度的共鸣。作为内容创作者的我来说，随意写的话，连词组成的句子，竟然也会引起这么多的共鸣？ 做公众号，说到底，还是做内容的 Ip ，做个人的代言。做高质量内容的创作者，做有价值文章的输出者，做接地气文章的传播者。 本文由人人都是产品经理作者【墨涟天一】，微信公众号：【墨涟天一】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
业务规划做不好，往往不是因为缺乏战略眼光，而是因为调研做得不够扎实。在产品经理的实际工作中，业务调研既是信息输入的起点，也是决策质量的保障。本文基于作者8年产品经验，系统梳理了业务调研的核心方法与常见误区，从调研目标设定到信息结构化输出，手把手教你如何用调研驱动业务判断。 1.案例分享 我曾经入职一个零售公司，在前期还没熟悉业务的时候，就得到一个让人摸不着头脑的任务： 把经营状况好的地区团队做得好的部分总结出来，考虑系统化给其他团队复用，达到全网经营水平提高的任务。 更重要的是，我只有两周周时间。 不过结果我还是完成了任务，给出一场产研部门和业务团队都点赞的调研分享。这个任务是怎么完成的呢，请耐心听我接下来的分享。 a.要总结好的部分给其他团队，这就说明存在差距，有对比。 就像做实验，要有实验组和对照组。所以，要调研全网做得最好的地区，也要找一个相对较差的地区。如果时间允许，再根据两者的对比结果找一个中等地区做验证。 b.一个地区团队由多个岗位人员组成，经营良好理论上是共同努力的结果。 要想调研结果全面，必须覆盖尽可能多的岗位人员。所以必须合理运用时间，对每个岗位都做一次沟通对话。如果岗位有两个人，那么就调研表现更好的一个。 于是我拟定了沟通时间计划，和地区总经理打了招呼。要进行一系列的人员沟通访谈 c.让地区人员脱产来和产品沟通，问的问题必须要足够关键，最大化时间的价值 每个岗位在工作的行动，必然是有指标在背后驱动的，可以是销售目标，也可以是异常指标，比如客户的投诉，上级的催促，自我驱动…这些指标可以是量化的，也可以不是量化的，但必然有一个可以被观察得到的信息。 我最终得出了一套极为抽象的公式：观察指标 – 行动 – 观察指标 – 改进 – …. 基于此，我调研业务团队的问题就是： 1、你负责什么内容（开场）？ 2、具体的工作有哪些？ 3、你工作的依据是什么（或者怎么判断要做这件事）？ 4、这些工作中，时间占比分布是怎么样的？ 通过问题1和2，把每个岗位都进一步细化拆解成一个个工作流。 通过问题3，了解每个工作流的依据，还有团队和个人的业务指标。 通过问题4，了解每个工作流在实践过程中所耗费的人力成本，对团队降本增效的路径有了明确的方向。 回过头来总结一下，这次的调研对产品经理在进行业务调研有什么启发呢？ 产品经理的本质是解决业务问题，在业务调研中，产品要做的是： 1.确定(暴露)业务中的问题，暴露产品可以解决的业务问题 2确定这些问题的解决优先级 2. 暴露问题 对于企业来说，使用软件系统的目的，在于降本增效。 企业由员工组成，员工其实又是由一个个要完成的工作组成，给企业增效，本质是给人增效（给每一个工作流增效）。 而每一个工作流，背后又都是由指标驱动。 系统帮助企业降本增效，可以简单分三步 a.把工作流线上化。通过线上化，让员工之间的信息传递更快，协作效率更高 b.线上化的同时，也把数据线上化了，指标也就同步完成了线上化，问题能暴露得更及时 c.再进一步，把各个业务环节的指标数据打通，让公司知道每个工作流背后可能带来的收益和成本，辅助调整决策结果，那么公司的运转效率将会最大化。 产品经理的业务调研是辅助后续的系统设计的，那么业务调研要完成的任务，就是了解业务工作流中的以下部分： a.找到没暴露的指标 b.找到信息传递缓慢的环节 c.设计功能模块，将工作流尽量线上化 d.打通数据，辅助优化决策逻辑 结合这些调研问题，通过当面沟通，能够帮助产品经理确定业务中的问题 除了看到问题，我们还要确认业务问题的影响范围，给问题解决的优先级排序。 3. 问题排序 确认业务问题的影响范围，我把这个过程定义为定量，通过判断不同业务人员反馈信息的真伪，听到他们的言外之意，来确定实际的影响范围。 这就要求要先对公司各个部门和人员的角色有一定的了解。 a.了解企业部门和人员结构 企业存在分工，有不同部门，部门里面也有不同岗位，部门和部门之间，岗位和岗位必然存在业绩指标的差异，也就存在一些指标冲突。 举个部门指标冲突的例子： 销售：销售人员的指标是客户量，所以他们会不断地通过各种手段去开发客户，对内压指标或者用不合理的奖金引诱销售人员行动。但如果他们对新客户不加筛选，很容易就会导致客户池里出现过多的低质用户 运营：后期进入合作阶段，运营指标、商品销售数据都不好看的情况。 整体结果：销售部门的kpi很好，运营部门kpi极差，公司花了不少经费在市场推广和销售工资商，结果经营情况不达预期。 产品资源其实也是资源的一种，能够辅助企业中各个部门完成指标。 同一个问题，对不同部门不同人员的影响也不一样，有正向的有负向的，有大有小的，所以在确定业务问题实际影响范围的过程中，对企业内的组织结构，对外部客户的相关信息，有一个大体的了解，往往就能帮助产品经理判断对方对这个问题评价结果的原因。理解他们反馈的内容，更好的帮助我们判断调研信息的真伪。 简单介绍常见的公司组织结构。 如果是销售实物商品的公司，一般总部有职能部门，地区也有对应的职能部门，虚线接受总部职能部门的管理和建议。 总部职能部门，因为对整体指标负责，要实现的更多是全局性的策略，各地区通用的策略。还有一些整体性的管理需求，比如数据看板之类的 而地区团队，如果地区是自负盈亏的话，关注的更多是执行的内容，对外维护供应商，对内加强管理，考核执行。如果地区不是自负盈亏，那么就是执行总部策略了。 如果是销售软件的公司，总部会有职能部门，地区则一般只有商务部门，大一点的也会有技术支持部门，复杂到客户现场解决技术问题。 如果是纯toC的互联网公司，则没有地区团队，只有总部。 职能部门常见的是行政、人力、财务、市场、销售/运营、商务、商品研发/产品研发。 具体负责的指标，不同公司要求的不一样，有粗有细，这里就不深入了。 本文由 @正经的产品经理 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
本文讲述了作者如何利用AI技术将虚拟的表情包设计转化为实体周边产品的过程。作者通过调研、设计、下单等步骤，成功制作出了哈皮狗狗的抱枕周边，并分享了详细的AI设计流程和工具使用经验，展示了AI在创意产品制作中的巨大潜力和便捷性。 成最近跑了很多场线下的AI活动，学到了好玩有趣的AI知识，还收获了一堆各家公司的周边好物。 我在收拾屋子的时候，看着家里摆的满满的AI公司周边，脑子里冒出来一个想法：能不能用AI给哈皮狗狗做点周边出来呢？ 这个想法一冒出来就停不下来了，毕竟之前就用Lovart做了一套哈皮狗狗的表情包，带着我身边的朋友们人手拥有了一个表情包，那周边也可以研究研究呀。 于是我决定延续表情包的创作计划，看看能不能把虚拟世界的表情包变成真实世界触摸的实物周边。 我花了一周的时间研究周边的制作流程，从调研店铺、调试提示词、选图、等物流快递，终于做出来了哈皮狗狗的抱枕周边。 拿到手的那一刻是真的开心，没想到真的可以用AI做出来周边！ 接下来跟大家分享一下我做哈皮狗狗周边的流程： 周边因为要做实物，所以第一步要先去找找做周边的店铺定制规则是什么。 大多数店铺定制周边只需要给到它们图片就可以了，但有一部分是有起订数量限制的。 像抱枕、立牌、手机壳这种可以1单起订，但是金属书签、帆布袋这种产品就是最低几十个起订了，订货成本会高一点。 我本来还想做点茶叶盒子，但是茶叶盒子还得给尺寸，还不能单纯给个图就定做的，实操的难度比想象中高很多。 最后我觉得把第一款周边定成抱枕。 一方面是它可以1个起订，适合作为样品；另一方面是抱枕本来就是大家日常互相送的礼物，哈皮狗狗的抱枕周边之后拿来送朋友也非常合适。 第二步用AI产出效果图，这块我就直接直接写了一个“周边产品设计”提示词，用它产出设计需求，然后再用AI去生成效果图。 这是调试优化后的终版提示词输出的描述片段： 接着我把这段描述和哈皮狗狗的形象图一并交给 AI，让它生成两种图： 左边是最终交付给商家的定制设计图 右边是模拟产品实物样子的效果展示图 效果图确认没问题后，就可以进入第三步：把设计图交给商家，在店铺下单等着收货就行啦。 这是我收到货的哈皮狗狗，拿它和设计图、效果图比对一下，简直一模一样太可爱了。 接下来，我来和你分享用AI产出设计图、效果图的详细流程，让我们一起开始做周边吧~ 1.打开链接选择Gemini2.5pro模型：https://aistudio.google.com/ 先把“周边产品设计”提示词放置进去。 // Author：云舒 # 周边产品设计 * **选定的核心姿态**: [身体正面朝向镜头，前爪自然优雅地交叠在胸前，头部保持正直，整体呈现一种乖巧、安静且友善的坐姿或半身姿态。] 请必须使用IMG1 工具设计生成。 然后把你的IP图像发给AI。如果你还没有自己的IP图像的话，可以先用我这套微信表情包教程把IP做出来。 接下来告诉AI要定制的产品信息，这块最好可以从要定制的店铺里搜一些用户评论的图发给AI，增强它对要定制产品的理解。 AI会根据自己的理解来找你确认风格，这里按照自己喜好回答就好了，如果选项没有自己喜欢的可以让AI重新生成。 确认风格后等待AI给出设计需求即可。 2.打开星流，填写需求等待AI出图：https://www.xingliu.art 选择Agent模式！一定要选择Agent模式！ 填写需求的时候记得把自己的IP图像一起发过去，然后等待星流出图就好啦。 看到这里可能有的小伙伴就要问了，为什么不用Lovart，它的产品效果不应该是更好吗？ 这里选择星流主要有两个原因： 1.星流和Lovart都是liblib的产品，星流是国内版本，Lovart是海外版本。 他们的Agent逻辑是一样的，所以从效果上来看两个产品差不多。以哈皮狗狗周边效果图为例，左边是星流产出的，右边的Lovart的，最终的设计图、效果图上基本没有区别。 2.星流的使用成本更低，功能更多一点 上次有朋友跟我说Lovart有点贵，有没有别的便宜一点的模型，然后能够支持的功能还多一点，因此这次在测试的时候我把星流也加了进去。 以周边效果图为例，我做了一个表格来给大家算一下价格差： 星流相对Lovart差不多打了6.7折，便宜了32%。 功能上星流除了Agent模式之外，还多了图像生成模式，这块是比Lovart做的更丰富一些的。 回头看这次做哈皮狗狗周边的过程，其实比我想象的要简单很多。 当我确定了要做这件事的时候，我担心过商家会不会因为我单量太小不给我做，担心过AI能不能产出好的效果图，担心过最终收到的成品和效果图差距极大怎么办。 在我还未行动的时候，我的脑子给我施加了无数的困难，让我觉得前行的每一步都要付出巨大的成本。 这一切担忧都在我拿到哈皮狗狗抱枕的时候，烟消云散。 我想这是大家和我一样的通病，总是脑子中设想了很多困难，因为恐惧不敢去迈出第一步。 在AI时代我们最大的幸运在于：如果你愿意开始尝试，AI会陪着你把后边的路一点点走出来。 ✨ 本次实验由「星流」支持完成：https://www.xingliu.art/ 本文由人人都是产品经理作者【云舒】，微信公众号：【云舒的AI实践笔记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
PLG、SLG、MLG、SDG——这些看似晦涩的缩写，其实正是SaaS企业在增长路径上的四种典型打法。产品驱动、销售驱动、营销驱动、服务驱动，各有逻辑、各有适配场景。本篇文章用一张表格、一套框架，带你快速掌握这四种增长模式的核心机制、适用场景与中国市场的本土化挑战，帮助你判断：你所在的公司，究竟适合哪一种？如果你正在做SaaS产品、负责B2B增长，或者正站在战略选择的十字路口，这篇文章值得收藏细读。 你是不是有时会在网上看到PLG/SLG/MLG/SDG，却不知道是什么意思，其实他们只是欧美SaaS软件企业获客的四种主要的营销方式的英文名称缩写，引进到中国后开始普及，分别为产品驱动增长（PLG）、营销驱动增长（MLG）、销售驱动增长（SLG）、服务驱动增长（SDG）。 SaaS（Software as a Servie）(直译“软件即服务”）企业，我更愿意翻译成“在线软件”企业，详见这篇文章《引入中国都20年了，还叫“SaaS”就是“傻死”！》。 这几个名词其实用大白话也很好理解，这些营销增长方式刚好对应公司的部门设置，比如产品部、市场部、销售部、客服部（有的公司专门有客户成功部门。）你们公司哪个部门最强势，最有价值和地位，基本就是以哪个获客和增长方式为主，很好理解吧？ 一、四种主要的企业获客和业务增长方式 1. 产品驱动增长（PLG，Product-Led Growth） -核心逻辑：以产品体验为核心，通过免费试用、低门槛版本吸引用户自主体验，依靠产品价值自然转化付费客户。 -适用场景：工具型SaaS（如协同办公、设计软件）、中小企业市场。 -案例：钉钉、飞书通过免费基础功能吸引用户，再通过增值服务变现。 -中国适配性： -优势：符合中小企业预算敏感、决策链条短的特点；依赖线上传播，降低获客成本。 -挑战：国内用户对免费产品付费意愿较低，付费功能需要有特别明显或者独特的价值。 2. 销售驱动增长（SLG，Sales-Led Growth） -核心逻辑：依赖专业销售团队主动触达大客户，通过定制化方案和关系营销促成高客单价订单。 -适用场景：复杂解决方案（如ERP、CRM）、大型企业或政府项目。 -案例：用友、金蝶通过直销团队深耕政企市场。 -中国适配性： -优势：匹配大客户长决策链、重关系维护的需求；适合高客单价、定制化场景。 -挑战：人力成本高，周期长，对销售人员素质要求较高，且需强客户成功团队保障续费。 3. 营销驱动增长（MLG，Marketing-Led Growth） -核心逻辑：主要通过多渠道营销（SEO/SEM、内容营销、社交媒体）方式获客，以线索量和销售漏斗模型驱动增长。 -适用场景：标准化产品（如CRM、客服系统）、需快速扩大用户基数的场景。 -案例：纷享销客、致趣百川等通过SEO+内容营销+组织活动吸引潜在客户。 -中国适配性： -优势：成本低，效果好，还能塑造品牌的专业形象。 -挑战：高质量的内容创造难度高，对市场人员的能力要求高。 4. 服务驱动增长（SDG，Service-Driven Growth） -核心逻辑：以深度服务（咨询、实施、培训）为核心竞争力，通过服务绑定客户并推动增购。 -适用场景：行业垂直型SaaS（如线下服务业、制造业）、需强落地方案支持的领域。 -案例：比如饭馆点菜SaaS软件，需要给餐馆老板和服务人员进行培训，教会他们怎么用。 -中国适配性： -优势：符合传统企业“重服务轻软件”的采购习惯；提升客户粘性和续费率。 -挑战：服务标准化难度高，规模化较慢。 二、中国B2B SaaS市场特点深度分析 1. 客户结构与决策特点 -中小企业：数量占比超80%，但是预算有限、决策快，适合产品驱动增长PLG+线上营销组合。 -大企业/政府：符合二八定律，虽然占数量比少，但是公司规模大，市场总额占比大，客单价高，决策链长、关系导向，需销售驱动增长SLG+SDG深度服务。 2. 竞争环境与用户行为 -同质化竞争：国内SaaS产品功能易复制，纯产品驱动增长PLG难突围，需结合服务或行业纵深。 -私域流量依赖：不像欧美发达国家重视专业度和隐私，一般通过正式的电子邮件沟通，我国企业与客户沟通更要求即时性和灵活性，更习惯通过微信进行沟通，因此微信生态（公众号、社群）是低成本培育用户的关键场景。 3. 成本效率要求 -获客成本（CAC）：国内线上广告成本逐年上涨，营销驱动增长MLG需搭配内容营销降低CAC。 -客户留存（NDR）：国内年均续费率不足70%，需SDG服务驱动增长或客户成功体系提升留存。 一般B2BSaaS企业会以以上四种中一种获客增长方式为主，搭配其他的方式为辅。 您公司适合哪一种呢？欢迎留言评论，谢谢。 作者：飞鱼，微信公众号：B2B营销人联盟，十余年大中型B2B企业市场和品牌工作经验，MBA学历，拥有丰富的市场经验，系统的营销理念。 本文由 @flyfish315 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自unsplash，基于CC0协议
本文介绍了AI切水果视频的创作方法与爆火原因，分析其视觉与听觉的解压效果，并提供提示词模板及4款AI工具的实测对比，助力读者轻松上手创作。 问一下，有多少人跟我一样看过修驴蹄子、挤痘痘、扣藤壶、冲地毯的。。。 现在又多了一个高端的选择，可以看AI切万物了。。。 今天就为大家拆解，这种超治愈的ASMR视频玩法！ 文章目录 1. 爆款案例展示 2. 爆火原因分析 3. 提示词模板及示例 4. 4种工具实测比对 01 爆款案例展示 打开抖音，搜“ai切”三个字，就会出现ai切的各种东西，水果只是最基础的，现在都已经开始切九大行星了。。。 然后这类视频真的是流量超好，随随便便几十万的点赞！ 我们来具体感受一下这种视频：怎么样，是不是极度舒适，超级解压，看完以后，有没有下面表情包这种感觉~ 研究这种玩法之前，我先问个问题，有多少人知道ASMR是啥意思的。。。我相信有一大堆人不知道，我们先来个知识科普吧。。。 ASMR概念 ASMR 是 “自发性知觉经络反应” 的英文缩写（Autonomous Sensory Meridian Response）。 简单来说，它是一种由视觉、听觉、触觉等感官刺激引发的身体反应，典型表现为头皮发麻、后背酥痒或全身放松的舒适感，类似 “颅内按摩”。 比如掏耳朵的沙沙声、雨声、耳语声，或是之前提到的玻璃切割音效，都可能触发这种反应。 这类刺激能让人快速平静下来，甚至产生愉悦感，因此常被用作减压、助眠的手段，也是很多解压短视频的核心 “爽点” 来源。 02 爆火原因分析 这类视频能爆火很正常，毕竟修驴蹄子都能那么多。。。 详细来说，爆火的背景肯定就是现代生活节奏快、压力大，人们急需快速放松的出口，而 AI 切玻璃水果视频凭借 “听觉 + 视觉” 的双重解压属性精准击中需求~ 原因的话，可以归结为以下4点： 原因1：用色彩和光线给眼睛强喂多巴胺 AI模拟折射物体（水晶、玻璃等）效果非凡，画面高清，光线反射、折射细节逼真，超越现实。透明质感搭配绚烂色彩，构成视觉盛宴。 原因2：声画交融，极度舒适 切割时刀片与物体摩擦产生多样声音，物体变形后延伸出悦耳声响。声音与画面融合，为大脑与小脑带来舒缓按摩，营造独特感官享受。 原因3.对于“切什么”的好奇 常见材料切割兴趣消退，人们转向新奇物品（化妆品、香水瓶等）。好奇心延伸至更离谱对象，反映探索本能，但也引发对极端行为的担忧。 原因4：对于“切开以后”是什么样子的好奇 切割动作蕴含破坏美感，破坏后画面成爽点。加入不同画面或形态，营造奇幻景象。满足好奇，解除想象力束缚，释放人性欲望。 03 提示词模板及示例 模板： 超现实的4K特写镜头，展示XX工具在XX位置切一个XX（颜色）的XX（材质），XX工具在进行XX循环动作。每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀，这个XX物体的内部同样由XX材质制成。 示例： 超现实的4K特写镜头，展示一把刀在木制砧板上切割一颗红色玻璃制成的草莓。刀子多次切割，每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀。水果的内部同样是玻璃材质。 04 4种工具实测比对 方法1. Veo 3 Veo3地址：https://gemini.google.com注意：这种生成方式，需要魔法打开，而且积分比较贵，但效果确实是最好的。生成步骤也比较简单，傻瓜式操作，5步搞定： （1）打开Gemini （2）对话框输入提示词 （3）模型选择2.5Pro （4）点击使用Veo3生成 （5）然后等待生成，下载保存即可。 开头的那个视频，就是用Veo 3 生成的，我们再来感受一下： 2. 即梦AI 地址：https://jimeng.jianying.com/ 大家可以直接把提示词粘进来生成视频，不过个人建议，还是先生成首帧图片，然后再生成视频，效果会好一些。 先生成图片的话，我们就需要把刚才的提示词给拆分一下~ （1）文生图文生图提示词： 超现实的4K特写镜头，展示一把刀在木制砧板上切割一颗红色玻璃制成的草莓。刀放在草莓上方的空中，正准备往下切。 （2）图生视频图生视频提示词： 刀子多次切割，每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀。水果的内部同样是玻璃材质。 （3）添加AI音效效生成视频以后的关键来了，这个地方有一个AI音效。 点击就可以为我们匹配3段音效，我们挑一个感觉最好的，来看一下效果： 感觉也还行，但整体的画面以及声效，跟Veo 3的效果，确实还有差距，毕竟是免费的，还要啥自行车~ 如果想要更好的效果，可以充个会员，选择“视频3.0 Pro”，然后花费50积分生成一下，那效果要好很多~ 3. 可灵AI 地址：https://app.klingai.com/ 同样的，我们也先搞一个文生图。 这种都需要“抽卡”，可灵、即梦、豆包，三个平台的水平，我感觉是半斤八两吧~ 然后呢，我们选一张自己喜欢的，点击生成视频，一定要把“音效”打开！ 4. 剪映 文生图，图生视频，很多AI工具都可以搞，这种赛道的核心，音效占了很大比重。而剪映，也是可以配音效的~ 总结：总体来说，虽然国内的几个AI工具，目前还比不上Veo 3，但作为免费的平替版，还不错，多抽几次卡，也能搞到很OK的视频~ 本文由人人都是产品经理作者【晓庄同学】，微信公众号：【晓庄AI创业笔记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文深入拆解了WMS（仓储管理系统）上架策略的产品设计及其背后的执行逻辑。从策略配置指南、系统执行逻辑，到预设规则详解和典型业务场景配置示例，作者详细阐述了如何通过精准的筛选条件、灵活的上架规则和严格的限制条件，优化仓储管理中的货物存储位置分配。文章还提供了丰富的配置示例和最佳实践建议，帮助读者更好地理解和应用WMS上架策略，提升仓储作业效率和空间利用率。 目录 概述 上架策略配置指南 系统执行逻辑 预设上架规则详解 筛选条件与限制条件深度解析 典型业务场景配置示例 概述 WMS上架策略是仓储管理系统的核心功能之一，它决定了货物在入库后应该被存放到哪个具体的库位。一个设计良好的上架策略能够： 提高作业效率：将高频商品放在易取位置，减少拣货行走距离 优化空间利用：合理分配库位资源，避免浪费 保证库存准确性：通过严格的混放规则，降低库存差异 支持业务流程：区分处理不同类型的订单（采购、退货、调拨等） 上架策略由策略包头信息和策略包明细行两部分组成，前者定义策略的基本信息和适用范围，后者包含具体的执行规则和约束条件。 上架策略配置指南 2.1 策略包头信息配置 基础字段说明 配置要点 1）策略代码的唯一性：确保在整个系统中不重复 2）货主绑定策略： 留空：作为该仓库的默认策略，适用于所有货主 指定货主：仅对选定的货主生效 多货主：可同时选择多个货主 3）仓库级隔离：不同仓库的策略完全独立，可以有相同的策略代码 2.2 策略包明细行配置 策略包明细行是上架策略的核心，定义了具体的执行逻辑。系统按优先级从高到低依次评估每一行，直到找到合适的库位或所有规则都无法匹配。 2.2.1核心字段说明 2.2.2字段间的联动关系 不同的上架规则对”推荐库区”和”固定库位”字段有不同的要求： 2.3 筛选条件配置 筛选条件采用单选模式，确保每个上架单能精准匹配到对应的处理规则。 可配置的筛选维度 筛选逻辑示例 2.4 限制条件配置 限制条件用于对候选库位进行校验，确保选中的库位满足业务要求。可同时配置多个限制条件。 2.4.1库位混放限制 2.4.2库位属性限制 2.4.3空间限制 系统执行逻辑 3.1 上架策略执行流程 3.2 策略匹配逻辑 3.2.1策略包匹配优先级 系统会按以下优先级选择策略包： 精确匹配：货主+仓库完全匹配的策略 仓库默认：该仓库的默认策略（货主字段为空） 系统默认：系统级默认策略 3.2.2多策略包匹配处理机制 当同一优先级存在多个匹配的策略包时，系统按以下规则选择： 容错机制： 如果所有匹配逻辑都失败，系统将记录错误日志并将上架任务标记为”待人工处理”。 3.2.3规则行筛选逻辑 对于策略包中的每一行规则，系统会验证以下条件： 3.3 限制条件校验顺序 为了提高系统性能，限制条件按以下顺序进行校验： 1）快速校验（需要查询数据库） 库位状态校验（是否可用） 基础属性匹配 2）空间校验（需要计算） 体积限制 重量限制 长宽高限制 3）库存校验（需要查询库存数据） 混放产品限制 混放批次限制 SKU库位数量限制 4）复杂业务校验（需要复杂查询） 产品周转级别匹配 相同产品要求 预设上架规则详解 4.1 规则分类概述 系统提供了6种预设的上架规则，用户仅允许从这6种预设的规则中选择一条或者多条，大致可分为三大类： 4.1.1库区导向型规则 规则1：推荐指定库区中，合适的库位 规则2：推荐空库位 这类规则基于库区进行库位分配，适合有明确存储区域规划的场景。 4.1.2固定分配型规则 规则3：推荐固定的库位 适合异常处理、特殊商品或临时存储场景。 4.1.3 智能寻址型规则 规则4：推荐最近一次上架的库位 规则5：同品集中存放（已占货位优先） 规则6：同品集中存放（空货位优先） 这类规则基于历史数据和库存状态进行智能决策，能够优化存储效率。 4.2 各规则详细解析 4.2.1规则1：推荐指定库区中，合适的库位适用场景： 有明确的库区功能划分（如拣货区、存储区、退货区） 需要将特定类型的商品存储在指定区域 按商品属性进行区域化管理 执行逻辑： 获取指定库区内所有可用库位 按优化策略排序（通常是距离最近、剩余容量最大） 逐一校验限制条件 返回第一个通过校验的库位 配置要点： 必须指定“推荐库区” “固定库位”字段被禁用 建议配合空间限制条件使用 典型配置示例： 筛选条件： 批次属性=良品，产品ABC=A类 上架规则：推荐指定库区中，合适的库位 推荐库区：PK-01-拣货区 限制条件：校验体积 + 匹配产品周转级别 4.2.2规则2：推荐空库位适用场景： 新品入库，需要开辟新的存储位置 避免与现有库存混放 隔离存储要求 执行逻辑： 查询系统中所有空闲库位 如果指定了库区，优先在该库区内查找 按距离、便利性等因素排序 校验限制条件后返回 配置要点： “推荐库区”可选，留空表示全仓搜索 “固定库位”字段被禁用 通常配合“必须是空的库位”限制条件使用 4.2.3规则3：推荐固定的库位适用场景： 异常商品的临时存储 特殊商品的指定存储 作为兜底规则使用 执行逻辑： 直接返回配置的固定库位 校验该库位是否满足限制条件 如果校验失败，则此规则失效 配置要点： 必须指定“固定库位” “推荐库区”字段可选（主要用于备注） 建议设置为较低优先级的兜底规则 4.2.4规则4：推荐最近一次上架的库位适用场景： 连续入库的相同商品 希望保持存储连续性 减少库位分散 执行逻辑： 查询该SKU的上架历史记录 获取最近一次上架的库位 检查该库位是否仍有剩余容量 校验限制条件 业务价值： 减少同一SKU的库位分散 提高拣货效率 便于库存管理 4.2.5规则5：同品集中存放（已占货位优先）适用场景： 追求存储密度最大化 先填满现有库位再开新位 适合高频周转商品 执行逻辑： 查询仓库内所有存储该SKU的库位 按剩余容量从小到大排序（优先填满快满的库位） 逐一校验限制条件 如果所有已占用库位都不可用，则查找空闲库位 业务价值： 最大化库位利用率 减少零散库存 便于库存盘点 4.2.6规则6：同品集中存放（空货位优先）适用场景： 预留缓冲空间 便于后续批量拣货 适合波动较大的商品 执行逻辑： 查询仓库内所有存储该SKU的库位 按剩余容量从大到小排序（优先使用有充足空间的库位） 校验限制条件 如果已占用库位都不满足，再查找空闲库位 与规则5的区别： 规则5：填满现有→开新位（密度优先） 规则6：有余量的现有→开新位（灵活性优先） 筛选条件与限制条件深度解析 5.1 筛选条件设计原理 5.1.1为什么采用单选模式？ 在设计初期，筛选条件曾考虑支持多选模式，但实际业务中发现多选会带来以下问题： 匹配歧义：当上架单同时满足多个条件时，难以确定使用哪个规则 逻辑复杂：多选条件的组合爆炸，难以预测所有可能的匹配情况 维护困难：规则间可能存在冲突或重叠，问题排查复杂 因此，采用单选模式确保每个上架单都能精准匹配到唯一的处理规则。 5.1.2各筛选维度的业务含义订单类型维度： 采购入库：新品入库，通常需要检验和质检流程 销售退货：退回商品，需要区分良品和次品处理 调拨入库：仓库间调拨，商品状态明确，流程相对简单 批次属性维度： 良品：质量合格，可正常销售的商品 次品：存在瑕疵，需要特殊处理或报废 待检：需要进一步质检确认状态的商品 产品循环级别(ABC)： A类（高频）：销售频次高，应存储在便于拣货的位置 B类（中频）：销售频次中等，存储在次优位置 C类（低频）：销售频次低，可存储在较远或较高的位置 包装级别： 托盘：整托盘存储，需要承重较强的库位 原箱：以箱为单位，适合箱拣货库位 单件：散装商品，适合件拣货库位 5.2 限制条件组合策略 5.2.1常见限制条件组合 严格隔离组合： ✓ 不许混放产品 ✓ 不许混放批次 ✓ 必须是空的库位 ✓ 校验体积 ✓ 校验重量 适用于：贵重商品、危险品、易污染商品 集中存储组合： ✓ 库位内必需有相同产品 ✓ SKU最多可占用的库位数：3 ✓ 校验体积 ✓ 匹配产品周转级别 适用于：高频商品、批量拣货商品 质量管控组合： ✓ 不许混放批次 ✓ 校验体积 ✓ 校验重量 适用于：有保质期的商品、需要批次追溯的商品 5.2.2限制条件与系统基础数据的联动机制 限制条件的校验需要结合多个系统模块的基础数据，以下详细解析各限制条件的判断逻辑： 混放限制条件的判断逻辑： 空间限制条件的计算逻辑： 业务属性匹配的逻辑： 典型业务场景配置示例 6.1 B2C电商仓库配置 场景描述 仓库类型：B2C电商仓储 商品特点：SKU多样、小批量、高频次 业务要求：快速拣货、严格质控、异常处理 策略配置 策略名称：B2C电商标准上架策略 策略代码：PUTAWAY-B2C-STANDARD 绑定仓库：华东-01仓 绑定货主：（留空，作为默认策略） 明细行配置： 6.2 B2B批发仓库配置 场景描述 仓库类型：B2B批发配送 商品特点：大批量、标准化、周转稳定 业务要求：高效率、大容量、批量作业 策略配置 策略名称：B2B批发标准上架策略 策略代码：PUTAWAY-B2B-WHOLESALE 绑定仓库：华北-02仓 绑定货主：（留空，作为默认策略） 明细行配置： 6.3 冷链仓库配置 场景描述 仓库类型：冷链物流仓储 商品特点：温度敏感、保质期短、批次严格 业务要求：温区管理、批次控制、先进先出 策略配置 策略名称：冷链仓储上架策略 策略代码：PUTAWAY-COLD-CHAIN 绑定仓库：冷链-01仓 绑定货主：生鲜食品供应商 明细行配置： 6.4 配置最佳实践 6.4.1优先级设计原则 异常处理优先：次品、待检商品的规则应设置高优先级 精确匹配优先：条件越精确的规则优先级越高 业务关键优先：影响关键业务指标的规则优先级更高 兜底规则垫底：确保所有商品都有去处 6.4.2测试验证方法场景测试矩阵： 验证步骤： 准备测试数据，覆盖所有可能的筛选条件组合 执行上架策略，记录实际匹配的规则 对比期望结果，确认配置正确性 测试边界条件和异常情况 6.4.3性能优化建议 规则数量控制：单个策略包的规则行建议不超过20条 条件简化：避免过于复杂的筛选条件组合 索引优化：确保库位查询相关字段有适当的数据库索引 缓存机制：对频繁查询的库位信息进行缓存 异步处理：非关键路径的限制条件校验可考虑异步执行 总结 WMS上架策略是一个复杂而精密的业务系统，它通过策略包头信息、策略包明细行、筛选条件和限制条件的组合，实现了对货物存储位置的智能决策。 核心设计原则： 精准匹配：通过单选模式的筛选条件确保规则匹配的确定性 灵活配置：提供多种上架规则和限制条件的组合 性能优化：合理的执行顺序和算法设计 业务适配：支持不同类型仓库的个性化需求 应用价值： 提高仓储作业效率 优化库位空间利用 保证库存管理准确性 支持复杂业务场景 通过合理配置上架策略，企业可以在确保业务合规的前提下，最大化仓储运营效率，这是现代WMS系统的核心竞争力之一。 本文由人人都是产品经理作者【PM维他命】，微信公众号：【PM维他命】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
