ChatGPT和Perplexity等聊天机器人正迅速成为产品经理的首选助手。以下是一份全面的指南，介绍PM如何在日常工作中使用Perplexity，该指南基于300多份回复和30次电话后的总结。
- 理解并制定增长战略：例如，解释增长会计的基本原理，分析成功的推荐计划，优化App Store排名等。
- 寻找基准：例如，了解推送通知的平均打开率，消费品的留存率基准，客户满意度评分（CSAT）和净推荐值（NPS）。
- 进行市场调研：例如，分析Notion的AI营销策略，了解拼车用户的行为，推广企业计划等。
- 学习最佳实践：例如，PM常用的头脑风暴技巧，Spotify的“待办事项”框架，Slack的用户入职体验。
- 评估热门工具：例如，比较Amplitude、Mixpanel和Posthog，评估客户服务工具Zendesk、Drift和Intercom等。
- 理解技术术语：例如，解释DAU/MAU的含义，Kubernetes的用例，GraphQL和REST的区别，反向链接的SEO影响。
一、理解和制定增长战略
1、向产品经理解释增长会计
2、浏览Dropbox推荐计划的发展历程
3、计算AppStore排名
4、提高转化率的反向实验示例
5、广告活动的增量测试设计
6、Google Play和Apple App Store优化技巧
二、寻找基准
7、计算Android和iOS上推送通知平均打开率
8、评估消费品留存率
9、计算客户满意度评分(CSAT)
10、计算净推荐值(NPS)
11、进行产品市场契合度调查
三、进行市场调研
12、分析Notion的AI市场营销策略
13、细致分析Deel的营销策略
14、计算每位拼车用户每月平均出行次数
15、分析Airtable的企业计划促销
四、学习最佳实践
16、列出产品经理的头脑风暴技巧
17、分析Spotify如何使用“Jobs to Be Done”框架
18、分析Slack用户入门体验的演变
五、评估热门工具
19、产品分析工具比较：Amplitude、Mixpanel、Posthog
20、客户服务工具比较：Zendesk、Drift、Intercom
21、比较Segment和Freshpaint之间的区别
22、找出开发人员首选的天气API
23、找到热门应用内本地化工具
六、理解技术术语
24、解释DAU/MAU的含义
25、解释什么是Kubernetes？
26、解释GraphQL和REST之间的区别
27、解释关注和不关注反向链接之间的区别
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AI的三大基石是算法、数据和算力，其中数据和算法都可以直接从国内外最优秀的开源模型如Llama 3、Qwen 2获得，但是算力（或者叫做GPU）由于某些众所周知的原因，限制了大部分独立开发者或者中小型企业自建基座模型，因此可以说AI发展最大的阻碍在于算力。
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原文：How to use Perplexity in your PM work
