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双屏互动：边看边买模式功能拆解及最终方案(图文)
由于自带的海量流量与用户转化，每一年的春晚版权都是各大视频网站的必争之地。往年视频网站购买春晚版权后，基本做法有几种：直播、点播当然是最基本的；将几个小时的春晚拆解成单个节目，也很常见。对于今年竞争愈发激烈的春晚，视频网站的推手们又推出了边看边买的新模式。功能复杂度拆解边看边买功能听起来很简单，大家在平时观看视频的过程中也许也都见过，但真的这么简单吗？当然不是！如果只是这么简单，那我们优秀
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围绕搜索、AI 理解、官网信任、系统连接和智能体边界持续整理方法，帮助企业从具体问题找到可行动的方向。
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案例分析｜一款产品从0到1诞生全流程(图文)
之前一直在学习产品相关的知识，去网上看各种产品相关的公开课，听大牛的干货分享，学习过碎片化的知识，也系统的学习过产品相关的知识，产品直接相关的书籍也看过不少，国内国外的均有，和产品间接相关的书籍之前也看过一些，诸如心理学、社会学、营销学、哲学等，但依然有种虚无缥缈的感觉，不知道问题出在了哪里。后来花了挺长的时间，自己动手思考整理了一个产品从0到1的全部过程之后才豁然开朗，看来真的是“纸上得来终觉浅
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数据驱动设计：数据处理流程、分析方法和实战案例(图文)
一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选
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画线框图前，交互设计师要做的3件事(图文)
一、了解问题，制定计划我们都知道，错误的解决方案是可以纠正的。哪怕它需要一天、一周，甚至更多，无非是效率而已。但是，如果连问题，或者痛点都不存在的话，你所做的事情就没有任何意义了。所以，养成深究问题的习惯，避免在问题不清楚、目标不明确的情况下做设计，这一点对于交互设计师来说，非常重要。作为制定一项交互设计工作计划的开端，我们可以从探寻以下几个问题开始。为什么要做这个功能？（业务目的）产品期
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从诺曼理论，分析用户目标的3种类型(图文)
在家乡，楼下卖菜的王大嫂生意好的不得了，这几年从早到晚的回头客是络绎不绝。春节前夕，馒头路过她的小摊时调侃说，王大嫂，这菜要是产品，那你可就是诺曼。王大嫂瞥了我一眼问道，诺曼是啥？EmotionalDesign这本书的作者唐纳德.A.诺曼，提出一个理论。就是说产品设计应该解决3个不同层次的认知和情感处理过程：本能、行为和反思。换言之，诺曼实际上是把用户对于产品的认知过程经过高度抽象并建模，
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如何用单点穿透的极简设计，在情感上击中消费者(图文)
毫无疑问，感性设计已成为少数品牌的秘密武器，你还没发现？来做做下边这个测试：这是哪一种香水？这是哪一种剃须刀？这是哪个品牌的吸尘器？这是哪一品牌的汽车？这是哪种饮料？从这些案例我们能看到，设计对于塑造品牌认知的巨大帮助。然后设计的营销意义仅限于此吗？设计的本质为何？它究竟要为什么服务？原研哉在《设计中的设计》一书里提到——“设计不只是做东西的艺术，设计这个职业是在揪着我们的耳朵和眼睛去
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你真的明白用户体验设计师和用户界面设计师的区别么？(图文)
笔者曾经有一段在猎头公司实习的经历，当时为一家世界500强公司的亚太分部招用户体验方面的设计师，奈何笔者当时学疏才浅，对互联网的职位特别是设计岗位甚不了解，于是百科了用户体验设计师才知道其英文名叫UserExperienceDesign（简称UED），然而这一职位和国内所称的视觉设计、交互设计、互动设计到底有什么区别呢？笔者当时真的是一头雾水啊，即使现在身处互联网的产品岗位，一开始也很迷糊，这
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以一个操作流程为例，探讨产品的数据分析逻辑(图文)
youcanlearngreatthingsfromyourmistakeswhenyouarentbusydenyingthem.当你不再去计较对错本身的时候，你会发现生活实在是太有趣了。数据分析能力也是产品经理的核心能力之一，但是很多人认为数据分析是运营该具备的能力，其实不是的，运营和产品不是同一个维度的数据分析，况且运营也没产品熟悉整个设计流程，经验不足的运营想要
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严肃地说，智能手表的“微粒化”设计是一种怎样的体验？(图文)
百度MUX智能硬件团队从去年年初开始接手百度智能手表OS的设计工作，认为相对于智能手机的“碎片化”场景，智能手表在信息和任务维度更加轻量，呈现“微粒化”的点状用。本文将展示百度智能手表的OS创新设计。背景与挑战2015年Google、Apple、阿里、华为均推出了智能手表或其操作系统，同时来自研究公司StrategyAnalytics的最新数据显示，AppleWatch2015年的全球出货
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花费百万的Netflix推荐系统，有那些值得借鉴的特性(图文)
2006年，一家通过租用传统DVD影片发迹的网站netflix宣布了一个消息：他们将举办一次大赛，第一个能够将该网站推荐效果提升10%的团队将会获得100万美元的奖金。消息甫一公布，世界各地的团队无不踊跃参与，纷至沓来。最终，历经三年时间，前后一百八十多个团队的较量，一支名叫“BPC”的团队率先突破障碍，以10.06%的改进效果获得了这份百万大奖。他们算法是怎么做到的呢，让我们留个悬念，文章结尾再
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