介绍
项目名称: UpT.GOLF
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项目类型: B2C, 移动应用程序（iOS，Android，Flutter），计算机视觉和机器学习技术
简要描述: 开发一种使用计算机视觉算法和生物力学系统分析运动员（特别是高尔夫球手）技术的独特技术。该应用程序提供个性化建议并增强用户体验，帮助运动员在不需要与标准进行比较的情况下纠正其技术。
项目关键特性
目标和目的:
- 开发和实施用于个性化建议的人工智能算法
- 进行用户研究并收集反馈
- 制定与高尔夫俱乐部和教练的合作策略
- 改进应用程序的用户界面和功能
- 加速训练进度并减少受伤风险
关键结果（KPI）:
- 将技术分析时间减少40%
- 将受伤数量减少30%
- 提高训练效率25%
- 在前6个月内将活跃用户数量（MAU）增加50%
我的角色和团队
我的角色: 高级产品经理
主要职责:
- 制定长期产品战略和独特的卖点
- 实施和测试人工智能算法以改善用户体验
- 进行用户研究和分析指标
- 制定与高尔夫俱乐部和教练的合作策略
- 改进应用程序的用户界面和功能
- 开发和实施运动员技术分析的独特技术
团队组成:
- 1名产品经理
- 4名开发人员
- 2名分析师
- 2名测试人员
时间表和工具
时间表: 2020 – 2024
项目管理工具:
- 使用敏捷和Scrum方法论
- 使用Jira进行任务跟踪
- 使用Confluence进行文档管理
- 使用Slack进行沟通
- 使用Figma创建客户旅程地图并分析客户互动
成就和结果
成功时刻:
- 成功在体育学校和俱乐部中实施该技术
- 教练和运动员的积极反馈
- 在前6个月内将用户数量增加50%
- 获得2000万卢布的项目资金
项目指标:
- CAC（客户获取成本）: $50，由于增加了营销活动的投入
- LTV（生命周期价值）: $300，客户开始使用付费功能并续订订阅
- 收入: $18,000，由于用户增长和引入付费功能
- ARPU（每用户平均收入）: $30，由于实施了付费订阅和服务
- MAU/DAU（月活跃用户/日活跃用户）: 100 / 25，由于加强了营销工作和改善了用户体验
- 用户增长率: 20%，由于积极的营销活动和推荐
问题和解决方案
计算机视觉（CV）问题
问题: 需要高质量输入视频数据以正确分析运动员技术。
解决方案:
- 开发和实施能够处理低质量视频并突出关键生物力学标记的算法。
- 进行大量测试和改进以提高算法的准确性和对外部条件的适应性。
- 使用机器学习方法使算法适应各种拍摄条件，如光照和角度。
问题: 移动设备计算能力有限，难以处理复杂的计算机视觉算法。
解决方案:
- 优化算法以在移动设备上高效运行，并使用Flutter技术进行跨平台开发。
- 实施分布式计算，将部分分析工作放在服务器上而不是移动设备上进行。
- 定期更新和改进代码以提高性能并减少功耗。
开发问题
问题: 将多个功能和算法集成到一个具有直观界面的应用程序中存在困难。
解决方案:
- 进行详细的用户研究并使用Figma创建客户旅程地图以分析客户互动。
- 与设计师密切合作，开发用户友好且易于理解的界面。
- 持续收集用户反馈，并根据这些信息迭代改进界面和功能。
问题: 保证应用程序在各种平台（iOS，Android）和设备上的稳定运行。
解决方案:
- 使用Flutter进行跨平台开发，确保所有平台使用相同的代码库。
- 在各种设备和平台上进行彻底测试以识别和修复漏洞。
- 实施自动化测试，以快速发现问题并减少代码错误。
与俱乐部和教练的沟通问题
问题: 俱乐部和教练对新技术及其有效性的不信任。
解决方案:
- 组织展示和演示，展示使用该应用程序改善技术的实际例子。
- 在合作高尔夫俱乐部进行试点项目，以获得真实的反馈和建议。
- 与教练和俱乐部保持持续互动，讨论他们的需求，并将其建议整合到产品中。
问题: 建立和维持与俱乐部和教练的长期合作关系存在挑战。
解决方案:
- 制定包含有利合作条件和俱乐部及教练奖励计划的合作策略。
- 定期举行会议和研讨会，分享经验并讨论改进应用程序的机会。
- 为教练提供持续的支持和培训，使其能够使用该应用程序进行运动员技术分析。