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小松鼠的演算法樂園
2024/02/29
前綴連乘: 除了自己之外的連乘積 Product of Array Except Self_Leetcode 精選75題
題目敘述 題目會給定我們一個輸入陣列nums,要求我們掃描美個陣列元素nums[i],計算除了nums[i]以外的陣列元素連乘積。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: nums = [1,2,3,4] Output: [24,12,8,6] nums[0] 以
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math
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prefix
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postfix
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Samuel的沙龍
2023/04/05
As a PM — How to design interview questions?(part 2)
Often, respondents are willing to be interviewed out of product interest or a meager benefit.
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PM
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BusinessDevelopment
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product
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Samuel的沙龍
2023/04/05
As a PM — How to design interview questions?(part 1)
Today I mainly talk about user interviews, and maybe I will talk about interview techniques that persuade people to use them in the future.
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pm
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BusinessDevelopment
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interview
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我吃故窩宅的沙龍
2022/10/14
當大家都在談數據做數據,可是你真的走對方向了嗎?
近幾年來,市面上總不乏出現各種新名詞,「類火車」、「微解封」、「類普篩」、「元宇宙」、「大數據」...等,這些排山倒海的資訊,讓我們深怕自己一不小心沒跟上,會錯過了世代更迭的腳步,其中,特別是「大數據」這三個字流行最久,也是目前影響企業最深。以台灣市場來說,各類領域的企業,假如發展策略沒有跟大數據扯
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大數據
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data
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實驗
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我吃故窩宅的沙龍
2022/09/23
產品開發不是短跑衝刺,要慢慢跑才跑得遠!—淺談增長
我們談到一個新產品的推出,要初期達成流量的增長並不困難,但難就難在將增長維持在「長期且可持續」。為了解決此難題,首要條件是產品必須先滿足用戶的基本需求,創造出真正對用戶有意義的價值,也就是說達成與市場契合後,進而才有辦法主動吸引用戶深度的體驗使用,保持穩定的留存率。 Total Addressabl
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留存
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產品
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用戶
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我吃故窩宅的沙龍
2022/09/16
打造你的專屬流量池,讓用戶養成「上癮」的習慣—使用者復活
在前面幾篇文章中,我們曾不斷強調流量紅利的美好時代已逐漸消退,如今企業面臨的最大挑戰是,怎麼打造一個好的「流量池系統」,從增量策略進化到存量策略,其中,我認為最關鍵也或許是CP值最高的部分,就是如何將「流失使用者(Churned Users)」轉變成「復活使用者(Resurrected Users)
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會員
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產品
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用戶
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我吃故窩宅的沙龍
2022/09/08
打造你的專屬流量池,讓用戶養成「上癮」的習慣—使用者留存
試想一個情境,早上你起床泡了一杯咖啡,拿起手機看到IG跳出了個新通知,原來是自己的好朋友Tina假日去了一間新開的網美餐酒館,上傳一段有bartender秀出調酒炫技的限時動態影音,精采的畫面令你嘆為觀止,接著,你馬上對此視頻給予按讚回應,沒多久之後,Tina看到並回覆你私訊,還跟你聊了那天的餐點多
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客戶留存率
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產品生命週期
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product
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我吃故窩宅的沙龍
2022/08/18
打造你的專屬流量池,讓用戶養成「上癮」的習慣—使用者黏著
有鑑於此,上述的情況就可能造成公司,必須不斷擴展漏斗頂部的口,投入資源、金錢、時間更大,讓新訪客越來越多,才有辦法使產品不斷成長達標,只是,我們不禁思考著,產品步入到殘酷的市場軍備競賽輪迴中,是唯一的道路嗎? 忠誠度循環(Loyalty Loop) 適用於數位產品的忠誠度循環 設計產品的互動接觸點
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product
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忠誠迴圈
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我吃故窩宅的沙龍
2022/07/28
打造你的專屬流量池,讓用戶養成「上癮」的習慣—使用者啟動
流量的困境 由此可知,曾經的流量紅利時代,已逐漸走入消逝,想要單純依靠獲取新客流量達成商業目標,只會越來越困難,因此,怎麼從「增量」的概念轉移到如何經營「存量」,就變得相當重要了! 互動(Engagement)、黏著(Stickiness)、留存(Retention)及增長(Growth) 小結
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互動
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使用者啟動
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我吃故窩宅的沙龍
2022/07/13
你的產品Product-Market Fit了嗎?用數據檢視產品的健康狀況_下
在上集文章中,最後一段有特別提到,Growth Accounting分析法有一個缺點,就是它無法知道用戶生命週期所奉獻的總體價值,也無法清楚理解,流失的用戶是在哪一個生命週期階段流失的,因此,接著下來介紹的第二種分析框架,就剛好用來解決此問題。 Cohorts 結論 參考資料:
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cohort
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distribution
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