用户运营

sunneo2 天前
人工智能·产品运营·产品经理·用户运营·用户体验
S18.4AI产品留存与召回——让用户走了还回来(系列收官)系列定位:AI产品增长不是传统增长的"AI版",而是一套全新方法论。4篇文章覆盖冷启动、病毒传播、数据优化、留存召回完整闭环。
sunneo8 天前
人工智能·产品运营·产品经理·用户运营·用户体验
S16.5 第一性原理做产品(5):从《与运气竞争》看AI产品价值——用户到底在“雇佣“什么导读:Clayton Christensen在《与运气竞争》中提出了一个改变产品思维的问题:用户不是"买"你的产品,而是"雇佣"你的产品来完成一项任务。这个框架在AI时代变得异常重要,因为AI产品最容易犯的错误就是——卖"智能"而不是卖"完成任务"。当你的产品以"AI驱动"作为卖点时,用户脑子里想的却是:“这家伙到底能不能帮我把报销单填完?”
sunneo8 天前
人工智能·产品运营·产品经理·用户运营·用户体验·ai-native
S16.6第一性原理做产品(6·收官):从《定位》到“品类设计“——AI时代如何定义新品类导读:Al Ries和Jack Trout在1981年出版的《定位》(Positioning),是营销史上最重要的著作之一。但AI时代出现了一个问题:当每个人都能用AI做出"更好的XX"时,“定位"理论还够用吗?答案藏在一本更近期的著作中——《品类设计》(Play Bigger,2016)。最好的定位不是"更好的XX”,而是"全新的品类"。当你还在思考如何"比竞品好10%"时,聪明的产品已经在创造一个没有竞品的新品类。
Regentsoft丽晶软件9 天前
大数据·经验分享·用户运营·零售
从“等客进店”到“上门成交”:服装门店移动POS离店收银的完整业务流程2026服装门店的销售并不总发生在柜台前。一个典型的场景是:导购下班后在社群上回复老顾客的咨询,顾客看中了几件新款,想马上付款锁定库存。导购不在店里,收银台已经关了,这笔生意怎么成交?另一个场景是:导购带着样品上门为熟客做搭配服务,顾客试穿满意想当场结账,导购怎么收钱?还有一种情况:门店盘点日提前闭店,但老顾客恰好这天有空想来试衣,导购在店里帮忙挑了衣服,但收银系统已经关了,怎么结算?
SelectDB技术团队10 天前
大数据·数据库·数据分析·apache·用户运营·apache doris·selectdb
AB 实验指标计算场景:Apache Doris / SelectDB 的技术能力、选型对比与实践Apache Doris 在 AB 实验指标计算场景中,可替代 Spark 承担大规模指标生产任务,核心优势来自 Pipeline 异步执行、向量化计算引擎和 Colocate Join 等优化。快手基于 Doris 构建 AB 实验平台后,指标计算性能最高提升 145 倍,资源消耗下降 72%,单集群规模达 2000 节点、10 万核。
自由天空线上运营13 天前
用户运营
门店评价不展示的诊断模型从运营诊断角度看,评价不展示可以拆成两个状态:折叠与删除。 一、折叠区判断 常见触发项包括:评价文本少于15字、内容参考意义弱、账号与商家关联性强、账号诚信度较低、文案复制粘贴痕迹明显。折叠并不等于商家违规,它更像内容权重不足。 二、删除判断 删除通常对应更高风险:账号异常、平台识别为虚假评价、文字或图片存在不当表达、其他用户投诉。删除后商家要先查消息中心、诚信中心、处理通知,不要继续重复同类动作。 三、运营处理SOP 1. 先定位评价状态; 2. 记录评价账号、时间、内容、图片; 3. 对照真实消费路径
亘元有量-流量变现14 天前
android·用户运营·aso优化·亘元有量·方糖试玩
内外联动精细化运营:解锁安卓APP推广降本增效新路径当下移动互联网流量红利逐步消退,安卓APP行业告别了粗放式上架流量时代。华为、小米、OPPO、vivo、应用宝等主流安卓应用商店格局固化,叠加各大平台信息流广告竞争白热化,获客成本持续攀升。在此背景下,精细化、低成本、高转化成为安卓APP推广的核心目标。唯有深耕商店内优化、拓展商店外增量,内外双向联动,才能实现流量效益最大化。
音乐宝贝家14 天前
新媒体运营·音视频·社交电子·业界资讯·媒体·用户运营·零售
从合板到面单:麦杰克AC系列声学结构拆解与选购决策麦杰克繁星AC系列目前有三款:AC10(面单)、AC20(进阶面单)、变色系列(面单)。它们共享相同的前级平台(面板、琴颈、指板、弦长、弦钮),但背侧材质从桃花芯合板→玫瑰木合板→桃花芯合板,声学特性差异显著。
黑黑的独立开发笔记15 天前
ocr·用户运营·迭代加深·用户体验·产品决策·简记往来
「 简记往来」用户反馈驱动的产品迭代:简记往来的6次关键更新与一次“不做”的决策简记往来上线后,我收到的最有价值的建议,几乎都来自用户反馈。用户不会帮你写代码,但用户会告诉你“哪里不舒服”。找到“不舒服”的地方,就是产品迭代的方向。
