AI 与产品运营的结合可以从以下几个方面体现:
在这个领域,电子商务已经成为最富成效的垂直行业之一。这些企业大多完全在线运营,这使得它们很容易将AI工具整合到他们的工作流程的许多部分中。在客户获取成本不断上升的世界中,品牌渴望尝试可能有助于他们降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率的产品。像[Flair](https://flair.ai/)、[Booth](https://www.booth.ai/)和[Bloom](https://bloom.ai/)这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,这对于向在线购物者销售产品非常重要。一个挂在衣架上的连衣裙的静态照片可以变成一个女人穿着这件裙子在花园里行走的形象。我们预期这些用途最终将变得极度个性化:一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在你的公寓中的照片。除了产品照片之外,品牌还创作了许多现在可以通过AI大大提升的内容类型。例如,[AdCreative](https://www.adcreative.ai/)和[Pencil](https://www.trypencil.com/)可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,而[Frase](https://www.frase.io/tools/product-description-generator/)或[Writesonic](https://writesonic.com/tools/product-description-generator)可以编写经过SEO优化的产品描述。最终,我们预计用户将能够仅通过描述他们期望的审美并点击一个按钮,就能创建一个完整的电商商店——以及用于市场营销的材料。我们还处在生成式AI革命的早期阶段,但我们很兴奋地分享这项技术将如何影响我们工作、学习、创作和娱乐的方式。
个人做了一下划分,仅供娱乐和参考。1)入门级能通过WaytoAGI等开源网站或一些课程了解AI的概念,使用AI产品并尝试动手实践应用搭建(对应的画像可能是喜欢听小宇宙APP的播客或浏览AI相关的文章哈哈);以前互联网刚兴起的时候,部分用谷歌的人会比用百度的有优越感,现在可能用AI搜索的更有优越感(当然我感觉都没啥好优越的,都是工具,关键还是看能用工具产出什么)。2)研究级我理解这里有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径;对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,当然最好是同一个人,我一直的理念是产品运营不分家(产品即运营)。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用Hugging face等工具手搓出一些AI应用来验证想法;3)落地应用这一阶段我理解的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。对应传统互联网PM也有三个层级:1)负责功能模块与执行细节;2)负责整体系统与产品架构;3)熟悉行业竞争格局与商业运营策略;总结来说,对AI产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI说白了也是工具和手段,我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例(我个人也是在2017年开始关注机器学习,还报了风变的Python课程,不过当时没有深入研究)。
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