本文介绍了AI切水果视频的创作方法与爆火原因，分析其视觉与听觉的解压效果，并提供提示词模板及4款AI工具的实测对比，助力读者轻松上手创作。 问一下，有多少人跟我一样看过修驴蹄子、挤痘痘、扣藤壶、冲地毯的。。。 现在又多了一个高端的选择，可以看AI切万物了。。。 今天就为大家拆解，这种超治愈的ASMR视频玩法！ 文章目录 1. 爆款案例展示 2. 爆火原因分析 3. 提示词模板及示例 4. 4种工具实测比对 1 爆款案例展示 打开抖音，搜“ai切”三个字，就会出现ai切的各种东西，水果只是最基础的，现在都已经开始切九大行星了。。。 然后这类视频真的是流量超好，随随便便几十万的点赞！ 我们来具体感受一下这种视频：怎么样，是不是极度舒适，超级解压，看完以后，有没有下面表情包这种感觉~ 研究这种玩法之前，我先问个问题，有多少人知道ASMR是啥意思的。。。我相信有一大堆人不知道，我们先来个知识科普吧。。。 ASMR概念 ASMR 是 “自发性知觉经络反应” 的英文缩写（Autonomous Sensory Meridian Response）。 简单来说，它是一种由视觉、听觉、触觉等感官刺激引发的身体反应，典型表现为头皮发麻、后背酥痒或全身放松的舒适感，类似 “颅内按摩”。 比如掏耳朵的沙沙声、雨声、耳语声，或是之前提到的玻璃切割音效，都可能触发这种反应。 这类刺激能让人快速平静下来，甚至产生愉悦感，因此常被用作减压、助眠的手段，也是很多解压短视频的核心 “爽点” 来源。 2 爆火原因分析 这类视频能爆火很正常，毕竟修驴蹄子都能那么多。。。 详细来说，爆火的背景肯定就是现代生活节奏快、压力大，人们急需快速放松的出口，而 AI 切玻璃水果视频凭借 “听觉 + 视觉” 的双重解压属性精准击中需求~ 原因的话，可以归结为以下4点： 原因1：用色彩和光线给眼睛强喂多巴胺 AI模拟折射物体（水晶、玻璃等）效果非凡，画面高清，光线反射、折射细节逼真，超越现实。透明质感搭配绚烂色彩，构成视觉盛宴。 原因2：声画交融，极度舒适 切割时刀片与物体摩擦产生多样声音，物体变形后延伸出悦耳声响。声音与画面融合，为大脑与小脑带来舒缓按摩，营造独特感官享受。 原因3. 对于“切什么”的好奇 常见材料切割兴趣消退，人们转向新奇物品（化妆品、香水瓶等）。好奇心延伸至更离谱对象，反映探索本能，但也引发对极端行为的担忧。 原因4：对于“切开以后”是什么样子的好奇 切割动作蕴含破坏美感，破坏后画面成爽点。加入不同画面或形态，营造奇幻景象。满足好奇，解除想象力束缚，释放人性欲望。 3 提示词模板及示例 模板： 超现实的4K特写镜头，展示XX工具在XX位置切一个XX（颜色）的XX（材质），XX工具在进行XX循环动作。每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀，这个XX物体的内部同样由XX材质制成。 示例： 超现实的4K特写镜头，展示一把刀在木制砧板上切割一颗红色玻璃制成的草莓。刀子多次切割，每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀。水果的内部同样是玻璃材质。 4 4种工具实测比对 方法1. Veo 3 Veo3地址：https://gemini.google.com注意：这种生成方式，需要魔法打开，而且积分比较贵，但效果确实是最好的。生成步骤也比较简单，傻瓜式操作，5步搞定： （1）打开Gemini （2）对话框输入提示词 （3）模型选择2.5Pro （4）点击使用Veo3生成 （5）然后等待生成，下载保存即可。 开头的那个视频，就是用Veo 3 生成的，我们再来感受一下： 2. 即梦AI 地址：https://jimeng.jianying.com/ 大家可以直接把提示词粘进来生成视频，不过个人建议，还是先生成首帧图片，然后再生成视频，效果会好一些。 先生成图片的话，我们就需要把刚才的提示词给拆分一下~ （1）文生图文生图提示词： 超现实的4K特写镜头，展示一把刀在木制砧板上切割一颗红色玻璃制成的草莓。刀放在草莓上方的空中，正准备往下切。 （2）图生视频图生视频提示词： 刀子多次切割，每一片被切下后纷纷倒下，而刀子则快速移向下一刀。水果的内部同样是玻璃材质。 （3）添加AI音效效生成视频以后的关键来了，这个地方有一个AI音效。 点击就可以为我们匹配3段音效，我们挑一个感觉最好的，来看一下效果： 感觉也还行，但整体的画面以及声效，跟Veo 3的效果，确实还有差距，毕竟是免费的，还要啥自行车~ 如果想要更好的效果，可以充个会员，选择“视频3.0 Pro”，然后花费50积分生成一下，那效果要好很多~ 3. 可灵AI 地址：https://app.klingai.com/ 同样的，我们也先搞一个文生图。 这种都需要“抽卡”，可灵、即梦、豆包，三个平台的水平，我感觉是半斤八两吧~ 然后呢，我们选一张自己喜欢的，点击生成视频，一定要把“音效”打开！ 我们来看一下效果： 4. 剪映 文生图，图生视频，很多AI工具都可以搞，这种赛道的核心，音效占了很大比重。而剪映，也是可以配音效的~ 我们来看一下生成的效果： 总结：总体来说，虽然国内的几个AI工具，目前还比不上Veo 3，但作为免费的平替版，还不错，多抽几次卡，也能搞到很OK的视频~ 本文由人人都是产品经理作者【晓庄同学】，微信公众号：【晓庄AI创业笔记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
抖音为什么好？不是因为“算法推荐”这四个字，而是它如何用算法重构了内容分发、用户关系和商业模式。本系列第二篇，我们将从产品视角出发，拆解抖音在内容机制、用户体验与增长策略上的关键设计，揭示它如何一步步从娱乐工具进化为超级流量入口。看懂抖音，也许就看懂了移动互联网下半场的产品逻辑。 2024年，抖音（含TikTok）月活突破20亿，用户日均使用时长142分钟，广告收入超2000亿元——这组数据背后，是一场由算法驱动的注意力革命。当我们拆解抖音的产品进化史会发现：它不仅是短视频平台，更是用技术重构用户行为、用内容重塑商业逻辑、用生态改写互联网格局的超级应用。 本文将从产品设计-竞争策略-生态扩张三维度，结合与快手、视频号、B站的深度对比，揭示抖音的底层增长密码。 一、核心引擎：重新定义内容分发的算法革命 1. 算法的精准度：从猜你喜欢到比你更懂你 抖音的推荐算法被称为互联网最懂用户的大脑，其核心不是简单的用户点过赞就重复推，而是通过多维度行为建模+实时反馈迭代，构建用户的数字人格。 技术细节： 显性数据：点赞、评论、分享、完播率（权重占比40%）——直接反映用户对内容的偏好； 隐性数据：滑动速度（0.5秒内划走→强负反馈）、停留时长（超3秒→潜在兴趣）、设备环境（夜间用手机→推放松内容）（权重占比30%）——捕捉用户未明说的需求； 时间维度：用户上午刷职场干货，下午刷美食探店，晚上刷影视解说，算法会动态调整推荐策略（权重占比20%）； 社交数据：好友点赞的视频会被优先推荐（权重占比10%）——2023年新增的社交推荐模块，让用户日均互动量提升25%。 对比快手：快手的普惠算法强调每个用户都有机会被看见，但导致内容质量波动大（快手TOP100视频完播率58%，抖音为72%）；抖音的精准算法则通过内容筛选+用户匹配，让优质内容获得更多流量（抖音头部10%内容贡献60%播放量，效率是快手的1.5倍）。 用户感知：新用户打开抖音，前3条视频的完播率高达78%（行业平均52%），首次使用时长超10分钟的概率63%——这种一刷就停不下来的体验，本质是算法对用户需求的精准狙击。 2. 算法的进化力：从协同过滤到多模态学习 抖音的算法不是静态的，而是随着技术和用户行为不断进化： 1.0阶段（2016-2018）：基于协同过滤，通过用户-内容的基础标签匹配推荐（如用户看美妆视频，推同类内容）； 2.0阶段（2019-2021）：引入深度学习，分析视频的视觉特征（如颜色、人物动作）、听觉特征（BGM节奏）、文本特征（字幕关键词），实现内容理解（如识别出火锅视频的核心是热气腾腾的食材而非餐厅环境）； 3.0阶段（2022至今）：升级为多模态大模型，融合用户的历史行为+实时场景+跨平台数据（如用户刚在淘宝搜过连衣裙，抖音会推连衣裙穿搭教程）。 技术壁垒：抖音的算法训练数据量是快手的3倍，模型迭代速度是行业平均的2倍。这种数据-算法-产品的正循环，让抖音的推荐效率始终领先竞品。 二、内容生态：工业化生产与个性化消费的平衡术 1. 创作端：用工具+模板实现全民内容工业化 抖音的内容爆发，本质是降低创作门槛+引导内容标准化的结果： 1）工具轻量化： 拍摄界面默认15秒，用户完成一条视频的平均耗时8分钟（专业剪辑软件需45分钟）； 内置模板拍摄功能（如卡点视频变装特效），用户只需替换素材，30秒生成专业级内容（模板视频占比41%，贡献58%播放量）； 剪映APP提供一键成片功能，让不会剪辑的用户也能生产内容（剪映月活超3亿，覆盖80%抖音创作者）。 2）内容结构化：抖音通过热点榜挑战话题音乐榜单引导内容标准化。例如，2023年多巴胺穿搭挑战中，平台提供统一BGM、标签、模板，用户只需展示穿搭即可参与。这种结构化创作让内容的可消费性提升——用户看到同类内容时，更容易产生熟悉感+参与欲。 对比B站：B站强调创意自由，但创作门槛高（平均视频时长10分钟，需脚本、剪辑、后期），月活创作者仅占用户3%（抖音为18%）。抖音用工具+模板将创作变成参与，实现了内容生产-分发-消费的正循环。 2. 消费端：用内容分层满足全场景需求 抖音的内容池不是无序的，而是通过爆款-长尾-垂类的分层运营，覆盖用户的全场景需求： 爆款内容（占比10%）：通过热点话题+头部达人打造，目标是吸引用户停留（如2023年挖呀挖儿歌视频，播放量超50亿次，带动用户日均打开次数提升15%）； 长尾内容（占比60%）：由中腰部创作者生产，覆盖兴趣细分场景（如养猫日常手账教程），目标是增强用户粘性（用户因关注小众垂类而留存的占比38%）； 垂类内容（占比30%）：通过行业扶持计划（如知识合伙人文旅推广）引入专业内容，目标是提升用户价值感（知识类视频播放量同比增长200%，用户日均学习时长12分钟）。 对比视频号：视频号依赖社交分发，内容质量受限于好友互动量（2023年视频号用户日均互动量0.3次，抖音为1.2次）；抖音通过算法筛选+分层运营，确保内容池既有流量爆款，又有深度价值，满足用户娱乐+学习+社交的多元需求。 三、生态扩张：从内容平台到超级应用的路径 1. 电商：用兴趣推荐重构人货场关系 2020年抖音电商上线时，淘宝（货架电商）、拼多多（低价拼团）、快手（老铁带货）已占据电商90%市场。抖音的破局点是兴趣电商——通过算法推荐，让用户看到喜欢的就买，而非有需求再搜索。 关键策略： 内容与商品强绑定：视频中直接插入购物车（点击跳转商品页），直播中主播边展示边讲解（转化率比图文详情页高2.3倍）； 商城补全主动搜索：2022年上线抖音商城，覆盖搜索+货架场景，从兴趣推荐扩展到主动购买（2023年商城GMV占比已达35%）； 闭环物流与支付：2023年推出音尊达物流（与中通、圆通合作，配送时效提升30%），测试抖音支付（绑定用户超3亿，支付转化率比第三方支付高18%）。 数据对比：2023年抖音电商GMV2.3万亿元（淘宝12万亿，拼多多3万亿），但冲动消费占比58%（淘宝21%）——这说明抖音用内容激发需求，开辟了电商的增量市场。 2. 本地生活：用内容种草打破流量+地推壁垒 2021年抖音本地生活上线时，美团（到店+外卖）、大众点评（种草+交易）已建立深厚壁垒。抖音的策略是内容驱动交易： 商家内容化：鼓励商家拍摄菜品制作门店环境视频（如火锅店拍现切牛肉过程），用户刷到视频后直接点击团购券购买（商家自播GMV占比42%，转化率是传统团购页的2.8倍）； 达人带货：中腰部达人（粉丝1万-100万）发布探店测评视频（如38元吃双人套餐，味道如何？），佣金分成（达人拿10%-30%）激励内容生产（达人带货GMV占比51%，复购率比美团高15%）； 即时配送补全：2023年与顺丰、闪送合作推出小时达，覆盖餐饮、生鲜、日用品。 数据：2023年抖音本地生活GMV2200亿元（美团1.4万亿），但通过视频种草下单的用户占比71%（美团28%）——内容成为抖音突破本地生活的核武器。 3. 社交：从内容互动到关系沉淀的隐性布局 抖音的社交一直被视为短板，但其通过隐性社交逐渐构建关系链： 评论区弱关系：用户在视频下评论，可能与发布者或其他评论者互动（评论区日均互动12亿次，15%转化为私信）； 粉丝群中关系：2022年推出粉丝群，主播创建社群，用户付费或互动加入（粉丝群月活2.3亿，群内日均消息58条）； 拍同款强关系：用户拍同款视频时自动@原作者（拍同款视频中，32%包含@原作者，8%转化为互关）。 目标：抖音希望将内容互动转化为社交关系，最终形成内容-社交-消费闭环。尽管社交属性仍弱于微信，但隐性社交已成为用户留存的关键。 四、竞争壁垒：时间、数据、生态的三重护城河 1. 时间壁垒：用户行为惯性的不可逆 抖音用户日均使用时长142分钟，占手机总使用时长的28%（行业平均15%）。这种时间占用形成了强大的行为惯性——用户打开抖音的动作，已从主动选择变成无意识习惯（神经科学研究显示，重复使用66天后，行为会固化为自动反应）。 2. 数据壁垒：用户-内容-场景的全维度沉淀 抖音积累了全球最大的短视频行为数据库： 用户行为数据：日均记录100亿次互动（点赞、评论、滑动等）； 内容数据：日均处理10亿条视频（涵盖视觉、听觉、文本多模态信息）； 场景数据：用户的时间、地点、设备等场景信息。 这些数据构成了算法的燃料，让抖音的推荐效率持续领先竞品（快手数据量仅为抖音的1/3，推荐准确率低20%）。 3. 生态壁垒：内容+电商+本地生活+社交的协同效应 抖音的生态不是简单的功能叠加，而是内容驱动其他业务，其他业务反哺内容的协同体系： 商家拍摄产品视频：电商为内容提供商品素材 探店视频：本地生活为内容提供场景素材 好友推荐视频：社交为内容提供传播动力 这种生态协同，让抖音的内容池越来越丰富，用户的使用场景越来越多元，形成越强越强的马太效应。 结语：抖音的产品哲学与互联网新范式 抖音的成功，本质是用技术理解人性，用内容满足需求，用生态创造价值的产品哲学的胜利。它没有颠覆任何行业，而是用更高效的方式连接了用户需求与供给侧能力： 对用户，它是时间填充物——用精准推荐填满碎片时间； 对创作者，它是机会均等器——用算法让普通人的内容被看见； 对商家，它是增长加速器——用内容激发潜在消费需求。 从流量黑洞到超级应用，抖音重新定义了互联网产品的边界。它的故事还在继续，但有一点已清晰：在注意力稀缺的时代，谁能更懂用户、更高效连接需求，谁就能成为下一个互联网的基础设施。 而抖音，已经走在了这条路上。 本文由 @咪说产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图由作者提供 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
从文案到客服，从设计到运营，越来越多的“第一份工作”正在被模型吞噬。这不是危言耸听，而是正在发生的现实。本篇文章将从一线观察出发，剖析AI如何改变职场底层逻辑，揭示年轻人面临的结构性挑战，并探讨在这场变革中，我们还能如何突围。 2025年的夏天，伦敦的毕业生比往年更早地感受到了秋天的凉意。当他们满怀憧憬，带着崭新的学位证书和精心打磨的简历涌入求职市场时，却发现原本为他们敞开的门，正在一扇扇关闭。 招聘网站上，诸如初级、助理和实习生这类词条的搜索结果，正以肉眼可见的速度变得稀疏。 这不是危言耸听的都市传说，而是正在发生的现实。根据招聘网站Adzuna的最新研究，自2022年11月ChatGPT发布以来，英国的初级职位数量暴跌了三分之一。这些岗位涵盖了毕业生工作、学徒、实习乃至无学位要求的各类入门职位。两年时间，仿佛一个时代过去了。 这批年轻人，是第一批被AI浪潮冲刷上岸的数字难民，当AI开始承担我们最初级、最基础的脑力劳动时，人类职业生涯的第一个饭碗，碎了。 消失的第一份工作 自ChatGPT这个划时代的AI聊天机器人问世到现在，英国的初级岗位空缺减少了32%。这类岗位在整个就业市场中的占比，也从2022年的28.9%萎缩至今天的25%。 另一家招聘巨头Indeed的数据，与Adzuna形成了互证：雇主正暂停招聘，并利用人工智能来削减成本，招聘应届毕业生的职位数量与去年相比减少了33%，今年成了自2018年以来，英国毕业生求职最艰难的一年。 这不再是关于未来AI将取代人类的遥远预言，而是已经写进企业财报和HR招聘计划的实际行动。瑞典支付巨头Klarna宣布，其AI助手已经能处理三分之二的客户咨询。IBM则大刀阔斧，用AI承担了数百个人力资源部门的职位。 在这些数据和商业决策背后，一个过去支撑着无数人职业起步的模式正在崩塌。 传统的职业发展阶梯，底层正在被抽空。过去，一个年轻人进入职场，通常从整理资料、写基础文案、做数据录入、对应岗位的各种杂活开始。他们通过这些看似琐碎的工作熟悉行业、建立联系、学习技能，慢慢成长为能够独当一面的中坚力量。 这套逻辑，在工业时代和信息时代都行之有效。但生成式AI的出现，像一个可以无限复制、任劳任怨、全知全能的超级实习生，它把这一切都改变了。 过去需要一个助理花一天时间整理的会议纪要，AI在几分钟内就能完成；过去需要一个初级设计师通宵制作的几十版草图，AI在半小时内就能生成上百个；过去需要一个市场新人搜肠刮肚撰写的宣传文案，AI可以瞬间提供无数个版本。 当一台每月花费几十元的软件，就能胜任过去需要支付数千元月薪的岗位时，企业主会如何选择？答案不言而喻。 第一批被AI淘汰的人，不是那些从事复杂决策、深度创造的资深专家，恰恰是那些刚刚站在起跑线上的年轻人。AI没有上来就挑战金字塔顶端的将军，而是先釜底抽薪，瓦解了构成塔基的步兵团。 效率的革命与超级个体的崛起 将这场变革简单归因于企业为了省钱，无疑是浅薄的。成本只是表象，其背后是更深刻的商业逻辑和技术发展的剧变。 从体力替代到脑力替代 回顾过去的技术革命，无论是蒸汽机、电力还是计算机，其核心都是延伸和替代人类的体力或程序化脑力。工厂里的机器人替代了流水线工人的重复劳动，办公室的电脑软件替代了会计和文员的计算与归档。这些技术极大地提高了效率，但它们主要冲击的是那些可被标准化的蓝领和白领岗位。 而以ChatGPT为代表的生成式AI，是历史上第一次，技术开始大规模染指非标准化的白领工作。它模仿的不是人的手臂，而是人的大脑皮层。写作、编程、设计、分析、总结，这些曾经被认为是人类独有的、需要创造力和智力才能完成的任务，如今被机器以惊人的速度和质量执行。 今天的办公室白领们，正面临着与1980年代制造业工人同样的科技和经济颠覆。AI精准地切向了知识工作者的基本功。而基本功的练习场，正是初级岗位。 从人海战术到精兵战略 在过去的企业组织架构中，人才结构往往是金字塔形的。少数高层负责战略决策，大量中层负责管理执行，而数量最庞大的底层员工，则负责具体的、基础性的工作。这种模式依赖于人的堆积和传帮带。一个资深员工的经验和产能，需要通过带领数个初级员工来放大。 AI打破了这种线性关系。它成为了资深员工的算力插件和灵感引擎。一个经验丰富的架构师，也许可以利用AI在一天内完成过去需要一个团队一周才能完成的编程任务；一个顶尖的营销专家，也许可以借助AI同时管理和优化数百个广告活动。 AI没有取代专家，反而让专家的能力被前所未有地放大，把他们变成了“10倍工程师”或“10倍设计师”。这些被AI武装起来的超级个体，其效率和产出或许远超一个资深员工加几个初级员工的传统组合。 于是，企业发现，他们不再需要那么多学徒来给师傅打下手了。他们需要的是更少的、但更精英的、懂得如何驾驭AI的专家。金字塔形的人才结构，正在被AI压成一张更扁平、更精英化的大饼。 从专用工具到通用平台 为什么是现在？因为AI终于从一个昂贵的玩具变成了一个便宜的平台。 过去的AI，好比是为特定任务定制的专用机床，开发成本高昂，应用场景狭窄，只有少数大公司玩得起。而大语言模型的出现，让AI变成了一种像电一样的通用资源。它可以通过API接口，轻松地接入到几乎所有的软件和工作流程中，成本低廉，部署方便。 这种技术的民主化，让AI的能力迅速渗透到工作的每一个毛细血管。它不再是少数科学家的专利，而是每个普通办公室职员都能在浏览器里打开的工具。技术的可用性与易用性达到了一个临界点，从而引发了应用的井喷和对旧工作方式的颠覆。 这场效率革命的本质，是把人类从执行的角色中解放出来，推向指挥和判断的角色。工作的核心，不再是亲手把砖搬完，而是告诉AI应该把砖搬到哪里，并检查它搬得对不对。 然而，对于一个刚走出校门、连砖长什么样都还没摸清的年轻人来说，他们又该如何去指挥呢？当练习场本身都消失了，新一代的选手又该如何获得参赛资格？ 欢迎来到残酷的未来 面对被AI格式化的初级就业市场，恐慌和抱怨是徒劳的。我们正站在一个新时代的入口，旧地图已经失效，唯有重新绘制通往未来的路径。 我们必须接受一个残酷的现实：入门的门槛可能被永久性地提高了 过去，一份大学文凭加上一些通用技能，足以让你获得一份初级工作。但在未来，“熟练使用AI”将不再是加分项，而是像今天“会用Office”一样的基本要求。不懂得如何通过提示词Prompt与AI协作、如何利用AI工具提升工作效率、如何对AI的输出进行事实核查和优化，你可能连面试的机会都拿不到。 根据普华永道的研究，那些受AI影响的更多职业，其所需的技能组合更新速度比其他职业快了66%。而掌握AI技能的员工，其薪资水平也比普通员工高出56%。这条技能鸿沟和收入鸿沟，将成为未来职场最显著的分界线。 职业发展的路径，将从线性阶梯变为作品集 既然传统的学徒岗位正在消失，年轻人积累经验的方式也必须改变。未来的第一份简历，可能不再是你在某家公司实习的经历，而是你独立或协作完成的一系列AI赋能项目。 比如，一个想进入营销行业的学生，可以在大学期间就利用AI工具分析市场趋势、生成营销方案、制作广告视频，并把这些成果打包成一个完整的作品集。这比任何一份空洞的实习证明，都更能向雇主展示你驾驭未来的能力。未来的求职，可能会越来越像设计师和程序员的模式：别说你做过什么，直接给我看你的作品。 教育体系或许需要进行一场壮士断腕式的改革 今天的大学教育，在很大程度上仍在传授那些最容易被AI替代的知识和技能。当AI能瞬间写出符合要求的论文时，我们还在纠结于学生的论文到底能不能通过。当AI能解决大部分常规问题时，我们还在用标准答案来衡量学生的优劣。 未来的教育，一定从知识的传授转向能力的培养。这个理念其实已经由来已久，无数人都提出过，不过显然大家并没有重视，又或者无从做起。 批判性思维、创造力、复杂问题的解决能力以及与AI协作的人机交互能力，将成为新的教育核心。学校需要教的，是如何提出正确的问题，如何判断结果，而不是背诵正确的答案，但显然这步路既难走，也好像不现实，当然这不是我们个人层面可以置喙的，很难看清全局，也不具备这方面的水平。 成长还是要靠自己 AI带来的，可能不是一场温和的产业升级，而是一场对劳动力市场的创造性破坏。它摧毁了一些旧的岗位，尤其是那些位于职业生涯起点的岗位，但同时，它也催生了对全新技能的巨大需求。 对于那些即将或刚刚踏入职场的年轻人来说，这无疑是一个充满挑战的时代，过往的经验不再可靠。但硬币的另一面是，他们也是离新技术最近的一代，没有历史包袱，更容易适应新的人机协作范式。 旧门正在缓缓关闭，但在它旁边，一扇通往AI时代的新门已经打开。能否找到钥匙，穿门而过，将决定这一代人最终的职业命运。 未来的职场只有两种人：一种是给AI下达指令的人，另一种是执行AI指令的人，没有中间地带。 参考资料： UKJobMarketReport英国就业市场报告 https://www.adzuna.co.uk/job-market-report/#section-7 欧洲时报：人工智能是利是弊？英国毕业生面临7年来最糟就业市场 https://www.oushinet.com/static/content/europe/britain/2025-06-26/1387866132114976117.html 普华永道：The Fearless Future: 2025 Global AI Jobs Barometer https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/ai-jobs-barometer.html 作者：子修，微信公众号：ToB运营俱乐部 本文由 @子修 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
本文深入拆解了WMS（仓储管理系统）上架策略的产品设计及其背后的执行逻辑。从策略配置指南、系统执行逻辑，到预设规则详解和典型业务场景配置示例，作者详细阐述了如何通过精准的筛选条件、灵活的上架规则和严格的限制条件，优化仓储管理中的货物存储位置分配。文章还提供了丰富的配置示例和最佳实践建议，帮助读者更好地理解和应用WMS上架策略，提升仓储作业效率和空间利用率。 写在前面 周日晚上我在“供应链项目实战课•第十期”中安排了一节直播课，课程的主题内容是“WMS的波次策略和上架策略拆解”。课程上完了之后，里面关于上架策略的一些知识点，我觉得自己解释的不够精准，也不够通透，怕一些学员朋友可能吸收的不太好。 于是我这两天就抽了一点时间，将富勒WMS的上架规则丢给了Cursor，然后与它进行了几个小时的对话沟通，累计对话内容达到了几十万字。最后我让它基于富勒WMS的上架规则并结合互联网的一些知识，对WMS的上架规则做一个拆解和分析，最后输出了一个WMS的上架策略的原型Demo给到我。 WMS上架策略的原型Demo 可以访问这个地址查看相关的原型，已经自带了部分的交互设计。 https://axshare.online/demo/wms_putaway_strategy/index.html 如果只是单纯的看这个Demo，那么可能不太理解这里面的一些字段设计，功能逻辑，还有系统的判断逻辑等，于是我又让它给我生成了一个配套的产品逻辑说明文档。 大家可以体验原型Demo的时候，再结合这个文档来理解吸收，相信应该很容易看得懂这个上架策略的配置逻辑了。 最后，我会在下一篇文章中，给大家分享一下这一轮几十万字的对话内容，为大家拆解一下如果想要深入研究富勒WMS的话，那么应该怎么样去提问，提出哪些问题，怎么让AI给你输出原型Demo，输出对应的产品逻辑说明文档等。 具体内容，下一篇见 目录 概述 上架策略配置指南 系统执行逻辑 预设上架规则详解 筛选条件与限制条件深度解析 典型业务场景配置示例 概述 WMS上架策略是仓储管理系统的核心功能之一，它决定了货物在入库后应该被存放到哪个具体的库位。一个设计良好的上架策略能够： 提高作业效率：将高频商品放在易取位置，减少拣货行走距离 优化空间利用：合理分配库位资源，避免浪费 保证库存准确性：通过严格的混放规则，降低库存差异 支持业务流程：区分处理不同类型的订单（采购、退货、调拨等） 上架策略由策略包头信息和策略包明细行两部分组成，前者定义策略的基本信息和适用范围，后者包含具体的执行规则和约束条件。 上架策略配置指南 2.1 策略包头信息配置 基础字段说明 配置要点 策略代码的唯一性：确保在整个系统中不重复 货主绑定策略： 留空：作为该仓库的默认策略，适用于所有货主 指定货主：仅对选定的货主生效 多货主：可同时选择多个货主 仓库级隔离：不同仓库的策略完全独立，可以有相同的策略代码 2.2 策略包明细行配置 策略包明细行是上架策略的核心，定义了具体的执行逻辑。系统按优先级从高到低依次评估每一行，直到找到合适的库位或所有规则都无法匹配。 2.2.1 核心字段说明 2.2.2 字段间的联动关系 不同的上架规则对”推荐库区”和”固定库位”字段有不同的要求： 2.3 筛选条件配置 筛选条件采用单选模式，确保每个上架单能精准匹配到对应的处理规则。 可配置的筛选维度 筛选逻辑示例 2.4 限制条件配置 限制条件用于对候选库位进行校验，确保选中的库位满足业务要求。可同时配置多个限制条件。 2.4.1 库位混放限制 2.4.2 库位属性限制 2.4.3 空间限制 系统执行逻辑 3.1 上架策略执行流程 3.2 策略匹配逻辑 3.2.1 策略包匹配优先级 系统会按以下优先级选择策略包： 精确匹配：货主+仓库完全匹配的策略 仓库默认：该仓库的默认策略（货主字段为空） 系统默认：系统级默认策略 3.2.2 多策略包匹配处理机制 当同一优先级存在多个匹配的策略包时，系统按以下规则选择： 容错机制： 如果所有匹配逻辑都失败，系统将记录错误日志并将上架任务标记为”待人工处理”。 3.2.3 规则行筛选逻辑 对于策略包中的每一行规则，系统会验证以下条件： 3.3 限制条件校验顺序 为了提高系统性能，限制条件按以下顺序进行校验： 快速校验（需要查询数据库） 库位状态校验（是否可用） 基础属性匹配 空间校验（需要计算） 体积限制 重量限制 长宽高限制 库存校验（需要查询库存数据） 混放产品限制 混放批次限制 SKU库位数量限制 复杂业务校验（需要复杂查询） 产品周转级别匹配 相同产品要求 预设上架规则详解 4.1 规则分类概述 系统提供了6种预设的上架规则，用户仅允许从这6种预设的规则中选择一条或者多条，大致可分为三大类： 4.1.1 库区导向型规则 规则1：推荐指定库区中，合适的库位 规则2：推荐空库位 这类规则基于库区进行库位分配，适合有明确存储区域规划的场景。 4.1.2 固定分配型规则 规则3：推荐固定的库位 适合异常处理、特殊商品或临时存储场景。 4.1.3 智能寻址型规则 规则4：推荐最近一次上架的库位 规则5：同品集中存放（已占货位优先） 规则6：同品集中存放（空货位优先） 这类规则基于历史数据和库存状态进行智能决策，能够优化存储效率。 