
产品经理的必要性
在开始描述这四个转变之前,我想要先指出另外的一个转变。当我刚开始以产品经理的身份工作的时候,这个问题经常出现在耳边:「为什么我应该聘请一位产品经理呢?」在一些状况中,我经常听到 CTO 和专注与技术的创始人吹嘘自己的丰功伟绩:在不需要产品经理的前提下就将软件开发出来。产品经理有些时候被视为一种「必要之恶」,一种对公司组织架构和损益表的妥协。 往往这样想法的背后都是认为产品经理无非是「二级程序员」,他们无法担当纯技术的角色。你需要一个程序员来真正把软件开发出来不是吗?产品经理说好听点「锦上添花」,说不好听点就是对「编程」和「配置代码」这些「实质性工作」的阻碍。 就算在如今的很多公司,这样的想法仍然存在,但是我已经很少碰到了。相反,人们经常问的问题是:「我该怎么去找来一位产品经理?」 为什么会出现这样的变化,我想部分原因是因为现在很多高调宣传的高科技产品往往无法达到开发人员的预期。将软件开发出来,我指的是任何一种类型的软件,把这个想法作为终极目标,比 5 年前要难太多。如今的风投们都越来越关心那些专注于提升收入,真正了解市场的公司, 所以难怪会出现从「开发出来软件」到「开发正确的软件出来」的转变。 但问题就恰好出在这里。为了达到这个目标,一个人或者一个团队所需要的技能组合空前的复杂。 招聘一个程序员本身就是一件很困难的事,但是招聘一个能够掌管人力组织以及系统就更难了。前者无非局限在技术层面精研深究,而后者考量的是更加综合的能力 。当越来越多的公司都承认产品管理的重要性,自然而然围绕着这个话题产生了无数的焦虑以及困惑, 比如「到底怎样才能成为一名好的产品经理」以及「如何寻找到他们」。第一个转变:从 Agile 向 agile 的转变

人们出于想要经历某种特殊情境,想要成为一个更好的人,想要降低自身的压力和痛楚,想要打破旧习惯以及旧的行为模式,想要变得自由以及睿智,往往会采取一种办法:「坐下来沉思冥想」。所有这些非常具有说服力的理由都让人们采取沉思冥想。但往往人们所期待的某种「特殊情境」,或者是意味着事情发生好转的「某些信号」没有出现的时候,你就顿时陷入到了被动的境地,你开始觉得自己选择的路是否出了差错,开始自我怀疑是否行动上错过了某些关键环节?
第二个变化:「以数据驱动」的产品管理向「以客户驱动」的产品管理转变
正因为在产品管理上存在着种种的焦虑,并且还容纳进来了一种名叫「软技能」的东西,人们就自然而然地去寻找数据来帮忙。在我做产品经理的时候,我知道想要让自己的话立刻充满无法辩驳的说服力,那么从「数据」上做量的判断吧。我的屏幕上充满了各种的面板,花了大量的时间去管理和评估各种分析工具的有效性。 但是产品经理的职责并不是去理解「分析工具」,而是要去理解「客户」。往往以数据为驱动的思维模式会让人痴迷于数字,脱离了客户情境本身。 我们生活在这样一个「大数据时代」,很容易陷入到对数字执迷不悟的误区中,我们看着那些数字和表盘,自以为能非常了解客户,甚至比客户自身还要了解他们。这样的想法不仅偏离了数据本身的目的,而且也将人性看得太简单了。只需要靠数据坐在房间里就能洞悉人心,完全没有必要走出门跟客户聊一聊,这样的心态自大无知,狭隘且令人悲哀。当然,跟客户直接交谈肯定会带来某种程度上的不解,尴尬,甚至会泄气,但是如果你真的想要去了解客户, 那么你就不得不放下手中的数据,接受「人的行为是无法预测以及量化的」。 这并不是说数据全无意义, 而是数据分析应该建立在有明确的诉求和目的基础之上的 。如果没有这些内容作为前提,那么「数据驱动」的产品开发只是忙来忙去一场空。 接下来,我们将谈到其余的两个转变。 本文来源:Medium 译文创见首发 由 TECH2IPO / 创见 花满楼 编译 版权声明:若该文章涉及版权问题,请联系我们主编,QQ:419297645 新一代大数据用户行为分析与数据智能平台:数极客(https://www.shujike.com),是支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式,整合分析用户行为数据和业务数据,可以自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客们必备的互联网数据分析软件。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析、网站统计、网站分析、小程序数据统计、用户画像等应用场景,业内首创了六种提升转化率的数据分析模型,是数据分析软件领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品。
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