双十一刚过，你还剩几只手在呢?都说，剁手一时爽，拆箱抖不停。
做为产品经理，数据分析我们并不陌生，在进行产品优化和迭代以及向上级汇报的时候我们都需要做数据分析，所以我们日常接触数据分析的时候很多。然而事实往往并不是这样，这种阳春白雪的数据分析往往是发生在大公司，很多中小公司往往是随便找几个数据来进行片面的分析，甚至有的公司连这种下里巴人的数据分析都不需要，直接拍脑壳做决策，从而很多产品经理并没有实际数据分析的经验。
目前，几乎所有的产品都少不入客服系统的身影，不管是面向电商的商品导购、平台网站的智能引导还是B端客户运营，我们都能看到虚拟客服的应用，而随着智能技术的发展，智能客服正逐渐成为越来越多公司选择的客服产品。在这里，我们简单阐述客服系统的应用、分类及智能客服产品的使用模式
伟大的产品经理是怎样炼成的入行多年，经常有学生问我，“产品经理的角色是什么？”，通常情况下，了解一点的同学或者同事，都会说“CEO候选人”或者 “产品的首席执行官”之类的定义，对此，从我多年的从业经验出发，我本人是不太认可这个观点的。
这算是一个项目管理相关的问题，很多公司会把产品经理与项目经理的工作职能划分并没有这么清晰，而且项目是否能够按时上线，在整个项目推进过程中也是至关重要的。如果是公司的自研产品，项目没办法定期交付，挨老板一顿骂，可能也就过去了。如果是签署合同的项目，那如果延期了，是有可能需要承担法律风险的。
在产品经理的招聘中，经常能看到“竞品分析”几个字，那什么是竞品分析呢？如果让你做一份竞品分析报告，应该如何下手？
推送已经成为大量移动端产品很常见的运营方式，对于用户较多的平台，通过数据分析可以多渠道有效推荐用户营销、内容信息。
个性化推荐的基础是用户画像，而用户画像就是将用户标签化，用一个个标签去描述用户处用户的特征、喜好、行为习惯等信息。为了数据标准化和规范化，我们需要在后台建立一个标签库，通过对标签库的维护，来满足用户画像的需求，并作为数据分析的依据。
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