产品经理学习篇1

  • 2015/08/12
  • 阅读(2857)
  • 评论(5
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kanniandechanpin

你得承认,这是一个看脸的社会。做产品经理,更是需要看脸,这是Glen入职1个月以来的切身感受。很多事情,如果脸不够用,是很难办成的。下面就听听Glen慢慢讲讲这个话题吧。

  • 产品经理的脸
  • 如何有脸

产品经理的脸

2产品经理的脸

脸不够

入门产品经理和产品实习生常常会遇到以下情景:

  • 你提的需求,开发找各种理由不做,压低你需求的优先级。
  • 你做好的产品规划,想找个大腿抱一下,你想让大流量产品给你开放一个口子,导流到你的产品;你到处找大腿,然而大腿都不理你。

最近Glen就遇到了第1种情况:规划好了某个功能,但是开发说排期很紧,建议精简方案,不然可能赶不上发版进度。但是精简后的方案,肯定会让用户体验下降,转化率也会降低很多。遇到这问题,Glen询问了公司的一位产品前辈,只见他轻描淡写的说了一句话:“说到底,你还是脸不够,如果我让他做,他肯定会做。”

我跟我们部门的开发关系不错,开发们工作也都非常努力,不存在故意拖延的情况。但新人产品经理确实在开始时提需求话语权不大,也就是说脸不够,原来这真是一个看脸的社会。

此脸非彼脸

这里的脸,不是说的颜值。一个产品经理外观的颜值高低,对于事业来说,并没有什么太大的卵用(当然了,如果你长得帅气或者漂亮,对于你肯定是有正面辅助的,这点大家放心)。

产品经理的脸,说白了,就是别人认同你的能力的程度;你的脸多,也就是说你给团队的其他人一种感觉,就是跟着你能够有好的发展,你带的项目成功率高。所以,这果真是个看脸的社会,每个产品经理都需要努力让自己更加有脸。

如何有脸

3如何有脸

既然脸对于产品经理那么重要,那么我们如何获得脸面呢?

给人以靠谱的感觉

一封邮件里的文案,一次交谈中的措辞、语句,你平时的穿着打扮,你中午在公司午休的睡相,你走路的姿势,你日常使用的东西,你的水杯。。。你留在别的同事脑海中的印象,是你自己平时的所作所为一点一滴积累的。

在这些细节中,你需要给人一种靠谱的感觉。

  • 邮件要保证不能有错别字
  • 跟人说话时不能总是紧张得结结巴巴
  • 平时最好不要穿拖鞋上班
  • 路上遇到同事,要以正确的方式跟对方打招呼

这样子,同事不会觉得你不学无术、吊儿郎当的。长期积累下来,自然而然,你在别人心目中就会越来越靠谱。

让别人觉得你能力强

光是注重外在表现,并不能让你获得完全的话语权,产品经理还是要以项目、产品、数据说话。通过工作时间的积累,你需要慢慢提升工作能力,争取做成功几款产品,总是做失败产品,肯定是有问题的。

项目、产品做得多了,你只要拿出数据支持,别人自然认同你的能力,到时候你想要推动产品规划,就会容易很多了。

产品经理靠脸吃饭,其实,其他职业又何尝不是呢?大家共勉吧!

感谢阅读!

#专栏作家#

Glen,微信公众号:JiGlen,人人都是产品经理专栏作家,一名来自中山大学的产品经理。爱看书、喜欢码字、愿意走出去看世界。产品路上刚起步的新人,不喜欢严肃、高冷的氛围,喜欢在幽默中完成任务,力图成为史上最幽默产品经理,欢迎交流。

本文系作者授权发布,未经许可,不得转载。

产品经理培训

5 条评论

  1. qingyn qingyn 说道:
    4#

    有道理啊!有能力的产品经理,说什么开发都会认同
    要力争做个有能力的,其他人愿意跟随的产品经理,做几件成功的事情很有必要 :wink:

  2. yuckpei yuckpei 说道:
    3#

    楼主是什么专业的?

  3. Olivia 说道:
    2#

    说的太浅了。如何有脸这块根本没细致阐述。

  4. Lprecious Lprecious 说道:
    1#

    确实有这种差别待遇

    • Glen Glen 说道:

      :roll: 慢慢积累“脸”

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基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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