黑黑的独立开发笔记15 天前
用户运营·简记往来·内容驱动·增长复盘
「 简记往来」第二十四篇:从0到6.8万用户——增长复盘简记往来的用户增长可以分成三个阶段:冷启动的核心是找到“愿意帮你的人”,而不是“需要你产品的人”。朋友圈发了3条不同角度的内容:
自由天空线上运营16 天前
用户运营
本地生活门店评价指标拆解:好评在美团点评运营中的作用对于本地生活门店,评价不是单一展示内容,而是影响线上承接效率的基础指标。 一、星级稳定:评价数量、好评率、差评率、近期有效评价,都会影响消费者对门店的第一判断。星级低会削弱点击和咨询意愿。 二、内容可信度:有效评价建议包含服务、环境、项目、位置、效果、人员专业度等信息。只有“很好”“不错”这类评价,信息密度较低,对转化帮助有限。 三、关键词补充:评价中自然出现行业词、项目词、服务词,有利于消费者理解门店特色。例如美容、少儿篮球、月子会所、康复训练等门店,都需要评价内容补充具体场景。 四、信任转化:同样访问
亘元有量-流量变现17 天前
用户运营·aso优化·亘元有量·方糖试玩
APP出海流量破局:应用描述ASO精细化优化全攻略在APP出海ASO优化体系中,标题、副标题、关键词一直是行业关注的重点,应用描述常被开发者忽视,被误认为不影响搜索排名。但在海外流量成本飙升、CPI持续走高的当下,优质的应用描述是零成本提升转化、节约投放预算的关键。本文结合App Store与Google Play双平台规则,详解出海APP描述的优化逻辑与实操技巧,助力产品高效收割海外自然流量。
自由天空线上运营17 天前
用户运营
美团点评星级诊断模型:好评、差评与权重判断从运营诊断角度看,好评与星级不是简单线性关系。可以把门店星级拆成一个评价质量模型。 一、输入指标 1. 近期新增好评数量; 2. 历史评价总量; 3. 差评和中评比例; 4. 投诉率、退单率; 5. 评价折叠率; 6. 消费后评价占比; 7. 带图、视频、长文本评价占比; 8. 同赛道竞对新增评价速度。 二、判断逻辑 如果好评数量增加,但星级不动,需要检查三个方向: 1. 是否被差评、中评或投诉抵消; 2. 评价是否真实、有效、可展示; 3. 同行业竞对是否增长更快。 三、执行SOP 门店应建立员工服务考
小T学长17 天前
流量运营·用户运营·私域营销
做私域电商,自己建小程序还是用SaaS工具?做私域电商绕不开一个决策:自己找团队开发小程序,还是直接用SaaS工具搭一套?结论先放这儿——年GMV过千万、有技术团队、业务流程高度定制的中大型企业,可以考虑自建;年GMV在百万量级及以下、团队以运营为主、需要快速跑通模式的中小团队,用SaaS工具的性价比明显更高。
TechWayfarer1 个月前
服务器·tcp/ip·游戏·数据分析·用户运营
IP精准定位服务接入实战:游戏运营如何分析玩家分布与服务器承载游戏运营不能只看总日活、总收入和平均在线时长。对多人在线游戏、手游和全球化发行产品来说,玩家来自哪些城市、哪些地区在活动期间出现峰值、哪些区域需要提前扩容,均会影响体验和成本。本文围绕IP精准定位服务,拆解游戏企业如何分析玩家分布,并用代码示例说明接入方式。
小玮看世界1 个月前
汽车·产品运营·创业创新·用户运营·商业模式·汽车文化·德国
驶向信仰的故乡:打造德系汽车文化朝圣的“蓝海”服务在中国,一辆德系车不仅是交通工具,更是一种文化符号、一个社交标签,乃至一份精神寄托。当消费从“面子”转向“里子”,当年轻一代车主(平均年龄仅35岁)开始寻求更深层次的情感连接与自我表达时,一个前所未有的市场机遇正在浮现:为德系车车主打造一场驶向其品牌精神故乡的“朝圣之旅”。
法雅特吉他1 个月前
经验分享·新媒体运营·产品运营·流量运营·用户运营·内容运营
吉他桶型技术解析:GA桶 vs D桶 vs OM桶——入门弹唱选哪个新手选吉他,最纠结的问题之一是桶型。D桶、GA桶、OM桶……到底有什么区别?各自适合什么场景?本文以法雅特F4016S的GA桶/mini桶为案例,深入解析三大主流桶型的技术特性和适用场景。
亘元有量-流量变现1 个月前
用户运营·aso优化·亘元有量·方糖试玩
强季节性App关键词断崖下跌:淡季锁权+旺季提速恢复策略旅游、电商购物、教育培训等赛道的App,存在典型的季节性流量波动问题。多数运营团队都会遇到同一个棘手难题:行业旺季结束后,核心季节关键词排名出现瞬时断崖式暴跌,而非缓慢回落。
sunneo1 个月前
人工智能·产品运营·产品经理·用户运营·用户体验
S5.2 兴趣培养——让用户从“看看“变成“想了解更多“导读:用户点进了你的产品页面,但平均停留时间只有 15 秒就离开了。你成功捕获了注意力,但没有留住兴趣。问题出在哪里?今天我们来拆解,如何利用心理学原理让用户从"随便看看"变成"想了解更多"。