京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在面向产品新人的各类分享中,大咖们都在反复强调“思想/思维”对于产品经理职业发展的重要性。然而,对于大多数产品萌新而言,在听完种种方法论之后,可能会遇到这样的困惑——
仿佛随处都能感受到思维的影响,却无法清晰的看见思维和日常工作的关联。
在这篇文章中,我将尝试拆解产品经理日常工作中的“内化→ 外化”流程,构建一个将工作、技能、思维三个层次打通的产品经理能力模型。希望这篇文章能帮助产品新人梳理自己的职业能力谱,对未来的职业发展有更清晰的规划。
首先,我想以自己为例,从每天面对的具体工作谈起。
作为在线教育行业的普通产品人,在日常工作中,我一方面需要输出某个具体功能/模块的原型、PRD,另一方面需要作为“中间人”的角色,与设计、研发、教研、运营等部门的人员进行对接,协调各方的问题、需求和进展,推动方案落地。
为了完成这些任务,我需要收集足够的信息,用来帮助我思考,作出判断,输出方案。这些信息可能是教室里观察到的场景,用户的反馈,运营或产品埋点统计的数据,行业新闻动态,业内人士分享的观点,与同事或领导探讨的思路等等。
把我每天的具体工作进行分类和抽象,可以简化为这样一个模型。
这个模型也许是大多数产品新人所感知到的工作流程。然而,最关键的问题并没有解决:
“分析思考”到底是怎么进行的呢?各类教程中所说的“产品经理需要具备的xx种能力”,究竟是如何作用于“输入->输出”的转化流程呢?
让我们先跳出“产品经理”这个角色,回到熟悉的日常生活场景——给同事们集体订外卖,拆解一下这个过程中,我们经历了怎样的分析思考流程。
1. 看一看外卖app有哪些分类,如“面食粥点”、“水饺馄饨”、“麻辣香锅”等等,看看平均消费和优惠,问问大家的预算和偏好,听听朋友推荐哪家店。——【感知】外界的信息2. 大家有哪些忌口,大多数人喜欢吃什么,预算是什么范围,各个分类的外卖平均价格大概是多少,自己的朋友为什么推荐那家店。——【分析】获取的信息3. 好的外卖应当具备哪些特点(等待时间短、食物好吃、健康营养、价格实惠),朋友推荐的那家真的适合吗。——对点外卖这件事本质的【认知】4. 应该按什么逻辑挑选外卖(首先不要超出预算,其次必须要避开各人的忌口,第三要好吃,第四考虑健康营养,在等待时间上可以适度妥协,最后尽可能获得更大的优惠)。——如何点外卖的决策【模型】5. 平均价格不超过20元;有三份外卖不能是辣的,两份不能含有葱和香菜;南方人多,可以考虑口味清淡一点;优先找好评率高的,尽量不找汉堡和麻辣烫,要荤素搭配……——【设计】具体的点外卖规则6. 具体买xx份a套餐、x份b套餐、x份c套餐。——落地【方案】
如下图所示,我们订外卖的思考决策流程可以这样抽象概括:
再深一步,我们可以从纵向和横向两个角度,对这六个流程进行抽象分类。
先说纵向:
“感知”和“方案”都是直接与外部世界交互的过程,这里把它归类为“表现”。“分析”和“设计”需要用到知识和工具,这里把它归类为“技能”。“认知”和”模型“都是主观思考的过程,这里把它归类为”思想“。
再说横向:
感知 → 分析 → 认知,这是一个由外界到思想的过程,属于”内化“。模型 → 设计 → 方案,则是由思想到外界的过程,是“外化”。
当然,这样纵横的展示可能不够直观,我们可以将它转换成环形图。
构建了抽象的“分析思考”流程之后,我们把思路重新带回“产品经理”这个角色。
产品经理的工作任务,本质就是由“表现层”感知外界(收集需求、探讨观点、观察场景、搜集数据、了解竞品等),最终再由“表现层”反馈方案(产品原型、PRD、需求优先级、沟通协调等)。产品经理的专业水平,本质就是“技能层”的转化能力,例如数据分析、用户画像、业务/功能的流程梳理、交互体验的设计思路等等。产品经理的思维层次,本质就是“思想层”的认知模型,例如大家常说的三观、理念和方法论。
我们可以将上述关于产品经理的方方面面,分类整理到图中。
*这一步所展示的内容也许并不完整,我自己也有很多技能尚待加强,所以此处就不做过多的延伸了,后续的工作中我还会不断的反思、梳理,并逐步分享在这里。
最后,我针对从输入到输出的每个步骤,总结了一些我们将会面对的问题(如下图左侧所示),这里的每一个问题都值得结合具体工作进行深入思考。
*限于个人能力经验,分享内容可能存在偏颇和疏漏之处,望批评斧正。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01