除了其他一些因素以外,一项(软件或其它)产品的成功取决于该产品有多出色—这既有绝对意义上的含义,也指相对于竞争对手而言。就如何进行竞争做出 的决策—如开出什么样的价格,如何进入新市场,应该给产品增加或删除哪一项能力等,只能够在理解产品如何针对一个用户角色堆砌起来的基础之上进行。从客户 的角度来说,一项产品相对于替代者有多出色会直接影响到该产品的成功。
通常而言,让产品更好的努力将会成为一项令业务更上一层楼的投资。但是,在我们能够把产品做得更好之前,我们必须了解更好由哪些东西构成。第一步就是要确定现在的产品有多好,而这个则要从好的定义开始。
请在以下问题背景下考虑产品的优劣:
这5个问题确定并明确了回答一个问题相关的必要背景和角度,这个问题是:产品有多好?
尽管对当前状态进行评估很好,但是真正重要的是决定接下来该怎么做。我们应该在这个产品上投入更多(还是更少)?应该投资哪一方面的能力?需要多大的改进?为什么我们相信这些投资将令我们的战略前进?
在考虑对产品改进进行投资时,许多团队都会审查变更提议,明确它的确比以前更好才会继续。但这还不够。团队应该尝试着证明特定投资将会促进公司的战略。通过增加或改善特定能力,我们能够实现多少额外的销售(或者能避免多少的损耗)?
人们对好产品的渴望程度要比对平庸产品高。那么,又如何来确定哪一款产品是我们的目标客户更喜欢的呢?
在产品开发的世界里,我们采用用户角色来帮助理解市场中的群体行为。细分市场代表的是拥有共同需求的客户群体,而用户角色反映的则是一个细分市场内这样一个群体,这个群体不仅拥有共同的需求,而且对于处理这些需求而拥有相对类似的看法。
每次我在杂货店看到便宜的一袋袋爆米花核(以及一大袋已经爆开的爆米花)旁边放着很贵的袋装微波炉爆米花时,我就会想到用户角色。不同版本的爆米花目标买家对便利性的重视程度各不相同。这些爆米花瞄准的都是同一个细分市场—喜欢爆米花的人群;但其用户角色却略有不同。
一种人会把已经爆开的爆米花列为最好的,因为很方便,直接就可以吃而无需等待。另一种人则会觉得它价格太高,考虑到从头开始做一批爆米花只需要几分钟,他们更愿意买爆米花核。
采用这种角色框架,我们就能评估每一能力相对每种角色的重要性。在前面的例子当中,第一种角色对便利性很看重,而对价格点就没那么高。第二种角色则相反,更看重价格点,对便利性就不那么在意。
对匹配我们业务策略的角色采取额外的关注很重要。在对合适角色重要的领域来评估我们的产品相对于竞争对手的性能,这样可以提高我们预测战略成功的几率。
这就是假设投资产品的影响时的背景。这里有一个更贴近软件的例子。某个特定的条形码扫描仪生产商可能会说:“我们的竞争对手的产品拥有更高的电池寿命,工作的温度范围比我们的更广。但是,我们的目标客户只会在室内使用这种设备,因此我们会专注于改善电池寿命。”
这一围绕着用户角色的框架帮助我们把投资聚焦在推进我们的战略上,最终能引领创造出更好的产品。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。