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其实,庞大的知识体系也是对解决问题帮助很大的:因为这些有着庞大知识体系的专家的晶体智力水平很高,很多时候,他们并不需要动脑子(也就是流体智力),直接调出相应知识就能解决。所以说,那些自称专家的人如果连连无法解决问题的话,那么真的是low爆了。
所以那些问卷调查什么的,走街串巷访问什么的其实意义不大。真正能“窥视”用户内心的是那些技术埋点。我记得有一次参加一个分享会,触宝科技的CEO跟大家分享了他们的埋点:他们通过埋点的方式,甚至会知道导致用户删掉app的是哪几个界面和动作。这让我感触很大,既然能做到这些,那么如果想知道用户喜欢点击那里,喜欢看哪里,喜欢做那几个动作,岂不是轻而易举?知己知彼,百战岂殆?
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关于探索的态度
比起专业技能或者智商,成功更需要一种探索的态度,它是一种对于可能性和失败后果的执着。那些具备良好潜质的人总是会做出类似的回答“我总是在犯一些作物。昨天刚发生了一件挺严重的事情,前因后果是这样的。。。”。探索的态度对于程序员也是尤为重要的。
相反,那些回答“我并没有犯过大错误”或者“我犯过一些严重的错误,但是错误的原因并不在于我”的人是不会成为杰出的外科医生的。
不管你在做什么项目,怀揣着学习和锻炼的态度去完成它吧,这是绝对值得的!与项目结果相比,过程才是最大的财富。如果你没能从一个项目的过程中学到一点东西,这才是真正失败的项目。
作为专家,重要的是不是告诉别人你知道什么。而是要清楚你应该问什么样的问题,并且灵活运用你所掌握的知识去解决眼下的具体问题。作为专家,你的作用是提供明确的,可执行的方向。读到这些,笔者觉得专家理应受到种种质疑,而为了能经得起这些质疑,那么就不应该跟人家说“我读了神马神马著作,精通神马神马技术,你看我的论文,你看我的研究成果等等”,真正证明自己是专家的途径,一般只有帮助非专家人士或者别的专家高效地解决问题。
其实,庞大的知识体系也是对解决问题帮助很大的:因为这些有着庞大知识体系的专家的晶体智力水平很高,很多时候,他们并不需要动脑子(也就是流体智力),直接调出相应知识就能解决。所以说,那些自称专家的人如果连连无法解决问题的话,那么真的是low爆了。
关于优秀和平庸程序员之间的鸿沟
- 成为更加优秀的程序员的方法是抛开编程。
- 你的兴趣越广泛,就能越胜任你的工作。
- 为了真正地成为一名更好的程序员,你必须培养自己对于编程周边所有事情的热情。
- 单单靠编程,你只能补足或者增强自己已有的变成技能,永远也无法成为一名优秀的程序员。你需要尝试去了解你的客户,你所处的行业以及相关的业务。
- 聪明的开发者知道,他们的工作远远不止编写代码和发布产品:他们的工作是开发出人们真正想要使用的软件。这当然包括编码,但还有大量全局性的其他事情,比如撰写技术文档,交互设计,培养用户社区,乃至产品愿景,这些对于软件的全貌成功都是至关重要的。
关于修复bug
在对报告数据的广泛分析之后,我们看到:80%的客服问题在修复了用户报得最多的20%的bug之后就得到解决。即使修复用户报的最多的1%的bug,也能解决50%的客服问题。这个分析结果通常对于各家公司都是成立的。因此,笔者认为在bug管理的问题上,要注意两点:
如果你修复了一个真实用户永远也碰不到的bug,那你修复有什么价值呢?
