#产品知识库

腾讯欧拉t-Metric指标中台实践

这么多年了，腾讯终于有人来分享他们的数据平台与产品的建设方案了...

现在看阿里数据中台的一个贡献是，把「一个指标包含度量（原子指标）、维度、业务限定、统计周期四个部分」理念带给了这个行业....

要不说资本的力量是无穷的，资本的洗脑是高效的呢

我现在特别想养水母，想一天了

本质是法无禁止即可为

#职场社畜日常

我有一个朋友，

之前在深圳工作，现在来了上海拼多多。

她：“之前在深圳，天天跟同事勾心斗角。还得是上海，每天上班做自己的事就好～”

我：“哇！那真是太好嘞！恭喜恭喜！”

她：“嗯…上班时候氛围倒是挺好的，就只有一点不太好。”

我：“👂？？”

她：“一上起班来，就不下班，这点…不太好🌚🌚”

一位女性新消费创业者的艰难求生

过去2年新消费的火热而应运而生的各种品牌，如今都走到了倒闭的边缘，但是就还有大量库存没有卖出，于是，临期食品市场火了，各种特卖超市又成了资本市场新的宠儿，说来也是可笑，资本还要自己投一个火葬厂，来火化过去2年自己投出的这几万个“新消费品牌”。

这段话，简直扎心。🤣🤣🤣

【区块链资产交易】虚拟货币交易所axure原型下载-文末可免费获取
#产品知识库

文末可免费获取本篇文章资源下载链接 —————————— 区块链技术作为一项新兴技术，正在逐渐被广大投资者所认可和接受。随着越来越多的人开始使用区块链资产交易所和虚拟货币交易所，这些产品也变得越来越重要。今天，我将介绍一个虚拟货币交易所的原...

https://axurehub.com/11858.html

#职场社畜日常

下个月初软考，同事都说没复习，看不懂巴拉巴拉的，我一个字都不信🤡 到时候成绩出来就我一个人没考过🤡

最近看了一下，美国的物流成本高的原因：
（1）行业不卷，4家公司市场占有率90%，这么多年唯一的新进入者是亚马逊，带着客户和订单搞了物流，其他公司都是跟着国家打过仗的。

（2）核心成本是员工、维保成本。
背后是卡车司机比较少，缺司机，类似于我们国家工地的师傅比大学毕业生贵，美国是司机年龄大（大部分都是45岁以上，年轻的司机少），员工成本带动物流成本持续提升；
美国的卡车司机大部分是在物流公司工作，中国的大部分是个体户；
美国也有比较强的驾车时间要求，不像我们国家的司机工作那么久；
工会是强大的组织来帮司机们争取权利，比较全美几百万卡车司机，投票权可以换钱。

（3）美国大部分是公路运输，铁路系统弱，而人口密度低，导致终端配送成本高，终端配送在整个物流的成本占比有30-40%，这个很难降。

（4）美国没有轻工业生产能力，从国外进口，不得不做仓配，需要提前屯着，不像我们货在路上。还有就是美国太大了，地形和人口密度上决定了需要搞多个仓。

换句话说，如果特斯拉实现自动驾驶，到时候做出来自动出租车、自动物流车，说不定会很大比例降成本。

追根溯源还是缺司机，司机在变老，年轻人不愿意干。

#运营

很多产品，可以面向营销去开发。
如在直播间卖的产品。
这类产品，你开发好了之后，最佳推广方式就是直播，让更多人知道，然后促成转化下单。

【车贷管理系统】rp产品原型源文件
#产品知识库

车贷管理系统是一种专注于汽车金融服务的软件系统，通过智能化的技术手段，实现对车贷业务的全面管理和优化。本文将介绍车贷管理系统的功能和优势，并着重分析汽车金融行业的关键需求，为企业选择合适的车贷管理系统提供参考。 一、车贷管理系统的功能 贷款...

https://axurehub.com/17195.html

刚开始语雀发公告，以为小问题没啥事，现在连官网都进不去了😅已经六个小时了，这算重大事故了吧。

#程序员

分享最近发现的几个免费小工具（都是Ahrefs家的）：

[关键词难度检查器]：https://ahrefs.com/keyword-difficulty

[网站流量检查器]：https://ahrefs.com/traffic-checker

[关键词排名检查器]：https://ahrefs.com/keyword-rank-checker

[反向链接检查器]：https://ahrefs.com/backlink-checker

[AI段落重写器]：https://ahrefs.com/writing-tools/paragraph-rewriter

[AI句子重写工具]：https://ahrefs.com/writing-tools/sentence-rewriter

最近的一个思考：在互联网领域创业时，从「想法」到「做出可用的产品」往往并不需要花很多的时间和资源，甚至几个人在车库写代码就可以把MVP上线，然后通过获客增长，持续迭代形成壁垒。因此互联网创业对创新和灵活性的要求高很多，投资人也往往怕错过自己看不懂但新颖的想法。

而AI领域的创业往往是想法早已被提出来了（机器人管家，Her，聊天机器人，自动驾驶等），但从「想法」到「做出可用的产品」需要很长时间和很多资源。在这个过程中简单套用互联网逻辑去思考往往会导致低估需要的时间和成本，对投资人和创业者可能都是一个大坑。