#运营
之前挖到一个可以投放的小红薯博主，没想到看走眼了。
不是因为她看着很厉害，实际数据不好的那种走眼。是因为她之前看起来没这么厉害，最近两个月咣咣涨粉，流量猛增，价格一下就涨起来了！
之前觉得她视频风格有点浮夸，有时候看着尴尬，姑娘脾气也挺直，谁在评论区指指点点她，她就怼谁。没想到怼着怼着流量一下上来了，视频质量也好了不少！
昨天问她报价，她直接甩过来一个三月份的合作价目表，贼专业。
我坦白说，关注你半年了，早点找你就好了，早合作现在价格就不这么贵了。
姑娘确实脾气很直，她说，没事的小姐姐，我每个月都涨价的，长期合作的甲方也涨，没啥优惠的！
哈哈，数据好就是硬气啊！不得不说，有些人能火，是天生的！
之前挖到一个可以投放的小红薯博主，没想到看走眼了。
不是因为她看着很厉害，实际数据不好的那种走眼。是因为她之前看起来没这么厉害，最近两个月咣咣涨粉，流量猛增，价格一下就涨起来了！
之前觉得她视频风格有点浮夸，有时候看着尴尬，姑娘脾气也挺直，谁在评论区指指点点她，她就怼谁。没想到怼着怼着流量一下上来了，视频质量也好了不少！
昨天问她报价，她直接甩过来一个三月份的合作价目表，贼专业。
我坦白说，关注你半年了，早点找你就好了，早合作现在价格就不这么贵了。
姑娘确实脾气很直，她说，没事的小姐姐，我每个月都涨价的，长期合作的甲方也涨，没啥优惠的！
哈哈，数据好就是硬气啊！不得不说，有些人能火，是天生的！
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一周聊了十多个 chatgpt 相关的各产业环节的人，感觉既有希望，又很失望啊。
希望是觉得这个东西不像之前的几波 web3、metaverse 之类的概念，确实是可能有更深层的改变和机遇的。
失望是觉得国内真的落后太多了，要追上很难，要在应用端有差异化的成果似乎也不是短期内可以见到的。
我感觉我目前对这个领域的理解应该超过市场上至少 90% 的人吧，有独特见解的还是欢迎交流。
希望是觉得这个东西不像之前的几波 web3、metaverse 之类的概念，确实是可能有更深层的改变和机遇的。
失望是觉得国内真的落后太多了，要追上很难，要在应用端有差异化的成果似乎也不是短期内可以见到的。
我感觉我目前对这个领域的理解应该超过市场上至少 90% 的人吧，有独特见解的还是欢迎交流。
👍4
警钟已经敲响了。
ChatGPT最可能取代的10种工作
作 者：韩旭阳
来 源：华尔街见闻
ChatGPT的横空出世，在业界掀起了惊涛骇浪。专家表示，ChatGPT和相关人工智能技术可能会威胁到一些工作岗位，尤其是白领工作。
自去年11月发布以来，新型聊天机器人模型ChatGPT已经被用于各种各样的工作：撰写求职信、编写儿童读物，甚至帮助学生在论文中作弊。谷歌公司发现，从理论上来讲，如果机器人参加谷歌的面试，该公司会雇佣它成为一名入门级程序员。
牛津大学2013年的一项研究发现，未来20年，美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代，但这一预测也并不完全正确。
麦肯锡全球研究所合伙人Anu Madgavkar向媒体表示，这是因为人类的判断仍然需要应用于这些技术，以避免错误和偏见：
我们必须把这些东西看作提高生产力的工具，而不是完全的替代品。
媒体网站Insider在与专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：
一、程序员、软件工程师、数据分析师
像ChatGPT和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。
Madgavkar表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像ChatGPT这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。
像ChatGPT这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如ChatGPT制造商OpenAI这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。
二、广告、内容创作、技术写作、新闻
Madgavkar表示，所有的媒体工作——包括广告、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到ChatGPT和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。