4.2 各规则详细解析 4.2.1 规则1：推荐指定库区中，合适的库位 适用场景： 有明确的库区功能划分（如拣货区、存储区、退货区） 需要将特定类型的商品存储在指定区域 按商品属性进行区域化管理 执行逻辑： 获取指定库区内所有可用库位 按优化策略排序（通常是距离最近、剩余容量最大） 逐一校验限制条件 返回第一个通过校验的库位 配置要点： 必须指定”推荐库区” “固定库位”字段被禁用 建议配合空间限制条件使用 典型配置示例： 筛选条件： 批次属性=良品，产品ABC=A类 上架规则：推荐指定库区中，合适的库位 推荐库区：PK-01-拣货区 限制条件：校验体积 + 匹配产品周转级别 4.2.2 规则2：推荐空库位 适用场景： 新品入库，需要开辟新的存储位置 避免与现有库存混放 隔离存储要求 执行逻辑： 查询系统中所有空闲库位 如果指定了库区，优先在该库区内查找 按距离、便利性等因素排序 校验限制条件后返回 配置要点： “推荐库区”可选，留空表示全仓搜索 “固定库位”字段被禁用 通常配合”必须是空的库位”限制条件使用 4.2.3 规则3：推荐固定的库位 适用场景： 异常商品的临时存储 特殊商品的指定存储 作为兜底规则使用 执行逻辑： 直接返回配置的固定库位 校验该库位是否满足限制条件 如果校验失败，则此规则失效 配置要点： 必须指定”固定库位” “推荐库区”字段可选（主要用于备注） 建议设置为较低优先级的兜底规则 4.2.4 规则4：推荐最近一次上架的库位 适用场景： 连续入库的相同商品 希望保持存储连续性 减少库位分散 执行逻辑： 查询该SKU的上架历史记录 获取最近一次上架的库位 检查该库位是否仍有剩余容量 校验限制条件 业务价值： 减少同一SKU的库位分散 提高拣货效率 便于库存管理 4.2.5 规则5：同品集中存放（已占货位优先） 适用场景： 追求存储密度最大化 先填满现有库位再开新位 适合高频周转商品 执行逻辑： 查询仓库内所有存储该SKU的库位 按剩余容量从小到大排序（优先填满快满的库位） 逐一校验限制条件 如果所有已占用库位都不可用，则查找空闲库位 业务价值： 最大化库位利用率 减少零散库存 便于库存盘点 4.2.6 规则6：同品集中存放（空货位优先） 适用场景： 预留缓冲空间 便于后续批量拣货 适合波动较大的商品 执行逻辑： 查询仓库内所有存储该SKU的库位 按剩余容量从大到小排序（优先使用有充足空间的库位） 校验限制条件 如果已占用库位都不满足，再查找空闲库位 与规则5的区别： 规则5：填满现有 → 开新位（密度优先） 规则6：有余量的现有 → 开新位（灵活性优先） 筛选条件与限制条件深度解析 5.1 筛选条件设计原理 5.1.1 为什么采用单选模式？ 在设计初期，筛选条件曾考虑支持多选模式，但实际业务中发现多选会带来以下问题： 匹配歧义：当上架单同时满足多个条件时，难以确定使用哪个规则 逻辑复杂：多选条件的组合爆炸，难以预测所有可能的匹配情况 维护困难：规则间可能存在冲突或重叠，问题排查复杂 因此，采用单选模式确保每个上架单都能精准匹配到唯一的处理规则。 5.1.2 各筛选维度的业务含义 订单类型维度： 采购入库：新品入库，通常需要检验和质检流程 销售退货：退回商品，需要区分良品和次品处理 调拨入库：仓库间调拨，商品状态明确，流程相对简单 批次属性维度： 良品：质量合格，可正常销售的商品 次品：存在瑕疵，需要特殊处理或报废 待检：需要进一步质检确认状态的商品 产品循环级别(ABC)： A类（高频）：销售频次高，应存储在便于拣货的位置 B类（中频）：销售频次中等，存储在次优位置 C类（低频）：销售频次低，可存储在较远或较高的位置 包装级别： 托盘：整托盘存储，需要承重较强的库位 原箱：以箱为单位，适合箱拣货库位 单件：散装商品，适合件拣货库位 5.2 限制条件组合策略 5.2.1 常见限制条件组合 严格隔离组合： ✓ 不许混放产品 ✓ 不许混放批次 ✓ 必须是空的库位 ✓ 校验体积 ✓ 校验重量 适用于：贵重商品、危险品、易污染商品 集中存储组合： ✓ 库位内必需有相同产品 ✓ SKU最多可占用的库位数：3 ✓ 校验体积 ✓ 匹配产品周转级别 适用于：高频商品、批量拣货商品 质量管控组合： ✓ 不许混放批次 ✓ 校验体积 ✓ 校验重量 适用于：有保质期的商品、需要批次追溯的商品 5.2.2 限制条件与系统基础数据的联动机制 限制条件的校验需要结合多个系统模块的基础数据，以下详细解析各限制条件的判断逻辑： 混放限制条件的判断逻辑： 空间限制条件的计算逻辑： 业务属性匹配的逻辑： 典型业务场景配置示例 6.1 B2C电商仓库配置 场景描述 仓库类型：B2C电商仓储 商品特点：SKU多样、小批量、高频次 业务要求：快速拣货、严格质控、异常处理 策略配置 策略名称：B2C电商标准上架策略 策略代码：PUTAWAY-B2C-STANDARD 绑定仓库：华东-01仓 绑定货主：（留空，作为默认策略） 明细行配置： 6.2 B2B批发仓库配置 场景描述 仓库类型：B2B批发配送 商品特点：大批量、标准化、周转稳定 业务要求：高效率、大容量、批量作业 策略配置 策略名称：B2B批发标准上架策略 策略代码：PUTAWAY-B2B-WHOLESALE 绑定仓库：华北-02仓 绑定货主：（留空，作为默认策略） 明细行配置： 6.3 冷链仓库配置 场景描述 仓库类型：冷链物流仓储 商品特点：温度敏感、保质期短、批次严格 业务要求：温区管理、批次控制、先进先出 策略配置 策略名称：冷链仓储上架策略 策略代码：PUTAWAY-COLD-CHAIN 绑定仓库：冷链-01仓 绑定货主：生鲜食品供应商 明细行配置： 6.4 配置最佳实践 6.4.1 优先级设计原则 异常处理优先：次品、待检商品的规则应设置高优先级 精确匹配优先：条件越精确的规则优先级越高 业务关键优先：影响关键业务指标的规则优先级更高 兜底规则垫底：确保所有商品都有去处 6.4.2 测试验证方法 场景测试矩阵： 验证步骤： 准备测试数据，覆盖所有可能的筛选条件组合 执行上架策略，记录实际匹配的规则 对比期望结果，确认配置正确性 测试边界条件和异常情况 6.4.3 性能优化建议 规则数量控制：单个策略包的规则行建议不超过20条 条件简化：避免过于复杂的筛选条件组合 索引优化：确保库位查询相关字段有适当的数据库索引 缓存机制：对频繁查询的库位信息进行缓存 异步处理：非关键路径的限制条件校验可考虑异步执行 总结 WMS上架策略是一个复杂而精密的业务系统，它通过策略包头信息、策略包明细行、筛选条件和限制条件的组合，实现了对货物存储位置的智能决策。 核心设计原则： 精准匹配：通过单选模式的筛选条件确保规则匹配的确定性 灵活配置：提供多种上架规则和限制条件的组合 性能优化：合理的执行顺序和算法设计 业务适配：支持不同类型仓库的个性化需求 应用价值： 提高仓储作业效率 优化库位空间利用 保证库存管理准确性 支持复杂业务场景 通过合理配置上架策略，企业可以在确保业务合规的前提下，最大化仓储运营效率，这是现代WMS系统的核心竞争力之一。 本文由人人都是产品经理作者【PM维他命】，微信公众号：【PM维他命】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
软件产品可以快速迭代，而硬件产品从0到1，每一步都写满了“不可逆”。从概念验证到量产交付，硬件产品的每一个决策都关乎成本、周期与成败。本文将结合真实项目经验，系统拆解硬件产品从立项到落地的关键路径，涵盖需求定义、方案选型、打样验证、供应链协同等核心环节。如果你正准备踏入硬件世界，或正在为项目推进焦头烂额，这篇文章将为你提供一份实战指南与思维地图。 从纯软件转硬件产品已有两年，通过IPD流程方法论落地了两款VOIP移动手机。VOIP（Voice over Internet Protocol）通俗地说就是基于Internet网络的电话，优势是话费降低、功能丰富、通话质量好。本文主要介绍IPD(Integrated Product Development)方法。 IPD流程包含8个阶段：TR0（市场分析阶段）→ TR1（需求与方案评审）→ TR2（设计规格评审）→ TR3（设计验证评审）→ TR4（工程样机验收阶）→ TR4A（试产准入评审）→ TR5（试产转首次量产的准入评审）→ TR6（完成首量）→ TR7（稳定量产）。TR（Technical Review）是技术评审， TR0市场分析阶段 TR0是市场分析阶段，重点围绕“做什么”及“能不能做”，产品立项前的高层决策评审。老板叫你做份TR0报告，大脑一片空白，细细一想（掉细胞又掉发），需要以下要素 市场分析：市场盘子有多大，市场玩家及份额分析。赶紧出发去找行业报告、各个玩家的财报等 产品定位：回答做什么？关注用户，明确目标用户、用户痛点、使用场景分析 竞争策略：关注对手，明确产品的竞争优势，包含外观、功能、体验、销售渠道、价格等方面 可行性分析：实现风险有哪些以及解决方案 成本及利润分析：针对市场可接受的目标价格和公司的利润模型，倒推成本要求；评估成本可行性，有条件地可买回来竞品进行成本分析和学习；利润分析要回答这款产品的盘子有多大，各个区域的销量占比，预测年度销售额 TR1需求与方案评审 TR1阶段会敲定主芯片方案选型，进行技术可行性方案评审，完成核心技术风险排除。产品经理在该阶段重点负责输出产品需求包：ID需求、硬件需求、软件需求、文档需求、包材需求、兼容性需求。 ID需求 ID（Industrial Design）是对一个硬件产品的外观造型、使用方式、人机交互进行设计，比如产品外观风格、尺寸、重量、屏幕大小、按键、接口类型、喇叭、麦等要求。所有影响外观设计的要素要提好要求，比方说机械按键要细到按键位置、键程、按键间隙、是否需要背光灯等。 产品经理可借助3D设计图和外观铣样结合来判断外观是否符合市场需求。ID定稿后，会移交给CMF和结构。CMF分别指代了C（Color颜色）、M（Material材料）、F（Finishing表面工艺），CMF设计师设计产品颜色、材料、工艺、纹理，影响了产品风格和质感。结构设计师会进行内部装配设计，产品经理在结构装配不下时需要调整外观时介入决策。 硬件需求 需要构建好硬件优势，明确核心/差异化功能所需要依托的硬件。硬件需求列表包含主芯片、存储、无线（Wi-Fi/Bluetooh）、震动、传感器、接口、电池、电源、丝印等需求。产品经理要给出最耗性能场景，进行性能和功耗摸底，辅助主芯片和存储选型。 硬件方案和成本常常存在冲突，这块要求产品经理有很好的功能价值度判断能力，决策要非常谨慎，硬件后期变更成本高且落地周期很长。 软件需求 软件需求重点关注版本发布时间、版本意义。首个版本围绕卖点构建核心竞争力，人无我有，人有我优。需求要讲清楚为什么干这件事？好处是什么？不做会怎么样？需求要重点关注场景和竞品分析。 场景分析即解决什么用户在什么环境下的什么问题。举例续航要区分理想环境、出厂默认情况、用户高频使用功能开启、全部功能都开启下的要求。异常场景很容易被遗漏，比方先插电源充电再装电池如何反应。 产品文档需求 从用户需求出发设计文档需求，主要有QSG(Quick start guide，快速入门指南)、Datasheet(产品手册)、User Guide(用户操作手册)、Admin Guide(管理员指南)、部署文档等，由于涉及海外市场，还要考虑中文和多国语要求。 产品包材需求 产品包材需求主要是产品的包装设计，需要考虑合规性、环保性、用户操作便捷性。目标市场是否有环保可持续发展要求，是否需要在包装盒上打印认证标签方便海关快速识别等。 兼容性需求 VOIP设备作为通讯终端设备，作为配套解决方案，需要兼容主流的PBX（ Private Branch Exchange）PBX合作伙伴。涉及配件，可能要兼容主流的蓝牙耳机等。 TR2设计规格评审 TR2阶段需要进行硬件原理图和系统方案设计，产品经理要完成需求说明书输出和评审，配套交互视觉设计输出和评审。 TR3设计验证评审 TR3进行硬件PCB发板、软件详细接口设计和测试用例设计。结构工程师会提供结构铣样机器进行确认，通过后会进行结构开模，明确T0样机时间。 硬件工程师、结构工程师、ID设计完可以粗步定下来硬件成本。 TR4工程样机验收 产品经理需要对T0样机进行UAT（User Acceptance Testing，用户验收测试），T0样机比较粗糙，关注功能性和体验性，比如接口易插排、挂墙使用等，有问题要及时反馈改模。 TR4A试产准入评审 TR4A通过进入试产，会诞生小几百台试产机器，且有可配套Alpha测试软件。为了保障产品质量及有竞争优势，产品进入做精品环节：个人试用→ 部门集中试用→ 内部实验局→ 外部实验局。 个人试用参照需求列表和说明书验收，输出问题清单，尽可能提升个人验收水平。部门集中试用时，产品经理需要策划验证项，包含核心功能、新功能、风险功能等。组织集中试用后，UAT后输出产品试用报告，更新Alpha版本。 内部实验局FAE（ Field Application Engineer)、销售会参与日常试用，FAE会输出内部实验局报告，目的是最大化在内部暴露问题及多角色判断产品具有竞争力。外部实验局会邀请渠道客户进行测评，通过是关系比较好、配合度高、有需求的客户测评，外部实验局若反馈质量问题或者竞争力不足，会卡产品上市。内外部实验局完成后会输出可商用的Beta版本。 试产机器数量分配包含产品试用、PBX认证、展会、研发样机等。外部实验局的机器要求是与量产标准一致的试产机器。 TR5试产转首次量产的准入评审 TR5通过进入首量，Beta版本需要提前于首量一周时间准备好，才能赶上产量配套。 TR6完成首量 TR6阶段会有小几千台量产机器，软硬件达到可渠道送样状态。销售会去筛选有量的渠道客户名单进行送样测试和新品导入，产品在这阶段要收集铺样反馈。为了加速产品推广上量，产品经理会发布送样政策，渠道可以优惠价采购样机。产品价值传播对上量至关重要，内部需要对销售进行新品培训赋能，外部需要对渠道客户开新品发布会。 TR6主要监控初期量产质量，进行量产稳定性评审，只有一次性生产良品率大于阈值才能进入TR7。 TR7稳定量产 TR7阶段产品就转稳定量产，可开放下单及公开上市。上市材料有官网、产品宣传视频、社交媒体宣发（领英、Youtube等）、Flyer（宣传单页）、Battle Card(竞争优势)等。 本文由 @元气产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
即时零售的战火越烧越旺，战场从街头巷尾蔓延到手机屏幕，而淘宝闪购，正悄然成为美团最不容忽视的对手。它不再只是一个频道升级，而是阿里在“人货场”重构中的关键一招。本篇文章将带你深入解析淘宝闪购的产品策略、流量打法与背后逻辑，揭示它如何在美团、京东、抖音的围剿中突围，争夺“最快一公里”的用户心智。如果你关心即时零售的格局演变，这篇文章值得一读。 把美团打得最疼的还是淘宝闪购。 今天（7日）上午，淘宝闪购联合饿了么发布了一组数据：日订单数超8000万；非餐饮订单超1300万；淘宝闪购日活跃用户超过2亿。 “真是太快了！” 这组数据是什么概念？做两个对比，一是和“淘宝闪购x饿了么”自身比：淘宝闪购于5月2日正式上线，5月底日订单超4000万，6月底日订单超6000万。上线两个月，淘宝闪购即突破日订单8000万。 “淘宝”公众号还更新了一张趋势图，可以从中看到其增势的迅猛。官方自我评价都带着震惊：“真是太快了！” 图源：“淘宝”公众号 另外一个是和美团比。美团内网公布信息显示，截至7月5日22时54分，美团即时零售当日订单已经突破了1.2亿单，其中，餐饮订单已超过1亿单，占比超过80%。 值得玩味的是，7月5日被传是淘宝闪购的“冲单日”，加上此前淘宝闪购500亿消费者及商家补贴，美团终于坐不住了，将Q1财报后的低调动作摆在了明处，也在当天发放海量优惠券，尤其是针对奶茶、咖啡等新茶饮的小额高频订单，冲高订单量。 比如7月5日当晚，我就抢到了美团的免单券，包括5张外卖配送免单券和5张到店自取免单券，均为果茶、咖啡等大众饮品，包括茶百道、蜜雪冰城、沪上阿姨、益禾堂等品牌。而且，大部分免单券在当晚23：59到期。 美团这波冲单是有作用的，直接创下1.2亿单即时零售新纪录，美团App还史无前例的短暂宕机，上了热搜。有报道显示，今年6月，美团的即时零售订单量多日维持在9000万单以上。 图源：美团官方 另外，根据市场机构推演，2024年，饿了么日均订单量预计在2000万至3000万单之间。 也就是说，淘宝闪购全量上线后，充分激发了饿了么的履约潜力，在短短两个月内，直接将联合日订单数拉高了数倍，直追美团峰值数据。 很多人也关注到，“淘宝闪购x饿了么”单列出非餐饮订单超1300万，这与美团“隐晦”的表达非餐饮订单近2000万单，差距已经不是不可逾越。 这个数据很关键，外卖大战的本质是对流量入口的争夺，最终都会引流到各自平台的其他业务上。淘天、京东是电商、大消费，美团是酒旅等本地生活业务。 京东外卖也一直虎视眈眈。今年3月以来，刘强东亲自操刀，在外卖业务上使出三板斧：利润红线、骑手保障与品质外卖。 对应到具体业务就是，外卖净利润率永远不能超过5%，平衡商家与平台的关系；为全职骑手全员缴纳五险一金（含个人承担部分），兼职骑手则享受意外险和健康医疗险；做品质外卖，摒弃“幽灵厨房”模式。 京东外卖的成绩也是不可小觑。“618”期间，京东外卖日订单量突破2500万单，品质餐饮门店入驻超过150万家，京东外卖全职骑手规模突破12万人。 6月25日，京东宣布，京东物流推出行业首创的“秒送仓”仓配一体服务。作为全国首个面向全行业开放的即时零售仓配一体化解决方案提供商，其采用“共享前置仓+自营配送”模式，降低商家即时零售入场门槛。 此外，拼多多、抖音等在本地生活板块也在小动作不断，虽然没有表现出更具体的动作，但一旦入局，整个市场又将乱成晋西北。 多重压力之下，美团外卖之王的地位岌岌可危。美团已在Q1财报电话会上发出利润预警，预计今年Q2核心本地商业的收入增速将放缓，经营利润同比将会下降。 王兴也不得不站出来表态，美团将不惜一切代价赢得竞争。这导致后来出现各种解读，动摇市场信心。王兴只得再次解释，“采取一切必要措施”明确指向的是反对低价低质的内卷式竞争。 淘宝闪购已成美团的头号敌人 外卖大战打到现在，业界有一个比较明显的感知，无论是组织架构调整，协同作战，还是排名布阵，或者业务扩张，淘天（阿里电商）、美团和京东变得越来越像，也有共同的清晰目标，即以外卖为杠杆，撬动即时零售的大盘，在更广阔的大消费市场形成闭环，其中的关键是对入口的争夺。 显然，美团初期低估了对手投入的决心。从小王CEO王莆中与京东做外卖的口水战，到大王CEO在Q1财报电话会上的表态，美团也都似乎忽略掉“淘宝闪购x饿了么”这个变量。 特别是饿了么、飞猪加入阿里中国电商事业群的变阵，将整个局势从外卖、即时零售的攻防战，拉升到对大消费市场的争夺战。 虽然参战各方越来越像，但美团与竞争对手最大的区别在于，其在外卖领域是防守者，而且京东和阿里并不以来外卖业务赚钱，本地生活业务则是美团的核心阵地。 财报数据显示，美团2024年全年经营利润368亿元，除去新业务的亏损，包含外卖、到店酒旅、闪购在内的核心本地商业全年的经营利润为524亿元。根据高盛研报测算，其中外卖贡献了约325亿元利润，占比超过60%。 现阶段，“淘宝闪购x饿了么”组成的阿里即时零售先锋队，已经成为美团的头号敌人。 对淘宝闪购来说，美团组织的“反扑”更加从业务层面印证，蒋凡的策略、执行和投入是合理的。他在Q1财报电话会上表示，阿里看到了远场、近场电商结合的可能性，未来一段时间会积极投入，把更多淘宝的用户转化为即时零售的用户。 淘宝闪购的这种“积极投入”和“用户转化”是值得的： 一方面，以战促进业务融合，培育大消费生态。今年5月，吴泳铭在阿里内网称：“今年集团将以饱和式投入的打法，聚焦几大核心战役。这几个关键战役将由多个业务方参与，发挥各自优势和长项，以全局价值最优来制定各项业务的协同策略”。 阿里会打仗，也善于大兵团作战。一旦锚定方向，就爆发出强悍的战斗力。6月23日，饿了么、飞猪加入阿里中国电商事业群，吴泳铭表示，阿里从电商平台向大消费平台全面战略升级，饿了么业务决策执行上将与中国电商事业群集中目标、统一作战。 从阿里调整的内容和方向不难看出，吴泳铭治下的阿里，正在进一步整合国内电商平台业务，打响“关键战役”，即时零售是其中重要一战。淘天、飞猪、饿了么、1688、闲鱼等业务“会师”，更符合阿里当下“电商、云+AI”的战略指向——电商是阿里集团的核心业务之一，另外一个是云计算。 这不只是在给蒋凡“加担子”，也是握紧拳头，发挥各业务的优势和长项，构建更加完整的大消费商业生态体系。 阿里近些年一直在执行一个战略：面对各种不确定性，淘宝天猫持续完善从交易到消费的链路。即，淘天不仅是高效率的商品交易平台，还要成为消费者的内容消费平台、商家的新品培育平台。从交易到消费，把“流”量生意做成“留”量生意。 事实上，即时零售的内核还是过去阿里提倡的新零售概念，本质还是零售业务在线上线下的深度融合。比如，刘强东归来后，京东着力打造的全渠道一体化模式——主要以布局线下自营京东Mall和七鲜美食MALL为载体——试图重塑消费体验。 “淘宝闪购x饿了么”带来的效益，不只是在外卖业务上订单量的激增，还在于用户活跃度、用户规模等多方面，以高频即时零售需求带动淘宝交易转化。 有分析人士认为，“重构业务线结构，是阿里系为产业资源配置更为合理且能共享，以此形成覆盖国内外全产业链的业务集群。” 另外一方面，跑通即时零售与电商的协同模式。短期内看，“淘宝闪购x饿了么”在牌桌上的出色表现，在阿里即时零售业务上起到了化学作用。比如今年天猫618购物节，品牌纷纷加码即时零售，3C数码、服饰、运动户外等行业多个品牌成交创历史新高。 过去十余年，阿里基于淘天，从即时履约服务、品牌货盘、中小商家特色供给、新零售以及电商服务体系方面，都培育出最适合即时零售生长的土壤。 “淘宝闪购x饿了么”相当于是一次“灰度测试”，让淘天看到远场近场电商结合、基于闪购业务升级商业模式的可能性。这也需要阿里重新评估饿了么在阿里生态内的价值，并给予新的定位。 更重要的一点，淘天在更大范围内“反内卷”，加深行业、商家、品牌对其倡导良性商业竞争的认知。 “卷自己不卷商家，补用户也补商家”，这句口号背后的支撑是淘宝闪购的500亿补贴，能够有效保障了商家的合理利润空间，提振商家经营活力。 值得肯定的是，美团为捍卫王座冲单，让新茶饮员工干到崩溃的同时，其今年以来，也开始在用户体验、商家体验方面加大投入。 比如王兴首次旗帜鲜明的反对内卷式竞争，今年内部战报多次提及“用户体验”，并强调“继续为用户创造最佳体验”。同时，美团还大力补贴商家，试水”浣熊食堂”，面向所有商家开放，共同打造“放心外卖”等举措，都一定程度上提升了其应对外卖补贴大战的竞争力。 真正的商战，要达成商家、平台、消费者三赢的局面，不是不可能，就是要平台主动站出来，为商家好，也为“大家好”，这才是补贴大战多赢的关键。 参考资料： 淘宝，《真是太快了》 雪豹财经社，《美团聚拢资源迎战“巨无霸”》 唐辰同学，《阿里握紧拳头，不只是为打美团》 专栏作家 唐辰同学，微信公众号：唐辰同学，人人都是产品经理专栏作家。内容链接，洞察与解读，关注互联网科技及商业故事。 本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
一次面试的婉拒，背后藏着无数产品人反复踩过的“通病”。不是不努力，而是没踩对节奏；不是没经验，而是忽略了底层逻辑。这篇文章从一个真实的面试故事出发，抽丝剥茧地还原了那些看似“努力但无效”的产品行为，帮你识别成长路上的盲区。如果你也曾在职业路上迷茫过、挣扎过，这篇文章或许能让你少走几步弯路。 最近面试了一个产品经理候选人，履历看着还不错，快十年经验，项目经历也挺丰富的。面试前我挺期待，想着也许能碰到一个视角成熟、表达有思考深度的同行。 正式聊起来之后，不知道为什么，越聊越觉得有种“无力感”—— 01 我让她挑一个最有代表性的项目讲讲，她开始讲自己怎么接需求、怎么跟客户确认需求点、怎么开评审会、怎么推进开发上线… … 每一步都很顺，甚至可以说有点“标准化”，但听着总觉得哪里不对劲。 于是我换了个问法，想引她讲讲背景和决策逻辑——比如这个产品为什么做？你们有没有在设计上做过什么取舍？有没有什么是你坚持或者放弃的？她有点卡壳，印象中她回复的大意是“这是客户他们很紧要的一个需求”“我们的目标就是尽量满足客户诉求，如期上线”… … 中间我还试图聊点轻松的，比如日常有没有其他的产品技能学习习惯，平时有没有特别喜欢的app、有没有生活中遇到的哪个小功能设计让她印象很深。她说自己会看36氪和虎嗅，关注行业新闻，但好像没办法讲出哪个具体产品让她觉得有趣。 整场聊完，我确实没感受到她在产品工作中做过什么“选择”——更多的是一种“按部就班”，把一个个环节顺好，让事情能推得下去。项目本身为什么做、怎么做、做成了什么，这些关键问题，她没有真正回答。 那一刻，我有点恍惚。因为我突然想起了几年前的自己—— 02 那时候我刚入行没多久，是在一家偏项目型的乙方公司做产品经理。流程很重，客户说什么我们就做什么。我当时觉得自己挺能干——能独立对接客户、能写需求文档、能管项目进度、能不借助外力，直接帮客户解决很多问题。 在这样的背景下，有次我出去面试，面试官听我讲完工作内容后，很平静地说了一句：“听起来，你的工作更像项目经理。” 我当时其实挺迷惑的——我可是产品经理title，怎么就不是了？ 后来也不是突然就顿悟的，只是在后面几年不断碰壁、不断反思的过程中，才慢慢意识到，那句评价不是在否定我做了什么，而是在提醒我还没真正想清楚“产品经理”到底是干什么的。 03 我真正开始意识到“产品经理和项目经理”（或者说“ ｢流程型产品经理｣ 和 ｢价值型产品经理｣ ”）的区别，大概是在我当时负责一个多中心耦合的系统时。早期我接需求的方式其实也很直觉：业务说要做个“分享领券”活动，我思考下业务似乎确实需要，就开始琢磨怎么拆模块、怎么和券系统打通、怎么在前端露出最顺。 但当时的领导对我们计划落地的需求，时不时会追问一句：“这个东西做出来，对用户到底有什么具体影响？”，“这个功能的价值是什么”有时候他会直接问，“这个活动和我们上个月那个有什么区别？数据怎么样？” 后来慢慢地，我开始习惯在动手拆需求前，先回过头去问自己：这个功能到底是为什么要做，它对用户有明确的帮助吗？这个场景真实存在吗？再比如，有没有可能通过别的方式实现同样的目标，但成本更低，或者路径更短？ 有时候也会更敏感地去看相似功能的已有数据，想一想之前做的那些类似模块，最终有没有真的被用起来？是不是可以借用原有的能力？是不是这次做的结构，可以为后续多种活动做基础？ 不得不承认，最开始我确实是为了应付领导（hhh），后来就变成了自己梳理规划产品的习惯性前置思考。 虽然这些问题未必每次都能有答案，但习惯性地去问了，思考方式也就慢慢变得不一样了。 下面我列了个表格，帮大家区分这两种不同视角的区别： 04 我见过太多产品人（包括当年的我）陷入一种流程惯性——接需求、开评审、拉人力、上线收尾，每一步都做得很熟练。但整个流程里，缺少了思考、判断、选择。好像所有的事情都已经被决定好了，我们只需要把它“顺利完成”。但其实，产品的价值就藏在那些还没被定义、还不确定的东西里。 有些时候，我在面试时会听到“我平时会看36氪”，我懂这是一种想展示“有关注行业”的表达。但说到底，看资讯只是信息输入，如果没有输出、没有结构化思考，就很难沉淀为真正的判断力。有段时间我和几个产品小伙伴每月会选一个产品做“解剖”练习，从目标用户到功能设计，从商业模式到竞品分析，再到“如果是你，你会怎么做”。写出来的分析，不一定多深刻，但只要是自己拆解过、判断过的，就比“刷几篇新闻”要真实得多。 另一个帮助我意识转变的方法，是复盘。不是那种开个会讲讲流程走得顺不顺的复盘，而是 隔断时间会回看之前的关键决策：我们当时为什么那样选？还有没有其他可能？我们看重了哪些信息，忽略了什么？这种思维方式，久了之后你会发现，很多“经验”不是靠多做项目积累来的，而是靠不断“回头看”练出来的。 05 现在回过头看那场面试，我其实没有评判那个候选人，只是心里会有点可惜。我知道她很努力，也一定做了很多事，但我更知道，如果她不早点意识到这个“流程型产品和价值型产品”的差异，就很可能会在一个高度熟练、但低成长的轨道上走下去，甚至被误解、被替代。 当然，产品的成长路径没有标准答案，每个人的节奏也不一样。只希望我们在习惯完成任务、处理流程之外，能多问一句“为什么”，多做一点选择，多去理解问题的本质。可能就是从某个时刻开始，从一个功能迭代、一次解答内心中的问题、一场面试开始，我们就悄悄地走出了那个“流程型产品经理”的舒适区，开始真正长成了一个有判断力、有价值感的产品人。 本文由 @产品狗阿穗 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
