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产品优化最新视觉报道_产品优化从几个方面进行(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

产品优化

AB测试：如何科学验证产品优化效果？大家好，今天我想和大家聊聊AB测试，这个在互联网时代非常受欢迎的实验方法。其实，AB测试的起源可以追溯到孟德尔的遗传学研究，但它的本质是控制变量。简单来说，A组是对照组，没有接受任何处理；而B组是实验组，接受了某种处理。这种实验方式在各个行业都非常常见，特别是在互联网行业，因为它能帮助开发者和产品经理了解产品特征的改变是否影响了用户体验和收益。最近，我们做了一个关于学生和老师情绪吻合程度对学生成绩影响的研究。我们的自变量是情绪吻合程度，因变量是学生看教学视频前后成绩的差异。为了更全面地了解，我们还加入了学生的性别、专业、视频前成绩以及看视频时的心情等其他数据。在做AB测试时，有几个关键点需要注意：获取有代表性的样本 𐟓Š 首先，样本一定要随机且具有代表性。处理的结果（因变量）必须是可以观察到的。举个例子，如果我们想知道一个药的效果如何，我们不能只观察一个患者吃了这个药后的变化，还要找个不吃药的患者对照他的情况。在自然实验中，样本很难完全随机，但可以通过PSM（倾向性评分匹配）来筛选样本，让它们看起来条件差不多。确定模型的自变量 𐟧…𖦬᯼Œ要考虑变量的内部性和外部性。内部性变量包括时间效应和个体差异（如年龄、身高、兴趣爱好等）。外部性变量则包括使用仪器变量、增加交互效应、检测VIF（共线性）以及自变量相关性等。这个过程需要专业的领域常识和理论知识支持。数据处理 𐟔犥œ覕𐦍„理方面，连续数据进行分离化、使用哑变量、将分类数据因子化以及基本的数字数据处理（如标准化、中心化、对数转换）都是必不可少的。所有的处理都要符合模型逻辑。建模 𐟏—️ 建模时，不需要太复杂的模型。最简单的多元线性回归（MLR）就足够了。不论是随机森林还是超级复杂的神经网络，本质上都是矩阵的各种运算而已。 AB测试在计量经济学中也非常常见。如果你在数据分析方面有任何疑问或需要指导，欢迎随时联系我！希望这些分享对你有所帮助！

剧游赋能景区：让游客体验不一样的旅行嘿，朋友们！𐟑‹𐟎�Ž𐥜觚„景区场馆已经不再只是简单地卖票让游客参观了。𐟎Ÿ️𐟚𖢀♂️ 剧游，这个新兴的概念，正在为景区场馆带来革命性的变化。通过将剧情内容与景区场馆的历史人文深度融合，形成更加丰富和连贯的故事体验，吸引更多的用户，提高用户粘性。𐟔𐟌 社交互动：让游客更有趣想象一下，游客们在景区里可以互相交流、组队、甚至PK，这样的互动不仅增加了参与感，还能让游客更愿意回来。同时，社交互动也能为剧本带来更多的流量。𐟤𐟒슨𗨧•Œ合作：扩大影响力与其他知名IP、品牌等进行跨界合作，可以大大增加剧游产品的曝光度和用户粘性。比如，可以和热门小说、动漫、电影等进行合作，共同开发剧本产品。𐟔—𐟎‰ 持续更新：保持新鲜感定期推出新的剧情、角色、装备等，让用户有更多的剧本体验。这样不仅能吸引新用户，还能留住老用户。𐟓…✨ 数据分析：精准营销通过数据分析，了解用户的剧本行为和喜好，制定更加精准的营销策略和产品优化方案。比如，通过分析用户的剧本时长、活跃度等数据，优化剧本内容和营销策略。𐟓Š𐟓ˆ 剧游产品的魅力剧游产品不仅仅是游戏流程或运营策划，而是将内容本身与景区场地融合，形成具有流量属性和传播属性的IP产品。在线上提供传播情绪价值的入口，线下实际场地提供升华情绪价值的出口。𐟌Ÿ𐟒늊剧游产品是一个新兴产品，还有更多可以深耕和挖掘的地方。我们下一期再讨论。

A/B实验的常见错误及解决方案 𐟓Š A/B实验是产品优化和迭代的重要工具，但错误的操作方式可能导致误导性的结论。以下是几种常见的A/B实验错误及其解决方案： 𐟔 错误的抽样方法在A/B实验中，用户抽样必须科学。不同渠道或应用市场的用户分布可能存在差异，如果直接对比数据，实验结果可能不可靠。正确的做法是保持实验组和对照组的流量分布一致，以减少辛普森悖论的风险。 𐟚려𚒦–奱‚选择不当互斥层的设置对于A/B实验至关重要。如果实验之间有相关性，它们必须置于同一互斥层；如果实验之间没有相关性，可以置于不同互斥层。不遵循这一原则可能导致实验结果失真。 𐟓ˆ 忽视显著性检验在分析A/B实验结果时，显著性检验是必不可少的。如果实验结果不显著，我们不能盲目地全量发布新策略或否定新策略，因为数据波动可能只是抽样误差。通过避免这些常见的错误，我们可以更准确地评估产品改进的效果，并做出更明智的决策。