Madgavkar 说：
分析和解释大量基于语言的数据和信息是一项技能，可以期待生成式人工智能技术的提升。
事实上，媒体行业已经开始尝试使用人工智能生成的内容。科技新闻网站CNET已经使用人工智能工具撰写了数十篇文章，而数字媒体巨头BuzzFeed也宣布将使用ChatGPT生成更多新内容。
三、法律类工作：法律或律师助理
与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。
Madgavkar称，像这样以语言为导向的角色很容易进行自动化处理。她补充说：
这些数据实际上相当结构化，非常以语言为导向，因此非常适合生成式人工智能。
但她也补充称，人工智能无法完全实现这些工作的自动化，因为仍然需要一定程度的人类判断来理解客户或雇主的需求。
四、市场研究分析师
市场研究分析师负责收集数据，识别和确定数据中的趋势，然后利用他们的发现设计有效的营销活动或决定在哪里投放广告。
布鲁金斯学会高级研究员Mark Muro表示，人工智能擅长分析数据和预测结果，这就导致市场研究分析师非常容易受到人工智能技术的影响。
五、教师
虽然ChatGPT的大火让老师们都开始担心学生使用这一技术作弊，但罗切斯特理工学院计算与信息科学系副主任Pengcheng Shi认为，老师们也应该考虑自己的工作安全。
Shi 在接受媒体采访时表示，ChatGPT“已经可以作为一名老师轻松地授课了”。他说：
尽管它在知识方面存在缺陷和不准确之处，但可以很容易地加以改进。基本上，你只需要训练ChatGPT。
六、金融类工作：金融分析师、个人财务顾问
Muro还表示，像市场研究分析师、金融分析师、个人财务顾问和其他需要处理大量数字数据的工作，都会受到人工智能的影响。
Muro称：
人工智能可以识别市场趋势，强调投资组合中哪些投资表现更好，哪些表现更差，并进行沟通，然后利用金融公司等各种形式的数据来预测更好的投资组合。
他还说，这类分析师赚了很多钱，但他们的部分工作是可自动化的。
七、交易员
Shi还向媒体表示，华尔街的某些职位也可能处于危险之中。
他认为，在一家投行里，人们从大学毕业后就被雇佣，然后花两三年时间像机器人一样工作、做各种Excel表格，但现在可以让人工智能来做这些。
八、平面设计师
在媒体去年12月的一篇文章中，3位教授指出，OpenAI创建的图像生成器DALL-E可以在几秒钟内生成图像，是平面设计行业的一个“潜在颠覆者”。
3位教授写道：
提高数百万人创作和处理图像的能力，将对经济产生深远的影响。
对于一些工作受到直接影响、难以适应的人来说，人工智能领域的最新进展肯定会带来一段困难和经济痛苦的时期。
九、会计师
虽然会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。
多伦多大学传播、文化、信息和技术研究所副教授Brett Caraway前阵子公开表示，虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。
Caraway表示：
可能是律师、会计师，等等。这是一件新事物，看看它对就业和政治有多大的破坏性和痛苦，将是很有趣的。
十、客服人员
几乎每个人都有过这样的经历：给一家公司的客服打电话或聊天，由机器人接听。而ChatGPT和相关技术可能延续这一趋势。
科技研究公司Gartner在2022年的一项研究预测显示，到2027年，聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。
ChatGPT最可能取代的10种工作
作 者：韩旭阳
来 源：华尔街见闻
ChatGPT的横空出世，在业界掀起了惊涛骇浪。专家表示，ChatGPT和相关人工智能技术可能会威胁到一些工作岗位，尤其是白领工作。
自去年11月发布以来，新型聊天机器人模型ChatGPT已经被用于各种各样的工作：撰写求职信、编写儿童读物，甚至帮助学生在论文中作弊。谷歌公司发现，从理论上来讲，如果机器人参加谷歌的面试，该公司会雇佣它成为一名入门级程序员。
牛津大学2013年的一项研究发现，未来20年，美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代，但这一预测也并不完全正确。
