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    本文将从立项起因、立项过程叙述和立项总结三部分展开,作者是怎么完成一个新项目的立项,enjoy~

    8db2771155b1660266a0125c4a54f685.png

    笔者为从业年龄4个月的产品新人,从8月份中旬开始着手这一短视频项目的立项工作,到前两天立项通过,接近一个半月的时间,第一次负责一个新项目的立项,学到了很多,在此总结。(ToC产品)

    本文将从立项起因、立项过程叙述和立项总结三部分展开,可能有部分说法不正统,表达方法也会较直白,若有应该改正之处,希望读者可以帮忙指出。

    立项起因(为什么要做这个项目)

    我们之所以做这一个项目,是因为我们公司最近收购了一家做摄影APP的公司,但这一APP的模式过于老旧,准备放弃掉了。所以我们打算做一款更符合当今用户胃口的短视频APP,这款短视频APP的用户与原摄影APP的用户存在较高的重合度,短视频APP上线后,我们再把原摄影APP的活跃用户和旧用户导流过来,实现短视频APP的冷启动。

    在此总结一下新项目立项的三种常见的起因:

    1. 旧产品的导流作用

    也就是手头上已经有了A产品,但是A产品立意老旧,已经处于增长乏力状态准备放弃,积累在A产品的大量用户不可能白白浪费吧,所以就建立新的产品B,将A上的用户导流到B上来,合适现有的冷启动资源,价值巨大。当然,这样做的前提是A产品和B产品的用户画像存在重叠,这样并不难办到。

    我们本次的项目主要就是围绕这一点发起的,像阿里最近发布的“real如我”也是利用了旧产品“来往”的导流作用。

    2. 产品矩阵

    任何企业的目的肯定不是指向单个产品,而是指向某个领域,所以指向某个领域就会计划好做出好几款产品,形成产品矩阵来侵占这个领域,这就是产品矩阵了,所以按照产品矩阵的规划开始一个产品的立项,说到底就是按计划在实现企业的蓝图。

    如阿里先做了淘宝,他们的目的是整个电商领域的产品矩阵,所以又做出了天猫和闲鱼,形成产品矩阵占领电商的市场。

    3. 绝佳的市场契机

    这一种起因就很普遍了,发现了一个绝佳的模式可以解决用户存在的痛点,比如当初的知乎开始就是发现用户需要一个高质量的问答平台。一般多见于初创企业,但是这种起因在现在越来越少做的起的了,因为互联网行业发展至今,几乎所有的有机会的市场都被渗透了,不过也不绝对,毕竟时代在变,用户的需求也在变。

    以上三种起因,绝对不是单独存在的,大多数情况下是两者或三者并存构成的。

    立项过程叙述

    接到这一任务后,先明确最终的产出物就是一份立项评审的PPT,立项PPT的思路为:

    典型用户场景→阐述痛点→收集数据证明这痛点很广泛→现有的竞品是谁,他们是怎么满足这痛点的?他们有什么优缺点?→结合对竞品的分析我们大概想用什么方法满足这痛点→这样做有什么市场契机?→具体的产品方案及未来展望。

    这评审PPT的框架同时也是整个项目探索的路径,把整个项目拆分为这几个小问题一步步去解决,我们的项目也就慢慢成形了。

    上述的流程,有两个点有必要单独拿出来细说:

    ①对于支撑的市场数据,其实有时候是找不到百分百切合的数据的,这时候只能采取曲线救国战略了。

    比如你想找到调查数据证明大很多人手机相册里都堆积了很多照片,并对此感到很烦恼。目前,这在国内的市场调查报告里是找不到的,所以只能通过找到在旅游、聚会这种场景下,人们都很喜欢拍照,结束后又没有整理照片的习惯,而且每年又有很多人去旅游,很多人参加聚会。这样,也间接说明了很多大家都会面对手机相册推挤大量照片的烦恼。

    ②评审环节的产品方案不是PRD,只是描述产品的结构和使用流程(我这边是画出原型方案)就够了,因为项目评审未通过,没必要写到PRD那么细的颗粒度,万一项目没通过,花精力写出的就浪费了,这可不是一笔小的消耗,另一方面,写PRD也拖慢了立项的进度。

    就这样,通过这样打怪升级的方法,形成了产品的概念,完成了立项评审的PPT,当然,作为小白在这个过程中也得到了我上司的不少引导性的帮忙。

    9月14日进行了第一次的立项评审,参加评审的是公司的创始人和技术总结、财务总监加运营总监。当然,第一次评审没能通过,说是评审,其实更像是提意见大会,收集到许多的改进意见,回去针对性地调整等待下一次的评审。