你越快将你的软件推到真实用户面前,就会得到越多的数据来改进你的软件。问题不在于你在发布软件的时候带去了多少bug,而是在于你能多快地修复那些bug。
- 不要怕将bug暴露在用户面前,尽早地收集用户的反馈数据是关键。
- 而且,在收到大量的反馈数据之后,也应遵循二八定律,要以bug的影响程度来划分bug的优先级,不应盲目排列修改bug的顺序。
关于衡量软件的成功
多少用户在真正使用你的软件?这才是衡量成功的终极标准。而且在一定的技术水准上,如果无法“说服”大量客户使用产品,也同样是让人心痛的。
- 技术再牛也要从用户体验出发,少做一些中看不中用的东西。想出数百个功能很容易,但是从中挑出几个可以提升用户体验,真正能吸引用户,让用户掏腰包的功能实在不易。
- 产品做出来了,产品有没有人用,营销和推广同时占有举足轻重的作用。突然想到以前在一本营销书籍看到的:能做出比麦当劳好吃的汉堡包很容易,但是能比麦当劳卖得好却是很难得,众人难以模仿麦当劳整体的营销模式。相同的,像ZARA品牌的生产模式和营销模式之高效,是其他品牌无法超越的,这也是其风靡全球的原因。
关于用户的谎言
笔者认为,我们很少能从用户言语上得到用户特别真实的感受。那些善良的客户们有时碍于面子,有时想当和事老,凭着“你好我好大家好”的原则,说一些心里没有的,善意的谎言。
- 我们必须根据用户的实际行为模式来设计产品。
- 他们会说喜欢你的软件。但是我们应该去观察他们是否使用了软件,以及他们是怎么使用的。基于行为数据去设计软件,而不是靠用户说的“谎言”。
所以那些问卷调查什么的,走街串巷访问什么的其实意义不大。真正能“窥视”用户内心的是那些技术埋点。我记得有一次参加一个分享会,触宝科技的CEO跟大家分享了他们的埋点:他们通过埋点的方式,甚至会知道导致用户删掉app的是哪几个界面和动作。这让我感触很大,既然能做到这些,那么如果想知道用户喜欢点击那里,喜欢看哪里,喜欢做那几个动作,岂不是轻而易举?知己知彼,百战岂殆?
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埋点技术通过在代码的关键部位植入统计代码,追踪用户的点击行为;或者植入多段代码,追踪用户的连续行为;并通过建立模型等方法,得出用户操作行为;最终作为建立产品数据系统的一个环节准确的收集数据。
首先,IT人员在埋点的时候,必须先清楚要收集的是什么数据,这些数据用来做什么,在什么地方收集这些数据,未来想用这些数据发挥怎样的价值。如果没有搞明白这几点便直接进行埋点,收集的数据无论质量、有效性或指导作用都是微乎其微的。前期准备时间过长,埋点过程较慢。
其次,一旦数据有问题,想要纠正则需要重新进行埋点,使得之前的工作变成无用功。这两点问题的存在将整个数据收集周期拖到到近三周左右,收集成本很高但效率却不高。
4. 无埋点:挖掘你的坟墓,唾弃你的坟墓点:挖掘你的坟墓,唾弃你的坟墓
所谓无埋点技术,并非完全不用埋点,而是不用在设置代码前先行定义需要采集的事件或功能,不需要工程师不断部署代码,客户加载了一段GrowingIO的JS或SDK代码后,就可以在页面或者是App自动进行埋点,智能抓取关键用户行为,快速收集数据,仅需几分钟就可以建立相关APP和网站数据BI的运营体系。
首先,由于无需工程IT人员手动埋点,大大降低了部署的成本,解放了技术部的生产力,而不必把大量的时间精力消耗在埋点这种对工程部门而言“费力不讨好又没有多少技术含量”的工作中;
再者,无埋点技术不用提前定义需要采集的元素,而是采用了智能抓取的方式。因此一旦发现错误,在进行补救时所需消耗的时间精力会大幅降低,而且智能抓取意味着用户关键行为会被抓取,业务人员所需数据都能实时分析,统计会变得更为全面;
并且,无埋点技术使用门槛极低,简洁的布局操作,一键分析数据,使得技术人员就可以轻松操作获取自己所需的数据,这对部门效率的提高有着很大的帮助;
最后一点也是最重要的一点,无埋点技术的出现最大化的提升了数据收集的速度,大幅缩短了数据收集周期,使得原来不敢想的事情现在敢做了,原来碍于必须有时效性不敢收集的数据也可以迅速进行分析了,在这点上,无埋点技术对传统埋点技术的优势巨大。
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