麦肯锡全球研究所合伙人Anu Madgavkar向媒体表示，这是因为人类的判断仍然需要应用于这些技术，以避免错误和偏见：
我们必须把这些东西看作提高生产力的工具，而不是完全的替代品。
媒体网站Insider在与专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：
一、程序员、软件工程师、数据分析师
像ChatGPT和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。
Madgavkar表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像ChatGPT这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。
像ChatGPT这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如ChatGPT制造商OpenAI这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。
二、广告、内容创作、技术写作、新闻
Madgavkar表示，所有的媒体工作——包括广告、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到ChatGPT和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。
Madgavkar 说：
分析和解释大量基于语言的数据和信息是一项技能，可以期待生成式人工智能技术的提升。
事实上，媒体行业已经开始尝试使用人工智能生成的内容。科技新闻网站CNET已经使用人工智能工具撰写了数十篇文章，而数字媒体巨头BuzzFeed也宣布将使用ChatGPT生成更多新内容。
三、法律类工作：法律或律师助理
与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。
Madgavkar称，像这样以语言为导向的角色很容易进行自动化处理。她补充说：
这些数据实际上相当结构化，非常以语言为导向，因此非常适合生成式人工智能。
但她也补充称，人工智能无法完全实现这些工作的自动化，因为仍然需要一定程度的人类判断来理解客户或雇主的需求。
四、市场研究分析师
市场研究分析师负责收集数据，识别和确定数据中的趋势，然后利用他们的发现设计有效的营销活动或决定在哪里投放广告。
布鲁金斯学会高级研究员Mark Muro表示，人工智能擅长分析数据和预测结果，这就导致市场研究分析师非常容易受到人工智能技术的影响。
五、教师
虽然ChatGPT的大火让老师们都开始担心学生使用这一技术作弊，但罗切斯特理工学院计算与信息科学系副主任Pengcheng Shi认为，老师们也应该考虑自己的工作安全。
Shi 在接受媒体采访时表示，ChatGPT“已经可以作为一名老师轻松地授课了”。他说：
尽管它在知识方面存在缺陷和不准确之处，但可以很容易地加以改进。基本上，你只需要训练ChatGPT。
六、金融类工作：金融分析师、个人财务顾问
Muro还表示，像市场研究分析师、金融分析师、个人财务顾问和其他需要处理大量数字数据的工作，都会受到人工智能的影响。
Muro称：
人工智能可以识别市场趋势，强调投资组合中哪些投资表现更好，哪些表现更差，并进行沟通，然后利用金融公司等各种形式的数据来预测更好的投资组合。
他还说，这类分析师赚了很多钱，但他们的部分工作是可自动化的。
七、交易员
Shi还向媒体表示，华尔街的某些职位也可能处于危险之中。
他认为，在一家投行里，人们从大学毕业后就被雇佣，然后花两三年时间像机器人一样工作、做各种Excel表格，但现在可以让人工智能来做这些。
八、平面设计师
在媒体去年12月的一篇文章中，3位教授指出，OpenAI创建的图像生成器DALL-E可以在几秒钟内生成图像，是平面设计行业的一个“潜在颠覆者”。
3位教授写道：
提高数百万人创作和处理图像的能力，将对经济产生深远的影响。
对于一些工作受到直接影响、难以适应的人来说，人工智能领域的最新进展肯定会带来一段困难和经济痛苦的时期。
九、会计师
虽然会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。
多伦多大学传播、文化、信息和技术研究所副教授Brett Caraway前阵子公开表示，虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。