在产品竞争日益激烈的今天，用户为什么选择你，而不是别人？这背后的答案，往往藏在“价值主张”中。它不是一句口号，而是一套能打动人心、驱动决策的系统表达。本篇文章将深入拆解价值主张的构成逻辑，结合实战案例与常见误区，帮助你从用户视角出发，构建真正有说服力的产品理由。如果你正在为产品定位、用户增长或市场传播发愁，这篇文章将是你不可错过的底层指南。 第一章：产品思维：从技术到商业的跨越之旅 第二章：市场洞察与研究方法 – 在变化中寻找机会 3.1 小双的决策困境：众说纷纭中如何抉择？ “我听到了各种各样的声音，不知道该听谁的。”小双急切地找到我，“业务部建议开发智能硬件，市场部倾向做订阅型软件，但客户还在头痛数据同步的问题。谁能帮我做决定？” 这正是产品经理最常遇到的挑战：面对来自各方的需求建议——彼此交叉、甚至互相冲突——如何厘清思路、做出准确判断？在信息纷杂、利益交织的环境下，若缺乏清晰的判断框架，产品经理极易迷失方向。 此时，价值主张就是你的北极星：它不仅是产品存在的理由，更是判断各种建议是否值得采纳的核心准绳。接下来，我们将一步步从理解客户及其问题开始，构建假设，验证价值，最终明确产品的北极星指标，完善我们的价值主张。 3.2 决策框架：从假设到验证，化繁为简 产品经理最核心的能力并非“凭经验预测未来”，而是构建假设，并通过用户和数据进行验证。借助结构化的流程，我们能将复杂的决策过程化繁为简、变模糊为清晰。 为实现这一目标，我们需不断思考以下五个关键维度，它们构成了从客户洞察到商业价值实现的完整链条： 客户（Customer）：这些客户真的存在吗？他们是谁？处于怎样的场景？人数多少？他们在尝试完成什么目标？采取了哪些行动？ 问题（Problem）：他们面临什么问题？我们在解决这样的问题上有优势吗？ 概念（Concept）：我们提出的理念或解决方式是否真正解决了用户问题，并为他们创造价值？ 功能（Feature）：用户是否能够成功使用这个功能？是否满足了他们的期望？ 业务（Business）：这个功能是否能推动业务的价值主张？ 这五个维度可以帮助我们在每一轮决策中保持“用户导向”和“价值清晰”。 三步闭环思维：从假设到验证的实践 为了将上述维度落地，我们可以采用“构建假设—定义方案—设计验证”的三步闭环思维，确保每一步产品决策都有据可循。 👤 第一步：构建用户问题假设 一个有效的假设不应聚焦于我们自身的限制，而应关注用户的处境和挑战。它需要从【用户类型】、【动机】、以及他们在执行【目标任务（Job-To-Be-Done）】过程中遇到的【问题】入手。 因为只有先理解用户目标任务，才能定义用户路径（谁做什么来实现目标）。随后，我们才能识别出真实的问题，并设计功能来解决它，让用户愿意采用我们的产品。 案例：在与某大型零售集团的运营经理探讨门店排班管理流程时，我们验证了如下问题假设： 我们相信，区域运营经理在每周为几十家门店安排员工排班时感到非常挫败，因为排班数据分散在邮件、Excel表格和微信截图中，员工的可用时间、岗位技能和历史排班记录无法统一查看，也无法自动生成排班建议。 如果我们只是说“客户想做门店排班优化”或“客户希望提升运营效率”，不足以作为产品设计或开发估算的依据。我们必须理解： 用户是谁？区域运营经理、门店店长、HR助理。 他们在没有数字化工具时如何完成任务？依赖人工沟通、手动表格、反复确认。 哪些任务最耗时或最容易出错？员工可用性收集、技能匹配、跨门店协调。 只有当我们从这些具体操作流程出发，才能识别出真正的痛点，并提出有针对性的产品思路，比如： 员工可用时间自动同步模块 岗位技能匹配引擎 一键生成排班建议的智能助手 明确用户之后，我们可以定义明确的用户问题假设： 我相信【什么样的用户】在【什么场景下/完成什么目标任务过程中】遇到了【什么问题】。 例如，小双面对的AI初审系统，其用户假设定义如下： 我相信【保险公司的理赔审核员】，在【日常审查理赔单】时，遇到了【人工审查耗时、难以统计工作量】的问题。 🛠️ 第二步：定义解决方案假设 基于用户假设，我们进一步提出解决方案假设： 我相信【什么样的解决方案】能够帮助【目标用户】解决【核心问题】，这对于【用户的工作/生活】具有【什么价值】。 此时小双原本的假设是： 我相信【AI初审系统】能够帮助【理赔审核员】解决【人工审查耗时】的问题，从而【提升审核效率和工作满意度】。 但此时全工提出了一个关键问题：“这个解决方案指的是哪个部分？我们为什么相信它可以缓解人工审查耗时？”我问道：“你心中的AI初审系统指的是什么？它如何具体解决这个问题？”房间里顿时热闹了起来。每个人的理解都不相同。这个讨论正是把解决方案的概念假设进一步具体化到功能假设。在团队协助下，小双定义了两条更加聚焦的功能假设： 我相信【自动发票识别模块】，能够帮助【理赔审核员】解决【理赔单据录入耗时、核对繁杂】的问题，这将显著提升【初步审核效率】和【每日工作节奏的可控性】。 我相信【工作量可视化仪表板】，能够帮助【审核员及其主管】清晰掌握【每日审核量与异常申请分布】，从而提升【组织协调效率】和【工作满意度】。 🏢 第三步：设计验证标准——SMART原则 一个好的假设必须是可验证的。我们引入SMART原则来设定判断标准： Specific（具体）：清晰定义问题与解决方案，避免模糊。 Measurable（可衡量）：设定成功指标，便于验证假设是否成立。 Attainable（可实现）：在当前资源与技术条件下具备实现可能性。 Relevant（相关）：假设要与用户真实需求和业务目标高度匹配。 Time-based（有时限）：设定明确验证周期，避免无限延期。 小双尝试使用SMART原则来定义自己的验证计划。例如，针对“自动发票识别模块”的验证，她会设定如下标准： 1）具体：明确关注“录入发票信息”这一审核环节，通过用户访谈确认是否存在重复性录入、核对字段等耗时任务。 2）可衡量：设定目标为： ≥80%审核员表示“发票录入及核查确实耗时”； 每单录入耗时≥3分钟； 原型演示后≥60%受访者表示“愿意使用自动识别功能”，打分≥4（满分5分）。 3）可实现：计划招募来自于5个典型目标客户群体的10位审核员，进行定向流程访谈（参考下一章节的定性和定量研究方法）；提供发票样张和原型图，模拟基于目标任务的流程，引导用户描述使用体验并判断是否满足期望。 4）相关：与审核员工作中的关键低效目标任务高度相关，且解决方向贴近业务流程，也符合保险公司降低人力成本、提升理赔时效的目标。 5）有时限：设定验证节奏为： 第一周：设计访谈提纲，分析用户画像，确定访谈对象以及时间表。 第二周：访谈，重点放在问题的验证。 第三周：总结分析，根据验证通过的假设进行原型设计。 第四周：原型演示与反馈收集。 第五周：总结解决方案假设，评估业务价值与落地路径。 这三步构成了一个闭环思维：从用户出发，定义方案，再回到验证。它不仅能提高产品判断质量，还能帮助团队在沟通中建立共识。 3.3 用户研究：深入理解用户的“心声”与“行为” 在产品实践中，我们常常面对一个核心问题：“用户到底想要什么？”但遗憾的是，用户很少会直接告诉你答案。他们说的，不一定是他们真正的需要；而你看到的，也不一定是他们真正的痛点。 这正是用户研究的价值所在。带着假设，我们可以系统化地展开用户调研，验证哪些假设成立，哪些需要修改，哪些值得拓展。 在《The Customer-Driven Playbook》中，作者分享了一个问题样本列表，你会发现其中不仅包括定性的问题（比如How），还有定量的问题（比如How Much）。这些问题旨在深挖用户的动机、阻碍以及他们实现目标的方式。 我们的目标是从多维度理解用户，从而更全面地验证假设。 3.3.1 定性研究方法：挖掘深层动机与感受 定性研究旨在深入了解用户的行为、动机和情感，揭示“为什么”以及“怎么做”。它通常通过小样本、深入的访谈和观察来获得丰富的信息。 🔍 用户访谈（UserInterview） 与目标用户一对一对话，探索他们的行为、痛点和真实感受。 实践技巧： 1）准备访谈提纲：访谈提纲需围绕假设设计，优先采用开放式提问，避免“你觉得这个功能有用吗”式的封闭问题。不同表达方式会影响用户反应。例如我曾问用户：“你有什么痛点吗？”对方回答“没有”。但当我改问：“在这个流程里，有哪些特别费时间或重复性的操作？”对方立刻开始详细阐述——这就是提问方式的力量。 2）倾听与观察：不仅听用户说什么，还要观察他们的肢体语言、表情和未言明的需求。有时候观察比谈话会更具有真实性和启发性。在丹麦比隆的乐高总部，有一个叫“LEGOIdeaHouse”的地方，是乐高的内部博物馆和创新实验室。这里不仅展示了乐高的历史，还承担着一个重要任务：观察孩子们如何玩乐高，从中发现灵感和需求。乐高设计师多次提到他们“不会直接问孩子喜欢什么，而是看他们怎么玩”。这也是乐高产品开发流程中“观察优先”的体现。 案例： 在开发健康管理应用时，大武团队发现，大多数用户不是缺乏健康知识，而是缺乏持续动力。他们需要的不是记录工具，而是能带来情感激励和成就感的伙伴。这一发现直接推动了产品向“社交激励 + 习惯养成”方向演进。 👥 焦点小组（FocusGroup） 多人讨论形式，借助集体智慧发现共性与差异，适合探讨产品概念或原型。 实践技巧： 设定明确主题：围绕特定产品概念、功能或问题进行讨论。 主持人引导：引导讨论方向，鼓励所有人发言，控制讨论节奏，避免强势发言者主导讨论。同时，也要注意观察在“被带节奏”的时刻，从而判断哪些观点是本能反应，哪些是舆论影响。 案例： 在设计一款教育科技产品时，文子发现家长普遍关注成绩，但学生更看重趣味性与互动性。于是她将功能设计从“考试跟踪”向“学习陪伴”扩展，让家长与孩子都能获得价值。 🧍♂️ 用户画像（UserPersona） 将调研信息归纳为具有代表性的虚拟用户原型，辅助设计决策和沟通。 实践技巧： 数据收集：通过访谈、问卷、观察等方式收集用户数据。 模式识别：从大量数据中识别共同的行为模式、需求和痛点，进行用户分群。 详细描述：为每个代表性用户群体撰写详细的用户画像。 案例： 以“张三”理赔审核员为例，我们不仅了解他的职位和背景，还构建了他的心理目标、工作习惯、技术认知与生活期待。有了这样的画像，产品功能就不再只是“为审核员设计”，而是为“希望下班准时陪伴家人”的张三量身打造。 张三的基本信息包括： 姓名：张三 年龄：35岁 职位：医疗临床业务部门高级理赔审核员 家庭：已婚，两个孩子 地点：上海 工作经验：当前公司5年，之前在医院担任护士8年 教育背景：本科，护理学专业 他的心理特征和行为偏好则更为关键： 兴趣动机：提高审核效率，量化工作成果，平衡工作与生活。 挑战痛点：手工审查耗时，难以统计月度审核状态，年底加班压力大。 目标愿望：提高生产力和客户满意度，5个工作日内完成新申请审阅，希望能按时下班陪伴家人。 行为偏好：主要工作在白天完成，如有新申请可在晚饭后处理半小时；偏爱清晰直观的操作界面，对新技术持开放态度但希望学习成本低。 在技能背景方面： 专业技能：医疗护理专业知识，熟悉医疗政策和理赔流程。 技术水平：基本的Office操作技能，对日常办公软件使用熟练，不排斥学习新系统。 态度倾向：支持最佳实践和数字化解决方案，希望能通过技术提升工作质量和生活品质。 🔁 可用性测试（UsabilityTesting） 通过真实用户执行任务，观察操作过程，发现交互设计中的“坑”。 实践技巧： 设定任务场景：设计贴近用户实际使用流程的任务。 邀请目标用户：让用户在自然状态下操作产品。 观察与记录：记录用户的操作路径、遇到的障碍、表情和口头反馈。 分析问题：识别并量化可用性问题，评估其严重性。 案例： 老师在使用报表系统时因“时间控件”而崩溃：点击太繁琐、年份切换逻辑不符合习惯、无法单点确认。通过可用性测试，全工亲眼见到老师们在面对“非直觉式设计”时的挣扎，从而优化了操作路径与反馈机制。比起用户勾选“操作复杂”，这种现场观察更具冲击力。 3.3.2 定量研究方法：验证普遍性与优先级 定量研究通过结构化数据收集与统计分析，判断需求有多普遍、痛点有多严重、哪些方案更优。 📋 问卷调查（Survey） 设计结构化问卷，向大量用户收集数据，例如用户满意度、功能偏好、使用频率、人口统计学信息等。 实践技巧： 明确调研目标：确保每一题都服务于核心验证方向。 合理设计问题：避免歧义、引导性问题，提供多选、量表等多样化选项。 选择合适渠道：通过邮件、APP内嵌、社交媒体等渠道分发。 数据清洗与分析：对收集到的数据进行统计分析，识别趋势和规律。 案例：在健康管理 APP 的早期用户验证中，大武团队通过问卷调查发现：实际用户以 25–40 岁职场群体为主，而不是预期的老人群体。不同年龄段用户对“习惯养成”、“家庭联动”类功能的接受度明显不同。这一发现促使产品策略向“社交激励+家庭场景”转型，也重新定义了产品定位。 📈 用户访谈中的定量提问 在用户访谈中嵌入结构化的定量问题，用于辅助理解用户对痛点、解决方案或产品价值的主观判断，补充定性信息，并为后续优先级排序和市场判断提供定量参考。 这种方法特别适用于访谈样本较小、但希望获取相对客观可比性的场景。常见的形式包括打分排序、百分比估计、推荐意愿量表等。 实践技巧： 将定量提问嵌入关键问题后：如在了解痛点后加入“这几个痛点可以排个序吗？”或“你认为哪个最影响你的工作？” 使用比例与等级让用户表达真实感受：比如“你认为这个解决方案能解决你问题的可能性是多少？0–100%”，或使用Likert量表打分。 引入推荐意愿（NPS类问题）做真实性校验：例如，“你是否愿意将这个方案推荐给你的同事？”比“你觉得这个方案好不好”更具决策价值。 重构提问顺序，避免社交期望影响评分：先让用户自由表达，再引入评分，减少“被引导打高分”的偏差。 在访谈笔记中统一记录评分标准与原话：便于后续对比与归因分析。 案例： 在调研零售门店排班流程时，我们通过访谈收集了运营经理对 4 个核心任务的耗时评分： 收集员工可用时间：平均4.5分 合规检查：平均3.8分 生成初版排班建议：平均4.9分 与员工沟通调整：平均4.2分 随后加入定量提问：“如果系统能自动生成排班建议，你估计能节省多少时间？”结果平均估算为减少 45–60% 准备时间。 最后询问推荐意愿：“你愿意推荐该方案给其他店经理吗？”结果 7/9 受访者给出≥9 分推荐意愿，并表示“愿意试用原型”。这一系列定量问答直接支持了功能优先级排序与MVP方案形成。 📊 数据分析（DataAnalytics） 在产品立项前，数据分析的目标不是评估功能表现，而是用已有行为数据去验证以下三个核心问题： 这个问题真的存在吗？ 这个问题值得解决吗？ 我们定义的解决方案真的能解决问题吗？ 实践技巧： 挖掘目标任务痛点行为模式：分析某一目标任务路径下的完成率、跳出率、重复尝试次数。 识别问题导致的流失行为：漏斗分析识别哪些页面或流程引发用户放弃。 寻找“异常使用路径”反向推理问题：有些用户行为反映出他们在“自我修复”产品不足，比如我曾经被Jira导出Excel文件的中文乱码问题而困扰，后来学会先导出html确定没有乱码后手动拷贝到Excel文件。 构建用户行为画像验证假设关联性：比较不同用户群在目标任务上的行为差异，比如零售店长群体中，只有20%使用“自动推荐”功能，但他们的排班满意度却最高？ 案例：在分析某零售排班推荐功能是否值得开发前，团队调取了系统中三个月的操作日志发现>40%店长在导出排班Excel前，手动调整排班超8次，多数动作为“打乱推荐顺序”；超过65%用户在“建议方案弹窗”后直接关闭而未查看详情。这些数据一方面验证了“自动建议不可信”的问题存在，另一方面也提示“推荐逻辑需增强匹配度”。 3.4 价值主张画布：可视化地定义你的价值 价值主张画布（Value Proposition Canvas）是商业画布（Business Model Canvas）的一个重要组成部分，它帮助我们深入理解客户，并设计出能真正解决其痛点、创造其收益的产品或服务。它将“客户细分”和“价值主张”两个核心模块拆解得更加细致。 让我们用价值主张画布来分析小双的AI初审系统，这能帮助她清晰地看到产品如何创造价值： 3.4.1 客户细分(CustomerSegment) 这部分聚焦于我们的目标客户是谁，以及他们有哪些特点。 用户目标任务（JobstobeDone）：客户需要完成的核心任务、要解决的问题或要满足的需求。这不仅仅是功能性的，也包括情感和社会性的任务。 审核医疗理赔申请 验证发票真实性 计算补偿金额 生成审核报告 规划日常工作量 统计每月审核量 用户痛点（Pains）：客户在完成任务过程中遇到的问题、烦恼、障碍或风险。 手动审核耗时长，效率低下。 重复性工作枯燥，易产生疲劳。 工作量难以预测，导致加班压力大。 人为错误率高，影响理赔准确性。 数据统计滞后，无法及时掌握审核进度。 用户收益（Gains）：客户希望获得的结果、好处、积极情绪或降低的成本。 效率提升：快速完成审核，节省大量时间。 减少错误：提高审核准确率。 工作协调：更清晰地规划人力资源。 成就感：通过高效工作获得职业满足感。 平衡生活：有更多时间用于个人和家庭。 3.4.2 价值主张(ValueProposition) 这部分聚焦于我们的产品如何为客户创造价值。 产品与服务（Products&Services）：我们提供的具体产品、服务或功能。 AI智能预审系统 发票智能识别与验证模块 自动补偿计算引擎 自定义报表生成功能 审核进度监控与审批流管理 痛点缓解器（PainRelievers）：我们的产品如何帮助客户解决痛点。 自动化重复任务：AI初审系统自动识别、提取关键信息，大幅减少人工录入和核对时间。 智能异常检测：系统自动标记异常发票或高风险申请，降低错误率。 批量处理能力：支持同时处理多份申请，显著提升审核效率。 质量控制系统：内置规则引擎和合规性校验，减少人工错误。 实时进度反馈：让审核员和经理能随时了解工作状态，优化工作量管理。 收益创造器（GainCreators）：我们的产品如何帮助客户获得收益。 工作效率倍增：节省大量人工审核时间，让审核员能专注于更复杂的案例。 工作成果量化：自动生成每月审核报告，帮助审核员更好地量化工作表现和提升职业价值。 准确率显著提升：AI识别和计算的精准度远超人工，降低出错率，减少后续纠纷。 改善工作体验：减少枯燥重复劳动，提升工作满意度和成就感。 缩短响应时间：客户能更快收到审核结果，提升客户满意度，甚至增强保险公司的服务竞争力。 通过价值主张画布，小双能清晰地看到，她的AI初审系统是如何针对张三和李四（用户）的痛点，并通过具体功能创造收益的。同时，王五（购买者）和IT部门（影响者）的关注点也需要在这个价值主张中得到体现，你要不要也尝试一下呢？ 3.5 北极星指标：指引方向的灯塔 在复杂的决策环境中，产品经理最需要的，是一个指引方向的“灯塔”—— 北极星指标（NorthStarMetric）。它是衡量产品核心价值的单一指标，能清晰反映用户使用产品时获得的真实价值，并与企业的长期目标紧密挂钩。 一个好的北极星指标应具备以下特征： 反映用户价值：它不是反映企业行为的指标，而是真正代表用户是否在产品中获得了价值。 可衡量、易理解：清晰、量化，让所有团队成员都一目了然。 驱动业务增长：指标提升，能够直接或间接推动用户留存、转化或收入等核心指标。 长期稳定性：不会因短期波动而失去意义，是一个战略性的长期指标。 我们来看几个知名公司的北极星指标： Netflix：用户观看时长（WatchTime），表示用户沉浸度与内容价值。 Slack：每日活跃用户数（DailyActiveUsers），衡量协作工具的使用频率。 Amazon：每月购买次数（PurchasesperMonth），直接反映平台交易活跃度。 以小双的AI初审系统为例，如果目标是提高理赔审核效率，那么“平均理赔审核完成时间”可能就是一个北极星指标。或者更具体的，“每位审核员每日处理的理赔单数量”也可以作为衡量效率的核心指标。 全工的困惑：如何平衡效率和质量？ 全工作为工程师出身的产品经理，他非常关注技术实现和系统性能。 “如果只追求效率，我们可能会牺牲准确率，导致误判。”全工提出了他的担忧，”那么我们的北极星指标应该是什么？是’处理量’还是’准确率’？” 这是一个非常好的问题。北极星指标的选择并非总是单一的，它需要反映产品最核心的价值。在这种情况下，我们可以设定一个“复合北极星指标”或者“北极星指标+守卫指标”： 北极星指标：每位审核员每日处理的理赔单数量。这个指标反映了效率的提升，是产品带来的核心价值。 守卫指标（GuardrailMetric）：AI初审系统的准确率。这个指标确保了在追求效率的同时，产品质量不会下降，避免误判带来更大的问题。 这样，团队在追求效率的同时，也会始终关注准确率，确保产品在核心价值上不偏离轨道。 3.6 章节小结：价值主张的魅力 回顾这一章，我们完成了一件重要的事——让产品从“解决问题”走向“创造价值”。 明确用户痛点与收益：通过用户研究，抓住他们真正想解决的问题和渴望实现的目标。 精准定义产品价值：通过画布、假设和验证，让每一个功能都对准真实场景与情绪需求。 设定北极星指标：用一个核心指标来指引方向，并配套守卫指标，防止偏航。 价值主张不是一句营销标语，而是产品管理的内核。但这仅仅是产品构想的开始，一个有生命力的产品需要更全面的商业视角。 本文由 @K姐 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Pixabay，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
本文深入拆解了华为的IPD（集成产品开发）流程，通过L1-L6分级导入的实战演练，详细阐述了如何结合企业自身价值链和业务模式，适配并导入IPD流程体系。文章通过实例讲解了从流程架构搭建到子流程能力定义，再到流程串联与任务分解的全过程，为企业提供了一套系统化的流程优化与管理方法。 前面做了几期L1-L6的流程架构讲解，不少粉丝反馈想知道怎么跟IPD流程结合。 这篇内容就结合IPD流程，看看我们企业怎么站在流程架构的角度去导入适配IPD流程。 这几期内容价值巨大，需结合来看，往期内容列表： 华为流程体系拆解系列：流程分层体系L1-L6 华为流程体系拆解系列：L1-L6分层拆解逻辑 华为流程体系拆解系列：一个实例搞清楚L1-L6拆解逻辑 要导入IPD流程，第一步不是去了解IPD流程如何如何，而是要站在所在企业价值链维度去思考。 价值链示例： 很多企业也是看大家都去学习华为IPD，自己也去学习，有失败的也有成功的。 问题在哪里呢？ 如果说你的业务模式、企业的价值链流转跟华为完全一样，那你直接照抄都没问题。 包括华为照抄IBM，本身他们的业务模式也是相近的，所以成功概率才更大一些。 如果缺乏这个基础，那就需要慎重了，一定要完全按照流程架构的导入步骤来做。 比如： 相比于标准化订单模式，定制化订单模式就需要在L5增加联合设计的活动； 相比于软件企业，硬件开发就需要在L4嵌入供应链的协同； 相比于国内市场，欧美市场就需要在L4增加GDPR合规评审的流程； 技术领先型模式的企业，就要强调L2技术开发流程； 成本效率型企业，就要强调CBB重用机制； …… 确定了模式和场景，接下来就可以搭建流程架构了。 简要分解示例如下： 再往下第三步：定义L4子流程能力 以L4「硬件概要设计」为例，流程路径： L1-IPD > L2-产品开发 > L3-计划阶段 > L4-硬件概要设计 业务目标：输出通过TR2评审的硬件架构方案。 关键规则： 国产化率≥40%（约束红线）； 功耗误差≤5%（TR2准入标准） 。 在往下就是流程串联。 比如： 从需求管理->>产品开发：传递MRD文档(L4输出) ； 产品开发->>供应链：发布预选器件清单(L4输出) ； 供应链->>产品开发：反馈产能风险(L5活动) 。 在实际设计的过程中，会有很多冲突，需要提供解决方案： 比如问题：定制项目需特殊芯片，但是供应链没有储备。 怎么在流程中解决呢？ L4流程增加“替代方案设计”分支 ，72h内完成； 触发L6任务：在系统运行约束扫描，然后调用替代器件3D模型库。 接下来第五步：L5/L6流程展开 比如将L4「硬件概要设计」分解出L5活动：单板架构设计 输入：系统功能框图（来自SE） 输出：单板划分方案 关键L6任务： TASK-01：登录xxx云平台（工号+Token认证）； TASK-02：调用CBB库射频模块（编码：xxx）； TASK-03：执行国产化率检查（自动标记非国产器件）； TASK-04：生成ASIL-D安全报告（车规场景专用）。 大体就是这样一个过程，大家可以结合这几期内容深入理解。 本文由人人都是产品经理作者【产品人卫朋】，微信公众号：【产品人卫朋】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
在“智能化”席卷各行各业的今天，体检行业也迎来了导检流程的数字化升级潮。但当“智能导检”成为标配，谁真正做到了“以人为本”？谁又还停留在“流程搬运”？本篇文章深度横评了当前市面上4款主流体检导检产品，从用户体验、技术实现到运营效率，全面揭示它们在智能化路径上的差距与突破。如果你关注医疗数字化、健康管理或产品体验设计，这将是一份不可错过的行业观察报告。 数字化/智能化将如何重构体检行业？谁能搭上AI医疗这一跨界新领域的快车？透过文章让我们一探究竟… 一、前言 1.竞品分析背景 随着数字化在各领域的融入和革新，大健康行业也陆续开始数字化转型，开始接受变化、拥抱变化，其中细分的体检行业也不例外，无论是老牌的头部品牌还是大厂新秀，均在为下一战场提前布局。 2. 竞品维度选择 本篇文章作者将会对民营体检行业“三巨头”，美年大健康、爱康国宾、瑞慈医疗，还有以大厂身份强势入局的京东健康旗下的京东健康体检中心，4个品牌在体检服务流程中的“智能导检”产品进行全面分析。 3. 为什么分析智能导检？ 每一轮技术革命都会引发行业变革，当前AI人工智能已然成为下一个技术突破口，各行各业也都在开始自己的数字化进程，去搭建自己的“基础设施”。未来，只有实现数字化企业才能有机会的搭上AI的快车，成为下一个时代行业的领先者，而智能导检属于数字化的应用端，是了解一家企业数字化程度最直观的体现。 下边将通过市场、竞品、运营和商业化3个维度，分析各机构在数字化和智能化过程中的进展情况，了解其中优势与不足，为产品方向和未来战场提供参考和启示。 二、宏观市场分析 1. 政策趋势 近年来，国家政府通过出台一系列政策，鼓励和支持体检行业的发展，推动行业规范化、标准化发展，以满足人民群众日益增长的健康需求，提升全民健康水平。 2. 市场规模及趋势 随着国民健康意识的增强，和生活水平的提高，人们对健康的需求也在不断增加，体检作为关注健康、管理健康的“第一站”，越来越受到广大群众的关注。 据国家统计局数据，经数据机构核算，2020年我国体检市场检查人数达4.56亿人次，2023年体检市场检查人数达4.92亿人次，每年体检人数正在逐年递增。 体检行业市场规模在2023年达到了2336亿元，规模同比历年保持增长，但增速在逐步放缓达到了7.65%。从体检人次（上图）和收入增速（下图）两组数据可看出，国民健康意识在提高，越来越多的人开始定期体检，同时对体检的选择、对健康的投入更加的趋于理智。 3. 竞争态势分析 从市场份额来看，公立医院占据最高，达到了70.8%，其次是民营机构21.5%。 本次分析主要针对更标准化、覆盖城市更多的民营体检连锁机构，根据企业收入规模进行了梯队划分。 收入大于30亿元的第一梯队企业有爱康国宾和美年大健康；收入在1-30亿元位于第二梯队的企业有瑞慈医疗和大厂身份入局的京东健康体检中心以及头部医院等；第三梯队营收小宇1亿元，主要集中在各地方医院等。 4.产业链概览 体检服务产业链可归纳为三部分构成。 上游供应商主要包括：医疗器械及耗材；三方产品/检验机构；其他服务供应商；药品及保健品； 中游体检服务商主要由：公立医院和民营体检机构组成； 下游消费群体主要包括：健康体检（个人、企业、政府和事业单位）；专项体检（职业病、入伍入学、驾驶员资格体检等）； 部分相关产业，也会成为体检服务的消费群体，主要来自于可提供健康管理衍生服务的银行、健康保险、可穿戴健康设备厂商等。 5.行业阶段划分 中国健康体检行业发展历程，以模式、服务为视角来划分的话，大约可以分为3个阶段。 其中在第3阶段，当前各连锁民营体检机构，都在陆续探索数字化转型之路，搭建数字化基础设施，在商业模式、服务流程上不断探索，迸发出更多的模式创新和服务创新。 每一轮技术革命都会引发行业变革，AI人工智能技术的成熟与应用普及，是下一个可预知的新技术战场，如何借助人工智能的浪潮，挺进AI医疗领域，成为下个10年的行业TOP1，保持行业优势，这将是当前各位“头部玩家”更关注的。 数字化是智能化的基础，智能导检作为数字化基础建设后的应用端，是了解一家企业数字化程度最直观的体现。谁落后了一个时代，谁又领先了一个时代，我们将从数字化程度来进行最直观的了解和判断。 下边我们一起来了解，体检行业的民营头部机构在数字化应用上，都处在什么样的阶段？取得了哪些阶段性成果？ 三、竞品分析 1. 产品概况分析（战略层） 民营机构中，瑞慈医疗是第1家完成数字化转型的体检机构；京东健康体检中心，凭借强大的平台优势和线上服务能力，入局即数字化； 拥有超570家体检中心，门店最多的美年大健康提出了“ALL IN AI”，上线的智能导检还未将线上与线下的服务流程完全贴合，还未实现完整的C端服务的数字化转型；爱康国宾也已经实现体检流程数字化，门店数量超170家，是截止至当前行业内最大的数字化转型样本。 2. 功能对比（范围层） 传统体检中状态更偏向于在店体检的场景，本次分析将着眼于广义上的体检中，即体检预约后到用户拿到体检报告前，这也是在产品分析中，根据调研产品覆盖的服务范围进行的重新定义。 【检前服务】 目前，4家产品均可提供的到店前的引导服务，对到店前的服务都有基础覆盖，从功能对比上不难发现，爱康的智能导检在体检前的功能覆盖上更为全面。我们关注到京东和爱康依然可以进行自主增加项目，“历史健康异常”及“到店指引”是爱康创新的2个服务场景。 在前台登记板块，京东通过手机自助进行人脸识别登记，突破传统流程，实现了自动化登记流程创新，瑞慈是通过自助机完成登记流程，美年和爱康更偏向于线下前台的人工登记。【检中服务】 截至2025年，瑞慈、京东健康、爱康均实现了无纸化体检流程，美年的纸质体检单和线上智能导检共用，处在数字化转型进程中。 从功能对比来看，各家在智能引导、加项支付、自主操作、实时报告、服务评价均能实现基础功能和服务，对于京东健康和美年，报告时效性更强、展示信息更全面，可以达到实时出具体检报告，爱康虽也有实时报告，但仅对异常体检结果展示。在提供实时报告服务的基础上，京东直接对接了线上医生咨询服务，而爱康使用的是AI能力提供线上咨询。瑞慈的智能导检，在功能服务上则作为更纯粹的智能引导，并没有上线加项支付和实时报告功能。 目前在特色服务联动上，京东健康和爱康更加的领先，结合京东健康本身的业务板块覆盖和在线医生能力，对中医和医美有着服务联动；爱康也根据自身业务能力覆盖，在口腔、疫苗、中医等均有服务联动。 【检后服务】 在京东健康庞大的业务架构支持下，京东的检后服务覆盖更全面，对于客户服务的连贯性上体验更好；而美年大健康也在健康管理的发力，也拥有针对专项的健康计划。 【总结】瑞慈医疗最早实现了数字化体检，在功能上更偏向于体检引导； 京东健康有大厂背景和资源加持下，入局即数字化，有着更全面的服务覆盖； 美年大健康还在线上与线下体检单共存的流程状态，但智能导检多数基础功能已覆盖； 爱康国宾虽在检后服务尚有提升空间，但在检前、检中的功能服务更加全面。 3. 功能结构层（结构层） 【总结】 从结构层来看，瑞慈和爱康是将智能导检独立上线的，独立小程序可以服务更加的专注和垂直；瑞慈更专注于导检服务，爱康则拓展了更多的服务范围，两家在产品架构上均简单清晰。 美年和京东健康是将智能导检融合在服务端小程序上，可以实现更好的体检全流程服务流转。从结构图来看，京东将导检单作为体检预约后，才可触发看到的二级页，这种产品结构不仅能让用户更专注使用导检服务，也与其原体检服务有更好的融合；美年大健康虽然也是使用的二级页，但将”智能导检和电子导检单“拆分为两个独立功能，以技术视角来看能让功能更垂直、更极致，但对于用户实际使用增加了操作难度，我们也不难从结构图中看到，不同功能之间的复杂跳转。 4. 体验分析（表现层） 4.1、预约后场景-首页 瑞慈目前并没有单独的首页，电子导检单需体检中直接扫码调起，所以首页板块暂时不对瑞慈进行分析。「在颜色上」围绕各家的品牌色进行设计延展，强调体检服务板块。京东健康通过大篇幅的绿色作为背景主色调，美年大健康使用了蓝色作为导检卡片主色调，爱康使用的是橙蓝渐变色，进行了底色、元素的覆盖。 「在布局上」京东健康和美年都是基于综合服务小程序，在顶部嵌入的状态卡片，作为体检前信息的关注；而爱康作为独立小程序，首页通篇为体检前信息和服务。 4.2、预约后场景-功能服务 京东健康在二级页，将预约后的信息详情展示，对标了爱康首页的功能。 颜色上京东依然是深绿底色，更为突出了文字信息内容，并将当日天气作为底图元素和动效，通过天气的温馨提示突出了到店前的用户关怀，让服务更具有温度感。 爱康独有的服务场景“到店指引、历史异常”，该功能的拓展更围绕核心体检服务展开，同样达到检前关怀的效果。 4.3、体检中-首页 爱康和京东健康，均在首页突出了排队信息，美年需要点击“智能导诊”进入详情页查看。 4.4、导检单页 【结论】 导检单页作为每位客户体检中最核心的页面，将直接影响到用户体验。 「在颜色上」依然通过使用各家的品牌主色调，进行视觉呈现。 「在布局上」4个智能导检大体布局一致，在局部细节、功能、视觉上有不同的风格，主要都是「温馨提示」、「体检信息卡」、「排队信息卡」、「科室列表」作为结构呈现。 其中，瑞慈、京东、爱康，在导检单内以”排队信息“作为更高优先级的视觉中心，回归体检流程本质，优先让客户完成体检服务。 上文提到，美年把“电子导检单、智能导检”做了功能拆分，将体检项目列表和排队信息作为两个功能模块，能让客户更关注当前功能的操作，但各功能模块跳转有一定复杂度，客户使用难度是有所提升的。 