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新闻不重要,看图才是正事編輯導語在當下的互聯網發展形式下內容還是支撐整個平台的關鍵部分本文作者分析了SaaS內容中台能否解決內容焦慮這一問題講述了內容對於SaaS內容中台的重要性一起來看看吧在toC和toB兩個方向都混跡過一段時間的我發現不知道從什麽時候開始這兩個領域的人都在一些場合反複提起內容為王我曾經也試圖在企業裏追求內容的價值遺憾的是感受到的是內容從業者的焦慮和企業的焦慮雙方都很焦慮對於真實的企業主來講怎樣做內容輸出該製作哪些內容內容營銷怎麽做是實打實的難題盡管這些年冒出了很多內容製作工具也有些SaaS廠商直接將自己定位成內容中台產品可他們真的就能解決企業們在內容營銷上的焦慮嗎在我普通的職場生涯裏我待過有些規模公司的市場部和初創公司的運營部在絕大多數企業內部這兩個部門的人數不會特別多專職做內容的一般也就一個坑位有錢有預算的可以找外部供應商一般廣告公司做內容輸出沒錢的就是專職的人在那邊啥都做幾年前一家企業要做內容官網雙微一抖是標配近些年知乎小紅書B站視頻號直播等也慢慢變成了內容同學該去做的事而如果是電商相關的業務要去衍生的內容就更多早些年我也曾幹過新媒體那時候我困惑的點在於做新媒體的應該是跟著行業KOL大佬還是去MCN機構還是去大廠隻有10w的內容才算有意義才能體現內容的價值老板們隻關心今天有沒跟熱點新媒體做內容就隻能跟風熱點後麵我幹了一段時間的SaaS運營新的困惑又出現了好不容易有個跟著產品從初創期就在的內容的市場有了成長結果留不住人好不容易從市場也撈到個人但是短期內也很難做內容落地誠然很多toB產品的業務對年輕人缺少吸引力做專業的輸出比較困難也是個問題toC的內容講求創意個性化千人千麵可沒有預算時指望一個人強輸出不大現實toB的內容講求對產品的理解對行業的洞察對客戶業務的沒經曆過一些市場洞察要立即產出內容比較考驗人的功底不管toC和toB都在苦惱的點可能可以概括為這些內容從哪來怎麽產出怎麽交付怎麽利用才能達到一個理想效果一邊是外界都在講所謂內容營銷的價值一邊是企業既招不到人也壓根做不好內容的困局這幾年隨著新媒體平台的崛起冒出過很多toC內容的方法論大家講起道理是一套一套可每家企業都有自己的難題如何做內容依舊很難也冒出來很多領域的內容生產工具比如設計剪輯SaaS等可是我們的焦慮有得到緩解嗎設計領域冒出來過很多輔助一線人員提高內容生產效率的工具典型的比如創客貼稿定設計等等它們解決了沒有設計師時如何快速出圖解決了內容生產的一個環節但問題又來了對於做不了內容規劃的企業隻依靠模板也形成不了自己的品牌內容資產短視頻領域也冒出很多提高視頻產出效率的剪輯工具抖音快手B站都有推出自己的剪輯App也提供很多模板意圖降低視頻製作門檻但企業在使用它們做視頻依然麵臨著如果有一天企業想生產出一套符合自己品牌視覺規範的視頻該怎麽做的問題此外光靠模板也撐不起企業長期的內容輸出在SaaS領域我觀察到幾家內容解決方案廠商他們中的一些打起了內容中台的定位比如特讚愛設計有的專注於音視頻領域的創意協同交付比如閱流他們都朝著內容協作沉澱內容資產方向走但他們提供的方案就能緩解內容焦慮嗎注內容中台指的是將內容生產各環節的能力抽樣成通用的產品能力用來改善提升內容從業人員的生產效率這裏要引入一個詞DAM全稱DigitalAssetManagement數字資產管理比如一張圖片一個視頻一個音頻一個PDF文件諸如此類企業生產製作的多種形式內容都可以稱為數字資產而DAM便是方便一個企業裏的相關人員一般是市場運營和協作的供應商能夠方便快捷存儲訪問查看管理分發這些數字資產企業所生產的各種內容均可看成數字化資產統一管理內容統一使用聽上去是不是很美好但是內容源頭從哪裏來呢簡單點就是toC公司的市場部在有明確品牌視覺規範的前提下如果有錢有預算可以找廣告公司生產內容平台可以將生產