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这些简短的话语背后，隐藏着各自不同的期望和关切，有时甚至蕴含着深层次的冲突和矛盾。 我们需要像侦探一样，敏锐地捕捉这些一句话需求背后的信息，精准地识别出每一个可能的需求相关方。高层管理者可能关注的是战略方向和业务增长；业务部门。 可能更看重流程和效率的优化 终端用户则更注重产品体验和问题解决。每一个角色都有其独特的诉求和考量。 关键在于这三点： 需要敏锐地识别出所有的利益相关者，确保不遗漏任何一个可能影响或被需求影响的角色； 通过深入的访谈、问卷或工作坊等方式，全方位地理解各方的真实诉求和期望； 建立起有效的沟通渠道和协作机制，确保信息的准确传递和共识的达成。 深入了解相关利益方后，可借助利益相关决策图帮助我们进行决策，然后找到最优解。 2. 梳理现状：深挖业务细节，奠定产品设计基石 在破解一句话需求的征途上，梳理现状是至关重要。 的一环产品经理需化身考古学家耐 心细致地挖掘并记录当前业务流程的每一个细节。这一步远非简单的信息收集，而是一场深入理解业务运作、探寻潜在问题与机遇的探险。 关键在于以下三方面的深入挖掘： 1、需求现状的精准把握 通过精心设计的开放性问题，引导业务方详尽描述现状，确保用业务语言真实记录他们的需求和痛点。对高层领导的需求，更需从多角度全面了解，以高效获取关键信息，为后续产品设计奠定坚实基础。 2.业务流程的全面洞。 我们极其安全的平台保护着重要 我们的银行数据库的特点 的账户数据。我们还提供有关潜在投资者和公司模式的最新信息。有效的过滤功能使适应性网络成为可能。所有用户都可以轻松浏览，这要归功于其用户友好的用户界面。频繁更新可确保最新和准确的统计数据。我们的全球覆盖范围可将您的网络扩展到国际。我们提供强大的支持服务，以确保轻松统一。 察 […]

未经作者许可，禁止转载 题图来自，基于协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务垂直领域的产品因为行业属性的关系，其设计方法、运营思路都与C端的大众产品有所不同。比如正文分享的ETF的运营，就有很多是因为行业属性需要针对性的策略。 2024年上半年，中国ETF市场迎来了显著的增长。 沪深交。 易所最新《ETF投资交易白皮书》数据显示，ETF市场总规模突破2万亿元。其中沪市ETF资金净流入达到3528亿元，总成交额高达11.8万亿元，日均成交额超过1000亿元，稳居亚洲首位！ 其中，宽基ETF表现尤为强劲，吸引了大量中长期资金，成为市场流动性提升的重要推动力；深市ETF市场同样表现不俗，持有人数量达到334万，较2020年底增长了2.29倍，非货币ETF总成交额达11.48万亿元，创下历史新高。 债券ETF和跨境ETF在深市也展现出了强劲的增长势头，成交额分别达到2.74万亿元和2.73万亿元，显示出投资者对于这些产品类别的高度认可。 整体来看，ETF市场的蓬勃发展，体现了投资者对于多元化资产配置工具的迫切需求。 券商ETF业务表现。 方面，以上交所7月最新数据为例，华泰证券在经纪业务ETF成交额和持有规模排名中均位居榜首，7月成交额占比达13.55%，今年以来累计成交额占比为13.17%。 银河证券在两个排名中均位列第二，7月成交额占比12.83%，今年以来累计成交额占比7.38%。华宝证券在ETF市场的活跃度保持稳定，增长趋势显著。此外，中信证券、方正证券、广发证券、海通证券、招商证券等券商在ETF市场展现出较强的做市服务能力，其中中信证券为487只ETF提供流动性服务，位居做市服务数量榜首。 跳槽做B端产品经理准备大干一场，发现把问题想简单了 近年来，B端业。 务大力发展，也让很多相关岗位的人（C端产品经理、交互、测试、研发、运营、项目经理等）纷纷转型做B端产品。但是大多数人刚开始会对B端 … 查看详情 > 业内数据指出，尽管ETF市场增长迅猛，但其对券商的直接收入贡献却并不显著，尤其是对于。 大型券商而言。原因在于，相较于传统的主动权益类基金，ETF的低费率模式使得券商在代销过程中获得的手续费和后端分成较为有限。 此外，基金公司给予券商的激励政策往往集中在新基金的首发阶段，这可能导致投资者在基金上市后不久就选择卖出，或者出现帮忙资金的撤出，从而使得ETF的规模在上市后出现缩水。而在老ETF的持续营销过程中，由于基金公司给予券商的激励不足，甚至缺乏有效的激励机制，券商的积极性并不高。 不过，随着ETF季。 […]

性分析：描述性分析，顾名思义，就是从字面上描述数据所表达的主要趋势，即总结和描述组数据的主要特征。在这种分析中，不会有复杂的推论甚至预测，重点是描述并客观地描述数据带来的内容。 如果有种方法可以 实现，那么基本上就是：收集相关数据，然后组织制表和描述结果。如果我们组织这种分析，并且在某些可以对营销和销售领域做出贡献的方面，它可以包括诸如产生的销售线索数量销 售转化率每个营销渠道 的收入了解目标受众需求预测识别等指标。交叉销  专用电话数据库 售和追加销售机会等。预测分析：此分析与描述性分析不同，因为它侧重于根据数据中确定的历史模式和趋势来预测未来事件或结果。我们说它试图回答这个问题：“接下来会发生什么”这可以帮助公司预测客户行为，识别更多合格的销售线索，并预测市场趋势。 销售专业人员可以根据历 史销售数据季节性趋势市场趋势和其他相关因素，使用预测模型来预测产品或服务的未来需求。营销人员确定最有可能对某些活动或优惠做出积极反应的特定细分市场。细分分析：这种类型的分析涉及将客户群划分为具有相似特征的细分或群体。 例如，在营销中，这 种分析允许根据人口统计年龄地点性别行为购买 吗？为您的教育解锁经济援  模式频率甚至心理生活方式问题将客户分为几组。当我们确定这些细分市场时，就可以调整策略以更好地满足每个群体的需求和偏好。 如果我们考虑销售，这种分析是 更好地了解客户和调整业务策略的关键过程。在这里可以使用聚类等技术进行客户细分，将客户分为具有相似特征的细分市场。对于每个已识别的细分市场，都会创建详细的个人资料角色，从而可以更深入地了解他们的需求和行为，通过此分析策略，您的销售团队将能够满足每组客户的需求，提供个性化的优惠沟通和服务。