【关于体检码】 京东健康、美年、瑞慈都将体检码外置，爱康把体检码收到了二级页呈现； 【关于项目列表】 4个智能导检，均以客户更好理解的度进行待检查的陈列，美年、瑞慈、爱康通过科室矩阵的形式，便于客户一眼扫过了解未检查项目，京东则使用平铺列表来展现，将每一个科室项目用颗粒度更小的形式展现。 【关于底部tab】 配合导检单具有功能导航作用的底部tab，主要在美年和瑞慈，都将项目操作（弃项/延期）、知情签字等功能进行了集中陈列。 4.5、自助加项页 【结论】 目前只有京东健康、爱康的智能导检，在预约后、检中场景下客户可以自主完成项目添加并支付，美年可以支持支付功能，但不能自主选择项目。 京东健康采用顶部tab横滑的形式作为分类，通过项目列表进行选择； 爱康通过左侧抽屉栏的形式进行分类，同样以项目列表进行选择，同时还可以通过搜索栏、智能推荐和热门筛查3种选择项目方式，形式更多样、便捷。 4.6、实时报告页 【结论】京东健康和美年出具的是“实时体检报告”，在产品有更强的时效性和更大的覆盖范围；而爱康出具的是“实时体检异常报告”，仅针对异常进行展示。 在用户感受上，美年则更像实时线上报告，京东健康和爱康更像是结合拥有流程闭环的健康服务。 美年的实时结果则仅作为结构化报告数据的呈现，结论非常清晰，并未做健康服务延展及服务连接； 京东则不仅有结构化报告数据，有更丰富的健康解读，并对接了医生在线咨询服务，进行健康后续跟进； 爱康也有详细的解读，同时有相关推荐项目和服务延展，还看到有AI咨询为客户提供解读服务。 4.7、重点导检关注 京东健康、瑞慈、爱康，在体检流程引导上采用了多队列模式，美年大健康由于调研体验套餐项目有限，并未发现多队列逻辑。 京东和瑞慈在“彩超室”采用独立队列逻辑，爱康不仅“彩超室”有独立队列，其他科室也可以独立队列；其中京东是采用“综合排队”与“独立排队”分开展示的形式，更加让用户关注主队列；瑞慈和爱康采用将队列信息集中展示在卡片内，则更方便的关注全盘队列信息。 其中我们关注到，爱康在“智能心贴”项目，有独立的倒计时模块置底展示，对于特殊项目有强提示的效果。 4.8、线上签字 【结论】4个智能导检均可实现线上签字，并功能清晰、流畅。美年当前并未深度结合，仅在项目放弃和延期场景下使用，京东健康、美年、爱康的签字与体检环节更加深度结合。 瑞慈和爱康是前台登记环节，进行整体知情同意签字，并且在后续知情环节将会复用签字，其中瑞慈会根据线上排队进程，及时弹出该科室所需签字确认。 美年智能导检可以由用户主动录入签名，进行签名复用；京东也会根据排队进程，及时弹出该科室签字，但需用户重复手动签字。 4.9、体检核查&完成页 【结论】 在体检项目完成后，瑞慈智能导检没有明显指引提示；京东健康、美年、爱康均引导客户返回前台，完成理单核查，爱康智能导检在此环节更具有用户关怀属性。 京东体检项目全部结束后，通过弹窗和页面卡片完成用户引导，完成最后前台核查动作。 美年-电子导检单，则通过卡片形式引导用户返回前台，核查后卡片变更为体检完成状态。 爱康智能导检，同样通过卡片形式引导用户返回前台，在核查后以弹窗形式进行体检完成关怀，卡片同样变更体检完成状态并支持分享本次体检单。 4.10、体检报告 【结论】 体检报告属于体检后服务场景，虽不属于智能导检核心服务，但以作为用户更愿意持续使用一个产品完成所有服务流程，所以报告功能不仅能给客户提供便利，还能为后续健康服务延展提供平台和空间。 目前瑞慈将“瑞慈电子导检单”与“瑞慈体检RICI（预约报告）”作为两个独立小程序，更专注于各自的功能板块，通过报告出具短信进行载体的流转。 京东健康、美年、爱康，均在智能导检中，有直接查看报告的入口和落地页，拥有更整合服务客户的能力，为后期健康服务延展做基础搭建。 四、总结 【瑞慈-电子导检单】总结 瑞慈是民营体检“三巨头”中，第1个完成体检C端服务数字化转型的机构，具有先发优势和势能，对行业数字化转型启到引领作用。 正如其产品名称“瑞慈电子导检单”其核心功能专注于导检流程，线上导检与线下体检流程贴合度很高；但在UI/UE设计、功能服务多元性，与其他机构产生了一定差距，未来在相关健康服务拓展上，有很大优化空间。 【京东健康-智能导检】总结 “京东体检体检中心”背靠京东健康，具有先天大厂优势。在京东健康“医+检+药+医保”的战略布局中，体检作为其中一个战略单元，它不仅增加了线下“检”的场景，其体检中心实验室也为线上检测服务提供了底层能力支持，更为用户的健康服务中的基础数据来源。为其“零售药房+医疗健康服务”生态闭环提供坚实基础。 京东体检中心与智能导检，均是在2023年从0到1落地上线，让线上体验和线下流程有着极高的贴合度，它更像是从“零地基”拔地而起的“北京国贸三期”，不用像体检行业“三巨头”一样有个数字化转型的过程，更没有让新系统、新产品去攻克“老系统、老流程、老认知”的难题，去调整持续20+年之久的运营模式。 京东智能导检拥有过硬的产品力，入局即数字化体检服务，但京东健康的重心必然不在体检，所以在智能导检“建成”之后未来在迭代升级上不会过度专注于体检流程，而是在健康服务功能的拓展上，如何让体检场景和其他业务打通，串联全局。 【爱康-智能导检】总结 爱康智能导检是截止到目前（2025年），是体检行业中体量最大的C端数字化转型的机构，转型覆盖了超过170家体检中心，每年服务超1000万客户。 如何让千万用户在一百多家门店中，可以体验相同的线上线下体检流程和服务质量，爱康似乎通过智能导检产品上找到了对应的解决方案。当前不仅是行业内数字化转型的标杆，其庞大的用户和门店量级，对其他行业的C端数字化转型，在路径和方法论上也有一定的借鉴和参考作用。 爱康智能导检不仅在体检中有流程引导的作用，还成为了新场景下的“服务中台”，在服务深度（实时报告、后续健康服务）、服务宽度（其他子品牌业务线）都进行了功能延伸，同时也尝试AI人工智能，探索更好的用户体验和新的服务场景。近些年爱康在AI、健康管理领域不断探索，智能导检作为未来体检场景的基础设施，也许会成为其载体和突破口。 【美年大健康-智能导检】 美年大健康作为行业中门店最多，服务客户体量最大的机构，目前智能导检板块还未彻底完成普及，体检中会出现纸质体检单和手机引导并存的情况。对于如此庞大量级机构的数字化转型，其难度也会成倍增加，但在行业趋势下数字化体检是必然，剩下的只是时间问题。 美年智能导检的产品能力上，通过自有品牌色为主调，有着清晰的UI内容界面，同样围绕体检引导+健康服务进行延展，横向与纵向的功能铺设较多样，透过产品我们可以看到由“ALLIN数字化”到“ALLINAI”战略布局，但实际产品UE交互逻辑和用户体验上还有一定的提升空间。 美年健康以“AI+医疗”作为核心战略，正在围绕体检全流程进行智能化改造。数字化、智能化转型的难度不仅在于产品上，更在于全体员工要认知升级，如何与系统协同工作，尤其是如何让一线员工，知道产品是什么、怎么使用、怎么引导客户。作为经营20年+的体检机构，拥有者庞大的医生、护士、客服等员工群体，这无疑是一件富有挑战性的事情。 【总结语】 中国大健康企业的数字化、智能化机遇期已经成熟。一是我们能看到线上线下的融合在加速；二是能够看到成熟企业蕴藏着“沉睡的力量”，海量数据资产、客户关系，如果能以数字化手段激发和重塑，将有望产生指数级的价值增量。 “智能导检”产品不仅仅替代了传统体检的“纸质体检单”，还是是重新塑造体检服务流程，升级业务形态，打通企业未来战略蓝图的通道与平台，更是踏入未来AI战场时，必要的基础建设。谁能够把握好这一场景的服务，满足用户的真实健康需求，也许就拿到了AI智能化健康服务的入场券，让我们共同期待。 参考文献 美年大健康官网 爱康国宾官方公众号 爱康集团官网 瑞慈医疗官网 京东健康官网 《预见2024：2024年中国健康体检行业市场规模、竞争格局及发展前景分析 未来市场规模将近4000亿元》 《人均体检等候时长缩短33% AI赋能智慧医疗让群众体检更便利》开放北京-公共信息服务平台 《我国健康体检行业：市场规模及检查人次均逐年增长 公立医院市场占比最大》观研报告网 《「行业深度」洞察2024：中国健康体检行业竞争格局及市场份额(附市场集中度、企业竞争力评价等)》 《2021年中国数字健康管理行业发展研究报告》艾媒咨询 《智慧健康新时代：瑞慈方舟获评健康中国创新实践案例》 《瑞慈智慧医疗生态平台“方舟”上线，数智建设驱动健康医疗行业新质生产力加速发展》 《财报透视丨瑞慈医疗去年营收净利双下滑，员工减少500多人，旗下体检中心近日遭处罚》 《企业都不给员工体检了，“民营体检一哥”的生意何以为继？》银莕财经 《AI医疗企业「生死簿」——京东健康的AI医疗布局思路》AI小医 《AI医疗企业「生死簿」——阿里健康 VS. 京东健康》AI小医 《京东健康，越来越像一家“超级综合医院”》动脉网 《人均体检等候时长缩短33% AI赋能智慧医疗让群众体检更便利》 亦城时报 许淑芳 《年收入535亿元的京东健康，正在走出舒适圈》金融界 《多快好省：爱康集团用数智化的价值创造跑赢人工成本的通胀压力》爱康国宾 《3000字深度拆解，体检三巨头之一的爱康国宾如何布局私域？》独孤伤 《院外体检20年，谁在引领潮水的方向？》中国新闻周刊 孙厚铭 《美年健康”AI+医疗”战略打开增长新蓝海》 《如何让优质医疗资源更普惠？张黎刚在AI中找到答案》中国新闻周刊 巧星 《张黎刚： 探索全民健康下的责任新维度》中国新闻周刊 李权云 《两会健康 | 如何让优质医疗资源更普惠？张黎刚在AI中找到答案》爱康国宾 《体检私人定制、从检到管，AI智能健康管理新浪潮来了》爱康国宾 内容声明 本文著作权归作者所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得作者同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“数字化运营手记”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。 本文的部分信息来源于公开资料，作者对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本文所载的资料、意见及推测仅反映作者于发布本报告当日的判断，过往文章中的描述不应作为日后的表现依据。 作者 | 两斤虾 本文由 @数字化运营手记 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图由作者提供 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
在构建大型AI推荐系统的过程中，召回策略是决定系统上限的第一道关卡。它不仅影响用户是否“看到感兴趣的内容”，更直接决定了后续排序与转化的空间。本篇文章将从产品视角出发，系统拆解召回策略的设计逻辑与落地路径，希望能帮到大家。 召回层是推荐系统的第一道关卡，核心任务是从海量候选内容中快速筛选出用户可能感兴趣的部分，为后续精排提供高质量的候选集。面对复杂的业务场景，单一策略难以满足需求，必须以用户需求为中心，有效融合协同过滤、内容召回与实时热点等多路机制，以达到覆盖广度与精准度的平衡。构建大型AI推荐系统的召回层，产品经理的关键职责在于科学定义召回规则（平衡时效、多样、精准），实施有效的业务策略干预（适配场景、解决冷启动、处理异常），并依托强大的监控仪表盘进行数据驱动的持续优化。 一、 多路召回机制 协同过滤 协同过滤基于用户行为数据，发现相似性进行推荐，是经典且核心的策略。主要分为两类： 用户协同过滤：原理是兴趣相似的用户可能喜欢彼此尚未接触过的物品。通过计算用户间的相似度（如余弦相似度），为目标用户推荐其相似用户群体偏好的新内容。该策略在用户行为丰富、社交属性强的场景（如社区、内容平台）效果显著。其挑战在于处理新用户（冷启动）和高计算复杂度，可通过融入辅助信息（如社交关系）和分布式计算框架（如Spark）进行优化。 物品协同过滤：原理是相似的物品可能被同一用户喜欢。通过计算物品间的相似度，为用户推荐与其历史行为物品相似的新物品。该策略在物品相对稳定、用户行为明确的场景（如电商、点播平台）更适用。主要挑战是物品冷启动问题。可结合物品的内容特征（描述、标签）缓解冷启动，或采用深度学习模型（如Item2vec）提升相似度计算的语义理解能力。 内容召回 内容召回不依赖用户历史行为，通过分析物品本身的元数据（文本、图像、标签等）和用户画像进行匹配，特别适用于冷启动和长尾内容分发。 文本内容召回：利用NLP技术（如TF-IDF, BERT）提取物品文本特征（关键词、主题）和用户兴趣标签进行匹配。核心技术是文本向量化和高效的倒排索引检索。优化方向在于融合更多信息源（如用户评论、视频摘要）深化语义理解，或结合知识图谱实现跨领域推荐。 多模态内容召回：融合文本、图像、视频等多种模态信息，使用深度学习模型（如VideoBERT, CLIP）提取综合特征进行更全面的语义匹配。技术难点在于多模态数据的有效融合对齐及模型计算开销。优化可借助预训练模型提取特征，并通过模型蒸馏等技术将能力迁移至轻量级模型，提升线上效率。 实时热点召回 该机制旨在快速响应突发事件、热门话题等时效性极强的用户需求。 热点检测与追踪：实时监控用户行为数据（搜索、点击）和外部数据源（社交舆情、新闻API），识别正在发生的热点。常用技术包括滑动窗口算法（如Count-Min Sketch）统计实时流量，结合时序模型（如LSTM, Transformer）预测趋势。产品需根据场景（如新闻vs电商）设定合理的检测时间窗口（分钟级到小时级）。 实时内容分发：利用实时计算框架（如Flink）将识别到的热点内容快速同步至推荐系统，并结合用户画像进行个性化推送。核心挑战是低延迟处理和质量控制。优化手段包括利用边缘计算缓存降低延迟，建立人工审核或用户反馈模型过滤低质内容。 二、 产品经理如何定义召回规则 产品经理的核心职责之一是定义召回规则，需在业务目标约束下，精细调整时效性、多样性与准确性之间的平衡。 时效性权重控制 时间窗口设定：依据业务特性决定内容新鲜度的考量周期。短周期场景（新闻、社交）需分钟/小时级窗口；长周期场景（电商、教育）可采用天/周级窗口，并可结合用户活跃度动态调整。 热度衰减策略：设计热度随时间下降的规则。线性衰减适用于热度骤降场景（突发新闻）；指数衰减适用于热度缓降场景（娱乐话题）；动态基线则基于历史数据（如过去30天销售）自动设定热度阈值和衰减速率。 多样性权重调控 为避免信息茧房，需主动引入多样性机制。 评估指标：常用指标包括覆盖率（Coverage，覆盖的兴趣/品类数）、Distinct-n（推荐结果中不同短语/词组的比例）、熵值（Entropy，衡量兴趣分布的均衡性）。 优化策略： 聚类中心召回：将内容聚类，优先召回覆盖多个类别的代表性内容。 多峰召回模型：利用技术（如DINDIEN）生成用户多个兴趣向量，支持多维度推荐。 混合策略：结合协同过滤与内容召回，通过加权融合兼顾个性化与多样性。 规则干预 在自动化基础上，产品经理需保留关键的人工调控能力。 干预类型：包括流量倾斜（扶持特定品类/活动）、质量控制（过滤低质内容）、合规性约束（限制敏感/违规内容推荐）。 实现方式：通过可视化规则引擎动态配置权重、过滤条件等，并支持A/B测试验证效果，确保规则调整的灵活性与可控性。 三、 业务策略干预 业务策略干预是连接商业价值与用户体验的关键环节。 场景化设计 电商场景：需支持促销干预（提升活动商品曝光）、搭配推荐（基于用户行为挖掘关联商品组合）。 内容场景：需强化热点追踪能力、建立严格的内容质量过滤机制（结合用户反馈与审核）。 冷启动优化策略 新用户：依赖注册属性（年龄、地域等）进行初始推荐；探索跨域行为数据迁移（如利用电商行为辅助内容推荐）。 新物品：深度挖掘内容特征进行召回；建立冷启动池，通过小流量曝光收集反馈，逐步提升权重。 异常处理机制 系统保护：设计限流（漏桶/令牌桶算法）和降级策略（如切回全局热门推荐），应对流量洪峰，保障系统可用性。 体验修复：建立负反馈（不喜欢、举报）快速响应机制，及时调整推荐；在用户兴趣低迷时，自动增加多样性权重，探索新兴趣点。 四、 召回通道效果监控仪表盘 构建直观、有效的监控仪表盘是产品经理评估和优化召回策略的基础。 核心监控指标 性能指标：召回率（Recall）、准确率（Precision）、响应时间（需<100ms）。 业务指标：点击率（CTR）、转化率、多样性指标（覆盖率、Distinct-2、熵值）。 健康度指标：冷启动覆盖率、异常率（需控制在低水平，如<5%）。 仪表盘设计要点 模块化：清晰划分全局概览（核心指标趋势）、通道分析（分路指标对比）、异常预警（实时告警）。 可视化：合理选用图表（折线图看趋势、柱状图做对比），统一配色与字体，确保信息传达高效。 交互性：支持数据筛选、排序、下钻分析、视图自定义及导出。 响应式：适配不同设备（PC/平板/手机），动态优化数据展示密度。 数据驱动的优化迭代 归因分析：对比不同召回通道的效果（CTR、转化率），分析不同用户群体（如新老用户）的召回差异。 A/B测试：系统支持对比不同规则调整（如时效性权重、多样性策略）的效果，为决策提供依据。 持续优化：基于数据和测试结果，动态调整规则参数，协同算法团队优化模型（如升级协同过滤算法、引入多模态能力），并通过仪表盘持续跟踪效果变化。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
从还没毕业的迷茫焦虑，到面试多次被拒的灰心，他最终打破0产品经验，0 AI经验求职AI产品岗的地狱开局，最终拿到了AI产品经理offer！ 今天邀请了《产品经理私教陪跑实战营》的学员小杨！分享他从面试N次被拒-学习-AI项目实训-拿到offer的稳步成长经历。 如果你也正想要求职产品经理岗，他的经历可能会给你一些启发！ 1、天坑建筑专业 0产品经验 求职多次面试被拒 没有方向了 我叫小杨，建筑专业研二学生，已经苦哈哈开始找实习，建筑专业我实在想不到现在能对口什么好工作。 只能从个人兴趣和当前热门着手分析。因为平日对新鲜事物有比较大的好奇心，也比较喜欢研究各种软件，决定毕业以后以产品经理为目标职业。 希望在今年秋招，能找到一个AI产品经理工作，毕竟这个是未来大趋势，跟着走基本没错。 而且AI产品经理月薪30-50K的薪资实在让人眼红。但详看JD之后发现自己没有任何优势，0产品经验，一点AI认知（还是平时B站各种AI博主那里积累的）要入行可以说基本没什么机会。 但我还是试了试，但翻烂招聘软件，也没有面试邀约。偶尔因着学历优势，约到1-2个面试，基本聊不过20分钟，就要回家等通知了。 面试官拒绝的理由也十分一致：缺乏实际的产品落地经验，缺乏AI项目经验。 但是，都还没有开始工作，更没有拿得出手的项目经验。 没经验就没offer，没offer又无法获取经验，怎么跳出这个怪圈？ 偶尔看同学朋友圈，看到本科的同学跳槽薪资已经翻了2翻了，同期的好友也早早换方向拿到实习offer…… 此刻我才意识到，那句“你的同龄人正在抛弃你”不是危言耸听。 虽然选择读研我不后悔，但面对残酷的现实，和不济的时运：我还是萌生了对自我的怀疑和对未来的迷茫。 2、更换战场：我重新开始准备 重新定位自己，是破开求职困局的关键 深夜emo于我找工作也没什么帮助，当前要解决的关键问题是：如何达到一个合格的AI产品经理标准？ 于是又画了1个月各种看书看视频补齐AI技术知识，优化简历再去面试，面试依旧没有很多，依旧一面被拒。也依旧被困在没有经验的面试困局里。 很多次面试官的细节提问，让我产品分析逻辑不清晰，业务逻辑不清晰的短板全部都暴露出来。 都不用问到细节，仅仅是简单的如何做AI产品的需求挖掘？如何用AI提升xx业务流程效率？等基础问题我都回答不上来。 虽然也逛人人都是产品经理网站，也加了起点课堂的一些产品群，但爆炸零散的信息，我根本抓不住重点的有用的。 继续这样我能在秋招找到心仪的产品工作么？ 为了能够快速提升AI产品经理核心技能，我找起点课堂顾问老师做了一次免费咨询。才发现自己已经踩了不知道多少个坑。最基础的AI产品产品经理关键能力不在技术而是在产品。懂产品懂业务之后，才有产品+AI的后续规划。 （百多份AI产品经理JD拆解出的能力考察） 知道方向错了，只能马上调整。顾问老师给我做了个1v1的职业规划和学习规划，并且报名学习《产品经理私教陪跑实战营》就能同步进行“保姆级”求职辅导，学习内容规划的也很详细。 意识到转型AI这事儿无法自学达成，我安心的报名了产品私教课，还是跟着有经验的老师提升吧，还立下了一定要在秋招找到产品工作的flag😂 有了目标之后，就只管拼命努力就行了。一边上课一边按照老师建议改简历，继续看一些机会。 听大厂老师们的讲解和答疑、在老师指导下做项目写方案，虽然累，但很充实，也确实学到了东西。 （AI项目作业被老师点名表扬） 《产品经理私教陪跑实战营》的多领域项目实战，让我对大厂日常工作流程、汇报、项目跟进有了一定了解，也实实在在产出了很多产品落地作品，像竞品分析报告、需求分析报告、PRD文档等等。 课程里为大家设置的实战项目都抽取自大厂专家老师过往操盘的真实项目，学习过程中积累的经验基本可以直接复用。 （私教课项目经验直接写在简历里） 更重要的一点在于，我把这些实战项目做成作品集，放在我的简历里，它也帮我“敲开”了产品经理大门。一周约到3个面试，最后拿到了一个AI产品offer。 其实，我的故事并不算特别成功，但还是想分享给那些跟我一样处于择业焦虑、转岗焦虑的朋友—— 千万不要自我怀疑和退缩，重新定位自己，找一个清晰的目标，什么时候开始都不算晚，更重要的是要有行动！想都是问题，做才有结果。 如果你也想要转岗/入行产品，一定要打下扎实的产品基本功，这对后续的求职、晋升都是至关重要的！ 如果你苦恼0经验转岗产品求职难？野路子没人带，成长慢？推荐你来参加“人人都是产品经理&起点课堂”1年时间深度打磨的《产品1v1私教陪跑计划》，融合大厂产品经理能力体系，适用B端、C端、AI多业务场景，帮你系统提升AI时代的产品核心能力！ 整个陪跑计划包含以下8大专属服务： 下面详细展开： 解决方案1：1v1大厂导师私教陪跑 整个陪跑计划特邀多位10年+经验的大厂导师1v1陪跑。老师经手过多项复杂大厂业务，目前也还在一线业务上做产品，也在经手AI+应用产品项目，不仅掌握多行业企业业务发展动态和用人标准的一手信息，更清楚AI赋能业务的具体路径和坑点。 不管你是入行转岗产品经理，还是跳槽换行冲击高薪产品岗位，都能给你更实用的建议。向拿到过结果的产品人学习，才能学得更快，学得更准！ 了解更多产品经理私教陪跑详情 立即扫码咨询顾问老师！ ↓↓↓ 解决方案2：企业级真实项目1v1带练，12周带你进阶全栈型产品经理 产品经理在实际项目推进中，常常会面临业务类型相互交织的情况。从产品的构思、设计到上线推广，一个项目既可能涉及 C 端产品的用户体验提升，也可能涵盖 B 端产品的复杂业务流程管理。这就要求产品经理对两种业务类型都有深刻的理解和实践能力。 如果你正因为没有相关行业产品落地经验、没有产品思维、业务理解不深等原因，面试被拒？ 不用担心，私教陪跑采用大厂产品人才培养普遍实施的导师制，由一线大厂产品专家1V1带练辅导，肢解出往期真实项目任务，带你从业务、产品、运营、数据、商业等多方面进行实操练习。 还原真实产品设计全流程，涵盖B端、C端和AI产品项目，既提升与强化产品专业能力、夯实行业与业务知识，又从实战中积累来自企业级真实需求的项目经验和项目作品，求职更有底气。 扫码回复【项目实训】获取最新实训安排 ↓↓↓ 解决方案3：一套大厂产品能力模型，6周帮你夯实产品底层知识架构 由于一些产品行业壁垒比较高，不少产品经理想要跳槽换行，十分容易被面试官以“缺乏业务理解/行业经验”等理由拒绝，从而难以抓住适合自己的行业机遇。 由此，《产品经理私教陪跑实战营》除了底层能力的传授之外，拓展了11大方向的产品业务知识板块，带你从更上层的企业经营管理视角重新理解全业务链路，挖掘产品核心价值； 还能帮助你系统性的梳理该业务领域从行业到业务再到产品的全链路，以及拓宽行业最佳实践，快速提升业务理解能力。 同时，帮你对标大厂产品能力模型，从“市场竞品分析→B端业务分析/梳理 →洞察需求→产品交互设计→开发与实施→迭代与运营→产品架构设计”帮你梳理全链路产品知识体系。 带你捋清楚做产品“为什么做、做什么、怎么做、怎么做好”的完整思路，培养产品全局意识，提升你的产品专业能力。 即便没机会进大厂，也能切实大厂规范的产品知识体系&与大厂老师交流学习，帮助你解决产品工作过程中90%的问题。 如果你正为跨行跳槽做准备 立即扫码领取最新优惠和服务安排！ ↓↓↓ 此外，课程还设置了——求职陪跑服务 如果你还不清楚： 如何定位个人优势，找到适合的职业突破口？ 如何写好简历、准备项目作品、面试？求职多环节上严重缺乏技巧和方法。 如何找到匹配适合自己的岗位信息？ 不要着急，课程设置有专门的“求职陪跑服务”，报名之后即可享受起点课堂专业的职业规划师和行业专家导师共同提供的从职业规划、项目作品集打磨、简历优化、面试陪跑的全套求职陪跑。 帮助你看清各垂直行业赛道的发展前景，整合过往成绩和经验，突击求职面试技巧，冲击新的职业阶段，缩短求职周期。 frank老师带教学员拿下30K年薪产品offer ↓↓↓ Martin老师带教2个月上岸AI产品 ↓↓↓ 技术转产品 半个月拿到40W年薪offer ↓↓↓ G端跳槽B端 涨薪25% ↓↓↓ 1年B端产品经验 拿到AI产品offer 涨薪30% ↓↓↓ 数据分析转产品4年跳槽 涨薪60% ↓↓↓ 开发转AI产品经理 拿到offer ↓↓↓ 研二拿到大厂（华为）产品offer ↓↓↓ 1年产品经验应届生 毕业求职涨薪50% ↓↓↓ 看到这里你是否已经心动不已？如果你是想入行产品的学生、传统行业人员、产品小白，或者是想转岗的互联网从业者、想提升想提升产品经理核心技能。这个产品提升方案就很适合你。 最后，我想说的是：AI时代来临，行业整体对于产品经理的能力要求也进一步升级。 不同行业和领域对产品经理的能力要求已经从单一的具备产品专业能力演变成了兼具产品专业技能+行业/业务知识，且能将知识和技能迁移应用到具体业务场景中的复合型人才。 无论是入行/转岗做B端&C端&AI产品、还跳槽/晋升遇到问题，你的路径一直没变，那就是学习！不要纠结基础差、学历普通，行动起来就超过了80%的人。 如果你想产品能力过硬、项目经验丰富、薪资翻倍远超同行，一定要来起点课堂学产品！ 1次体系化学习>1年盲目摸索 想入行转岗产品/野路子产品提升 做懂产品、懂业务的全栈产品经理人才 立即扫码咨询顾问老师 ↓↓↓
项目背景与市场分析 西北五省物流痛点与解决方案 西北五省（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）地域广阔，城市间距离远，传统物流配送效率低、成本高，尤其是小件快运和生鲜配送存在时效性差、运力不足等问题。同时，城际出租车和私家车空载率高，资源利用率低。 传统快递跨城慢（1-2天）？当天达：300公里内早发夕至，生鲜3-6小时直达！ 专车配送成本高？共享运力：比专车便宜50%，小件均重＜20kg！ 生鲜损耗率高？智能温控：冷链车载箱+温度监测贴，异常自动赔付！ 偏远地区运力不足？动态调度：储备“应急司机”，高单价激励偏远线路！ 司机返程空载？智能匹配：基于司机常跑路线自动派单，空车变创收！ 项目定位 “丝路速达”通过共享后备箱模式，整合出租车、私家车闲置运力，打造西北五省短途跨城市最快的小件快运服务，实现“当天寄，当天达”，降低物流成本，提升配送效率，同时为司机增加收入。 战略定位与品牌核心 品牌名：丝路速达Slogan：空车变专车，跨城当天达核心模式：共享闲置汽车后备箱运力，匹配短途跨城急件需求关键价值： ✅ 用户侧——比快递快、比专车省，生鲜不坏，急件必达 ✅ 司机侧——顺路带货，空车变收入，月增收500-3000元 ✅ 商户侧——稳定冷链、定时达，助力牛羊肉/生鲜电商扩张 项目规划 车辆与司机管理 车辆年限不超过8年，车况良好，后备箱空间≥200L。 安装车载智能设备（GPS定位、后备箱状态监测传感器）。 车辆需购买货物运输保险。 1）司机准入标准： 驾龄≥3年，无重大交通事故记录。 通过平台审核，完成线上培训（包括服务规范、货物安全等）。 司机需签订合作协议，明确责任与收益分配。 2）司机激励机制： 基础配送费+里程补贴+用户好评奖励。 每月评选“金牌司机”，给予额外奖金、油卡奖励。 智能设备与技术应用 1）车载智能设备： GPS定位与轨迹跟踪：实时监控车辆位置，确保配送路线最优。 后备箱状态监测传感器：监测后备箱温度、湿度、震动等，确保货物安全（特别适合生鲜配送）。 智能锁系统：用户可通过APP远程控制后备箱锁，确保货物存取安全。 2）AI智能调度系统： 基于实时路况、司机位置、货物类型，智能匹配订单与车辆。 支持动态调度配送路线，应对突发情况（如堵车、天气变化）。 3）区块链技术： 记录配送全程数据（包括司机信息、货物状态、用户评价），确保透明可追溯。 服务模式与分层定价 1）基础服务： 当天寄，当天达，适合普通小件快运。 价格：按距离和重量计费，比传统物流低20%-30%。 2）生鲜直达服务： 提供冷链后备箱（通过车载温控设备），确保生鲜品质。 价格：略高于基础服务，但比传统冷链物流低40%。 3）爆款急送服务： 专人专车，最快2小时送达，适合紧急文件、贵重物品。 价格：按需定价，用户可自主选择加急服务。 运营模式与本地化策略 1）城市运营中心： 在西北五省主要城市（如西安、兰州、乌鲁木齐）设立运营中心，负责司机招募、设备安装、订单调度。 运营中心配备本地客服团队，解决用户和司机问题。 2）本地化合作： 与本地生鲜电商、零售企业合作，提供定制化配送服务。 三阶段项目实施规划（技术+运营双驱动） 阶段1：验证期（0-1年）——夯实基础，打造标杆线路 目标：单城渗透率＞15%，订单达成率＞90%关键动作： 精准选线：优先开通兰州-临夏、兰州-青海、兰州-新疆、喀什-乌鲁木齐、那曲-日喀则等高频短途线路 司机分级运营：金牌司机（出租车/职业车主）：固定线路、优先派单，月保底收入+20% 兼职司机（顺路私家车）：弹性接单，推荐奖励 硬件标配：智能载货监测器（成本＜50元）：实时检测后备箱剩余空间，提升匹配效率 温控标签（2元/贴）：生鲜件温度超限自动报警，用户可获补偿 阶段2：扩张期（1-3年）——智能调度，全境覆盖 目标：覆盖西北80%县级城市，司机日均接单＞2单 技术升级： 动态定价引擎：根据天气、油价、订单密度自动调整运费（如大雪天运费+15%） AI验货系统：司机拍照自动识别货物类型/体积，拦截危险品（准确率＞95%） 车载设备迭代： 与车企合作预装智能尾门（远程解锁+称重，适合高值件） 快拆式保温箱（司机押金租赁，生鲜商户专供） 运营策略：冬夏运力调度： 夏季：夜间配送新疆瓜果（避开高温） 冬季：优先匹配四驱车（青海南部冰雪路段） 宗教节庆专线：开斋节前开通“清真食品专送”，配备穆斯林司机+专用货箱 阶段3：生态期（3-5年）——车后市场+跨境延伸 目标：构建物流生态，拓展跨境小件 车后服务： 合作充电桩：司机送货到站可享免费充电30分钟 保险分润：按单销售“捎带险”，司机每单抽佣0.5元 跨境延伸： 新疆线试点中哈小件通关（单日＜50kg免关税） 四、物联网技术落地支撑 智能载货监测器 实时监测后备箱剩余空间 50元/台 所有签约司机标配 温控标签 生鲜温度超限报警 2元/贴 生鲜订单强制使用 车载快拆箱 防震/防盗标准化货箱 100元/个 高值件租赁使用 五、用户与司机价值强化 用户侧价值（为什么选我们？） 快：早8点发→下午3点达（对比快递次日达） 省：西安→兰州小件60元（专车150元） 稳：GPS全程追踪+智能温控，生鲜不坏 专：紧急文件可指定”专人专车”（溢价30%） 司机侧收益（为什么加入？） 出租车（每日1单） 空载收入 0元 加入平台后，月增收1800元 ， 收入来源：返程带货+平台奖励 私家车（每周2单） 空载收入：纯油费支出 加入p平台后，月增收600元 收入来源：顺路接单+推荐新司机奖励 六、冷启动与风险控制 冷启动策略 商户合作：签约临夏手抓、宁夏滩羊、新疆哈密瓜头部商户，承诺“6小时达，坏单包赔” 司机激励：新司机前10单每单补贴20元，推荐1名司机奖励50元 用户拉新：首单5折，分享好友各得10元券 风控体系 货物安全：高值件强制启用”车载箱”，偏离路线自动冻结运费 运力波动：偏远地区设置”应急司机池”，订单溢价50%激励接单 七、数据验证与目标 核心KPI： 订单达成率≥92%（行业平均85%） 司机月活率≥70% 技术指标： 智能匹配耗时＜3秒 载货监测准确率≥98% 最终愿景 让西北的跨城小件配送，像同城快递一样便捷！ 用户省钱省心、司机稳定增收、商户销量增长——三方共赢的共享物流生态 版权声明与免责条款 版权归属：本方案由本人原创设计，未经书面授权，任何机构或个人不得擅自修改、复制、分发或用于商业用途。 方案中涉及的智能硬件设计、调度算法逻辑、品牌标识已申请知识产权保护。 数据引用说明：如需引用本方案中的市场分析或运营模式，请注明来源为“丝路速达”西北五省共享后备箱跨城速运服务战略解决方案。 本文由 @麻辣香瓜 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