的內容依據不同渠道衍生出無數個版本再投放分發到諸如頭條係騰訊係淘係等各個渠道還能依據數據反饋再來調整內容過程中他們也會統一分類管理企業生產的各種形式內容閱流針對的是音視頻數字資產協同製作交付即創作者和協同方可以更友好地參與到音視頻的製作環節避免返工本質上也是解決的內容生產效率看上去toC領域做內容的選擇比toB多很多有錢找供應商內容輸出環節就能很好解決可很多內容從業者麵臨的是預算要啥沒啥老板啥都想要大多數企業麵臨的是都招人做內容了為什麽沒有內容輸出簡單觀察一遭不管是設計工具剪輯工具還是內容中台SaaS都有解決內容生產效率的問題對於內容來源一個典型的產品能力便是采集比如早年間花瓣網提供網頁圖片采集現在的內容中台SaaS也提供了采集看到好的圖片視頻網頁就采集存儲這個操作叫做發現靈感存儲靈感看到沒對於內容來講素材庫的意義無比重大可是當我們麵臨的是嚴苛的職場環境部門沒有內容預算我們就沒別的方式去做內容了嗎內容的價值何在我們依舊要去思考內容從哪來怎麽產出怎麽交付怎麽利用SaaS內容中台的解決方案提供了內容流轉全鏈路的思路作為普通人我們可以去拆解各個環節需要的能力找到與自己匹配的方向其實答案也很明晰了多看多學多實踐多嚐試看到好的內容就存儲建立屬於自己的素材庫靈感庫再結合到自己業務中反複練習然而知易行難本文由李四本原創發布於人人都是產品經理未經許可禁止轉載題圖來自Unsplash基於CC0協議聯科數據大數據分析師的薪資對照快看看你在哪個層級
新闻不重要,看图才是正事大數據分析崗的需求大畢竟該技術在各行各業的運用都越發廣泛數據驅動之下許多企業開城擴疆在原有市場分布下殺出一片新天地搶占市場分數據分析成為近年來的熱門方向其可以應用到互聯網金融遊戲食品安全等多個行業領域大數據分析師越來越成為企業重視的開發人才薪資也是節節攀高企業主對大數據分析的認可度逐步提升該崗位的薪酬越發高起來且潛力巨大如此熱門之崗位也難怪越來越多人0基礎也願意嚐試從工資水平上看根據職友集取自份樣本數據顯示全國大數據分析師的月平均工資是18K其中拿20K30K工資的占比最多達281拿1520K工資的占比是227拿1015K工資的占比是223數據來源於職友集從工作經驗上看應屆生的月平均薪資是為8K工作13年的月平均薪資是134K工作35年的月平均薪資是207K工作510年的月平均薪資是26K數據來源於職友集從統計的數據看出不同層次程序員的薪資差異有的月薪上萬有的也才幾千根據這不同的薪資水平我們大致可以把程序員劃分為三個層級第一層級工作時間三年內技術能力對大數據分析技術熟練掌握數據工具掌握也較為嫻熟工作特征對數據分析保持極高的興趣熱衷於探討技術問題加班是常事會因為提升和夢想而選擇跳槽工作職位初級數據分析師參考月薪6500僅供參考第二層級工作時間三年以上技術能力技術已爐火純青有自己的一套標準的方法用自己最擅長的數據方法去處理和分析整個程序的技術架構項目經驗經曆了若幹產品項目工作特征注重數據分析方法工作職位中級數據分析師參考月薪僅供參考第三層級工作時間五年以上頻繁跳槽的不算技術水平對技術已經淡然工作內容麵對市場背靠技術研發團隊指導市場著眼點和市場獲利方式工作特征具備敏銳的產品洞察力和靈敏的市場嗅覺並能夠將這些能力充分的發揮並輸出技術與市場兩者雙贏的決策工作職位高級數據分析師解決方案專家數據專家高級產品經理等參考月薪以上僅供參考在IT技術方麵的崗位裏拿到高薪的概率非常大但這需要的是持續地努力和提升才能不斷突破自己的上限以上就是根據行業內的大致情況做出的分析為的是給大家一個參考方便了解自身的實力和所處階段目前你在於哪個層次呢又將怎樣規劃自己的職業生涯想在職場上不斷進步拿到更高的薪資就要不斷提升自己的技術最終收獲心儀的offer和理想薪資聚會怎麽穿試試這羊剪絨外套保暖又洋氣又顯時尚
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