「2024已过330天」时间哪里过得快了？这么多年每年都是只有365天，不要睁着眼睛说瞎话，这么多年了产品优化没优化，有没有认真研发？（看着展柜凌乱的大表哥

数据科学家面试必备：产品优化与评估指南在数据科学家面试中，一个常见的考点是要求应聘者给出产品案例，并分析如何优化该产品以及如何评估优化后的效果。𐟓Š《Lean Analytics》这本书提供了一个详细的框架和实例，帮助理解这两个方面。 𐟌Ÿ 书的亮点分类介绍不同类型的产品：书中详细介绍了E-commerce、Software as a Service、Free Mobile App、Media Site、User-Generated Content以及Two-Sided Marketplaces等不同性质的产品，以及如何针对每种产品选择合适的增长点和测量指标。通过实例加深理解：作者利用公司实例来解释书中的概念，并在每个实例后进行总结，帮助读者掌握产品思维的核心。丰富的产品词汇：书中对产品和用户的描述非常精准，如stickiness、virality、lurk以及incumbent等，对于没有接触过产品分析的人来说，这是一次宝贵的学习机会。 𐟚려𙦧š„不足之处缺乏深度：书中的概念介绍较为全面，但不够深入。因此，它更适合作为面试前的敲门砖，对于特定公司的面试，还需要专项研究该公司的产品。目标读者：这本书主要面向创业者，因此很多内容集中在数据之外的产品决策方法上，真正与数据科学相关的内容可能只占50%。 𐟓š 适合读者对互联网行业感兴趣但没有工作经验的读者：这本书可以作为科普读物，帮助你建立对产品的基本理解。正在准备面试的求职者：非常推荐阅读这本书，重点关注产品对话的词汇，理解每个产品背后的运营逻辑，熟悉产品的每个阶段和环节的定量评估方法。有工作经验但有意求职于非自己熟悉的产品类型的求职者：通过对比日常工作和理想公司的产品在设计和运营上的逻辑差别，特别是关注因此而引出的测量指标的差异。 𐟓– 重点章节 Chapter 2: 详细介绍了测量指标的基础知识，是设计测量指标的前提。 Chapter 8-13: 这些章节是书的精华，描述了每种产品运营模式背后的逻辑以及最适合选取的测量指标。阅读这些章节后，可以更好地准备面试。 Chapter 16-18: 虽然书中介绍了产品运营的五个阶段，但这三章与数据相关性最大，因此建议重点阅读。

提示词工程，AI经理必备！ 𐟎示词工程是AI产品经理的必备技能，掌握它能让你的AI产品优化更加高效； 𐟑€ 未来的AI产品会越来越贴近普通用户，用户只需简单描述需求，就能获得想要的效果。但这背后的逻辑设计需要AI产品经理来负责，通常是通过“提示词+研发工程”来实现； 𐟌Ÿ 所以，产品经理必须掌握提示词工程的设计能力，才能更好地应对和解决AI产品的实现问题。 𐟔 什么是提示词工程？大模型就像一个强大的大脑，但它无法完全理解用户的具体需求，所以有时会回复一些简单的内容。这时就需要引导，通过更清晰的问题描述和需求描述来优化模型的输出。简单来说，就是通过设计更好的提示词，让模型获得更好的生成结果。因此，利用不同的提示词策略优化大模型性能的工程被称为提示词工程。 𐟔堦示词工程为什么对AI产品经理重要？提示词工程是AI产品经理的入门必修课。很多人可能会认为，要让AI生成好的结果，需要给模型投喂更多的数据，或者训练微调一个专门解决该问题的模型。但实际上，通过有效的优化提示词，就可以获得原来需要微调才能做到的效果。因此，提示词的优化是一种更低成本的方式。所以对于未来的AI产品应用的落地实现，首先应该通过提示词设计来实现，然后再考虑通过研发工程弥补提示词做不到的事情。 𐟔堤𚧥“经理未来的工作是封装工程，让用户直接获得结果。短期内，大模型对提示词的依赖程度还比较高。但我们不能指望所有的用户都懂得设计提示词。产品经理的工作是理解用户的需求后，封装隐藏背后的实现工程，让用户直接获得结果。而封装工程的其中一部分就是提示词工程，然后才是传统的产品研发工程。 𐟔堦œꦝ姚„产品经理是先向模型提需求，再向研发提需求。产品经理的本质工作是发现需求，然后设计解决需求的解决方案。与传统的互联网产品经理的工作稍有不同，以前产品经理是向研发提需求，让研发实现。而未来产品经理的工作是首先向模型提需求获得解决方案，然后再向研发提需求。 𐟓ˆ 如何设计提示词功能？ 𐟓ˆ 提示词设计的8个基本技巧 𐟓ˆ 高阶提示词设计的策略通过这些内容，你可以更好地理解提示词工程的重要性，并掌握设计提示词的方法和技巧。

