产品价值实现路径

产品价值实现路径

1. mvp

当不知道做什么的时候，用户需求也把握不准的时候，先做做一个简单的产品方案去试点，这就是MVP。

2. pmf

判断产品的价值和市场的价值是否匹配，但是如何判断PMF的临界点呢，怎么才算是产品价值和市场匹配呢？
可以参考C端，30%的新用户次日留存，当然不同的产品类型这个数据可能有差异，如果实在不清楚，找用户做个问卷调查，看看他们对产品的真实反馈。你觉得我怎么样？貌似是向用户的一句表白，大部分收到的反馈是痛彻心扉。
因为高手从来不问你觉得我怎么样，他们不需要用户说，自己能感受到。

3. Aha moment

当产品pmf满足之后，就可以尝试寻找产品的Aha moment了，一般可以通过数据分析去发现产品的ahamoment。
在数据分析的时候去找那些用户使用了的功能或者服务，产品留存数据特别好，如果不使用，产品留存就会比较差的临界点。比如Facebook 的aha moment 是新用户有6个好友，留存率就特别高。
从pmf到Aha moment 是连续的过程，不能从mvp跨越pmf直接达到 Aha moment。

NLP常见术语

• 人工智能领域两类算法：基于统计的机器学习算法(Machine Learning) / 深度学习算法(Deep Learning)
• 人工智能三要素：算法、算力、数据
• 数据标注：为模型训练提供学习语料的数据处理，一般为人工+系统相结合
• 常用的框架：pytorch / sklearn / tensorflow /PaddlePaddle
• 预训练模型：用某个较大的数据集训练好的模型(给出了可使用的初始化参数)，你可以利用它使用自有数据集进行训练并得到合适的模型参数
• 词向量：即将文字数字化，利用数学领域的向量表示单词/短语
• 语料：语言材料，提供给算法模型进行学习的基本知识
• 批处理大小：即训练的 batch_size
• 训练数据的训练次数：训练 epoch 数