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职场B端产品经理修炼手册 AI产品规划与商业落地 版权信息
- ISBN：9787115551450
- 条形码：9787115551450 ; 978-7-115-55145-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
职场B端产品经理修炼手册 AI产品规划与商业落地 本书特色
剖析人工智能行业的前世今生，为人工智能产品经理的入行和成长提供了清晰的思路和建议；解读行业特色和职业需求，立足于人工智能B端产品经理的视角，解答了以下问题。·如何从0到1成长为合格的人工智能产品经理？·如何从技术开发岗或其他岗位转型成产品经理？·B端产品和C端产品的区别是什么？·产品经理是否需要懂技术，AI产品经理要懂哪些技术？·如何判断产品是否有市场机会？·产品规划在什么时间点执行？·如何实现产品的商业化落地？
职场B端产品经理修炼手册 AI产品规划与商业落地 内容简介
人工智能是近年来发展迅速的一个领域，越来越多的公司正在探索B端产品的商业模式和技术落地。与此同时，人工智能行业的发展也带动了大量的人才需求，产品经理是其中很好重要的岗位之一，也给很多准备入行和转型进入这一队伍的人员提出了一系列的要求和挑战。 《B端产品经理修炼手册》以人工智能行业为背景，用7章内容介绍了什么是人工智能产品经理、人工智能产品经理的基本技术能力、人工智能产品市场洞察、人工智能产品规划、人工智能产品设计、人工智能产品GTM和案例实践。《B端产品经理修炼手册》基于作者的从业经验编写，全面展示了B端产品经理的成长轨迹和工作思路。 《B端产品经理修炼手册》适合准备入行人工智能领域成为B端产品经理的读者阅读，也适合想要从技术人才转型为产品经理的读者阅读。通过阅读《B端产品经理修炼手册》，读者能够理清工作思路，提高其在产品经理岗位的核心竞争力。
职场B端产品经理修炼手册 AI产品规划与商业落地 目录
目录
第 1章 什么是人工智能产品经理 1
1．1 人工智能行业的发展现状 1
1．1．1 人工智能技术的发展历史 1
1．1．2 人工智能市场的情况概述 9
1．2 人工智能商业化产品经理的工作内容 15
1．2．1 市场调研及产品规划 16
1．2．2 产品功能设计概述 16
1．2．3 建立产品服务体系 17
1．2．4 客户市场运营 17
1．3 人工智能产品新人如何上手 18
1．3．1 校招产品经理如何上手 18
1．3．2 如何转型为人工智能产品经理 22
1．3．3 新人如何伴随新产品成长 24
1．3．4 新人如何在成熟产品体系下找到位置 25
1．4 ToB和ToC产品的主要区别 26
1．4．1 产品的核心竞争力 27
1．4．2 Buyer和User的区别 28
1．4．3 竞品间的能力壁垒 29
1．5 人工智能商业化产品的生命周期 30
1．5．1 需求调研阶段 31
1．5．2 工具开发阶段 32
1．5．3 产品公测阶段 33
1．5．4 产品商业化阶段 34
1．5．5 产品生态化阶段 35
1．6 本章小结 36
1．7 解惑答疑 37
第 2章 人工智能产品经理的基本技术能力 38
2．1 产品经理需要懂技术吗 38
2．1．1 了解技术的好处 39
2．1．2 产品经理如何学习技术 41
2．1．3 如何划分技术和业务的边界 42
2．2 人工智能技术体系 43
2．2．1 人工智能技术架构概述 43
2．2．2 计算硬件资源层 44
2．2．3 分布式框架层 47
2．2．4 经典算法和深度学习算法 50
2．2．5 模型和业务 57
2．3 本章小结 61
2．4 解惑答疑 61
第3章 人工智能产品市场洞察 63
3．1 市场分析 63
3．1．1 PEST分析法 63
3．1．2 市场“集中度”VS“渗透率” 71
3．1．3 市场产业链分析 74
3．2 用户需求分析 77