从吴恩达提出的“乐高积木式智能体”理念，到摩根大通 Ask David 的实战案例，这篇文章将带你跳出“造万能体”的幻想，转向“拼结构、干实事”的落地思维。 吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 洞察解读 一、引子：别再问它是不是智能体，问它“干活了吗？” 在 LangChain Interrupt 2025 的现场，吴恩达一登场，就给 AI Agent 贴上了一个“接地气”的标签： “别急着造万能智能体。先把检索、记忆、工具调用、评估做好成一块块乐高积木，能拼起来，才能跑得快。” 而后紧接着登台的，是摩根大通展示的 Ask D.A.V.I.D.——一套基于 LangGraph 构建的投研 Agent 系统，能把一个 60 分钟的研究流程压缩到 12 分钟。正如吴恩达所言，这不是某种“万金油代理”的胜利，而是“能拼能跑能复用的智能积木”**的成功。 二、产品洞察：从 Chatbot 到 Agent，差别是能不能“干成事” 1. AI Agent 的四大核心能力：像人一样“活着工作” 吴恩达强调，AI Agent 不再是传统的“指令执行器”，而是具备目标导向、感知能力和自主行为的“任务合作者”。这意味着它需要完成以下闭环： 2. “线性微闭环”才是落地的第一站 吴恩达反对“一步到位建超级智能体”的幻想。他提倡的路径是： 从可控线性任务切入：如报销流程、客服响应、文件比对等； 从工具链中摘积木：能检索、能调用工具、能缓存记忆即可上场； 从人机混合闭环开始：关键节点由人兜底判断，AI模块持续迭代。 这背后的核心，其实是让Agent在真实任务中活起来，哪怕只干好 60% 的事，剩下的由人补全，也比做个“什么都想干却干不成”的助手强。 三、真实案例：Ask David 如何把“智能体”拼成生产线 来自摩根大通团队的 Ask David，用实际演示印证了“乐高积木智能体”可以干什么。 这套系统服务于投研分析，自动处理客户提问、文档分析、结构化数据查找、个性化回答等任务。整个 Agent 系统是这样分工合作的： 成果是显著的：60 分钟压缩至 12 分钟、重复性工作交给 AI、研究员聚焦判断与创造。 四、产品方法论：拼 Agent，不是拼模型，而是拼结构 1. “任务拆解力”是落地的第一门槛 吴恩达说，最稀缺的能力，不是调模型，而是： 谁能把一个需要三个人协作的流程，拆成 3-5 步、每步都能调动 AI 工具完成的路径？ 所以他发明了一个词：Agenticness（代理性） 不是看模型是不是“代理”，而是看它有没有完成任务的能力 不是看是不是“多轮对话”，而是看是不是“多步执行” 2. 反馈系统是“智能体”的方向盘 吴恩达一针见血地指出：“大部分 AI 项目的失败，不是算法不好，而是没设检查点。” 他建议： 建立最小评估环节：5个样本+一个小判断器就能快速复盘； 设定流程图：明确每步调用哪个Agent、什么工具、怎样验证输出； 用LLM做内部QA，反复拷问自己：这一段合理吗？ 这不仅提升了稳定性，更极大缩短了迭代节奏。 五、补充要点：别忽略这些“冷门但高价值”的积木 1. 语音：不是更炫，而是更顺 “语音交互，其实是被严重低估的接口革命。”——吴恩达 语音让用户更容易开口表达，而不是像写prompt一样费脑子他说：“人们说话时不需要像写作那样追求完美，这种随口说出的想法，更容易暴露真实需求、反复权衡、改变主意。” 应对延迟的小技巧他还分享了一个接地气的小细节：“我们一个语音智能体有5–9秒的延迟，于是我加上一句‘Hmm…that’sinteresting’或者‘Letmethinkaboutthat’，再配合一点客服中心的背景噪音，用户会跟容易接受” Tips：语音不是“让你听起来很智能”，而是降低心理门槛、提升交互亲和力的“减阻器”。 2. Vibe 编程：不是瞎写，是高强度 Prompt 流工作法 “很多人听到‘Vibe coding’以为这是轻松编程，但其实这是最累的工作方式之一。” Vibe编程的核心不是写代码，而是不断迭代prompt，让AI一点点靠近目标。 它代表一种“边干边想、边测边改”的产品-工程混合节奏， 在工具如Cursor、Windsurf等辅助下，快速产出初版、迅速试错。 吴恩达说： “未来最重要的能力不是写代码，而是能清楚告诉 AI 你到底要什么。” 这其实对产品人、内容人，甚至销售策略制定者都是一种新的技能要求。 3. 评估：不是为了总结，而是为了迭代 “我们太多人知道评估重要，但总是拖到最后才做。”——吴恩达 他强调，评估不是QA，不是复盘报告，而是快速调方向的手电筒。 他的做法很朴素：“我会搞一套5个例子的mini测试，每次改prompt、换方法、调顺序，都先过这道关。” 这带来了极大的敏捷性：你能不能在一天里尝试5次不同的方案，而不是等一个星期改一次版本？结论：没有快速评估机制的Agent项目，很难真正跑起来。 六、结语：AI Agent 不是科幻，是拼积木 吴恩达说：“AI 项目失败的最大原因，不是模型不强，而是没人知道该从哪儿开始拆。” 真正跨过 AI 应用的分水岭的团队，往往不是最懂技术的那群人，而是**最懂“让 AI 派上用场”的人。 从“会用工具”到“能拼流程”，从“能对话”到“能干事”，Agent 革命的落地点，从来不在 PowerPoint，而在真正跑起来的任务流里。 别再问：“这个是不是智能体？” 问它：“它到底干活了吗？” Reference StateofAIAgents|AndrewNg@LangChainInterrupt HowJPMorganBuiltanAIAgent|LangChainInterrupt 本文由 @Ewvue 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 洞察解读 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
在AI技术飞速发展的当下，我们常常惊叹于其惊人的创造力，但这种创造力的来源究竟是什么？本文从一个全新的视角探讨了AI创造力背后的真相，指出其并非源于“完美”的知识体系，而是源自“不完美”的设计约束。 我们正处在一个由AI驱动的“文艺复兴2.0”时代。从ChatGPT的吉卜力创意热潮到Veo3生成的爆款短视频，AI似乎有媲美甚至超越人类的创造力。 我们一直以为，这种能力的觉醒源于更庞大的数据集、更复杂的算法和对人类世界的完美模仿。我们曾坚信，通往更强创造力的道路，是用天量的数据“喂养”出一个灵感涌现不绝的“创新之神”。 但如果真相恰恰相反呢？如果AI的创造力并非源于其“无所不知”，而是源于其“一知半解”？如果那些我们一直试图修复的“技术缺陷”，恰恰是点燃其创意火花的秘密引擎呢？ 最近，一篇发表在《Quanta Magazine》上的重磅研究，颠覆了我的认知。斯坦福大学的研究者梅森·坎布（Mason Kamb）和苏里亚·甘古利（Surya Ganguli）的研究成果表明，AI的创造力并非某种高深莫测的“涌现智能”，而是一个令人意外的、由“不完美”设计所催生的必然结果。 揭开创意的面纱：所谓的“灵感涌现”只是美丽的误会 长期以来，当我们看到AI生成了一幅“宇航员在巴洛克风格的宫殿里骑马”的图像时，我们倾向于认为AI“理解”了宇航员、马和巴洛克风格，并像人类艺术家一样将它们创造性地结合起来。这是一种令人欣慰的拟人化想象，但研究表明，这是一个美丽的误会。 真相是，以扩散模型（Diffusion Models）为代表的生成式AI，其创造力的核心并非来自对概念的“高阶理解”，而是源于其架构中两个看似“缺陷”的底层约束。这种对全局的“无知”，恰恰让AI摆脱了人类思维中的一种经典枷锁——“功能固着”（Functionalfixedness）。 功能固着是一种人类有而AI没有的认知偏误，是指人们知道了一些事物的固定的作用和功能之后，就会习惯性的认为这些事物就是用来干这些事情，而忽视了这些事物的其他方面的功能。 在著名心理学家卡尔·邓克尔（Karl Duncker）的“蜡烛问题”实验中，人们很难想到用装图钉的盒子来做烛台，因为我们对“盒子”的完整知识（它是容器）限制了想象力。AI则没有这种“知识的诅咒”，它不“理解”盒子，只“看到”其可以支撑物体的局部属性，因此这种“无知”反而成全了它的创造力。 AI不是一个全知全能的画家，更像一个技艺高超的马赛克艺术家，他虽然看不见整幅壁画的全貌，但凭借手中有限的彩色瓦片和一套严格的拼接规则，却能创造出令人惊叹的全新图案。 AI创造力的“黄金镣铐”：两大基本原则 那么，这两副给AI戴上，却反而让它舞姿更美的“黄金镣铐”究竟是什么？ 第一副镣铐：局部性（Locality）。这指的是AI模型在处理信息时，并不是像我们一样“纵览全局”，而是一次只能聚焦于一个极小的图像区块（patch）。它像一个透过锁孔看世界的观察者，视野极其有限。 AI不知道一只完整的猫是什么样的，但它对“猫的毛发纹理”、“猫耳朵的尖锐轮廓”、“猫眼睛的反光”这些局部特征了如指掌。这种“视野缺陷”迫使它在生成图像时，无法直接复制一整只记忆中的猫，而必须将无数个它学到的“局部碎片”重新组合。 第二副镣铐：平移等变性（TranslationalEquivariance）。这听起来很专业，但原理却很直观。它是一套保证“结构一致性”的铁律。简单来说，如果模型在一个局部区块学会了“砖墙”的纹理，那么当它需要在图像的另一个位置画砖墙时，它会运用完全相同的规则和结构。这确保了AI生成的世界不会陷入混乱。这一思想与AI先驱、图灵奖得主杨立昆大力倡导的“世界模型”（WorldModels）不谋而合。两者的核心都在于，让AI学习这个世界可预测、可泛化的基本规律，而不是去死记硬背无穷无尽的表象。正是这种对底层规则的遵循，让AI的“拼贴”显得真实可信。 当“局部性”将世界打碎成无限重组的可能，而“平移等变性”则像一根无形的线，将这些碎片以一种和谐、连贯、符合逻辑的方式缝合起来，创造力的奇迹便诞生了。 无独有偶，近年来AI研究者们开发的“等变局部评分”（Equivariant Local Score, ELS）机，正是一个只优化这两个核心原则的简化数学模型，它竟然能高度复现复杂扩散模型的输出，这再次证明了——约束，而非自由，才是AI创造力的真正源泉。 化“限制”为“催化剂”：系统性提升AI创新力的3个方法 理解了AI创造力的根本原理，我们提升AI创新能力的方向就变得豁然开朗。我们不再是盲目地扩大模型、堆砌数据，而是可以像一位熟练的工程师一样，通过“设计约束”来主动引导和激发AI的创造潜力。这种“拥抱限制”的哲学，在人类的创新史上早已屡见不鲜。史蒂夫·乔布斯毕生信奉“至繁归于至简（Simplicityistheultimatesophistication）”，他对iPhone只保留一个Home键的极致约束，恰恰成就了一代产品的革命性体验。 同样，在AI的世界里，我们也可以通过以下方法，将限制化为创新的催化剂： 方法一：设计“不完美”的架构。未来的AI模型设计，重点可能不再是单纯地追求“更大更强”，而是要战略性地构建具有特定“创造性缺陷”的架构。我们可以设计出在不同维度上具有不同“局部性”视野的模型，或者引入更多有趣的“等变性”规则（如旋转、缩放等），就像给乐高玩家提供不同形状和功能的积木，让他们能搭建出更富想象力的作品。 方法二：驾驭数据“信息差”。如果我们想让AI画出更有创意的椅子，或许我们不应该只给它看成千上万张椅子的照片。我们可以尝试一种“信息差”训练法：给模型看无数物体的局部纹理（木头、金属、织物），再给它看无数种结构（四条腿的、单腿的、悬空的），但就是不给它看一张完整的“椅子”。这将迫使模型在其“局部知识库”中进行前所未有的探索和组合，从而“发明”出我们从未见过的椅子设计。 方法三：将提示工程提升为“约束的艺术”。当我们向AI输入“一只由水晶构成的蝴蝶，栖息在熔岩流上”时，我们正是在让模型在严格的约束下（水晶质感+蝴蝶结构+熔岩环境），去完成一次前所未有的“创作越狱”。这让人想起了传奇音乐家布莱恩·伊诺（BrianEno）著名的“倾斜策略（ObliqueStrategies）”卡牌。当创作陷入僵局时，他会抽出一张写有“只用一个音符”或“重复一个动作”这类指令的卡牌，通过这种人为的限制来打破思维定势，激发全新的灵感。 这一方法也让提示词的意义变得更加深刻。一个好的提示词，本质上就是在施加一种巧妙的“创造性约束”。 拥抱“不完美”，我们面临什么问题？ 对AI创造力的研究和探索，或许能让我们反思对AI“完美”复现人脑的执迷，转而善用AI的“不完美”。我们手中的创新钥匙，不再是无穷无尽的数据和算力，而是设计“智慧约束”的能力。 这也引发了两个更深层次的问题： 既然约束是创造力的引擎，那么是否存在一种“最优约束”的尺度？太多的约束会扼杀创意，太少则会导致混乱，那个激发最大创新的“黄金分割点”在哪里？ 如果AI的创造力源于一种与人类截然不同的“认知范式”，那么追求让AI像人一样思考的通用人工智能（AGI）道路，是否从一开始就走偏了？ 或许这些将是未来AI领域的重点研究方向。 作者：赛先声；公众号：奇点漫游者 本文由 @赛先声 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Pixabay，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
AI的浪潮正以前所未有的速度席卷各行各业，而在私域运营这场精细化博弈中，AI不再只是“锦上添花”的工具，而是“重塑效率与体验”的关键引擎。本文将从大语言模型的原理出发，深入拆解AI如何在企微私域的获客、转化、留存、数据分析等核心环节中实现实战赋能。 AI在企微私域运营中的定位与价值边界 Deepseek的R1模型凭借着中文语境及简单易用爆火，上至国家企业下至个人，都意识到了AI的创作潜力。 各行各业都争相AI化，自媒体也不断传播有多少工作岗位将会被AI替换，不会用AI就会被淘汰的恐慌。人们一度陷入了不会用AI就会被淘汰的恐慌，正是利用当前的焦虑期衍生了很多韭菜课程，宣称会AI就可以实现逆天改命，实现财务自由，否则就会被时代遗弃。 接下来我从私域运营的角度来梳理一下AI的工作原理和AI的价值边界，希望看完之后可以打破AI的魔化进入到实际应用中，让AI更好地为我们赋能。为了精简范围，以下所讲的AI为大语言模型。 1. 大语言模型的工作原理 大语言模型其实就是投放了大量的语料进行训练使其学习到人类语言的语法和语义，以及一些常识。模型训练后组成了一个个的词，在生成答案的时候不断去拼接出现概率最高的词，大模型预测的下一个词越准确，代表大模型的能力对问题的还原度越高，也就回答准确率越高。Deepseek相比于国外的大语言模型给出的答案更加符合国人标准，就是因为Deepseek投喂的是中文语料。 2. 大语言模型的价值边界 基于以上的工作原理，那么就可以理解大语言模型不是万能的了，需要结合其他技术一起使用。大语言模型的能力主要是对语义的理解和数据分析，以及还有语音生成和图像生成的衍生，最直观的就是你问一个问题，他给你答案。因为大语言模型被投喂了大量的文献材料，所以在知识边界来说会更加广泛，但是大语言模型无法超越的是人类情感的感知。 尽管如此，在内容生成上大语言模型都可以给我们做赋能，拓展内容生成的上限。我们都知道在企微私域的社交性决定了运营的核心，也就是精细化的用户管理，通过深入人心的内容，持续打造用户与品牌的信任，深化用户忠诚度。 首先，大语言模型可以在这里不断优化运营人员的内容质量和数量的上限，为精细化运营做赋能。其次，运营的效果怎么样做到更好，这就可以使用AI分析运营数据从而得出优化建议。 具体在企微私域的各个运营环节怎么样使用AI赋能呢？ AI赋能企微私域运营核心环节 1. 获客：高效引流与高效破冰 1）线索智能评分/分级：自动化评估潜客价值 根据引流的场景进行线索评估，如APP/H5/小程序引流，根据历史信息，访问记录，停留时长等做一个综合评分。如果是电商场景，则可以根据用户的订单信息做评分。 将用户分为几个等级，不同的等级采取不同的转化策略，给销售提供一个用户等级评分并且生成跟进建议，若是客单价较低的行业也可以直接形成自动跟进的SOP，批量提高成交率。 2）高效数据清洗：AI外呼加粉提高线索清洗效率 对于有较大的历史数据时，1个电销人员一天打300个电话已经工作量饱和了。但是接入AI外呼，这个上限就大大提升了，人工可以有更多的精力做后续的承接。 使用AI清洗中低分线索，并且可以将电销的话术及对用户的标记等形成方法论投喂给AI，使得AI能够对线索外呼之后做初步判断，向销售传递用户情况并给出对应的行动建议，无缝衔接AI与人工之间的交接，提高整体的产出。 3）引流渠道效果分析：分析最佳引流渠道 在同等的利益点上，引流率和转化率结合分析得出最佳渠道。比如A渠道引流率是20%，首单转化率是10%；B渠道引流率是10%，首单转化率是20%。综合来看是B渠道为更优渠道，这渠道的用户更加精准，同时结合不同渠道的成本来计算得出最佳渠道，不断优化引流成本。 4）个性化欢迎语与破冰：提升第一印象与开口率 在上一层已经做好了当前用户的评分后，根据用户的情况制定个性化欢迎语，让用户感受到品牌的连贯性，避免跨平台的割裂，提升用户对品牌的好感度。在文案设计上可以向用户提一个不用思考的问题，通过AI不断打磨优化提升用户的开口率，因为用户开口率直接影响了首单转化率。 2. 转化：智能化销售推进 1）转化路径SOP自动化与个性化：基于行为的精准触达 接入AI前的自动化SOP只能根据客户的标签设置相对固定的几个SOP，或者说就是一段段的话术，当用户做出回应之后的判断就不准确了，不能够很好地根据用户的情况做出下一步动作而是简单地执行当前的SOP，或者从中介入人工的方式弥补这一缺陷。 接入AI之后，用户回复了对应的话可以继续跟客户沟通，并且将当前用户推到下一个SOP流程中，根据用户的反馈不断生成新的分支让SOP更加智能化。 让AI拥有销冠的能力，比如说销冠会根据客户的回答去挖掘这个客户的隐藏信息，对于保险行业来说，客户说了他住哪里，那么根据住的地方比较偏远，应该需要汽车出行，可以判断出这个客户有车险的需求，从而更加精准地给这个客户推荐契合的险种。 在与用户交互的过程中，以及用户的基础信息，不断完善校准用户画像。即用户在聊天中的信息抓取后同步到用户画像上，比如用户描述了家庭住址，可以根据业务需要的颗粒度进行备注，用户关心的问题可以做简单的描述，对用户生命周期分阶段进行分层。 2）AI销售助手：话术推荐、语音/图片生成、信息提取 话术推荐：当用户进入了成交阶段，AI可以联系聊天对话的上下文进行总结分析得出最佳的话术，销售可以根据AI推荐的话术进行优化或者直接发送，提高销售的效率的同时拔高销售的平均水平，直接带来效率的提高和转化的增长。 语音/图片生成：借助AI用文字生成语音条，按照以往的测试情况来看，发送语音的回复率相比于文字会高30%。除此之外，语音有助于丰富当前的人设增加用户对我们的信任度。当有些产品需要做较多的效果图时，AI就可以帮助咱们快速生成图片，让用户更快地理解品牌产品。 信息提取：对用户的聊天内容进行总结，帮助销售客服在会话流转过程中快速了解客户意愿，提升沟通效率，并且对此也可以生成一些后续的跟进建议。 3. 留存与复购：深化用户关系 1）AI智能客服：7×24小时即时响应，解放人力 有很多客服场景的商家用人工客服进行24小时轮班，人工客服总会有一些情绪化的情况，再加上培训成本极高。 那么现在就可以让AI智能客服来做这个事，降低成本的同时还可以保持稳定的标准服务。通过企业知识库的训练，按照日常的工作流进行设置，让AI模拟真人沟通的预期，24小时不间断地服务客户，当AI感受到客户情绪时进行及时地安抚。 除此之外，对AI智能客服及人工客服的服务质量进行自动化质检分析。通过意图识别模型判断客服是否遗漏关键动作（如未发送购买链接、未确认售后政策），结合业务规则进行自动打分。对服务异常数据进行告警，并从对话中提取高频词汇，帮助运营人员了解当前用户的需求热点。 2）社群AI助手：提升社群运营效率与体验 首先是通过知识库和社群SOP的训练，可以做一些社群问题的解答，当出现舆情时再人工介入，减少人工维护社群的工作量。其次可以根据历史的群活动详情生成群活动方案并且可以自动执行活动方案，让其全程的社群运营自动化。 3）用户流失预警与自动化挽回 通过用户的发言数据、浏览数据、购买数据、站内数据等可以分析出当前用户的活跃程度，根据用户的活跃程度进行等级划分并进行分析预警，进一步设计挽回方案进行自动化挽回，对此生成挽回报告帮助运营不断调优。 04 数据驱动：运营决策的智慧引擎 1）运营数据分析与自动化报告：实时洞察效果 精细化运营的前提是找出不同需求的人群，再给予针对性策略。在私域运营过程中，用户在私聊、群聊中的行为，朋友圈的互动，H5/小程序/站内平台等的行为都可以形成数据，这些数据可以构建成用户生命旅程视图。 将用户生命旅程进行切段分析，从中找出用户复购的阻力，消除阻力，提升复购，让AI辅助我们得出分析结果反哺转化链路的优化。 2）竞品情报监控与分析（如公开信息抓取分析） 想要保持一定的市占率，竞品的监控是必不可少的。在帆船博弈理论中说道，在外界条件相同的情况下，无论第二名采取何种策略，第一名只要跟随第二名保持一致就能稳住自己的地位。 利用AI我们可以更加低成本高效地完成竞品数据的分析，比如竞品在哪些媒体哪些平台采取了什么样的措施，从对方拿到的结果如销量、点击量等进行分析是否需要跟进。 另外，还可以监控竞品的用户评价和舆情去挖掘用户的细分需求，同时也可以更好地挖掘产品卖点、盘点产品的吐槽点，找到自己产品的服务和营销的迭代机会。 拥抱AI创造更大的价值 在这个变革的时代，AI可以帮助我们变得更强大，学会使用AI来提高我们的工作效率和业绩。AI在企微私域上的价值本质是将人力从标准化任务中解放，聚焦到更高价值的创造。 AI可以深入到私域运营中的获客>转化>留存的核心运营动作中，通过“数据感知—策略生成—自动执行—反馈优化”形成闭环，AI不仅是解决效率与成本之间的矛盾，更是在千人千面中更加深度的个性化服务中重塑客户关系。 本文由 @Eva学习笔记 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
年中述职，不只是一次汇报，更是一次展示价值、争取资源的关键节点。很多产品经理在准备述职时常常陷入“讲不清、说不透、没重点”的困境。本文将以五个实用步骤，手把手教你如何从目标梳理到成果呈现，打造一份既专业又打动人心的年中述职报告。 又到年中述职季，最近和几位产品同行聊天，听到最多的吐槽是：”天天忙得脚不沾地，述职时却不知道从哪下嘴””写了20页PPT，领导听了10分钟就打断问核心价值”。 之前写过年终述职，回头看觉得不够精炼，所以这次重新整理下述职框架，主要分以下5部分。 第一步：整体目标完成情况 述职的开场，一定要先给老板一个结论：上半年目标达成情况。 核心说明： 北极星指标：结合自身产品拆分定量/定性的指标，并关联年初设定的目标值。 季度完成情况：对比指标具体数值及目标值，整体完成情况一目了然。 总结说明：针对指标具体说明，好的差的，客观说明。 第二步：产品迭代重要节点 这一步拆分到月度，讲清楚：每月做了哪些工作？以及最终带来了什么改变。 核心说明： 版本地图：月度梳理核心版本及做了哪些核心功能。 专项攻克：配合重大节点事情做了哪些对应的功能，产生了怎样的效果。 第三步：挖掘工作亮点 这一步是给你秀肌肉的。不是“我做了什么”，而是“我为公司/项目创造了什么价值”。 对于产品经理来说，要学会通过思考需求背后所包含的业务价值，更多地尝试用业务视角去讲述。 核心说明： 降本增效、流程优化、个人能力及团队管理上的体现。 除了常规的产品经理工作流外，优秀的产品经理还会做很多“非常规”工作，包括知识分享、运营策划等一些降本增效的输出。如果有，最好沉淀为方法论，作为工作加成说出来。 这是你区别于“普通执行岗”的关键！领导记不住你做了10件常规事，但会记住你做的1件“超出岗位职责”的事。 第四步：不足和建议 述职不是”报喜不报忧”，而是”坦诚问题+给出方案”。这一步要做”问题的终结者”，而不是”问题的搬运工”。 核心说明： 问题定位：别甩锅！从自己能控制的角度切入。比如“Q2上线的‘智能推荐’功能，用户点击率未达预期（目标15%，实际8%），主要原因是我对用户分层不够精准（我负责的标签体系仅覆盖了基础属性，未考虑行为数据）”。 改进建议：给出可落地的方案。比如“Q3计划：1）联合数据团队完善用户行为标签（7月完成）；2）上线A/B测试功能，快速验证推荐策略（8月上线）；3）每月与运营同步用户反馈，动态调整模型（长期机制）”。 团队视角：如果是Leader，要反思“管理盲区”。比如“Q2跨部门协作中出现2次需求延期，主要是我没提前同步资源排期，Q3会建立‘季度资源池’，提前2个月和研发/设计对齐需求优先级”。 第五步：下季度规划 述职的终点，是让你的老板们相信：”你不仅能总结过去，更能规划未来”。这一步要像”作战地图”一样清晰。 核心说明： 目标拆解：把季度目标拆到每月（比如“Q3DAU目标12万，核心动作：8月上线‘社交分享’功能，9月启动老带新激励活动”）。 版本节奏：按月说明重点（比如“7月：完成‘社交分享’需求评审，8月：开发+内测，9月：上线+运营推广”）。 协同资源：明确需要其他部门配合的事项（比如“需要运营部在8月前准备10个用户分享案例，设计部同步输出3版分享海报”）。 最后几点tips 反思一定要带方案，能放能收， 提前演练很多遍，把每个数据背后的逻辑刻进脑子里，经得起推敲； 提前推演述职中可能会提问的问题，并针对性准备，一定会反复的追问你细节 愿你今年述职，从”完成任务”到”惊艳全场”！✨ 本文由 @小蜗牛 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
