输入“/”快速插入内容

AIGC 研究:Product Design

1.
Product Design 四要素和设计原则
1.1
四要素
场景:理解和定义好 AI 应用的实际场景,直接影响到如何收集和处理数据、设计算法,以及需要多大的算力;挖掘细分场景、需求拆解、商业化。
数据:决定了大模型的生成结构,提升模型能力与准确率以及产品伦理的前提。数据来源决定了模型的书用范围。数据采集、数据治理、数据工程。
算法:大模型底层的运作原理方法,从理论到应用有一定的工程部署难度,需要持续不断的优化。模型选择和设计、模型调优、模型评估。
算力:大模型庞大数据处理的先决条件,决定大模型迭代效率的主要影响因素,如何在有限算力下做出最优解。
深度结合了用户驱动、技术运用、数据决策、预见性和商业观念的全面解决问题的思考方式。它的核心是 AI 技术。从发掘用户需求,探究需求背后的深层原因,到预设并实现满足用户需求的产品形态设计,进而与用户建立紧密的联系。同时,着重于在用户的共创反馈中进行持续的优化和创新,以此更好地满足用户需求,并创造商业价值
1.2
设计原则
利他性、个性化、跨模态、场景化、傻瓜化、情绪价值
画板
2.
Product Design 流程
2.1
业务理解
1.
挖掘需求
节省/浪费时间、赚钱/花钱:办公、游戏、广告营销、金融、泛娱乐
需求:对效率的提升、对交互体验的提升
市场:模仿、优化、差异化
技术:颠覆性技术、渐进性技术
赛道:横向发展、传统行业
创新者、早期用户、早期大众、后期大众、落后者
跨越鸿沟
2.
设计要素
大行业小赛道、大场景小用户、隐藏需求、高净值刚需
1.
产品定义:电梯演讲(功能特征、形态、应用场景)
2.
产品目标:盈利模模式、市场主体、核心产品、辅助(引流)产品、产品壁垒
3.
产品形态:交互形式、展现形式
4.
目标用户:用户分类(toB/toC)、目标用户(渠道资源、竞争格局、市场容量)
5.
用户画像:基础属性、社会关系、消费能力、行为特征、心理特征
6.
应用场景:时间、特点、人物、事件、行为
7.
产品价值:商业价值、用户价值(经济价值、提升效率...)
8.
商业模式:商业画布(价值主张、目标用户、分销渠道、客户关系、收入来源、核心资源、关键业务、重要伙伴、成本结构)
9.
产品路线:目标细分产品、整体产品
3.
需求描述