个人随笔 我们拼命用AI提高效率,为何迟迟不见增长? CMO兴奋地告诉我AI让内容产出速度翻了三倍,但获客和转化指标纹丝不动——"跑得更快了,却离目标更远了"。德勤报告显示,66%的企业靠AI提效,却只有20%实现收入增长。AI放大了方向不清、洞察不深、定位不准、体验不好的老问题,只是把"更快到达错误的地方"变成了现实。效率是加速器,不是方向盘。 Hanni AI应用CMO数据指标
AI 一行代码不会写,我靠“白嫖”AI,做出了一个 3.2K Star 的开源工具 作为一个连 Hello World 都敲不利索的产品经理,我没写一行代码,却上线了一款目前 3.2K Star 的 GitHub 开源工具。这篇文章想聊聊:一个"只会提需求"的产品,是怎么用免费的 AI 额度,把一个自用的小玩意儿养成了一款持续迭代的产品。 坨小兔 AI产品开源项目经验分享
产品运营 流失分析:如何提前发现即将离开的客户? 客户流失不是瞬间动作,而是一段关系逐渐降温的过程。本文深入解析银行流失分析的核心方法,从定义流失事件、寻找临界点到整合六类数据,帮助产品经理在客户离开前识别风险信号,提前介入挽回。 老徐的干货铺 方法论流失分析用户分层
产品设计 会员域到底管什么:从会员档案到忠诚度平台 系列说明:「电商产品能力拆解」第 12 篇·会员体系与权益上篇。促销解决优惠怎么算,营销解决用户为什么愿意动,进入会员域后,我们开始处理一个更长期的问题:企业到底要怎么经营和一个客户的关系? 初稿状态:本轮完成开场结构与前两个章节。开场已补一份脱敏综合实例,用于说明边界如何扩张;它不对应单一客户或完整真实时间线。 Zoe产品手记 会员域案例分析用户分层
个人随笔 AI时代,如何放大你的增长杠杆? AI能力每7个月翻一倍,但"会用工具"早已不构成护城河——一键安装让技术门槛归零。真正拉开差距的是三重杠杆:省时间、放大能力、突破认知;以及四大护城河:场景理解、判断标准、信任关系、数据飞轮。 笔记侠 AI+时代AI应用产品经理成长
数据分析 AI产品用户暴涨之后,产品经理该看哪些指标 传统"获客-转化-留存"指标体系在AI产品上失灵了:低门槛让注册转化率虚高,使用深度才是真实壁垒。作者亲测AI面试产品Lollipop,前端数据暴跌四成,北极星指标"面试完成率"反而上涨。真正该看的不是多少人打开了App,而是打开后有没有把事办完、办完愿不愿意再来。 小普 AI产品数据指标案例分析
AI,个人随笔 个人知识库搭建的幕后花絮——Claude Code 的产品设计逻辑拆解 作者花12天系统学习Claude Code,从"自我感觉良好"到发现"90%的能力被浪费在桌上"——最大的收获不是某个功能,而是看清了一条从Prompt Engineering到Loop Engineering的递进逻辑链:记忆层解决"知道什么"、Skill定义"怎么执行"、Hook自动治理"不用人检查"、Subagent隔离上下文、Plugin复制协作基因。 Sean AI产品Claude Code知识库
AI 小白如何做出第一个真正可用的 Agent?用 Coze 搭建一个私人求职助手 这不是一篇“认识几个新名词”的 Agent 科普。我们会用一个真实目标,从零做出一个能工作的求职助手:它读取你的真实经历,分析目标 JD,根据岗位要求修改简历,同时告诉你改了什么、为什么改,以及哪些能力不能乱写。 本文操作路径依据 Coze(扣子)整理。平台界面以后可能调整,但“任务—资料—规则—流程—边界—测试”这套方法不会过时。 在下毛毛雨 AI AgentCoze操作指南
AI 产品经理必看:3招搞定AI幻觉,再也不怕模型“翻车” AI幻觉正在成为产品经理最头疼的行业难题——大模型越是自信输出,业务风险反而越大。本文深度剖析AI决策的三大致命陷阱,并给出可落地的风控方案:从规则引擎双校验到置信度分层机制,再到全链路溯源设计,教你用产品思维构建AI决策的安全防线。 伍德安思壮 AI产品经验分享置信度
AI,个人随笔 【跨境产品实战笔记10】大结局:从“做产品”到“带兵打仗”,产品总监的团队绩效与跨部门协作天条 产品团队从3人扩到10人,PM和运营开始互甩锅——这是跨境电商从"草台班子"到"产品铁军"的必经阵痛。作者用爆款存活率、生命周期总毛利、退货率控制、节点准时率四个硬性KPI,把PM从"开发工具人"变成"商业价值负责人";再用"无数据不立项""产销对赌""库存熔断"三大天条,终结结构性内耗。 骞说跨境 团队协同经验分享跨境产品
AI,个人随笔 拆解爆款:多模态内容理解流水线的设计、选型与落地 竞品内容拿回来了,怎么拆?作者搭了一条从mp4到结构化知识库的流水线:ASR转写、动态抽帧、LLM标注、交叉互动数据——但核心不是"哪个模型更好",而是"产出形态决定管线选择"。端到端做深度拆解,解耦做批量知识库;评测不看benchmark分,看标签能不能区分爆款和平款。验证不是一次性打分,是管线自己的反馈循环。 Miles AI应用内容流水线多模态