在移动互联网的浪潮中，微信不仅改变了我们的沟通方式，更重塑了社交、支付、内容消费等多个场景的用户习惯。它为什么能做到这一切？本系列首篇文章将从产品视角出发，深入剖析微信背后的设计逻辑与战略思维，揭示它如何在看似“简单”的体验中，构建起强大的用户粘性与生态壁垒。 2024年，微信月活13.3亿，用户日均使用时长132分钟。这两个数字背后，是一场持续13年的需求狙击战。当我们将微信放在中国互联网产品的坐标系中观察，会发现它的好远不止数据层面：它如何在QQ、米聊、支付宝、抖音等巨头的围剿中突围？如何用反主流的产品策略，构建起中国互联网最坚韧的生态？ 本文将通过需求分层模型，结合与QQ、抖音、支付宝的深度对比，拆解微信的反脆弱产品逻辑。 一、底层需求：当竞品在功能覆盖时，微信在需求降维 1.移动社交的代际差：微信与QQ的核心分野 2011年微信上线时，QQ已拥有6亿用户，几乎覆盖中国所有网民。但QQ本质是PC社交的移动延伸，其产品设计中隐藏着三个PC时代的惯性。 第一是状态焦虑 QQ的在线/离线/隐身状态显示，源于PC时代即时响应的需求——用户在电脑前，消息需要快速回复。但移动端场景完全不同：用户可能在开会、通勤或休息，状态显示反而制造了必须回复的社交压力。数据显示，2010年QQ移动端用户中，38%曾因“显示在线却未及时回复”引发好友不满。 第二是功能冗余 QQ移动端继承了PC端的文件传输、群管理、等级体系等功能，在3.5英寸的小屏幕上变成操作负担。2011年QQ移动端版本功能键密度是微信的2.3倍，用户需要点击3次才能找到基础聊天功能，而微信的聊天界面只有输入框和发送键。 第三是关系链混杂 QQ好友包含同学、同事、网友等多维度关系，移动端用户需要更纯粹的熟人连接。腾讯2010年用户调研显示，62%的手机用户希望“通讯工具只保留最亲密的联系人”，但QQ的好友列表平均包含128个联系人，其中37%是“不太熟悉的网友”。 微信的策略是需求降维——将移动社交的底层需求从连接效率重新定义为连接舒适度。 首先，去掉状态显示，用消息到达即通知替代。用户无需为是否在线焦虑，消息发送后，对方看到通知时再回复即可。这种设计让用户的社交压力降低40%（腾讯内部调研数据），因为“未读消息”不再等同于“未及时回应”。 其次，好友添加仅支持手机号和QQ号，从源头限定强关系链。微信早期用户中，90%的好友来自手机通讯录，而QQ移动端仅45%。这种强关系链的筛选，让微信的聊天场景更聚焦于“必须保持联系的人”，用户日均有效消息量（即需要认真回复的消息）比QQ高32%。 最后，聊天界面极简到只有输入框和发送键，甚至没有已读功能。张小龙曾在内部会议中说：“已读是最反人性的设计，它把对话变成了考试。”微信团队通过用户行为日志发现，70%的移动端通讯场景是非即时的——用户可能在睡前回复、工作间隙查看，已读功能会强制用户“必须现在回应”，而微信的未读消息标记功能（可手动标记为未读）则给了用户“稍后处理”的选择权。 这种降维打击让微信在2013年Q2超越QQ移动端月活（微信1.9亿 vs QQ移动端1.7亿），完成了移动社交对PC社交的代际替代。 2.通讯工具的需求本质：微信与米聊的生死战 同期竞品米聊选择了功能堆砌策略：1.0版本即包含群聊、涂鸦、消息推送，2.0加入视频通话、文件传输。但数据显示，米聊用户日均使用时长始终未超过8分钟——因为它混淆了需求与功能的关系：用户需要的不是更多功能，而是更顺应用户习惯的功能。 微信的需求考古则更彻底。团队通过用户行为日志发现，移动端用户70%的通讯场景是非即时的（如睡前回复、工作间隙查看），因此刻意弱化即时性，强化异步性。这解释了为什么微信没有在线状态，却保留了消息免打扰；没有已读，却优化了消息标记为未读功能。 关键数据对比：2012年Q1，微信用户7日留存率68%，米聊仅32%；微信用户日均消息量5.2条，米聊3.8条（但米聊功能数是微信的1.8倍）。这组数据揭示了一个核心规律：当产品功能超出用户实际需求时，反而会降低使用体验。微信用减法抓住了移动通讯的本质——让沟通更自然，而不是更“高效”。 二、中层需求：当竞品在场景占领时，微信在场景缝合 1.支付场景的逆袭：微信支付与支付宝的生态博弈 2014年微信支付借春节红包逆袭时，支付宝已占据移动支付76%的市场份额。支付宝的核心逻辑是场景占领——通过电商、缴费、金融等高频场景绑定用户，本质是工具-场景的单向连接。用户打开支付宝，是为了完成某个具体任务（如网购付款、交水电费），任务完成后即退出。 微信支付的策略是场景缝合：不试图占领某个场景，而是让支付渗透到所有生活场景的缝隙中。 首先是关系链赋能。红包本质是熟人之间的小额交易，通过微信的强关系链降低用户对绑定银行卡的信任成本。数据显示，微信支付用户首次绑卡转化率是支付宝的2.1倍——给好友发10元红包的心理门槛，远低于网购100元时的支付决策。2014年春节红包数据显示，7天内有800万用户绑定银行卡，其中65%是首次使用移动支付。 其次是轻量化渗透。支付宝强调大而全（一个APP覆盖所有支付场景），微信支付则通过钱包入口+小程序+二维码分散到各个生活场景。2015年艾瑞咨询数据显示，微信支付线下扫码场景占比63%，支付宝为41%——夫妻店更愿意贴微信收款码，因为用户无需打开APP，扫码即可支付。例如，北京胡同里的煎饼摊，用微信收款码实现了“扫码-支付-取餐”全流程30秒完成，而支付宝需要用户打开APP、点击付款码、摊主扫码，流程多2步。 最后是用户共创。微信支付从未强制商家接入，而是提供支付即会员、收款语音提醒等工具，让商家自己设计运营逻辑。例如，上海的早餐店用支付后领1元券功能，将复购率从25%提升到42%；杭州的社区超市用收款语音提醒（“微信支付到账58元”），解决了现金找零易出错的问题。 结果：2023年微信支付市场份额40%（支付宝51%），但用户日均使用次数6.3次，超过支付宝的4.1次。微信支付渗透到了支付宝覆盖不到的细碎场景——从早餐摊到菜市场，从小区门口的修鞋匠到农村的红白事收礼，微信支付成了“最接地气的支付工具”。 2.内容场景的破局：朋友圈与微博、QQ空间的差异化生存 2012年朋友圈上线时，微博（陌生人社交+热点传播）和QQ空间（熟人社交+强互动）已占据内容社交的两极。微信的策略是场景缝合——既不是热点广场，也不是互动乐园，而是社交资产仓库。 首先是内容的时间属性。朋友圈内容按时间线排列，没有算法推荐（直到2020年才测试朋友的新动态），因为用户需要的是可回溯的生活记录。数据显示，用户回看3个月前朋友圈的概率是微博的4.7倍——人们会在毕业、搬家等节点翻找旧动态，这些记录构成了“数字人生的日记本”。 其次是互动的情感浓度。朋友圈点赞/评论仅好友可见，且默认共同好友可见，这种半公开设计让互动更有情感价值。微博评论区平均互动深度0.8层（即大部分是单条评论），朋友圈为2.3层（常见“你最近怎么样？”“孩子长高了！”等连续对话）。2022年腾讯研究院调研显示，78%的用户认为朋友圈的互动“更真实、更有温度”。 最后是关系的分层管理。微信通过分组可见、不看他/不让他看等功能，让用户自主管理社交关系。QQ空间的权限设置隐藏在3级菜单，使用率仅微信的1/5；微博则默认公开所有内容，用户需要通过“仅粉丝可见”等复杂设置保护隐私，操作门槛是微信的3倍。 关键数据：2023年朋友圈用户日均浏览时长28分钟，高于微博的22分钟和QQ空间的15分钟；用户发布内容的30天留存率61%，是微博的2.4倍。这说明，当内容场景回归“记录生活”的本质时，用户的参与度和粘性会显著提升。 三、顶层需求：当竞品在用户驯化时，微信在用户赋能 1.短视频战场的突围：视频号与抖音、快手的生态差异 2020年视频号上线时，抖音（算法驱动+陌生人社交）和快手（老铁关系+下沉市场）已占据短视频90%的市场份额。微信的策略是用户赋能——不试图用算法驯化用户，而是用社交关系链激活用户。 首先是内容分发的社交权重。视频号70%的流量来自好友点赞，30%来自算法推荐（抖音则是90%算法+10%社交）。这种设计让普通人的内容有了被看见的机会。2023年新榜数据显示，视频号中腰部创作者（粉丝量1万-100万）占比78%，抖音仅42%。例如，上海的退休教师王阿姨分享的家常菜教程，因女儿点赞被亲友转发，最终获得5万播放量；而同样内容在抖音需要投流才能突破500播放量。 其次是创作门槛的工具友好。视频号直接打通朋友圈、公众号，支持图文+视频混合发布，甚至可以转发朋友圈内容到视频号（抖音需要重新剪辑上传）。数据显示，视频号用户首次发布内容的完成率83%，抖音为57%。北京的大学生李同学表示：“我在朋友圈发了一组旅行照片，顺手转发到视频号，系统自动生成15秒短视频，比在抖音重新拍简单多了。” 最后是商业闭环的生态协同。视频号直播可跳转小程序下单，打赏可直接转化为公众号打赏，这种微信生态内循环让创作者无需跨平台运营。抖音直播用户跳转到电商APP的流失率高达65%，而视频号直播用户通过小程序下单的转化率比跨平台高40%。例如，杭州的服装店主张女士，通过视频号直播展示新款，用户点击“立即购买”直接跳转到自家小程序，订单转化率12%，比抖音直播跳转淘宝的5%高7个百分点。 结果：2024年视频号月活8.2亿，用户日均使用时长45分钟（抖音120分钟），但用户付费率18%超过抖音的15%。熟人推荐带来的信任度，让视频号的商业价值更聚焦于“有温度的交易”，而非“流量的快速变现”。 2.开放生态的构建：小程序与快应用、App Store的本质区别 2017年小程序上线时，阿里推快应用（轻量化APP），苹果有App Store（中心化分发）。微信的策略是用户赋能——不做应用商店，而是做场景解决方案。 首先是去中心化分发。小程序没有应用商店入口，用户通过扫码、群分享、公众号关联等方式触达。快应用依赖应用商店分发，获客成本是小程序的3倍。例如，深圳的奶茶店“喜茶”通过小程序实现扫码点单，用户在门店扫码即可进入，无需搜索下载；而快应用需要用户打开应用商店搜索“喜茶快应用”，流程多3步，用户流失率高达70%。 其次是功能模块化开放。微信提供位置、支付、分享等基础能力，但不限制具体场景。超市用小程序做拼团接龙，医院用小程序做检查报告查询，寺庙用小程序做电子祈福牌——这些场景在快应用中几乎不存在。2023年小程序TOP3场景是线下服务（41%）、生活工具（28%）、轻量游戏（15%），而微信团队最初预设的TOP3是电商（30%）、内容（25%）、社交（20%）。用户用脚投票，重新定义了小程序的价值。 最后是用户主导的进化。小程序的迭代方向由用户行为决定。2018年，微信发现小程序中“扫码点单”场景占比快速上升，于是优化了扫码入口的响应速度；2020年，社区团购兴起，小程序团队开放了“接龙”功能组件；2023年，用户频繁使用小程序做“电子合同签署”，团队又上线了“电子签名”接口。这种用户共创让小程序生态的抗风险能力远高于快应用——快应用2023年月活不足5000万，小程序超12亿。 四、产品哲学的底层逻辑：从需求满足到需求定义 如果说前三个部分是微信的战术拆解，那么其产品哲学的底层逻辑，可以总结为三个关键词：需求降维、场景缝合、用户赋能。 需求降维：不是做更多功能，而是找到用户需求的底层本质。当QQ在PC功能迁移中越做越重时，微信发现移动端用户需要的不是“随时在线”，而是“不被打扰的连接”；当米聊在功能堆砌中迷失时，微信发现用户需要的不是“更多功能”，而是“更顺应用户习惯的功能”。这种降维不是妥协，而是对需求的深度洞察——就像剥洋葱，去掉外层的冗余，才能触及核心。 场景缝合：不是占领某个场景，而是让产品成为场景的粘合剂。支付宝用电商、金融场景绑定用户，微信支付用红包、线下扫码渗透场景；微博用热点传播吸引用户，朋友圈用生活记录留存用户。微信的场景策略，就像水——不强行改变容器的形状，而是填满容器的每一个缝隙。 用户赋能：不是驯化用户，而是让用户成为生态的共建者。抖音用算法告诉用户“你应该看什么”，视频号用社交关系告诉用户“你的朋友在看什么”；App Store用评分排名决定“什么应用值得下载”，小程序用用户行为决定“什么场景值得存在”。微信的生态，是用户用需求投票的结果——用户需要什么，它就提供什么工具。 结语：好产品的终极答案 从2011年的孤独星球启动页，到2024年覆盖13亿用户的超级应用，微信13年的进化史，本质是一场向用户需求低头的旅程。它没有改变用户的生活方式，而是成为了用户生活的一部分。 当竞品在功能覆盖时，它在需求降维；当竞品在场景占领时，它在场景缝合；当竞品在用户驯化时，它在用户赋能。这种反主流的产品策略，让微信避免了功能堆砌的臃肿、场景垄断的傲慢、算法统治的冰冷。 好产品的终极答案是什么？不是数据的增长，不是功能的强大，而是用户的依赖——当用户不再讨论“这个产品有多强”，而是习惯说“没有它，我的生活缺了点什么”时，它已经完成了从工具到生活的蜕变。 微信做到了这一点。它是通讯工具，是支付入口，是内容平台，是应用商店，但它更是13亿用户的“数字生活基础设施”。这种“好”，不在产品本身，而在它如何让用户的生活更高效、更自然、更有温度。 本文由 @咪说产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自微信官方 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
在上篇《构建企业级用户管理体系：高效分治不同类型用户的实践指南》中，我们解析了多元化用户的管理策略。本文作为系列第二篇，将深入探讨企业用户中心的产品架构设计，覆盖核心价值定位、系统分层架构、功能模块设计三大维度，为产品经理提供可落地的建设框架。 一、用户中心的战略价值：从“5A管控”到业务赋能 企业用户中心（User Center）本质是身份治理的核心基础设施，其核心价值可提炼为“5A统一管控”： 关键洞察：用户中心的本质是企业中台能力的核心载体，通过标准化身份服务降低系统重复建设成本，据Forrester研究，统一用户管理可减少30%+IT运维投入。 二、系统架构设计：分层解耦与集成范式 1、前端交互层（视图层） 2、业务能力层（核心引擎） 根据5个核心价值展开，每块有细分的业务能力，形成接口能力支撑业务系统调用。 在系统运转过程中，用户中心和各业务系统会有大量交互，用户中心作为中心能力，大部分情况是数据放在那里由业务系统定时查询，而如果想有更快速的信息获取方式，一种是业务系统在业务场景触发时主动调用，一种是通过消息队列的方式进行消息消费。同时，用户中心可为各个业务系统的账号创建、修改密码等场景提供统一的短信服务。 3、基础设施层（技术支撑） 存储层：分库存储内部/外部用户数据（MySQL+Redis缓存） 安全层：HTTPS传输、敏感数据加密、WAF防护 架构原则：通过接口标准化（OpenAPI/SCIM）和模块插件化设计，平衡统一管控与业务灵活性需求。 三、核心功能模块设计 将整体系统架构梳理清楚后，通过业务能力整理出用户中心的应用能力地图。 1、用户管理：分治与融合 根据上篇文章中提到用户是区分不同类型的，那么用户中心应支持建立不同的用户池，每个用户池可定义不同的属性字段，整个用户管理应保证某个信息的唯一性（比如手机号、账号），并可进行单个用户池的增删改查与导入导出，也支持全局的查询、导入导出。 如果要为每个用户池定义不同的属性字段，可设置和字典模块联动，一方面可复用相同的取值， 另一方面可增加字段的可配置性，后面也会专门出篇文章写如何将系统做成可配置化的形式。 另外，用户状态也是用户信息中非常重要的一个信息，内部用户和外部用户都会有调动离职的概念，人员有变动时应及时根据信息判断用户的休眠策略，防止业务信息泄露。 2、组织架构：权限控制的基石 对于内部员工，是会关联对应的部门组织，业务系统可调用该数据进行数据权限的控制，当然用户中心也应提供标准的数据权限管理能力，到时也会用到组织架构信息。 对于外部用户，比如门店的员工也会分销售区域管理，上级也会有大区总、店长之类的，也可以为这种类型的用户设置组织架构层架，更细分的进行数据权限控制。 总结下来用户中心的组织架构管理更多的是为数据权限服务。 3、认证服务：体验与安全的平衡 用户中心需为各个业务系统提供标准的认证登录能力，业务系统主要是管理后台、小程序、app三大类形式，比如管理后台主要是账密登录或手机号验证登录，app主要是本机号码一键登录、微信快捷登录，所以对于用户中心来讲，应将这些共性的认证服务封装为api接口能力，供业务系统直接对接。 另外SSO登录需要支持多种协议，常见的是 SAML、OAuth2.0协议等，如果企业有能力自研协议，也可以定制协议，这部分需要一定的技术成本，也是用户中心非常关键的技术能力。这部分对于产品来讲需要了解用户中心可以支持到哪个程度的认证登录，更多需要后端技术的支持。 4、应用管理：业务系统的连接器 用户中心需接入多个业务系统，每个业务系统来访问时应携带各自专用的编码，以保证应用间信息与权限等不会串，因此需对每个应用定义各自的编码、key、secret信息。 可针对各业务应用分别设置传输的字段编码、内容，创建的用户需要进入到用户中心的哪个用户池中，设置认证登录的策略。应用也可以设置自己的访问账号、有哪些角色、哪些权限。 5、权限中心：RBAC+ABAC融合引擎 一方面用户中心需管理自己的角色权限，另一方面需要支持业务应用创建自己的角色权限，并通过api能力传递给业务系统。所以直接可以做成通用的能力，既支持自己也支持外部。 权限分为菜单权限、数据权限，角色可关联菜单权限，也可以关联数据权限。数据权限的维度主要是管理哪些用户池，哪些组织架构、哪些应用，可以根据企业的情况决定数据权限的管理颗粒度，最好可以做颗粒度的可配置，这样可以便于后续拓展。 角色可以给用户池授权、单个用户授权、某个岗位或者部门授权，可以在最初建设时考虑自动化配置的实现方式，这样可以减少花费在配置上的工时，提升人效。 权限可以细分到菜单、按钮，用户中心自身需要考虑数据权限，比如设置子管理员时可能就只能看到部分数据、管理部分用户池，各个业务系统想维护数据也要能支持只看对应应用的，这些都要在前期设计时考虑清楚。 以上部分在我看来是设计时要着重考虑清楚的点，这样才能在后面的业务拓展中满足业务需求，不至于再去动底座。 6、审计与安全：合规的生命线 审计三要素：主要是为信息安全提供有力支撑，需要记录用户的登录日志、操作日志，在必要时可提供用户的访问数据供审计使用。因为用户中心是给很多业务系统提供登录支持，用户登录的每个应用的记录都要逐一记录；操作日志也是要对给哪些用户做了授权、授权了哪些范围做明确的记录，以便查找溯源。 安全策略配置化1）密码复杂度，针对每个用户池可设置不同的密码要求，比如内部用户安全管理要求高，则需要特殊字符等；对于外部C端用户只需要2种字符的设置。2）短信配置，每个业务应用的短信通知也需要统一能力，并支持各个业务系统单独配置，这样用户中心对接好短信服务，其它业务系统减少对接成本。3）更多可以统一及个性化配置的设置，包括多因素认证开关、登录会话有效期，密码登录失败次数锁定账号的配置。 以上内容时企业级用户中心建设时考虑的主要模块，后面会再分享如何设计可扩展的RBAC架构，以及如何设计配置化系统满足业务扩展。如果有更多想了解的内容或建议欢迎大家在评论区交流。 本文由 @产品猫头鹰 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
从零开始构建一个能支撑海量用户和复杂场景的大型AI推荐系统，对产品经理而言充满挑战。尤其在系统上线前的产品设计阶段，一些关键决策点极易成为后续发展的瓶颈。本文将聚焦冷启动策略设计、数据采集机制搭建以及MVP功能取舍这三大核心环节，并结合“冷启动用户体验闭环”这一关键理念，探讨如何规避常见的设计陷阱。 一、 冷启动策略矩阵 冷启动是新系统上线时无法回避的难题，核心在于如何在用户数据匮乏时快速提供有价值的推荐。以下是几种核心策略的设计考量与风险规避： 热门推荐 核心思路：利用平台全局热门内容（高点击/转化商品/内容）填充初始推荐池，解决新用户无数据的问题。 设计要点： 动态加权：热门内容权重需结合时效性（季节、节日）和用户基础属性（地域、人口统计信息）动态调整。 多样性保障：避免单一品类主导，设计“热门+潜力长尾”的混合比例（如80%热门+20%新品），激发用户探索兴趣。 风险规避： 避免一刀切：热门推荐必须结合用户基础画像进行过滤，不能无差别展示。 防止流量垄断：对头部内容设置曝光上限，为长尾内容预留展示空间，维持平台生态健康。 标签匹配 核心思路：通过用户主动选择兴趣标签或分析其早期行为（如搜索）建立初步个性化模型。 设计要点： 标签体系构建：采用层级化结构（如一级大类->二级标签->三级子标签），并建立动态更新机制以适应内容变化。 交互优化：设计低成本的交互方式（如滑动选择、模糊搜索），降低用户完成门槛。 风险规避： 避免决策疲劳：严格控制展示标签的数量和层级深度（建议标签数加购->支付）的全链路数据无遗漏。 优先级动态调整：根据业务阶段目标（如冷启动期关注内容互动）聚焦关键数据采集。 风险规避： 避免数据臃肿：对非核心或中间态数据设置采样率（如10%），控制存储与计算开销。 防止埋点冲突：确保跨页面的相同行为埋点ID唯一，杜绝数据混淆。 技术选型 可选方案： 代码埋点：精准度高，适用于核心转化事件（如支付成功）。 全埋点：自动化采集所有行为，利于探索性分析（如页面热力图）。 可视化埋点：配置灵活，适合UI迭代频繁的页面。 实施建议： 混合策略：核心事件用代码埋点，非核心/探索性需求用全埋点，动态页面用可视化埋点。 安全合规：对敏感字段（身份证、支付信息）实施脱敏（掩码）和强加密传输。 风险规避： 避免SDK问题：确保不同业务线埋点SDK版本兼容，防止上报失败。 严守合规底线：严格遵守隐私法规，在用户首次使用时获取明确授权，并提供便捷的关闭入口。 持续验证与优化 验证流程： 测试阶段：模拟用户行为验证埋点准确性和完整性。 上线初期：交叉比对前端日志与后端数据，确保一致性。 长期监控：建立埋点健康指标（上报成功率≥99%，延迟≤500ms），设置告警。 优化策略： 问题驱动：分析用户反馈（如“推荐重复”）定位埋点缺失（如未记录已浏览ID）。 模型驱动：利用推荐模型分析特征重要性（如哪些行为对点击率影响大），动态调整埋点优先级和精度。 三、 MVP版本功能规划 MVP阶段的核心目标是快速验证冷启动策略的有效性，资源分配必须高度聚焦。 功能筛选 评估维度： 用户价值：是否直接影响冷启动体验（如兴趣选择、基础推荐）？ 技术成本：开发周期是否可控（≤2周）？依赖外部接口是否复杂？ 验证价值：能否验证关键业务假设（如用户是否愿意选标签）？ 实施路径：1）必备功能： 新用户引导流程（含兴趣标签选择）。 基础推荐模块（热门内容+基于标签的匹配）。 基础行为采集与用户反馈机制（如“优化推荐”按钮）。 2）可选/延后功能： 社交关系迁移（依赖第三方，开发周期长）。 高级筛选/过滤功能。 风险规避： 警惕伪需求：通过目标用户原型测试（如20人）验证必要性，果断砍掉使用率低（推荐->反馈），非核心功能（如等级体系）坚决后置。 资源协同 技术侧： 利用低代码平台或成熟开源框架加速开发。 集成现有数据中台资源（如CRM画像），避免重复建设。 运营侧： 紧密运营种子用户社群，高频收集反馈并同步进展。 初期可辅以人工精选内容，提升新用户的首屏体验。 风险规避： 警惕技术债：MVP代码需保持模块化和可扩展性，避免后期重构代价过高。 减少人工依赖：明确规划用算法逐步替代人工运营动作（如内容精选）的路径。 四、构建冷启动用户体验闭环 成功的冷启动依赖于一个紧密衔接的体验闭环：引导用户表达兴趣 -> 高效采集行为 -> 给予即时反馈，形成提升推荐精准度的正向循环。 新用户引导 设计要点： 流程极简：引导步骤控制在3步以内（欢迎->兴趣选择->首次推荐展示）。 即时反馈：在用户选择标签时，实时预览其选择对推荐结果的影响，增强掌控感。 风险规避： 避免信息过载：引导页文案精炼（模型->推荐”的快速迭代循环。 通过在上线前扎实做好这些关键环节的设计与验证，推荐系统才能从挑战转化为产品的强大竞争优势。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
在当今信息爆炸的时代，用户注意力成为稀缺资源，推荐系统的重要性愈发凸显。本文深入探讨了企业构建推荐系统的必要性，从业务需求的契合度、数据基础的准备度到用户需求的精细化程度等多个维度，分析了推荐系统如何优化用户决策链路、管理用户生命周期价值以及提升内容分发效率。 在用户注意力成为最稀缺资源的时代，推荐系统已从提升效率的辅助工具，演进为支撑业务增长与用户体验升级的战略性基础设施。作为产品经理，面对行业中推荐系统展现的巨大效能（如显著提升转化率、用户粘性等），一个关键的战略性问题必然浮现：推荐系统是否是推动我们自身业务迈上新台阶的核心引擎？要回答这个问题，不能仅凭行业热度或单一案例，而需要进行系统性的思考和严谨的评估。 对于产品经理而言，构建推荐系统并非简单的技术采购，而是一项涉及业务战略、数据基础、算法能力和持续运营的复杂工程。决策的核心在于基于多维模型进行严谨的业务适配性评估，深刻理解其数据驱动的价值创造逻辑，并通过科学的ROI测算框架来量化投入产出，把控启动时机。在落地过程中，产品经理需肩负起定义目标、主导A/B测试、精准转化业务需求的核心职责。唯有如此，才能在激烈的存量竞争中，通过构建“用户需求”与“内容/服务”之间的智能连接桥梁，有效开辟增量空间，使推荐系统真正成为驱动业务可持续增长的强大引擎。 一、判断推荐系统与业务需求的契合度 在决定投入资源构建推荐系统之前，产品经理必须首先进行严谨的业务适配性评估。这并非简单的要不要做的问题，而是在什么条件下做最有价值以及当前是否具备基础的问题。评估需围绕三个核心维度展开： 核心业务场景的匹配度分析 推荐系统的价值并非放之四海而皆准，它高度依赖于特定的业务形态和用户痛点。信息密集型产品（如综合电商、大型资讯平台）的核心矛盾在于海量供给与用户有限认知能力之间的冲突，即选择过载。用户面对成千上万的商品或文章，决策效率会急剧下降。推荐系统通过智能化的“猜你喜欢”或“你可能感兴趣”，能有效降低用户的筛选成本，将信息过载转化为精准匹配。 内容生产型平台（如短视频、音乐、UGC社区）则面临内容分发的效率问题。海量的用户生成内容（UGC）或专业生产内容（PGC）必然导致流量分布呈现长尾效应，大量优质内容可能被淹没。个性化推荐的核心价值在于激活这些腰部内容的分发效率，帮助用户发现符合其兴趣但尚未被广泛关注的内容，解决优质内容发现难的问题。 功能复杂型或工具类产品（如企业级软件、多层级应用）中，用户可能需要经过复杂的路径才能完成目标操作。此时，推荐系统可以扮演智能引导者的角色，根据用户当前的行为和状态，预测其下一步可能需要的功能或服务，优化转化路径，提升操作效率。 产品经理的关键判断点： 审视您的产品，是否存在明显的信息密度与用户决策效率之间的矛盾？具体表现为：平台提供的商品（SKU）数量、内容条目或功能选项是否已经超出了用户的自然认知和处理能力？当用户开始抱怨找不到东西、不知道下一步该做什么时，或者数据上出现明显的浏览深度不足、跳出率高等问题时，引入推荐系统就具备了坚实的价值基础。 数据基础与用户规模的准备度评估 推荐系统的算法效果与其所能获取的数据规模和质量呈现显著的正相关关系。经验表明，支撑一个基础推荐模型有效运转，通常需要满足一些基本门槛：平台需拥有一定规模的活跃用户基础（例如月活跃用户达到数十万量级），并已经持续积累足够时长（如3个月以上）的用户行为数据。这些行为数据需要覆盖用户与核心内容/商品交互的关键节点，包括但不限于浏览、点击、收藏、加购、购买、播放、阅读时长、点赞、评论、搜索等。 数据质量是核心命脉。评估重点在于：行为数据的完整性（是否记录了所有关键交互点？）、标签体系的一致性与准确性（用户画像标签、内容/商品特征标签是否定义清晰且能有效映射？）、数据更新的时效性（日志采集和处理是否能做到T+1甚至更实时？）。数据质量不高，再先进的算法也难以发挥效用。 应对冷启动的策略：对于用户或数据积累尚处早期的业务，并非完全不能启动推荐系统，但需要采取主动的数据补足策略。这包括：通过深入的用户访谈、问卷调研等方式，构建初始的种子用户画像；邀请领域专家参与设计内容/商品标签体系的顶层框架；在合规前提下，谨慎引入第三方数据源补充用户的基础属性（如地域、年龄段、潜在兴趣方向等）。通过精心设计的冷启动策略，可以在数据积累不足的初期，也能实现推荐系统的基本功能并逐步迭代优化。 用户需求分层的精细化程度 推荐系统的威力在于“千人千面”，其价值释放的程度与用户群体的需求异质性紧密相关。当用户群体内部在兴趣偏好、消费能力、使用场景等方面存在显著且可识别的差异时，推荐系统通过精准匹配实现用户体验升级和业务增长的空间就越大。 产品经理的评估方法：需要运用用户分群技术来量化需求的差异化程度。一个有效的方法是构建“价值-兴趣”二维矩阵。首先，利用RFM模型（RecencyFrequencyMonetary-最近一次消费、消费频率、消费金额）或类似模型对用户进行价值分层（高价值、中价值、低价值、流失风险等）。其次，深入分析用户的行为序列数据（浏览历史、搜索关键词、收藏夹、互动行为等），构建其兴趣图谱（如对品类、主题、风格等的偏好）。将价值层级与多维度的兴趣偏好相结合，就能形成清晰的用户分群矩阵。 关键量化指标：当通过这种分析划分出的用户群体数量达到一定规模（例如超过5个主要群体），且不同群体之间的核心需求特征（如偏好的内容类型、购买的商品品类、价格敏感度等）差异率显著（例如差异率超过30%）时，这表明用户需求的异质性足够高，个性化推荐将成为提升用户体验和业务效率的关键杠杆点。 二、理解推荐系统如何驱动业务增长 明确了推荐系统与业务的适配性后，产品经理需要深刻理解其价值创造的底层逻辑，以便在设计目标和评估效果时有的放矢。推荐系统的价值主要体现在三个核心方面： 优化用户决策链路 推荐系统提升转化率的本质在于对用户决策过程的深度介入和重构。它将传统的“用户主动搜索->筛选->决策”模式，转变为“系统主动预测->精准推荐->便捷决策”模式，显著缩短了用户从产生需求到完成行动（如购买、学习、使用）的路径。 核心机制： 系统基于用户的历史行为数据和当前上下文（如浏览的页面、时间、设备等），运用算法模型预测其潜在需求或兴趣点，并在合适的场景（如商品详情页、内容列表页、功能操作页）主动呈现高度相关的内容或选项。这有效替代了用户原本需要花费大量时间精力进行的被动搜索和信息筛选。 产品经理的设计焦点： 需要系统性地规划推荐在不同转化环节的介入点： 流量入口：设计首页焦点位、频道页、列表页中的推荐模块，高效承接用户初始兴趣。 转化关键节点：在用户即将决策的位置（如购物车页、课程选择页、功能使用中途）提供精准的“相关推荐”、“搭配推荐”或“下一步建议”，促成连带转化或完成关键步骤。 售后/后转化环节：在用户完成一次行为后（如下单成功、完成学习、结束使用），提供基于本次行为的“你可能还喜欢”或“下次尝试”的推荐，引导复购或深化使用。 效果追踪： 建立清晰的“用户行为->推荐策略->转化结果”归因分析模型至关重要。通过分析数据，可以精确定位推荐在转化漏斗中的哪个环节效果最佳或存在瓶颈，从而进行针对性优化。例如，识别出在购物车放弃率高的用户群体，针对性地推送“相似商品降价”或“凑单建议”，可以有效挽回流失。 管理用户生命周期价值 个性化推荐是维系用户长期活跃的核心手段。它通过持续不断地为用户提供符合其当下兴趣甚至潜在兴趣的内容或服务，保持产品的吸引力和新鲜感，有效延长用户的活跃周期，提升其生命周期总价值（LTV）。 核心机制： 系统通过动态追踪用户兴趣的演变（如兴趣点的深化、转移、衰减），实时调整推荐内容的权重和多样性。这避免了用户因内容单调重复或兴趣得不到满足而流失。关键在于建立用户兴趣的动态模型，捕捉其短期和长期的偏好变化。 产品经理的干预策略： 应构建分阶段的留存干预体系： 新用户冷启动：目标是在用户最初几次访问中快速建立基础兴趣模型。策略包括让用户主动选择兴趣标签、推荐热门且广受欢迎的内容/商品、或利用注册/问卷信息进行初始推荐。 成长期用户：目标是平衡“满足已知兴趣”和“探索潜在兴趣”。推荐策略应以用户已明确表达的核心兴趣为主（如70%），辅以算法探索发现的、用户可能感兴趣的扩展内容（如30%），在保持用户满意度的同时激发新需求。 衰退期/流失风险用户：目标是重新激活用户兴趣。策略侧重于推送用户历史上有过深度互动（如购买、看完、收藏、高评分）的内容/商品的新动态（如更新、降价、相关新品），或尝试推送与其核心兴趣高度相关的高质量内容，唤醒用户记忆和兴趣。 内容/商品分发效率构建 推荐系统颠覆了传统的头部集中或编辑主导的分发模式，实现了更公平、更高效的普惠式分发。它让更多优质但非头部的长尾内容/商品有机会触达对其真正感兴趣的潜在用户。 核心机制： 主要依赖两大技术路径： 协同过滤：发现与目标用户兴趣相似的其他用户，或者发现与目标用户喜欢过的物品相似的其他物品，进行推荐。擅长发现用户的潜在兴趣。 基于内容的推荐：分析内容/商品本身的特征（标签、文本、图像、音频等）和用户画像特征的匹配度。擅长推荐与用户历史喜好相似的内容。 两者的结合，使得系统能够精准识别“优质内容/商品”与“潜在兴趣用户”之间的连接点。 产品经理的平衡艺术： 设计分发策略时，核心挑战在于平衡效率与生态健康： 头部内容/商品：保障其获得足够的曝光是效率所需，但需设置合理的流量上限（如单个内容/商品曝光不超过总流量一定百分比），避免过度集中导致马太效应。 腰部内容/商品：这是推荐系统最能发挥价值的区域。需要设计冷启动流量池机制（如为新内容/商品提供24-48小时的固定初始曝光量进行效果测试），给予其公平的起跑机会。 长尾内容/商品：主要通过兴趣召回策略激活，即在用户搜索相关关键词、浏览相关主题或表现出特定小众兴趣时，优先展示这些长尾内容。确保平台的多样性和丰富度。 良好的平衡策略能显著提升平台整体的内容多样性指数和创作者/供应商的积极性。 三、 ROI量化投入产出 构建推荐系统是一项重要的资源投入，产品经理必须能够清晰地量化其潜在收益并对比成本，进行严谨的投入产出分析（ROI）。 全周期成本构成拆解 推荐系统的成本投入是多维度的，需全面考量： 技术成本（占比最大，约40-50%）： 算法开发：基础推荐算法（如协同过滤、矩阵分解、深度学习模型如DIN/DIEN/MMOE）、实时计算框架（如Flink/SparkStreaming）、模型训练与迭代平台（特征工程、模型训练、评估、部署流水线）。 服务器资源：离线大规模计算集群（处理历史数据训练）、在线实时推理服务器（处理用户请求）、海量数据存储节点（用户行为日志、特征数据、模型参数）。 数据基础设施：日志采集与传输系统、用户画像与标签管理系统、特征存储、数据仓库/数据湖建设与维护。 成本优化建议：初期可采用“公有云服务+成熟开源框架（如TensorFlowPyTorchSparkMLlibFlink）”组合，大幅降低初始技术投入和运维复杂度。 人力成本（约占30-40%）： 算法工程师：模型设计、开发、训练、调优、迭代。 