Caraway表示：
可能是律师、会计师，等等。这是一件新事物，看看它对就业和政治有多大的破坏性和痛苦，将是很有趣的。
十、客服人员
几乎每个人都有过这样的经历：给一家公司的客服打电话或聊天，由机器人接听。而ChatGPT和相关技术可能延续这一趋势。
科技研究公司Gartner在2022年的一项研究预测显示，到2027年，聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。
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不管你之前学什么、做什么，入行前端，都是明智的选择！市场需求大，就业前景好，入行门槛低，小白易上手。
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/17T8c59bi7vVh85ilvekXmw
密码：g093
目录
慕课网2022年前端工程师目录
00试看
{1}–第1周HTML5基础语法与标签
{2}–第2周CSS3基础语法与盒模型
{3}–第3周CSS3浮动定位与背景样式
{4}–第4周CS$3动面与穷游首页开发实战
{5}–第5周JS基础语法与表达式
{6}-第6周JS流程控制语句与数组
{7}–第7周JS函数与DOM
{8}-第8周面向对象
{9}-第9周项目实战：仿穷游]S特效开发
{10}–第10周ES6基础入门
{11}-第11周ES6语法扩展
{12}–第12周ES6之Promise与Class类
{13}–第13周ES6之Module模块与Babel编译
{14}–第14-15周HTTP协议、存储、Aax
{15}-第16周项目实战：仿穷游组件化开发
{16}–第17周移动基础
{17}–第18周移动进阶之高效开发
{18}–第19周项目实战：仿穷游移动webapp开发
{19)–第20周小程序基础与慕课小程序实战
{20}-第2i-22Sass基础与Vue.js基础语法
{21}-第23周项目实战：Vue.js仿京东到家电商全栈项目前端开发（上）
{22}–第24-25周项目实战：Vue.js仿京东到家电商全栈项目前端
{23}–第26周全栈必备基础Node.js
{24}–第27周koa2中间件与MongoDB数据库
{25}–第28-29周项目实战：node.js仿京东到家电商全栈项目后端
{26}-第30周TypeScript与React.js基础语法
{27}–第31-32周React旅游网开发与工程化
{28}–第33周就业必备基础技术面试分析
{29}–第34周就业必备框架与全栈技术面试分析
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{3}–第3周CSS3浮动定位与背景样式
{4}–第4周CS$3动面与穷游首页开发实战
{5}–第5周JS基础语法与表达式
{6}-第6周JS流程控制语句与数组
{7}–第7周JS函数与DOM
{8}-第8周面向对象
{9}-第9周项目实战：仿穷游]S特效开发
{10}–第10周ES6基础入门
{11}-第11周ES6语法扩展
{12}–第12周ES6之Promise与Class类
{13}–第13周ES6之Module模块与Babel编译
{14}–第14-15周HTTP协议、存储、Aax
{15}-第16周项目实战：仿穷游组件化开发
{16}–第17周移动基础
{17}–第18周移动进阶之高效开发
{18}–第19周项目实战：仿穷游移动webapp开发
{19)–第20周小程序基础与慕课小程序实战
{20}-第2i-22Sass基础与Vue.js基础语法
{21}-第23周项目实战：Vue.js仿京东到家电商全栈项目前端开发（上）
{22}–第24-25周项目实战：Vue.js仿京东到家电商全栈项目前端
{23}–第26周全栈必备基础Node.js
{24}–第27周koa2中间件与MongoDB数据库
{25}–第28-29周项目实战：node.js仿京东到家电商全栈项目后端
{26}-第30周TypeScript与React.js基础语法
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{29}–第34周就业必备框架与全栈技术面试分析
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👍1