    9月20日,第二次评审还是没通过,问题出在对产品后续的发展阐述不清楚上,回去再改。

    9月25日,针对性改进之后,第三次的评审终于通过,老板找投资方核对项目,9月27日,下达准确消息,项目立项完成,准备给项目分配资源,项目正式启动。进入下一个阶段。

    立项总结

    作为一个产品新人,公司以及上司可以给我充当这样一个和经验不符的角色,真的很感谢,在这过程中,我也是通过混迹人人都是产品经理等社区等的产品社群找寻前辈的相关经验以借鉴。但是有一点至关重要,一套工作规范不是万金油,收集尽量多的经验,结合自己所具备的能力和环境,整合成最切合自己的行事规范,包括我评审PPT框架、市场数据整理方法和竞品整理方法都是这样总结出来的,这才是最正确的做法,照猫画虎行不通。

    作者:Vibin,公众号:一只产品新人

    本文由 @Vibin 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

    题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  • 日前,滕州又有两个棚改项目正式立项,分别是龙泉街道冯东、冯西居区域棚改项目和荆河街道柳楼居区域棚改项目。算上此前的周庄居以及杏东区域棚改项目近期滕州已经有4个棚改项目立项。龙泉街道冯东、冯西居区域龙泉...
    36ea76f35abbe0e2855c844cb7535e38.gif日前,滕州又有两个棚改项目正式立项,分别是龙泉街道冯东、冯西居区域棚改项目和荆河街道柳楼居区域棚改项目。算上此前的周庄居以及杏东区域棚改项目近期滕州已经有4个棚改项目立项。1ab7e85271e8550033449eeb07c47a05.png龙泉街道冯东、冯西居区域龙泉街道冯东、冯西居区域棚改项目将由山东天行健置业有限公司具体实施,建设地点为荆泉路西侧,永昌路北侧。拆迁户数800户居民,规划用地面积约187330平方米,总建筑面积约720596平方米,地上建筑面积约524533平方米,其中:住宅建筑面积约497058平方米,商业建筑面积约18675平方米,幼儿园建筑面积约3900平方米,社区公共服务用房建筑面积约4900平方米;地下建筑面积约196063平方米,其中:储藏室建筑面积约35335平方米,地下设备用房建筑面积约1360平方米,地下车库建筑面积约159368平方米;容积率2.80,建筑密度28%,绿地率30%。919428fd12a1ee18e844d682cd544e9c.png荆河街道柳楼居区域荆河街道柳楼居区域棚改项目建设地点为学院路北侧,北辛路南侧,振兴路西侧。拆迁户数585户居民,项目建设期3年,起止年限为2021年至2024年。荆河街道柳楼居区域棚改项目承建单位为山东兴滕置业有限公司。荆河街道柳楼居区域棚改项目总占地面积约311300平方米,规划总建筑面积1120668平方米,其中:地上建筑面积778242平方米(其中住宅687097平方米,商业75581平方米,公共配套15564平方米),地下建筑面积342426平方米。滕州目前城市建设呈现出四面开花的良好局面,在城区的四个方向都布局了多个区域改造项目。未来滕州向西发展至鲁班大道,向南迈向腾飞路,向北逐步扩展至红荷路,向东抵达保通路,整个城市框架得到了极大的扩展。并且随着京台高速滕州城区段高架的实施,以及荆河路、墨子湖隧道的建设,未来滕州城区还将继续与高铁新区相融合,城市框架还将会进一步拉大。
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  • 一个项目的第一步就是立项立项需要进行充分的调研才能确定是否值得启动一个项目。调研主要要做好两个方向:1,算法调研,它主要是确定可行的技术路线。更具体的说,需要清楚想做的事情是否已经到达落地的水准,...

    文章首发于微信公众号《有三AI》

    【深度学习图像项目实战-从入门到上线1】怎样学会科学的调研并启动一个项目

     

    00 导读

    每一个项目的第一步就是立项,立项需要进行充分的调研才能确定是否值得启动一个项目。调研主要要做好两个方向:1,算法调研,它主要是确定可行的技术路线。更具体的说,需要清楚想做的事情是否已经到达落地的水准,也就是可行性的验证。2,市场调研,它主要确定的是,所选中的方案是否有市场需求,是否已经有成熟的竞争对手和市场。

    下面分别从这两个方向进行讲述,我们以图像风格化为例,所谓图像风格化,学术名词是image style transfer,研究起源于这一篇论文A neural algorithm of artistic style[1],3年前我的公众号《与有三学AI》也做过报导,大家有兴趣可以去看,

    它是采用神经网络的方法,分别学习到一幅图像的纹理和风格,从而实现从一幅图像风格到另一幅图像的迁移,如下,将图2的风格,应用到图1上。

    当然,现在已经有了很多新的应用,尤其是基于人脸的非常多,详细的介绍和技术原理,大家可以去参考我以前开设的AI摄影基础课程。其中详细地讲述了摄影中各方面的图像知识。

    下面言归正传,回到风格化研究的调研。

     

    01 从哪些地方开始调研?