3．2．1 用户需求的几个维度 78
3．2．2 用户洞察的方法 80
3．2．3 客户分层 83
3．2．4 客户画像模型 86
3．3 竞品分析 88
3．3．1 竞品分析的误区 89
3．3．2 用WHW法确定竞品范围 90
3．3．3 竞品分析的几个维度 92
3．4 本章小结 96
3．5 解惑答疑 97
第4章 人工智能产品规划 98
4．1 产品定义 99
4．2 产品目标 100
4．3 梳理参与者权责 101
4．4 产品业务流程及架构 103
4．5 具体实施计划 104
4．6 本章小结 106
4．7 解惑答疑 107
第5章 人工智能产品设计 108
5．1 售卖模式设计 108
5．1．1 按时间维度区分 109
5．1．2 按功能维度区分 113
5．2 权限体系设计 115
5．2．1 角色的设计 116
5．2．2 权限点的设计 117
5．3 SLA的设计 119
5．3．1 时间周期 120
5．3．2 服务的可用性 120
5．3．3 赔付标准 121
5．4 产品功能设计 121
5．4．1 产品功能设计格式规范说明 122
5．4．2 产品功能设计模式 132
5．5 本章小结 137
5．6 解惑答疑 138
第6章 人工智能产品GTM 139
6．1 确定市场 140
6．2 营销 142
6．3 售卖策略 144
6．4 成功案例封装 147
6．5 本章小结 149
6．6 解惑答疑 149
第7章 案例实践——从零规划联邦建模平台 151
7．1 定义问题和解决问题 151
7．2 联邦学习市场洞察 152
7．2．1 客户需求分析 152
7．2．2 客户分层 153
7．2．3 客户Persona画像 156
7．2．4 市场分析 158
7．2．5 市场洞察总结 164
7．3 联邦学习产品规划 166
7．3．1 产品定义 166
7．3．2 产品目标 167
7．3．3 梳理参与者权责 168
7．3．4 产品业务流程及架构 169
7．3．5 具体实施计划 171
7．3．6 联邦学习平台产品规划总结 173
7．4 联邦学习产品设计 174
7．4．1 售卖模式 174
7．4．2 权限体系设计 176
7．4．3 SLA设计 178
7．4．4 产品功能设计 179
7．5 联邦学习GTM策略 193
7．6 本章小结 193
附录 关于商业化和产品建设的思考 195
市场反馈是产品的根本推动力 195
用户体验与商业模式的矛盾 196
选择定制化需求还是标准化需求 198
价格和产品能力的关系 199
总结 199
第 1章 什么是人工智能产品经理 1
1．1 人工智能行业的发展现状 1
1．1．1 人工智能技术的发展历史 1
1．1．2 人工智能市场的情况概述 9
1．2 人工智能商业化产品经理的工作内容 15
1．2．1 市场调研及产品规划 16
1．2．2 产品功能设计概述 16
1．2．3 建立产品服务体系 17
1．2．4 客户市场运营 17
1．3 人工智能产品新人如何上手 18
1．3．1 校招产品经理如何上手 18
1．3．2 如何转型为人工智能产品经理 22
1．3．3 新人如何伴随新产品成长 24
1．3．4 新人如何在成熟产品体系下找到位置 25
1．4 ToB和ToC产品的主要区别 26
1．4．1 产品的核心竞争力 27
1．4．2 Buyer和User的区别 28
1．4．3 竞品间的能力壁垒 29
1．5 人工智能商业化产品的生命周期 30
1．5．1 需求调研阶段 31
1．5．2 工具开发阶段 32
1．5．3 产品公测阶段 33
1．5．4 产品商业化阶段 34
1．5．5 产品生态化阶段 35
1．6 本章小结 36
1．7 解惑答疑 37
第 2章 人工智能产品经理的基本技术能力 38
2．1 产品经理需要懂技术吗 38
2．1．1 了解技术的好处 39
2．1．2 产品经理如何学习技术 41
2．1．3 如何划分技术和业务的边界 42
2．2 人工智能技术体系 43