Galileo AI —— 文字描述自动生成界面
链接： usegalileo.ai
比起 Stable Diffusion、Midjourney 这种文字生成插画的人工智能引擎，Galileo AI 是专门用来生成界面设计的人工智能。
#产品设计
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#产品设计
👍2
各类行业报告集合，报告更新至2023年2月第1周，感兴趣的同学可以按需保存，阿里云盘资源下载。
资源目录
资源下载
阿里云盘：https://www.aliyundrive.com/s/LproNUhZgAy
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【优质资源】哈佛大学和其他常春藤盟校的 7 门关于投资、金融和创业的免费在线课程：
1) 个人理财：
学习如何更好地管理您的资金以及常见投资、信贷、保险和退休问题的实用解决方案，并获得做出更明智的财务决策和实现目标所需的技能https://t.co/2kGiaLOmXA
2) 每个人的财务：决策的智能工具：
学习做出更好的财务决策的技能，提高您的财务知识，以及资金管理策略和工具，以帮助您驾驭您的财务未来https://t.co/dWXxSzRx9A
3) 成为企业家：
将您的创业抱负变为现实。您将学习启动和发展自己的企业的商业技能，以及如何将您的想法转化为业务https://t.co/t8tEUwMCBW
4) 成功的谈判：基本策略和技巧：
将您的谈判技巧提升到一个新的水平。学习在任何情况下进行谈判的关键策略和技巧，建立您的谈判信心，并在谈判中取得胜利https://t.co/9Kor79T7Zt
5) 金融基础：
您将学习金融的基本概念，对金融市场和系统有更深入的了解，并在金融知识方面打下坚实的基础https://t.co/iR5GUCoO6S
6) 现金流量分析：
您将学习如何使用自由现金流量法进行公司估值，如何计算和预测自由现金流量，并更深入地了解现金流量在财务分析和决策中的作用https://t.co/71B9trrReC
7) 商业会计基础
您将学习四种财务报表的基础知识，以及如何使用它们来分析商业投资并做出明智的盈利决策https://t.co/LalP8gPjLh
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👍6
Sam Altman：
五年前所有人的都认为 AI 会按照以下的顺序改变世界：
首先是蓝领工作，
其次是简单的白领工作，
然后是复杂认知的工作，
最后才是创意类的工作。
现在，很清晰的，AI 正在以完全反向的方式在运行。
我们可以从这件事中学到很多，最主要的就是人类是多么不擅长做预测。
五年前所有人的都认为 AI 会按照以下的顺序改变世界：
首先是蓝领工作，
其次是简单的白领工作，
然后是复杂认知的工作，
最后才是创意类的工作。
现在，很清晰的，AI 正在以完全反向的方式在运行。
我们可以从这件事中学到很多，最主要的就是人类是多么不擅长做预测。
🌚5
#产品经理
New Bing 带来的震撼，远大于12月的 ChatGPT
与后者「尝鲜-找(不到)典型场景-大幅流失」的活跃驼峰不同，新必应注定会是直接遇见 Early Majority 的高打开、高留存产品
为什么这么判断？大前提是，搜索本身是全域大众产品，AI 加入，不过是产品的一次功能和UX升级。小前提是，大多数搜索并不是提问-回答的单行道，而是提问-检阅-提炼-发散/调整问题-再提问的环岛。BingAI 生产答案后，会额外列举引用来源，使得中间三个工序所需时间大幅压缩，对旧谷歌时代的工作流效率优化，可比蒸汽到电气的跃迁。按照克里斯滕森的说法，这是成熟业务上附着的颠覆性创新
而 ChatGPT 的原罪，即信息不实时(停在21年)、胡说八道却无法查验(hallucination)、静态语料库缺乏信源评级(truth referencing)，也因为新必应答案中引用链接的存在，而被化解。因为搜索人终于能手动确认信息的可靠性，从而跨过了搜索必须要满足的信任门槛。甚至因为引擎本来就有的SEO/域名权重信息，AI还可能帮助信息素养较差的搜索人（比如青少年和阴谋论受害者）跳出他们的「兔子洞」，获取更可靠、全面的事实和观点结果
