AI产品设计运营

基于AI在产业不同中的应用，对于AI产品经理的要求也不同。IOT、金融、电商等领域，产品经理不仅需要对行业有深刻的理解，对于线下业务场景分析的能力也比较强；如果产品围绕AI搭建平台，提供2B端服务，则对AI产品经理内外沟通能力有较高的要求，考验产品经理设计更加灵活和通用的行业解决方案；而对于基础技术服务平台，更侧重对底层技术框架的理解，为缩短成本和周期，AI产品经理的成本和估算也是强要求。正如AI的终极命题一样，“机器像人类一样思考”不局限在产品设计的功能上，更是对人性的深刻洞察。

用户增长运营

2020年的移动互联网因疫情发生了显著变化，本已消失殆尽的用户红利又再次出现了小高峰。疫情之后用户使用场景的转变、微信社交渠道流量逐渐封闭、短视频产品不断占据用户时长、头部玩家在生态产品的流量布局……在这些背景之下，如何保持产品的高效增长，是当今企业面临的一道难题。从行业、产品、用户等不同方面，来解析用户增长方法论的真正含义。

数据产品运营

“如果你无法衡量，你就无法增长”，数据产品化，通过数据驱动业务增长，越来越受到人们关注。数据产品作为一种可以发挥数据价值去辅助用户做更优决策的产品形式，在过程中，可以提供更多的分析展现和数据洞察，让数据更直观、高效的驱动业务。用数据驱动产品、精细化运营，就潜藏在数据产品中。