数据工程师：数据管道构建、特征工程、标签体系设计与管理、数据质量监控。 后端工程师：推荐服务API开发、系统架构、性能优化、线上服务稳定性保障。 前端工程师：推荐模块的UI/UX实现、用户交互逻辑。 产品经理：需求定义、策略设计、效果评估、跨团队协调、项目推进。 （可能涉及）运维工程师、测试工程师。 成本优化建议：采用敏捷开发模式，以2-4周为迭代周期，优先构建MVP（最小可行产品）快速上线验证核心价值，降低大规模投入前的风险。 时间成本（重要隐性成本）： 从立项到首期推荐功能上线，通常需要3-6个月。时间主要消耗在： 数据准备与清洗（~20%）：数据摸底、缺失值处理、异常值处理、标签对齐等。 模型开发、训练与调优（~30%）：特征选择、模型选型、参数调整、离线评估。 工程化部署与集成（~30%）：服务API开发、线上环境部署、与现有业务系统集成、压力测试。 测试与验收（~20%）：A/B测试设计、效果评估、问题修复、业务验收。 收益量化模型构建 推荐系统的收益同样需要多维度衡量： 直接商业价值（最易量化）： 转化率提升带来的GMV增长：核心指标。通常推荐流量（如推荐位点击进入的详情页）的转化率会显著高于自然流量（如用户主动搜索或分类浏览进入）。提升比例可作为GMV增量的核心依据。 广告变现效率提升：个性化推荐场景中的广告位（信息流广告、相关推荐广告）点击率（CTR）和转化率通常远高于普通广告位。这直接带来广告收入的增长。 计算方式：通过分模块的转化追踪和流量来源分析，可以相对精准地计算推荐模块带来的直接GMV或广告收入增量。 用户价值增值（中长期价值）： 用户留存率提升带来的LTV增长：推荐系统通过提升用户粘性和满意度，有效延长用户生命周期并可能提高用户活跃期间的ARPU（平均每用户收入）。计算LTV增长需考虑：用户平均生命周期因留存提升而延长的时长、以及在此生命周期内ARPU的变化（推荐可能引导用户购买更高价值商品或更频繁购买）。 用户使用时长增加：更精准、更吸引人的推荐内容会显著增加用户在APP内的停留时间。更长的使用时长不仅意味着更多的变现机会（广告曝光、潜在转化），也增强了用户对产品的依赖和品牌认知。 计算方式：对比推荐系统上线前后（或A/B测试）的关键用户留存指标（次日/7日/30日留存率）、日均使用时长、DAU/WAU/MAU等变化，结合用户价值模型估算LTV提升。 生态价值构建（长期壁垒）： 长尾内容/商品曝光提升：促进平台内容/商品生态的繁荣，吸引和留住更多创作者/供应商。 用户参与度提升：更好的体验可能刺激用户产生更多UGC内容（评论、分享、创作）或互动行为。 计算难点：这类价值（如创作者数量增长、社区氛围改善）难以直接用货币量化，但其对平台长期健康发展和竞争壁垒的形成至关重要。可通过相关指标（长尾内容曝光占比、创作者留存率、UGC数量增长率等）进行趋势性评估。 指标监控体系设计 为确保推荐系统持续创造价值并指导优化，需建立层次分明的指标监控体系： 战略层（北极星指标-反映核心业务影响）： 整体业务目标关联：GMV增长率（周度监控）、用户日均使用时长（日/周度监控）、付费用户转化率（实时/日度监控）。这些指标直接体现推荐系统对产品核心目标的贡献。 战术层（过程指标-指导推荐策略优化）： 推荐效果核心指标：推荐点击率（CTR-衡量内容/商品与用户兴趣的匹配度）、推荐转化率（CVR-衡量推荐的实际转化效能）。 用户行为指标：推荐场景跳出率（衡量推荐模块的吸引力和相关性）、人均推荐曝光/点击量（衡量推荐渗透深度）。 数据健康指标：用户画像覆盖率（衡量用户标签的完备性）、内容/商品特征覆盖率（衡量内容/商品标签的完备性）。 执行层（健康度指标-保障系统长期运行）： 生态健康指标：长尾内容/商品曝光占比（衡量分发公平性）、多样性指标（如内容类别覆盖数）。 算法迭代指标：模型更新频率（衡量算法优化速度）、模型离线评估指标（如AUCPrecision@KRecall@K）。 系统性能指标：推荐服务响应延迟（P99/P95）、系统可用性（SLA）、数据更新延迟。 产品经理的核心动作：建立周度/双周复盘机制。 核心流程：监控指标 -> 对比目标/基准 -> 分析偏差原因（如某类目CTR持续偏低） -> 定位问题根源（如标签不准、模型未学习好该类特征） -> 制定并执行优化策略（如补充人工标注、调整特征权重、模型迭代） -> 验证效果 -> 闭环迭代。这个过程是推荐系统持续优化的生命线。 四、 产品经理的落地职责 产品经理是推荐系统从概念走向现实的核心推动者和责任主体，需要贯穿项目全生命周期，履行以下关键职责： 定义清晰可衡量的目标 成功的推荐系统始于明确的目标设定。务必遵循SMART原则： Specific(具体)：明确优化对象。例如：“提升首页信息流推荐位的点击率(CTR)”，而非模糊的“提升推荐效果”。 Measurable(可衡量)：设定量化目标值和基准。例如：“在Q3结束前，将首页信息流推荐CTR从当前的8.5%提升至10.2%”。 Attainable(可实现)：目标需基于历史数据趋势、行业基准和团队能力评估，确保是跳一跳能够得着的，避免好高骛远或过于保守。 Relevant(相关性)：目标必须与产品的核心业务指标强关联。例如，提升CTR的目标需能推演出对GMV增长或用户时长的预期贡献（如CTR提升X%预计带动GMV增长Y%）。 Time-bound(时限性)：设定明确的时间节点。例如：“在未来3个月内达成目标”。 目标拆解示例（电商场景）： 业务核心目标：本季度GMV增长20%。 推荐系统贡献目标：承担整体增长目标的30%，即通过推荐系统直接或间接带动GMV增长6%。 推荐核心过程指标：推荐模块整体转化率需从12%提升至15%；推荐产生的流量占全站流量比例需从25%提升至30%。 具体执行指标：首页核心推荐位CTR需从8%提升至10%；商品详情页“看了又看”/“相似推荐”模块点击率需从5%提升至7%。这样层层拆解，确保团队目标清晰、行动一致。 主导科学严谨的A/B测试 A/B测试是优化推荐策略、验证算法效果的金标准。产品经理需主导整个过程： 测试设计：明确定义测试变量（如新推荐算法vs旧算法；不同的召回策略；不同的排序权重公式）、确定测试时长（通常7-14天以覆盖完整的用户行为周期，如工作日和周末）、计算所需样本量（确保达到统计显著性，通常不低于总流量的5%）。 流量划分：采用科学的分流机制（如分层抽样），确保测试组（TreatmentGroup）和对照组（ControlGroup）的用户在关键属性（如年龄、地域、用户价值层级）分布上保持高度一致（差异5000元)。在推荐排序阶段，为该标签用户增加一个权重因子weight_high_value=1.5（或其他调整系数），作用于商品特征item_price_tier=“high”或item_quality_score>threshold的商品。规则：final_score=base_score*weight_high_value(ifuser_value_tier==“high”anditem_price_tier==“high”)。 示例2：新品冷启动策略 业务需求：“确保上架7天内的新商品获得足够的初始曝光机会。” 算法转化：定义商品特征item_age=current_date-item_launch_date。在排序公式中加入一个基于item_age的权重提升因子：new_item_boost=max(0(7-item_age)/7)*boost_factor(例如boost_factor=0.3)。规则：final_score=base_score*(1+new_item_boost)。这样新品在刚上架时权重最高，随时间衰减，7天后恢复正常。 示例3：大促活动策略 业务需求：“在618大促活动期间（6月1日-6月18日），显著提升高折扣力度商品的曝光优先级。” 算法转化：定义时间特征is_promotion_period=True(ifdatebetweenJun1andJun18)。定义商品特征discount_rate=(original_price-current_price)/original_price。在排序公式中加入条件权重：promo_weight=1.5if(is_promotion_periodanddiscount_rate>0.15)else1.0。规则：final_score=base_score*promo_weight。 确保准确性的关键： 建立《业务规则说明书》，这份文档应清晰描述每项业务策略： 触发条件：精确的用户标签（如user_value_tier=“high”）、内容/商品属性（如item_age<7）、时间/事件条件（如is_promotion_period=True）。 干预方式：具体如何影响推荐结果？是提升排序权重（boost）、保证最低曝光量（guaranteed_impressions）、还是过滤特定类型（filter）？ 优先级与冲突解决：当多个规则同时适用时，如何确定优先级？（如“大促折扣规则优先级高于常规个性化规则”）。这份说明书是业务、产品、算法团队对齐认知、确保策略准确落地的基石。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
美团和饿了么在外卖领域激战正酣，年轻人成为了这场竞争中的核心流量。本文深入分析了两大平台如何通过疯狂发券吸引年轻用户，以及即时零售模式背后的商业逻辑和机会，揭示了为何年轻人的消费习惯和情绪需求成为大厂争夺的关键。 01 年轻人的生意 人生的遗憾，是一个人无法同时拥有青春和对青春的感受。 年轻人不知道自己是多宝贵的流量，但大厂们很清楚。前些年，从大厂到投资机构，都恨不得把“年轻崇拜”刻在脑门上，某知名投资人直接在饭局上表态自己不投60后创业者，只投80后和90后。可惜，他投出的那位著名的90后创业者，现在还欠着我的99元押金。 挤在即时零售赛道的大厂们，盯上的也是年轻人。 如何拉拢年轻人？最直接的方式就是：让他们使劲薅羊毛。 于是，今天（7月5日），当中年人在忙着关注日本地震没有发生、周六去哪遛娃的时候，年轻人在忙着抢外卖优惠券。 美团和饿了么突然在同一天发力，疯狂发券。我媳妇在上午10点多接到饿了么客服电话：12.5元优惠券已经到账。她没有搭理。但很多年轻人吃嗨了，还打着饱嗝在社交平台分享了战绩： 0.001元买了6瓶饮料； 美团点26个外卖，花了53块钱； 美团点10单总额不到1块钱； 有人已经预定好未来5天的午饭；有人实在喝不完奶茶，送给快递小哥喝，告诉他拿到手就直接按送达；有人形象描述：源源不断的外卖涌入，冰箱放不下了；还有人将这一天称为“全民糖尿日”，因为很多“羊毛”都是奶茶。 ▲ 社交媒体上网友们对这一天外卖战争的评价 有人已经开始担心：美团饿了么大战，最后的受害者是自己——因为至少胖三斤。 当我在晚上10点搜到这些信息的时候，上午花了30块钱喝星巴克、下午花了52块钱喝瑞幸的媳妇，就像丢了中奖彩票一样懊恼。根据美团刚刚发布的战报，截至7月5日22时54分，美团平台的即时零售日订单量突破1.2亿单。 果然是大力出奇迹。 隔壁饿了么暂时还没有公布战报，但从大家参与的热闹程度来看，应该不会太差。毕竟最近这轮补贴大战，先“挑事儿”的是阿里：淘宝闪购在7月2日宣布了一项500亿元的补贴计划。 不过，这笔500亿元的补贴是计划在12个月里花掉的，是细水长流。没想到美团直接来了个大水猛灌，大周末地发起奇袭。 年轻人吃得越爽，美团在即时零售战场的地位就越稳。 即时零售，根本上就是一门争抢年轻人的生意。作为中年人，我没有歧视在座各位的意思，但年轻人的生意确实美妙：它就像学校门口屹立不倒的小卖铺，永远有一茬又一茬的客源。 我们会老去，但年轻人的生意不会。 至于年轻人在互联网生意里有多重要，我的前前东家腾讯最懂。 就说QQ这款产品吧。在我上高中的年代，千禧年的前几年，它就风靡了大江南北，我相信它的消息提示声能勾起很多80后、90后关于青春的回忆。后来，我们这代人长大了，成为微信、钉钉里熟练回复“收到”的牛马，很多人连QQ的登陆密码都忘记了，但QQ又活了——靠新一茬的中小学生。 就像当年的我们一样，他们也在QQ里发着大人看不懂的文字和图片。腾讯也在游戏之外，拥有了触达新鲜“韭菜”的渠道。 02 含金量 即时零售不算是新鲜的生意模式了。如果按照最基本的理解：消费者想要的东西，马上就能送到，这是至少10年的老生意了。京东在2015年就做了京东到家，美团和饿了么更是把点外卖做成了大家平时的常规动作。 即时零售也不算个好生意。 因为它的第一大品类是生鲜。用户对于这类商品的及时性、新鲜程度要求最高。“前辈”每日优鲜已经沦为炮灰，叮咚买菜在2024年才结束长期亏损实现年度盈利。一个很重要的原因就是，它的履约成本（仓储、配送、人力）成本极高，在营收中占比达到20-30%，远超传统电商的5%-15%。 但它已经成为今年最热门的生意之一。 从京东到阿里，大厂们对它的投入力度之大，几乎要让人忘记几个月前，整个行业的焦点还在AI上面。只能说，从高大上到烟火气，大厂们主打一个灵活。就像我媳妇的购物车，既有几千块钱一条的裙子，也有几块钱一把的水枪。 表面上看，是因为京东想当“鲶鱼”入局外卖，逼得淘宝加强攻势，美团抓紧防守，战火就此燎原。 但去繁存简的话，大厂们竞争的两个关键词就是：高频、年轻人。——只要同时满足这两个点，这块赛场就具备足够的含金量。 数据显示：即时零售的用户群体里，21-35岁占了71%。美团闪购的数据也提到，北京地区的年轻人，每周使用2次即时零售。 我媳妇就是即时零售的深度用户。 各种急需但不常用的东西，她常年靠即时零售搞定，比如出差或者带娃旅游，碰到有浴缸的酒店，她会下单浴缸套。——我也赞成这种消费方式，总比囤一堆东西在家强。 一些常用、但因为脑子不好使而忘带的东西，即时零售也能满足她。她今年开始养成游泳的习惯，我看了看她的美团订单，入夏以来，她已经买过：泳衣、泳帽、泳镜、拖鞋、毛巾，仅仅是游泳相关的物件，消费金额已经超过500块。原因都一样：出门忘带了。 这种情况，不会在我的父母一辈身上出现。他们不容易忘带东西，更重要的是，消费能力和场景有限。能让我妈上头的消费，只有直播间里9.9包邮的睡衣。她有的是时间，快递几天到都没关系。 想要的，马上就能得到——即时零售本质上是情绪消费，这也是它受年轻人欢迎的重要原因。 我在经营玉石生意的过程中深有同感。我的很多客户都是女大学生，她们会让我帮忙留货，等拿到奖学金再来下单。她们买的不只是一件商品，更是奖励。 相比这种延迟性消费，客单价只有80-120元的即时零售，能让年轻人以更低的成本得到更快满足。 03 机会 即时零售的火热，是很多小生意人的机会。 有位江苏朋友说，他在美团上开了家便利店，从零食到日用品，什么都卖，收益比上班强很多。我在前两年也考虑过做外卖平台的情趣用品店，因为它经营成本低，只要选址合适，不用愁没生意。 这是近场消费的魅力。 传统电商的销售路径是：用户下单、店家发货、物流或者快递配送、用户签收。它的好处在于，我在北京可以买到云南的鲜花饼、贵州的辣子鸡、广西的大芒果，但需要等。对于商家来说，好处是拓宽销售渠道，但一些非刚需品类的商品，用户可能在等待过程中就“清醒”，最终选择退货。 而即时零售主打一个快：快速下单、快速使用，交易甚至可以在半个小时之内就完成。 还没等你后悔，货已经送到了。这种局面现在在电商大促时也经常出现。 这里面的关键是前置仓。不管是电商还是生活服务类平台，这几年流行的做法就是兴建前置仓，在成本和效率方面，它都碾压线下店面。现在很多线上便利店，做的也是前置仓模式，仓库安排在小区地下室这种不起眼的角落里，成本极低。 关于前置仓的相关分析，可以参照我去年写过的《美团的手，已经伸到街边小卖店》。 当前置仓足够密集，甚至即时零售可以在SKU、价格这些关键要素上，去挑战传统电商——不是靠打鸡血式的补贴，而是日常低价，那么零售行业可能就又要变天了。 当然，这一天还有点远。 一两份漂亮的战报，还不能改变即时零售的“苦生意”标签。美团、阿里和京东的“即时零售三国杀”这么热闹，隔壁的拼多多、抖音没有跟上，就是一种表态。 但对于我们这样的小商家来说，变化就意味着机会。认清形势，顺势而为，更有可能事半功倍。 高频的年轻人情绪满足，在现在的商业环境里，能把这个点做好的生意，起码不是坏生意。从LABUBU到即时零售，可能都是这个理儿。 本文由人人都是产品经理作者【山农下山】，微信公众号：【山农下山】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
在快节奏的现代生活中，“今天吃什么”成了不少人每天都要面对的难题。有人构思出一个借助AI技术的解决方案，这个方案试图用创新模式缓解人们的生活小烦恼，还希望以此实现可观的收益。 今天要聊的，就是这么一个把“还债”变成互联网项目的具体打法。 项目叫“AI菜谱盲盒”。 逻辑很简单：你把冰箱里剩下的东西告诉我，我用AI给你生成一份独家定制的菜谱。 这个服务，通过小红书做付费订阅；而你做菜时发现缺的关键食材，我这里有预制好的，顺手就能下单带走。 这事的核心，是把最让人头疼的“剩菜焦虑”和“决策疲劳”，用低成本的AI技术，打包成一个能直接变现的产品。 项目可行性逻辑：为什么这盘“菜”能火？ 很多人一听AI创业就觉得高不可攀。 其实不然，这个项目的妙处在于它是“轻模式”，可行性不是建立在技术壁垒上，而是对人性的精准洞察和对平台生态的巧妙利用。 1.“决策外包”与“情绪价值”的双重驱动 这事儿的根，不是解决“吃饭”，是解决“懒得想怎么吃饭”。 现代都市人精神能量被榨干，回家打开冰箱那一刻的“决策疲劳”是核心痛点。 AI菜谱就是“决策外包服务”。 更深一层，是情绪价值。 当你看到原本可能被扔掉的半个洋葱，在AI指点下变成一道精致菜肴， 那种“变废为宝”的成就感和治愈感，是普通菜谱APP给不了的。 用户订阅的，表面是菜谱，实际上是一种“生活尽在掌握”的确定感。 2.小红书平台生态的“完美契合” 为什么是小红书？它的用户画像和社区氛围，简直是量身定做。 首先，用户画像精准：追求精致生活、乐于为“解决方案”付费的年轻女性，她们是“冰箱焦虑”的核心人群。 其次，内容形态完美：图文+短视频，非常适合展示“改造前”（杂乱冰箱）和“改造后”（精美菜肴）的强烈对比，视觉冲击力强。 最关键的是，平台正在转型：小红书正从“种草”平台向“生活问题解决”平台演进。 一个能实实在在解决“今晚吃什么”的博主，粉丝粘性和付费转化率会远超他人。 2.AI技术的“服务平权”效应 过去，“私人定制菜谱”服务成本高。 现在，大语言模型让这种“一对一”个性化服务的成本几乎降到零。 我们利用AI，是实现了一种“服务平权”。 项目的核心竞争力，不在于你拥有多牛的AI技术，而在于你如何“封装”和“翻译”AI的能力。 你把它包装成一个懂生活、有点小幽默的“厨房伙伴”，通过你的人格化账号呈现，它的价值就完全不同。 AI在这里，不是主角，而是你用来赋能自己、服务用户的最佳杠杆。 3.“订阅”与“带货”的商业闭环 项目最聪明的设计在于其商业闭环。 低客单价的“菜谱订阅”（如包年99元），是前端的流量筛选器和稳定现金流，决策门槛低。但这只是第一层收入。 真正的利润增长点，在后端的“预制菜带货”。 这个逻辑非常顺滑：AI生成的菜谱，大概率会用到用户冰箱里“刚好没有”的关键食材。 你在菜谱下方顺势推荐：“做这道菜，还差一份灵魂黑椒酱？我这有，跟菜谱完美适配。” 这种基于“即时需求”的推荐，转化率高。 订阅锁定了用户，带货放大了价值，形成健康循环。 如何一年实现50万：从0到1的落地六步法 50万，拆解下来，每月需约4.2万净利。 假设订阅和带货利润各半，即每月2.1万订阅收入和2.1万带货利润。怎么做到？ 1.第一步：打造“人设磁石”，而非内容机器 启动期，先花一个月建立有血有肉的账号人设。 比如，“一个背着50万债，决定靠研究冰箱剩菜翻身的普通人”。 内容是记录自己如何从厨房小白开始，用AI辅助把日子过得有声有色。 分享失败的搞笑经历和成功的喜悦。 这种真实、接地气的人设，比完美的“美食博主”更能吸引信任。 用户关注你，始于好奇，忠于共鸣。 2.第二步：构建“钩子内容”矩阵，精准引流 人设有了，开始做内容。内容要像鱼钩，精准钩住目标用户。 策划“冰箱大扫除”、“一周剩菜不重样”等系列。 每篇笔记都要有明确的“钩子”，比如标题《救命！冰箱只剩一个鸡蛋和半瓶酱油，AI让我这么吃…》，封面用强烈的“改造前后”对比。 在内容结尾，巧妙植入付费服务：“想让你的冰箱也拥有这种‘超能力’吗？我的‘AI菜谱盲盒’私享社群，每天帮你定制专属菜单。” 3.第三步：设计无法抗拒的“订阅产品” 订阅产品不能只是“发菜谱”，要设计成一个“服务包”。 99元/年，你得到的是：无限次AI菜谱定制 + 每周主题“盲盒” + 专属“避坑”指南 + 社群互动。 这个价格对于它提供的价值来说，几乎没有决策门槛。目标是先积累第一批核心用户，比如1000个。 1000 x 99 = 9.9万。年收入的五分之一就有了。 4.第四步：“场景化”预制菜带货，实现利润跃迁 当你有1000个付费用户时，带货就水到渠成。 核心是“场景化”。 比如AI生成“黑椒杏鲍菇牛柳”，你提供菜谱时说：“这道菜的灵魂是牛柳的腌制。 我跟一家本地厨房合作，推出了这款‘傻瓜版’腌制牛柳，调味跟菜谱100%匹配。 ”你卖的不是牛排，是“做出一道完美菜肴的确定性”。 假设1000个用户里，每月20%（200人）购买一份客单价100元、利润30元的预制菜包，月利润就是6000元。这个利润会随用户增长而成倍放大。 5.第五步：沉淀“私域流量池”，构建护城河 小红书是“公域”鱼塘，鱼随时可能被抢走。 必须把最忠实的用户，沉淀到你的“私域”——微信群。 在私域里，关系更近，可以做更高客单价产品的团购、付费课程等。 私域是你的核心资产，是抵御平台风险、建立长期信任的“护城河”。 6.第六步：数据驱动，反向优化供应链 这个项目能产生大量一手用户数据：用户冰箱里最常剩下什么、他们最想吃什么、最缺什么调味料。 这些数据是金矿！通过分析，你可以精准地反向优化预制菜供应链。 比如发现大部分用户都有土豆但缺牛肉，你就可以和供应商合作，推出“土豆烧牛肉”的定制预制菜包。 这种C2B模式，让你从一个“卖货的”，变成一个“创造产品的”，这才是真正的壁垒。 项目核心提示词（Prompt） 要让AI稳定输出我们想要的高质量菜谱，一个专业、全面的提示词至关重要。 这不仅仅是告诉它食材，而是要给它设定一个角色、一套规则和一种情感。 # Role Definition You are “Chef AI,” a highly creative and empathetic culinary expert. Your expertise lies in transforming mundane, leftover ingredients into surprising and delightful dishes. You are not a cold robot; you are a warm, encouraging kitchen partner. Your tone should be encouraging, slightly humorous, and full of clever tips, asif you’re chatting with a friend in the kitchen. # Context & Goal The user is a home cook, likely tired after a long day, facing “decision fatigue.” They have provided a list of ingredients from their fridge and pantry. Their goal is to create a satisfying meal without needing to go grocery shopping, reduce food waste, and maybe even learn a new trick. Your primary task is to provide inspiration and a clear, foolproof plan. # Input Variables – `[fridge_ingredients]`: A comma-separated list of main ingredients the user has. – `[pantry_staples]`: A comma-separated list of common staples the user has (e.g., oil, salt, soy sauce, garlic, onion). – `[dietary_restrictions]`: Any dietary needs (e.g., vegetarian, gluten-free, low-carb). – `[time_limit]`: The maximum cooking time the user has (e.g., “under 30 minutes”). – `[kitchen_tools]`: A list of available kitchen tools (e.g., air fryer, microwave, oven). – `[cuisine_preference]`: User’s preferred cuisine style (e.g., “Spicy Sichuan,””Comforting Italian,””Anything is fine”). # Constraints & Rules 1. Prioritize Fridge Ingredients: The recipes must heavily feature the `[fridge_ingredients]`. `[pantry_staples]` are for support. 2. Generate 3 Distinct Options: Always provide three different recipe ideas, ranging in style or complexity, to give the user a sense of choice. 3.”Blind Box” Element: For each recipe, include a “Blind Box Surprise” – a fun fact about an ingredient, a historical tidbit about the dish, or a clever kitchen hack. 4. Identify Missing “Magic” Ingredient: For each recipe, subtly suggest ONE optional but highly recommended ingredient that could elevate the dish (this is the upsell hook). Frame it as a “level-up” suggestion, not a necessity. 5.Human-like Instructions: Write instructions in a clear, step-by-step format. Use active, encouraging language. For example, instead of “Sauté the onions,” say “Now for the fun part! Get those onions sizzling in the pan until they’re golden and smell amazing.” # Output Format (Strictly Adhere to This Structure) [Recipe Name 1] 盲盒惊喜 :[Insert a fun, surprising fact or tip here.] 你的食材清单: 已拥有: [List ingredients from user’s input that are used.] 升级秘诀 (Level-up Secret): [Suggest ONE optional ingredient.] 跟我一步步来 (Step-by-Step Guide): 1. [Clear, encouraging step 1.] 2. [Clear, encouraging step 2.] 3. … 主厨悄悄话 : [Provide one final pro-tip for this dish, like a plating suggestion or a flavor pairing idea.] — (Repeat the same formatfor Recipe 2and Recipe 3) 项目风险和挑战：那些可能让你翻车的“坑” 任何项目都有风险，提前看到坑，才能绕着走。 1.同质化竞争的“红海绞杀” 这个模式门槛不高，模仿者会蜂拥而至。 他们会抄袭你的内容、模式和话术。 到那时，你唯一的壁垒是你的“个人品牌”和“社群文化”。 用户因为你的故事和真诚而留下。所以，从第一天起，就要把精力放在构建这种无法被复制的“软实力”上。 2.后端供应链的“履约噩梦” 前端内容再好，后端预制菜出问题——配送超时、食材不新鲜——对品牌的打击是毁灭性的。 供应链管理是苦活。 初创期，千万不要自建，要选择和本地有口碑的供应商合作，采用“一件代发”的轻资产模式。 合作前，自己要多次下单亲身体验。 3.用户对AI的“信任鸿沟” 并非所有人都信任AI，尤其是在“吃”这个领域。 聪明的做法是“弱化AI，强化人”。把AI定位成你的“得力助手”，而你——博主本人，是最终的“品控官”。 每一份AI生成的菜谱，都经过你自己的“亲测”和“改良”，分享时加入你的真实感受，这样AI就从冰冷的技术变成了有温度的桥梁。 4.平台依赖与“流量变天”的风险 完全依赖单一平台，就像把鸡蛋放在一个篮子里。小红书算法一变，流量可能一夜腰斩。 应对办法就是从第一天起，就有意识地、坚决地把流量往自己的私域（微信群）导。 用独家资料、社群专属福利等方式，引导用户加你微信。只有在私域里，用户才算真正“拥有”。 点亮冰箱，也点亮人生 好了，关于这个“AI菜谱盲盒”项目的核心干货基本都在这了。 从一个令人头疼的50万债务出发，我们最终落脚到了一个微不足道的场景——照亮那一方小小的冰箱。 但这恰恰是这个时代的机会所在：最大的机会，往往隐藏在最微小、最真实的痛点里。 这个项目，表面上是卖菜谱，内核是在提供一种“掌控感”。 在充满不确定性的世界里，能确定地、有创意地、不浪费地解决好自己的每一顿饭，这本身就是一种积极的生活态度。 AI不是万能的，但它能成为你解决问题的好工具。 最终，能把项目做成的，不是最懂技术的人，而是那个最懂生活、最懂人性、愿意真诚和用户交朋友的人。 所以，别再盯着那个数字焦虑了。去看看你的冰箱，或许，你的翻身仗，就从那半颗洋葱和两个鸡蛋开始。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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