顺带提下，New Bing 的产品机制，我去年元旦推荐过的搜索引擎 Neeva 在1个月前其实就已经做出来了，只是他们用的大语言模型的调试精细度远远不如 ChatGPT，也不支持对话，所以当时冲击感还没这么强烈，You.com, Perplexity 等也有在场https://neeva.com/blog/introducing-neevaai
谷歌的 Bard/LaMDA 也会遇到调试的问题，而调试必须有人工参与。更何况 ChatGPT 已吸收了上亿用户的实验数据以校正奖惩模型。手握 Brain 和 DeepMind 两大顶级 AI 实验室的谷歌，竟然在看家业务上后院起火，真尴尬
New Bing 带来的震撼，远大于12月的 ChatGPT
与后者「尝鲜-找(不到)典型场景-大幅流失」的活跃驼峰不同，新必应注定会是直接遇见 Early Majority 的高打开、高留存产品
为什么这么判断？大前提是，搜索本身是全域大众产品，AI 加入，不过是产品的一次功能和UX升级。小前提是，大多数搜索并不是提问-回答的单行道，而是提问-检阅-提炼-发散/调整问题-再提问的环岛。BingAI 生产答案后，会额外列举引用来源，使得中间三个工序所需时间大幅压缩，对旧谷歌时代的工作流效率优化，可比蒸汽到电气的跃迁。按照克里斯滕森的说法，这是成熟业务上附着的颠覆性创新
而 ChatGPT 的原罪，即信息不实时(停在21年)、胡说八道却无法查验(hallucination)、静态语料库缺乏信源评级(truth referencing)，也因为新必应答案中引用链接的存在，而被化解。因为搜索人终于能手动确认信息的可靠性，从而跨过了搜索必须要满足的信任门槛。甚至因为引擎本来就有的SEO/域名权重信息，AI还可能帮助信息素养较差的搜索人（比如青少年和阴谋论受害者）跳出他们的「兔子洞」，获取更可靠、全面的事实和观点结果
顺带提下，New Bing 的产品机制，我去年元旦推荐过的搜索引擎 Neeva 在1个月前其实就已经做出来了，只是他们用的大语言模型的调试精细度远远不如 ChatGPT，也不支持对话，所以当时冲击感还没这么强烈，You.com, Perplexity 等也有在场https://neeva.com/blog/introducing-neevaai
谷歌的 Bard/LaMDA 也会遇到调试的问题，而调试必须有人工参与。更何况 ChatGPT 已吸收了上亿用户的实验数据以校正奖惩模型。手握 Brain 和 DeepMind 两大顶级 AI 实验室的谷歌，竟然在看家业务上后院起火，真尴尬
#运营
大多数运营的生命周期：
第一周：高兴入职，熟悉后台，看数据，了解产品，了解公司，跟老板吹牛皮
第二周：分析数据，研究同行竞品，公司下达任务干一个亿，做规划和目标分解
第三周：梳理产品和数据，打算做爆款，测款，报活动
第四周：刷单，优化标题，优化关键词，找淘客
第五周：分析测款数据，开车和超推测款
第六周：开品销宝和钻展，找小二上活动
第七周：图和短视频不行详情页不行，让策划改文案和创意，让美工优化作图改页面
第八周：文案写的东西不行，美工设计不行，给他们培训几天，然后重新改
第九周：客服接单不行，再培训客服几天
第十周：产品不行，转化率低，产品价格贵，跟同行比没有优势，跟产品部沟通开新品
第十一周：跟老板要钱加大推广力度，老板格局小推广费不够
第十二周：所有关节尝试过后，效果不明显，业绩完不成，离目标差距太大，思前想后，很焦虑，反正不是我的问题
第十三周：拿不到绩效工资，很焦虑，混不下去了，离职吧，这里没前途，下一家
大多数运营的生命周期：
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第二周：分析数据，研究同行竞品，公司下达任务干一个亿，做规划和目标分解
第三周：梳理产品和数据，打算做爆款，测款，报活动
第四周：刷单，优化标题，优化关键词，找淘客
第五周：分析测款数据，开车和超推测款
第六周：开品销宝和钻展，找小二上活动
第七周：图和短视频不行详情页不行，让策划改文案和创意，让美工优化作图改页面
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第九周：客服接单不行，再培训客服几天
第十周：产品不行，转化率低，产品价格贵，跟同行比没有优势，跟产品部沟通开新品
第十一周：跟老板要钱加大推广力度，老板格局小推广费不够
第十二周：所有关节尝试过后，效果不明显，业绩完不成，离目标差距太大，思前想后，很焦虑，反正不是我的问题
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