学习腾讯的产品管理之道

本文分享了腾讯在产品管理方面的八大实践经验,包括设立质量监控小组、建立反馈论坛、内部交流平台、产品架构师角色、项目总结制度、灰度发布策略、强大的数据挖掘能力以及风险管理机制。

最近看了一些讲腾讯产品管理体系的文章,虚实都有,恰好有个同事以前在腾讯工作,能提供第一手的资料。于是今天下午开了1小时会议,专门讨论腾讯的管理之道,发现有这么几点处理得很好。马化腾带着一大批产品高管自上而下,持之以恒地推动产品本位的管理体制规范化,并不断地创新和优化这套体制,使得整个公司上上下下融入了“产品的基因”,最终成就了“产品的腾讯”。
1、设置一个质量监控小组,由经验非常丰富的高Level的产品人员构成,赋予他们很大的权力,去监控和规范所有的产品项目。并且用KPI来制约产品项目服从这些规范。为了不搞教条主义,很多规范都是在立项之初,由项目经理和这个小组共同确认的,未必是硬性指派,一经确认就受到严格监控。确保好的规范不流于空喊口号。

2、每个产品都设置公开的反馈论坛,突出外部入口,积极征询用户意见,并以内部轮班方式回复“每一条”有价值的反馈,要求以“人对人,面对面”的沟通态度来进行解答,禁止机械问答。公司高层(包括小马哥)不定期巡查每一个产品论坛,一旦发现有不认真回复用户的情况,立即予以训诫。确保产品人员与用户长期保持近距离接触。

3、每个产品都设置内部的交流平台,分为两部分,一块类似留言板,由产品主管发布项目的进度、动态;另一块是论坛,向公司内部所有人开放,接纳反馈。在腾讯内部已经形成了非常活跃的氛围,甚至以该平台人气高涨为荣(至少你主管会喜欢这个),利用这个平台跨项目提意见,或是项目组内部交流思维碎片都很常见,达到了群策群力,内部监督的效果。

4、设置产品架构师这样一个职位,由少数几个技术精英,负责所有项目的系统架构搭建,只搭架构,确保每个项目的底层合理性。

5、执行项目总结制度,在每个版本上线后,由相应的策划-开发-测试人员开一个会,每个人都总结在这个版本过程里,有什么心得,有什么失误,可以怎么改善,尤其注意改进三方人员的配合过程。用制度的方式来强制反省,强制跨职能沟通。几个版本下来,项目效率就会有明显的提高。

6、执行灰度发布政策非常之彻底,一个版本会经过若干级的内部测试,再向外部用户逐步放量升级,不断修正问题之后,最后进行大规模发布。确保提前发现问题,受影响的用户面尽可能小。与此同时,腾讯异常活跃的内部交流氛围,也能让产品在内部测试时得到较多专业反馈。

7、拥有背靠客户端,强大的数据挖掘功能,具体描述起来比较复杂,总之非常强大,数据细致到令人吃惊的地步。数据挖掘部门的地位也是相当高的。我以前说过“统计数据太单薄无法推导出可靠结果”这样的话,但在腾讯的数据挖掘机能面前,这句话恐怕要改口。

8、设置对新人和新项目的风险管理机制,比如3个老程序员带1个新程序员,将技术管理和具体开发的工作彻底分离,每周进行代码走读,对新产品采取格外严格的测试安排等等,使得缺乏经验带来的技术损害被降至最低。

其他还有一些大路货的东西,一些理想化的不可靠的东西,就不讲了。令我感慨并且佩服的,就是以上八点。不是佩服腾讯能做这八件事情——要说想法,我都能够想到,我也有自己的一套项目管理团队建设的技巧。但腾讯从公司层面,从最高领导人的层面,身体力行地把产品管理的专业准则给贯彻下去,用多种监控手段来避免其放空炮,令产品管理制度化,体系化,好的经验在内部流通开来,成为一种积极向上的约束力,带来整个大产品团队的合力,而不是任由项目经理各自摸爬滚打。马化腾带着一大批产品高管自上而下,持之以恒地推动产品本位的管理体制规范化,并不断地创新和优化这套体制,使得整个公司上上下下融入了“产品的基因”,最终成就了“产品的腾讯”。

原作者:zaiwu119  转帖自老兵群:http://www.laobingqun.com/space.php?uid=217&do=thread&id=567

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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