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WMS實施暴雷實錄：從選型到上線的死亡陷阱

許多企業(yè)在投入大量資金購買 WMS 系統(tǒng)后，卻陷入了選型失誤、實施混亂、上線失敗的困境，不僅未能提升效率，反而成為倉庫運營的噩夢。本文將通過一個真實的案例，詳細還原某母嬰電商公司從選型到上線 WMS 系統(tǒng)的全過程，剖析其中的陷阱和問題，并提供實用的避坑指南和解決方案，幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上少走彎路。

雙棲產(chǎn)品手記

WMS 常見問題經(jīng)驗分享

AI人工智能,個人隨筆

學AI的迷思：當需求洞察淪為技術(shù)狂歡的祭品

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的浪潮中，產(chǎn)品設(shè)計中的需求洞察正逐漸失去焦點，淪為技術(shù)驅(qū)動的“狂歡祭品”。但技術(shù)的突破是否意味著用戶價值的提升？這篇文章將深度剖析這一迷思，探討如何在技術(shù)與需求之間找到平衡點，為AI時代的產(chǎn)品設(shè)計注入更深層次的洞察。

佳簡幾何

AI應(yīng)用個人觀點常見問題

產(chǎn)品設(shè)計

恰如其分的設(shè)計，視而不見的陷阱！

產(chǎn)品研發(fā)過程中，不奢求完美主義，能夠在產(chǎn)品生長的每一步中將產(chǎn)品設(shè)計做到恰如其分，同時也能避免一些常規(guī)陷阱，已經(jīng)是很不錯了！

Kris_3zzz

常見問題經(jīng)驗分享設(shè)計流程

AI人工智能

普通人學AI的坑都在這里了

在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的當下，越來越多的普通人開始涌入AI學習的浪潮。然而，熱潮之下也隱藏著諸多陷阱。本文深入剖析了普通人學習AI時常見的五大誤區(qū)，包括盲目追求前沿技術(shù)、將AI視為替代工具、迷信模型能力、追求速成技巧以及將大模型輸出視為知識權(quán)威等，供大家參考。

柳星聊產(chǎn)品

AI應(yīng)用個人觀點常見問題

AB 測試：解鎖產(chǎn)品優(yōu)化的神奇密碼

在如今競爭激烈的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品市場中，如何精準地滿足用戶需求，提升產(chǎn)品的各項指標，成為了產(chǎn)品經(jīng)理們?nèi)账家瓜氲碾y題。而 AB 測試，就像是一把神奇的鑰匙，為我們打開了通往產(chǎn)品優(yōu)化的大門。今天，就讓我們通過一個經(jīng)典案例，深入了解 AB 測試的魅力所在。

Tech創(chuàng)品俠

A/B 測試產(chǎn)品優(yōu)化常見問題

為什么我的產(chǎn)品主導增長（PLG）策略不起作用？

產(chǎn)品主導增長（PLG）策略在SaaS領(lǐng)域備受關(guān)注，但許多企業(yè)在實際推行中卻效果不佳。本文從PLG的背景出發(fā)，深入分析了中國SaaS企業(yè)在推行PLG策略時常見的三大誤區(qū)，供大家參考。

ToB SaaS大D

PLG 常見問題經(jīng)驗分享

新媒體運營新人常見的問題有什么？這六點你一定要想清楚！

由于行業(yè)競爭激烈且發(fā)展迅速，許多運營新人在入行后往往會面臨諸多挑戰(zhàn)和困惑。本文將結(jié)合作者多年的新媒體運營經(jīng)驗，總結(jié)新人常見的六個問題，希望能幫到大家。

禿頭老王聊運營

常見問題新媒體運營職業(yè)生涯

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)清洗：從【臟數(shù)據(jù)】到【干凈數(shù)據(jù)】的蛻變之旅

現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)往往充斥著缺失值、異常值、重復值和格式不一致等問題，這些問題如同隱藏的“定時炸彈”，隨時可能破壞數(shù)據(jù)分析的準確性。本文將帶你深入了解數(shù)據(jù)清洗的必要性、常見問題及解決方法，從“臟數(shù)據(jù)”到“干凈數(shù)據(jù)”，解鎖數(shù)據(jù)蛻變之旅，為數(shù)據(jù)分析和決策筑牢基礎(chǔ)。