AI AI 創(chuàng)業(yè)最容易踩的坑:2025年部分案例回顧 AI創(chuàng)業(yè)看似風(fēng)口,實則暗藏陷阱。本文回顧2025年多個真實案例,拆解創(chuàng)業(yè)者在技術(shù)選型、產(chǎn)品定位、商業(yè)化路徑上的典型誤區(qū),是一份面向AI創(chuàng)業(yè)者的避坑指南,也是理解AI產(chǎn)品從0到1的冷靜思考。 張艾拉 AI產(chǎn)品常見問題案例分析
個人隨筆 10月1日起火車票全面電子化,財務(wù)人必須知道的 7 個關(guān)鍵點 火車票電子化來了,報銷還能報嗎?這篇文章講透財務(wù)人必須知道的7個關(guān)鍵點,從報銷憑證到系統(tǒng)對接,不踩坑、不掉鏈子! 敏爾說財稅 功能分析常見問題財務(wù)系統(tǒng)
AI,個人隨筆 幻覺問題的源頭——“應(yīng)試教育”正在讓AI給我們帶來錯誤 AI老是一本正經(jīng)地胡說八道?這篇文章講透一個冷門但扎心的原因:我們教AI的方式,其實就是“應(yīng)試教育”,它學(xué)會了套路,卻沒學(xué)會思考。 一葉 AI幻覺常見問題技術(shù)原理
個人隨筆 數(shù)據(jù)價值量化的困境 數(shù)據(jù)驅(qū)動已成共識,但“數(shù)據(jù)到底值多少錢”卻始終難以量化。本文從業(yè)務(wù)場景出發(fā),剖析數(shù)據(jù)價值評估的三重困境,結(jié)合實踐案例與思考框架,幫助產(chǎn)品人重新理解數(shù)據(jù)資產(chǎn)的邊界與落地方式。 成于念 個人觀點常見問題數(shù)據(jù)價值
產(chǎn)品設(shè)計 產(chǎn)品經(jīng)理對接外部API,4個案例避坑指南!(干貨收藏) 今天,我們將跟隨一位資深產(chǎn)品經(jīng)理的視角,深入探討在對接外部API和SDK時常見的問題和挑戰(zhàn),并通過4個實際案例,為你提供寶貴的避坑指南。 產(chǎn)品參趙 常見問題案例分析經(jīng)驗分享
個人隨筆 中層管理四類“陷阱”診斷:你的團隊為何在“原地打轉(zhuǎn)”? 中層管理者在團隊運營中常陷入特定行為模式,導(dǎo)致團隊空耗精力卻難有進展。文章聚焦四類典型管理 “陷阱”,通過具體案例剖析背后成因,如不明問題先追責(zé)、授權(quán)后放任不管等,并針對性給出改善方向,助力中層管理者跳出困境,推動團隊高效前行。 Nana 中層管理團隊管理常見問題
個人隨筆 增長筆記:廣告投流踩過的那些坑 這一篇文章,主要分享自己作為一個廣告投流的小白,在廣告投流增長這條路上,踩過的一些坑,對于未來也會去做相關(guān)工作的朋友,特別是創(chuàng)業(yè)公司的朋友,能有一些經(jīng)驗借鑒,避免重蹈覆轍。 三白有話說 常見問題廣告投放經(jīng)驗分享
產(chǎn)品運營 PLG:產(chǎn)品驅(qū)動增長的真相與誤區(qū) PLG(產(chǎn)品驅(qū)動增長)作為一種新興的商業(yè)模式,正受到越來越多企業(yè)的關(guān)注。本文深入探討了PLG的定義、優(yōu)勢、與傳統(tǒng)增長模式的差異,以及在本土化過程中常見的誤區(qū)和未來趨勢。 Hanni PLG發(fā)展趨勢常見問題
個人隨筆 日更3個月還是沒流量?這5個致命錯誤你中了幾個 持續(xù)日更,卻遲遲看不到流量增長?這并不是努力不夠,而是方向錯了。本文聚焦內(nèi)容創(chuàng)作者在日更過程中最容易忽視的五個關(guān)鍵錯誤——從內(nèi)容定位到標(biāo)題策略,逐一拆解背后的邏輯陷阱,并提供實用的優(yōu)化建議,幫助你從“感動自己”走向“打動用戶”。 成哥AI寫作 常見問題線上流量經(jīng)驗分享
個人隨筆 其實90%的小紅書投流問題,都可以這樣解決… 90% 的“聚光計劃不消耗”都不是技術(shù)故障,而是認(rèn)知短路:一條筆記其實能拆出 23 套投放計劃,可大多數(shù)人連 3 條都沒跑滿。作者把千條計劃的實戰(zhàn)經(jīng)驗壓縮成一句話——先基建、再放量、后優(yōu)化;低成本且穩(wěn)定跑量的計劃,是用“量”砸出來的,不是用“省”省出來的。 Vic的營銷思考 個人觀點小紅書常見問題
個人隨筆 小紅書聚光投放失敗的6大原因 本文將從自身賣點不清、素材迭代慢、運營跟進慢、隨意調(diào)整計劃、后端轉(zhuǎn)化弱以及產(chǎn)品服務(wù)交付差等六個方面,深入剖析小紅書聚光投放失敗的常見原因,并提供針對性的建議,幫助商家在小紅書平臺上實現(xiàn)更有效的推廣和轉(zhuǎn)化。 江河聊營銷 小紅書常見問題經(jīng)驗分享
個人隨筆 數(shù)據(jù)分析靈魂拷問:指標(biāo)波動有多大,才算是大! 1%的下降是否值得警惕?50%的暴跌為何有時卻風(fēng)平浪靜?這篇文章將帶你跳出“數(shù)值大小”的誤區(qū),從業(yè)務(wù)含義出發(fā),厘清硬指標(biāo)、軟指標(biāo)與邊緣指標(biāo)的差異,構(gòu)建一套判斷波動“是否重要”的系統(tǒng)方法論。 接地氣的陳老師 常見問題方法論案例分析