按这个公式计算:你还认为自己很值钱么?

本文提出技术产品人的价值由经验等级、平台匹配度和深度思考层次三要素决定。经验等级随时间增长,5年后边际效应递减;平台匹配度影响跨领域价值;深度思考层次使个人价值在新领域保持稳定,通过5W法和好奇心锻炼获得。

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这是我的第86篇原创文章

见字如面,我是军哥。

我最近一直思考一个问题,是什么决定我们在职场到底值多少钱?

直到看了俞军的《产品方法论》之后,我有了一些思考和总结。

技术人的价值大于等于我们在企业直接创造的价值,然而决定的因素是非常多的。比如招聘紧急度,人才稀缺度,招聘旺季淡季等等。

然而除了这些维度,技术产品人对公司的价值大小,我总结了一个公式:

技术产品人的价值 = 经验等级 ✖️ 平台匹配度 ✖️ 深度思考层次。

这里有三个关键变量

今天我将从「经验等级、平台匹配度、深度思考层次」3点逐一展开。


 1 

经验等级

第一个变量:

通常情况下,新手入行,刚工作1到2年,经验增长最快,但是边际效应递减,到了5年左右,增长逐渐放缓。如下图:

五年是一个非常大的分水岭。IT行业从业人群,5年之后,基本的知识技能已经掌握的不错了,比如产品如何设计,迭代,开发和线上定位bug都有了较深的一线实战经验。

此时通过的经验很难后续直接拉开差距了。我认为更多是「专业能力,管理机会、潜力和性格」之类的因素。并且这些都与从事的领域直接相关。


 2 

平台匹配度


我们再聊聊第二个变量:

通常情况下,我们在同一个平台或行业长期工作,这个时候积累的价值优势是明显的。

比如你一直做业务系统开发,你换一个公司做基础架构开发,你之前业务优势就会顿时锐减,平台优势也就没有多少了。再比如你是一位有社交类产品经验的产品经理,如果你换了电商类产品工作,那么你的年薪50w,换了这个机会连40w年薪都可能到不了。

因为换了公司,这个平台优势就没了,很多专业领域的经验,你得从头学起,你的产出结果短时间还不能保证,企业需要付出一定的时间成本,也有一定的机会成本,当然你的价值也就降低了。


 3 

深度思考层次

最好聊聊最后一个变量:

如果你的深度思考洞察力高的话,就算换一个业务和公司,你的个人价值依然可以保持。

这种深度思考层次是怎么锻炼的呢?

我的总结是平时多思考,多问为什么(5W法),擅长发现问题背后的本质。同时对新鲜事物多保持好奇心,对和自己不同观点或思想的人,多倾听和洞察他们为什么有这样的观点或思想。

我们在找P7或以上级别会着重观察这个。这种候选人就算接触到一个新的领域,也可以在很短的时间学习并上手。做同样一件事,他有更深入的思考洞察力,新工作很容易完成。并且之前在其他领域积累的经验,与新的领域极易产生“化学反应”。

这样解决问题的角度和方法就会大不一样,甚至可以轻松拿到不错的结果。现实中这样的人才是极其稀缺的——遇到了不要放过。

相反,没有深度思考洞察力的人,对于陌生领域他们只会复制之前的经验,如果招他们只是解决重复工作是没问题的,假如要做创新探索类工作,那结果就不言而喻了。


写在最后

以上,是今天文章的全部。

很显然,想让自己更值钱,你得花力气提升经验等级、平台匹配度和深度思考洞察力三个「变量」

关于今天的主题,你有什么样的收获或建议?请留言区留下你的「精彩」评论吧。


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c++物质存在有三种状态:固态、⽓态、液态。 以大家所知道的水为例,固态的时候是冰,液态的时候是水,气态的时候就是看不见摸不着的水蒸气(水蒸气是气体状态)。 如果温度产生了变化,可能就会导致一个东西的状态产生变化。比如我们知道的,冬天很冷,水结成了冰;平时,水就是流动的水;水烧开了之后会变成水蒸气。 已知在蜗蜗国,温度的计量单位叫做“蜗氏度”,比如 25 25 蜗氏度会让蜗蜗觉得很舒服。有一种物质叫做“空”,固态的“空”非常值钱,可以换很多好吃的,但是液态气态的“空”就一文不值。已知,“空”只有在温度低于 10 10 蜗氏度的时候才是固态,其他情况都是液态或者气态。现在蜗蜗得到了 n n 个不同温度的“空”,但他手里有一个宝贝激光枪,可以发出特殊的光线,使得最多 m m 个“空”的温度降低 k k 蜗氏度(不能对同一个“空”使用多次)。蜗蜗想让你帮忙看看,他最多能够获得多少个固态的“空”。 输入格式 第一行三个正整数 n , m , k n,m,k。 接下来一行,一共 n n 个数,中间用空格隔开,表示这 n n 个“空”的温度。 输出格式 一行, 一个整数,表示结果。 样例输入 6 3 2 1 12 3 8 11 10 样例输出 5 样例解释 原本的 1 、 3 、 8 1、3、8 已经小于 10 10 了,本身就是固态,对原来的 12 、 11 、 10 12、11、10 使用激光枪(因为 m = 3 m=3),温度分别变成了 10 、 9 、 8 10、9、8,其中 9 9 和 8 8 都是小于 10 10 的,是固态。 数据范围 对于 100 % 100% 的数据,保证 1 ≤ m ≤ n ≤ 1000 1≤m≤n≤1000, 1 ≤ k ≤ 100 1≤k≤100。 输入的“空”的温度为整数,范围在 0 ∼ 100 0∼100 之间,包含 0 0 和 100 100。
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