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當(dāng)定性分析可以被量化：我用AI釘釘，攻克了用戶(hù)研究中最頭疼的難題

當(dāng)定性分析可以被量化：我用AI釘釘，攻克了用戶(hù)研究中最頭疼的難題

定性訪(fǎng)談、用戶(hù)反饋、行為觀察……信息量巨大，卻難以系統(tǒng)化分析。但如果這些碎片化認(rèn)知可以被量化處理，洞察效率將發(fā)生質(zhì)變。本文作者通過(guò) AI 釘釘搭建自動(dòng)化工作流，把用戶(hù)研究中的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化洞察，不僅提升了分析效率，更讓“模糊感知”變成“可驗(yàn)證結(jié)論”。
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析想落地，別再只說(shuō)要搞高！

數(shù)據(jù)分析想落地，別再只說(shuō)要搞高！

如何進(jìn)行落地的數(shù)據(jù)分析，并提出落地的分析建議？我們需要對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、工作流程等問(wèn)題有清晰了解，從而才能站在業(yè)務(wù)方的視角提供建議，讓數(shù)據(jù)分析真正地為業(yè)務(wù)賦能。這篇文章里，作者便結(jié)合案例做了分析和總結(jié)，一起來(lái)看看吧。
產(chǎn)品經(jīng)理
產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該多看數(shù)據(jù)，但絕不能迷信數(shù)據(jù)

產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該多看數(shù)據(jù)，但絕不能迷信數(shù)據(jù)

在一些情況下，看數(shù)據(jù)可以使決策更合理；而有時(shí)，完全根據(jù)數(shù)據(jù)決策又可能會(huì)導(dǎo)致別的更嚴(yán)重的問(wèn)題。 一個(gè)需求可能有多種的解決方案，產(chǎn)品經(jīng)理該如何抉擇？在定性分析每...