    1.1 市场调研

    在做算法调研之前,先要做市场调研。市场调研需要涵盖主流的产品形态,包括 app,普通的网页应用以及小程序;所面对的目标用户(年龄层次,地域分布),现有的市场份额,以及潜在的竞争对手等也需要了解。

    这一块没有多少可说的,平时多关注关注新闻,相关朋友圈的分享,相关公众号即可,比如当年非常火的prisma,作为从业人员想忽视也不容易的。

     然后到ios平台和安卓平台去搜搜关键词,看看各大公司是否已经跟上推出类似产品。

    我们一调研就知道,国内几大图像算法公司,腾讯的天天P图,美图科技的美图秀秀,Camera360的MIX滤镜都有相关产品,其他小产品也不少。

    我们分别拿一张人脸和风景图做测试。

    试试美图黑科技中绘画机器人

     

    天天P图中的各类风格。

    MIX中艺术滤镜。

    当然,现在已经存在非常多类似的app了,初步的调研结果显示,基于图片的风格化技术已经成熟,而且产品面世也已经不止两年了,我们偶尔会在朋友圈里看到类似的分享,当然具体的用户比例,可能需要我们自己去做一些调研问卷,投票之类的。

    不过,还没有看到比较好的基于视频的调研结果,所以这可能是一个突破点。

    最后我们要总结一下调研的结果:

    建议从以下几个方向:

    • 技术成熟度

    • 受众

    • 产品使用频率

    • 竞争对手

    1.2 算法调研

    1.2.1 国内外前沿学术研究

    可以找一些好的博士硕士论文,相关综述,看看总结和方向。再找学术界和工业界的相关比赛,以及数据集。

    1.2.1.1 中文调研

    (1) 首先调研综述类文章,查看cnki相关关键词的博士硕士论文,以及优秀中文期刊的综述。

    还是以图像风格化为例,到中国知网平台,http://www.cnki.net/

    搜索结果如下:

    根据下载量与被引用因子,可以初步判断文章的质量,同时发表时间也需要作为参考。

    (2) 百度学术调研

    虽然百度学术与Google学术相差甚远,但是也可以作为辅助。

    这其中可以调研到发表时间,来源期刊,同时可以获取到引用格式,这在写作学术论文和调研报告中也会非常有用。

    1.2.1.2 英文调研

    中文调研应该作为一个入门的了解,而英文文献的调研,才是了解最前沿技术的正确方法,必须使用好Google学术以及Google通用搜索引擎。同时,由于现在很多的论文在接收和正式发表之前,都已经发在了arprint平台上,所以为了获取最新的研究结果,这个也是必须的。

    (1) Google与Google学术。

    Google学术擅长于寻找正式发表的学术论文,而Google通用搜索引擎则可以广泛浏览相关内容,都需要去仔细筛选。

    另外,Google和百度都提供了一个api调研关键词的热度趋势

    https://trends.google.com/trends/

      https://zhishu.baidu.com/#/

    (2) Arxiv

    https://arxiv.org/

    学术界最新的研究成果往往是先发表在这里,甚至可能领先正式出版机构一年以上,所以这也是需要去认真调研的。机器学习相关的在computer science栏目下。

     

    在调研学术论文的时候,优先看综述,然后重点关注知名的研究机构,引用量大的论文。

    比如这个方向,就能找到一篇综述文章Neural Style Transfer: A Review【2】,若干经典文章,比如开启这个方向的【1】,首次将其实时化的李飞飞组的研究【3】等。

    通过阅读综述文章和一系列经典文章和前沿文章之后,就能对该方向的技术路线等有了很明确的认知。

    当然如果有机会参与一些比较牛逼的团队或者身边有相关人脉,则更有可能获得最新的研究成果,那也是极好的。

    1.3 行业媒体调研

    在机器学习领域,现在有很多的优秀自媒体,他们也会经常总结一些前沿的研究,所以这也是一个很好的调研渠道。

    笔者下面做一些推荐。

    1. 机器之心,新智元,AI科技评论,AI科技大本营,都是人工智能媒体与产业服务平台,注重总结学术界的最新研究与工业界的最新动向,干货很多。

    2. 深度学习大讲堂,Paperweekly,国内CV界的前沿研究推送,学术为主,解读前沿论文。

    3. 大数据文摘,内容不限于AI与机器学习,所有与大数据相关东西,所以也会显得更加全而杂乱。

    4. 36氪,虎啸网等,注重商业报告,尤其强调行业趋势,创业的朋友肯定是需要经常关注。

    5. 知乎微博,虽然现在知乎内容越来越多整体质量下滑严重,但是仍然是国内尤其是技术精英喜欢逛的地方。虽然微博娱乐泛滥,但是也不能完全否定它上面也有一些还不错的自媒体,像每天坚持截取论文研究结果的“爱可可爱生活”,以及各大新闻媒体,新浪科技,大佬的微博动向,比如雷军每次都会介绍自家小米的产品。