2．2．1 人工智能技术架构概述 43
2．2．2 计算硬件资源层 44
2．2．3 分布式框架层 47
2．2．4 经典算法和深度学习算法 50
2．2．5 模型和业务 57
2．3 本章小结 61
2．4 解惑答疑 61
第3章 人工智能产品市场洞察 63
3．1 市场分析 63
3．1．1 PEST分析法 63
3．1．2 市场“集中度”VS“渗透率” 71
3．1．3 市场产业链分析 74
3．2 用户需求分析 77
3．2．1 用户需求的几个维度 78
3．2．2 用户洞察的方法 80
3．2．3 客户分层 83
3．2．4 客户画像模型 86
3．3 竞品分析 88
3．3．1 竞品分析的误区 89
3．3．2 用WHW法确定竞品范围 90
3．3．3 竞品分析的几个维度 92
3．4 本章小结 96
3．5 解惑答疑 97
第4章 人工智能产品规划 98
4．1 产品定义 99
4．2 产品目标 100
4．3 梳理参与者权责 101
4．4 产品业务流程及架构 103
4．5 具体实施计划 104
4．6 本章小结 106
4．7 解惑答疑 107
第5章 人工智能产品设计 108
5．1 售卖模式设计 108
5．1．1 按时间维度区分 109
5．1．2 按功能维度区分 113
5．2 权限体系设计 115
5．2．1 角色的设计 116
5．2．2 权限点的设计 117
5．3 SLA的设计 119
5．3．1 时间周期 120
5．3．2 服务的可用性 120
5．3．3 赔付标准 121
5．4 产品功能设计 121
5．4．1 产品功能设计格式规范说明 122
5．4．2 产品功能设计模式 132
5．5 本章小结 137
5．6 解惑答疑 138
第6章 人工智能产品GTM 139
6．1 确定市场 140
6．2 营销 142
6．3 售卖策略 144
6．4 成功案例封装 147
6．5 本章小结 149
6．6 解惑答疑 149
第7章 案例实践——从零规划联邦建模平台 151
7．1 定义问题和解决问题 151
7．2 联邦学习市场洞察 152
7．2．1 客户需求分析 152
7．2．2 客户分层 153
7．2．3 客户Persona画像 156
7．2．4 市场分析 158
7．2．5 市场洞察总结 164
7．3 联邦学习产品规划 166
7．3．1 产品定义 166
7．3．2 产品目标 167
7．3．3 梳理参与者权责 168
7．3．4 产品业务流程及架构 169
7．3．5 具体实施计划 171
7．3．6 联邦学习平台产品规划总结 173
7．4 联邦学习产品设计 174
7．4．1 售卖模式 174
7．4．2 权限体系设计 176
7．4．3 SLA设计 178
7．4．4 产品功能设计 179
7．5 联邦学习GTM策略 193
7．6 本章小结 193
附录 关于商业化和产品建设的思考 195
市场反馈是产品的根本推动力 195
用户体验与商业模式的矛盾 196
选择定制化需求还是标准化需求 198
价格和产品能力的关系 199
总结 199
展开全部
职场B端产品经理修炼手册 AI产品规划与商业落地 作者简介
李博，阿里云AI产品经理，毕业于北京邮电大学，曾出版《机器学习实践应用》一书。在校期间开始探索AI创业项目，参与过智能猎头、智能单车、机器学习平台等项目。毕业后加入阿里云，从早期开始参与了人工智能平台的建设，深入参与了AI平台的产品和商业化模式设计，有多年B端产品经理从业经验。除此之外，他还是一个热衷于自媒体运营的技术达人，从 2013年开始撰写技术类文章，是CSDN博客专家、云栖社区博客专家，个人公众号“凡人机器学习”在机器学习领域颇有影响力，拥有过万粉丝。他还在知乎（账号昵称：Garvin Li）和今日头条（账号昵称：比特到商业智能）运营着自己的技术博客。
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