面向产品经理的 AI 指标 AI 产品带来了全新的度量挑战：它们以概率方式运行、产生可变计算成本、随数据变化而不断演化，并比传统软件更动态地影响用户行为。产品经理必须在经典产品分析（如激活、留存、参与度、North Star 指标）基础上，引入 AI 专有指标，包括模型准确率、幻觉率、漂移、推理成本以及任务成功率。这个...

企业级AI单位经济学 企业级AI的采用速度不断提升，但投资回报率（ROI）常常表现不稳定并存在误读。AI带来了可变推理成本、新的运营风险，以及在缺乏结构化经济模型时难以量化的生产力收益。对于试图在企业范围内评估AI影响的大型组织而言，单位经济学成为关键决策基础——它决定AI部署能否持续创造经济价值，或是否会导致隐藏的成...

增长黑客与产品管理：完整战略手册 增长黑客与产品管理共享同一目标——实现可衡量且具复利效应的增长——但切入视角不同。产品经理关注长期价值、用户需求与战略清晰度；增长黑客强调快速实验、funnel 优化与短学习周期。当两者有效融合时，会形成一个统一的“增长操作系统”，从获客、激活、留存到变现与功能使用表现全面提速。本手册...

产品经理的增长黑客：技能、系统与实验框架 增长黑客已不再是市场团队的专有方法。现代产品经理必须充当增长架构师，将数据分析、用户研究、实验和快速迭代结合起来，以推动整个漏斗中的可量化结果。作为连接工程、设计、数据与商业战略的枢纽，PM 拥有将增长洞察转化为持久产品价值的独特能力。本指南将介绍产品经理在真实产品组织中掌握增...

以产品驱动的增长 & 增长黑客：完整战略框架 以产品驱动的增长（Product-Led Growth，PLG）不仅是一种分发策略，更是一套组织级运营系统，使产品成为获客、激活、留存、变现与病毒传播的核心引擎。增长黑客通过系统化实验、漏斗分析与快速迭代机制进一步强化 PLG 的增长能力。两者结合后形成一个深度整合的体系，...

AI驱动的增长黑客：系统、指标与产品驱动增长加速 AI 驱动的增长黑客正在从根本上改变产品与增长团队开展实验、发现机会和扩大结果的方式。传统增长黑客依赖手动漏斗分析、基于直觉的细分和逐步探索。而借助人工智能，团队能够使用预测模型、自动化实验系统和动态个性化引擎，以此前无法实现的规模与精度运作。本指南阐述了将 AI 作为...

大型企业中 AI 产品团队的角色与职责 企业级 AI 产品团队的运营模式与传统软件团队不同。由于 AI 产品具备概率性输出、强依赖数据、受监管约束，并需要持续学习，企业必须重新定义角色分工、协作接口与治理结构。成功的 AI 团队具备职责明确、决策一致、与业务成果强对齐，以及完善的安全与合规监督。本指南概述了在企业规模下...

什么是客户开发 —— 快速回顾 客户开发（CustDev）是一套方法论——由 Steve Blank 首次提出——用于验证一个拟议产品或商业构想是否真正契合客户的实际问题和需求，从而避免在投入大量研发成本后才发现方向错误。 这一过程具有科学性与迭代性：将假设视为待验证的命题，走向真实用户，开展访谈、测试并收集证据数...