    1.4 github

    Github的重要性就不用多说了吧,鉴于它已经成为了最大的技术人员交友平台,所以在这里调研技术再适合不够。

    以image style transfer为例,一找就找到一个高质量的资源。

    https://github.com/ycjing/Neural-Style-Transfer-Papers

    带有相当完整的论文list与开源代码,再精读这些资源之后,想不了解都难了。

    而且,等正式开始干活之后,这些资源很有可能就会成为起点。

     

    02 怎样写好调研报告

    上面既然已经完成了调研,那么要交出去给别人看的时候,就一定要写好调研报告。下面我们就要作出一些总结,主要从以下几个方向入手,还是以图像风格化为例。

    2.1 用户调研总结

    • 潜在用户

    AI技术爱好者,这一类人喜欢尝试新鲜技术。

    摄影爱好者,喜欢研究各类滤镜。

    女性,对于美颜和人脸风格化有需求的广大女性。

    • 使用地点,时间点和频次

    朋友圈等社交平台。属于日常低频需求,朋友圈偶见转发,可能集中在特定节日。比如5-4青年节天天P图推出的民国风格。

    • 用户需求

    求新与切合时间点,喜欢不断尝试新的滤镜,喜欢在特定时间段集中爆发尝试与转发。

    • 使用平台

    移动端app和网页应用。

    总结:图像风格化实际上是一个低频非刚需,它与美颜有着本质的区别,因为后者只是对图像的微调,而前者则是一个新的创作。因此,如果做这一类产品,结合特定时间点做趣味性强的短期爆款制造营销事件比特意开发一个app会更加符合一个新的产品定位。

    2.2 竞争对手调研总结

    • 美图秀秀与天天P图等国内app

    对手特点,技术一流,产品全面且受众广,总是能在特殊时间点制造营销爆点,正面PK技术实力和产品设计都面临很大的考验,失败风险大。

    • 小蚁AI艺术等小程序

    产品简单,效果相比主流app较差,有视频风格化。

    总结:针对大公司技术实力强但是不敢轻易尝试非成熟技术,而小公司技术实力弱但是产品可以快速迭代的特点,我们可以以短小精美的前端界面+最新技术探索的方式,甚至尝试非主流擦边球的形态来突然推出爆款。

    2.3 技术调研总结

    • 静态图片风格化

    技术路线已经比较成熟且风格化效果较好,相关app已经大量出现,门槛较低,有经验的工程师一个月内实现一个demo上线没问题。

    • 视频风格化

    计算代价较高相关竞品很少,需要具备一流研发能力的团队。

    最终总结:磨刀不误砍柴工,在正式想好做一个项目之前,最好先做好上面的3步调研,免得闭门造车。

     

    参考文献

    【1】Gatys L A, Ecker A S, Bethge M. A neural algorithm of artistic style[J]. arXiv preprintarXiv:1508.06576, 2015.

    【2】Jing Y, Yang Y, Feng Z, et al. Neural style transfer: A review[J]. arXiv preprintarXiv:1705.04058, 2017.

    【3】Johnson J, Alahi A, Fei-Fei L. Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 694-711.

    感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI

     

     

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  • 新AP项目立项(-)

    2016-07-07 16:39:00
    最近刚到公司就遇上一个新的项目面临立项,最新的wave2产品。 需要确定的工作: 1. Feature List: sdk已经支持的,和公司产品必须支持部分 2. Hardware Specification 3. 性能指标: a. 2.4G 支持的最大终端...

    最近刚到公司就遇上一个新的项目面临立项,最新的wave2产品。

    需要确定的工作:

    1. Feature List: sdk已经支持的,和公司产品必须支持两部分

    2. Hardware Specification

    3. 性能指标:

    a. 2.4G 支持的最大终端数; 5G支持的最大终端数

    b. 2.4G的单台性能,以及多台性能;5G的单台新能,以及多台性能

    c. 有线LAN 和 WAN的性能

    测试过程最好有公版做对比测试;以及找到官方文档的测试数据;

     

    立项参与方:

    研发组,项目经理,产品经理,SDK接口人,对应的领导

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/issuelinux/p/5650673.html

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