𐟓元气森林产品策略精华 𐟓Œ以用户为中心：深入了解用户需求是关键，别自以为了解他们哦。走进用户，与他们深入沟通，才能真正捕捉到他们的心声。同时，别只盯着那些忠实用户，要放眼更广泛的市场。 𐟓Š数字化决策：真正的数字化是什么？就是把选择权交给用户！通过数据来决策，而不是凭感觉或老板的意愿。这需要老板放下手中的权力，真正相信并利用数字来指引方向。 𐟔„产品试错与数据测试：试错是产品优化的一部分，只有经过多次尝试，才能找到最佳方案。元气森林就非常重视这一点，投入大量资源进行数据测试，确保每个细节都经过精心打磨。 𐟒𜧻„织结构与文化：在元气森林，产品有着至高无上的地位。从组织结构到企业文化，都体现了对产品的尊重和重视。这样的环境，为产品的不断创新提供了坚实保障。

𐟓ˆ用户路径分析保姆级教程 | 纯干货分享很多宝子在面对用户路径分析时一头雾水，今天我就来给大家详细讲讲，看完这篇保证你茅塞顿开！什么是用户路径分析？简单来说，它就像是追踪用户在我们产品或服务“迷宫”里的行走路线。比如用户是怎么一步步发现我们的产品，又是怎样从浏览到最终下单购买或者使用服务的。为什么要做用户路径分析呢？这可太重要啦！它能帮我们找出用户在使用过程中的痛点和爽点。痛点就是那些让用户不爽甚至直接“跑路”的地方，爽点则是能让用户开心、增加粘性的环节。通过分析，我们可以优化产品或服务，提升用户体验，增加转化率，让更多用户为我们“买单”。那么，具体怎么进行用户路径分析呢？第一步，确定目标。你得清楚你想要从用户路径分析中得到什么。是提高新用户注册量，还是促进老用户复购？明确了目标，才能有的放矢。第二步，收集数据。这时候就需要借助各种工具啦，像谷歌分析、百度统计等。这些工具能帮我们记录用户在网站或者 APP 上的各种行为数据，比如访问了哪些页面、停留时间、点击了哪些按钮等等。第三步，绘制用户路径图。把收集到的数据用可视化的方式呈现出来，就像画地图一样，让用户的行动轨迹一目了然。可以用流程图或者桑吉图来绘制，这样我们就能清晰地看到用户从哪里来，到哪里去，在哪些地方分流或者回流。第四步，分析关键节点。在用户路径图上，找到那些关键的节点，比如注册页面、购物车页面等。看看在这些地方用户的流失率高不高，如果高，就得深入分析原因。是页面加载太慢？还是信息填写太复杂？第五步，提出优化方案。针对分析出的问题，提出切实可行的优化方案。比如优化页面设计、简化操作流程、提供更有吸引力的优惠活动等。第六步，持续监测和优化。用户的需求和行为是不断变化的，所以我们不能做完一次分析就万事大吉。要持续监测用户路径，看看优化后的效果如何，如果还有问题，就继续分析和优化。总之，用户路径分析是提升产品和服务质量的有力武器。宝子们赶紧行动起来，让你的用户都能在你的“地盘”上愉快地玩耍，为你创造更多价值！ #用户路径分析 #数据分析 #产品优化 #用户体验

如何让你的产品脱颖而出？𐟒ኦƒ𓨱ᤸ€下，如果灯不仅仅是灯𐟒ᣀ‚放在餐桌上，它就是一张多功能餐桌；放在卧室里，它又变成了一件独特的照明艺术品。产品设计要想出圈，可以尝试以下几种方法： 𐟔 用户研究：深入了解目标用户的需求，设计出符合他们需求的产品，这样能吸引更多用户的关注和使用。 𐟎蠥ˆ›新设计：不断进行创新，开发出独特且有吸引力的产品功能和设计，使其在众多产品中脱颖而出。 𐟑袀𐟒𛠧”覈𗤽“验：注重用户体验，简化操作流程，提升用户的使用体验，让他们愿意长时间使用你的产品。 𐟓⠥“牌宣传：通过有效的市场营销和宣传推广，提升产品的知名度和影响力，吸引更多目标用户的关注。 𐟔„ 持续改进：不断收集用户反馈，进行产品优化和改进，保持产品的竞争力和持续吸引力。这些方法可以帮助你的产品在设计、功能和用户体验上脱颖而出，从而实现出圈效果。

「国产新机上市老款iPhone跌至半价」希望国产手机真正的把握好产品质量，做工现在是设计，体验，软件都做的不错，把好的产品优化好用工用料加好的做工，把每一件产品诚心诚意交到消费者手中，这样喊一句叫板iPhone不为过科技小马的微博视频

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