梁宁-产品思维30讲-小米的效率革命

做产品最重要的是使用系统能力给用户提供可依赖的确定性,然而效率是系统能力很重要的一个特征。效率是社会生工分工的产物,效率的提升可提高产品力的竞争力。

小米可以说是将效率革命发挥到极致的公司,2010年雷军拿着3000万人民币带领着团队开始创业,刚开始创建的小米社区,让用户一起参与进来设计的MIUI系统,每周强迫自己出一款新款,如果有用户提的意见比较好,小米就会将他们的意见吸取进来,下周出新版的时候告诉用户采纳了他们的意见,刚开始这样吸取了一大批的铁粉,应为小米是他们一起创建的,那种极致的参与感,满足感在刺激着他们。2012年是中国移动互联网的元年,智能手机大爆发、消费升级、网红电商的流量崛起,其他的公司/厂家能够吸取一两个已经是赶的上时代的浪潮了,但是小米吸取三个红利。其他公司研发成本较高,比如说是一个产品的研发投入一千万,投入100个产品,就是十个亿,然而雷军是一款产品投入一个亿,做精品的大众爆款,虽然单个产品研发成本是其它公司的10倍,但是总成本确是十分之一。将所有的成本ALL in,追求极致的效率,追求天量的销量。

雷军曾说,互联网把人数字化了,每个人可以提供什么样的价值是可以衡量的,每个人的一堆堆的生活记录就是一堆的数字,正是应为可衡量,可评估,也成就了可增量提高,改进,针对性的服务,大数据的分析系统;他们还打造了全员面对用户的交互系统,比如说做决策的时候,需要争论,那就需要相互辩解,但是如果很难达成同意的结论,很难推行,使用领导的特权去压迫改变,他们可能会不服,但如果是用户说哪里哪里使用的不爽,他们就会乖乖的去改变,这种方式增加了版本迭代的效率;小米历时3年在手机市场做到了全国最多,世界第三。

2015-2016年是小米的下沉年,遭遇了一些挫折,曾经有一个评论说:全世界没有一家手机企业能够在销量下降的情况下重新上升,之所以这样评价其实是有道理的,应为手机产业是一个供应链高度整合的产业,需要供应链的各个企业高度配合,销量下沉,引起整个供应链不太看好,很难起死回生。但是联想的杨元庆,360的周鸿祎,小米的雷军都是中关村培养出来的杰出人物,不愿意低头认怂。

2017年,雷军小米电商已经算是龙头,但是根据行业报告,10%的用户在电商上购买产品,90%的用户在线下购买,就是全部占领电商领域也只有10%的用户,雷军决定渠道下沉,在线下开展小米之家,对抗OPPO和VIVO,OPPO和VIVO是很强的竞争点,把握商业的本质,哪里有人那里就有生意,用户体验做的好,而且采用明星代言导入高流量,开了60万+的线下店面。小米以迅雷不及掩耳之势在一二三线城市开展了小米之家,利用小米的大数据分析系统确定地理位置,确定商品供应。还有一个创新的做法是开展了小米小店,只开展在县镇村,由小米统一配送商品,供应链优势比较好,而且服务人仍然是村主理人,这种形式,小米之前基本上没人做。不到几个月的时间就开展了20万+的店铺,极大的扩展了线下流量。

小米的三级火箭策略:1.小米手机业务;2.打造立体的零售交易网络;3.小米云系统、IOT物联网系统,智能化的未来

做产品要思考:

你的产品最具有效率的那个效率点是什么?如何将它打造成你的护城河?

### 产品思维在IT产品设计中的应用 #### 什么是产品思维产品思维是一种以用户为中心的思维方式,强调从用户的实际需求出发,通过深入了解目标群体的行为习惯、痛点以及期望,设计出满足甚至超越他们期待的产品。这种思维模式不仅关注功能实现,还注重用户体验的整体优化,从而提升产品的市场竞争力[^2]。 #### IT产品设计中的具体应用 1. **建立用户画像** 用户画像是产品思维的重要组成部分,它帮助团队更精准地定义目标用户群及其特征。通过对用户行为数据的收集与分析,可以构建详细的用户模型,指导后续的功能规划和交互设计。例如,在开发一款移动支付应用程序时,需考虑不同年龄段用户的操作习惯差异,并据此调整界面布局和导航逻辑[^3]。 2. **洞察真实需求** 成功的IT产品往往源于对用户深层次需求的理解而非表面现象。借助定性和定量研究方法(如问卷调查、访谈记录),挖掘潜在未被满足的需求点。比如,《梁宁产品思维30》提到过一个案例:某社交平台最初只是提供简单的文字交流服务,后来发现人们越来越倾向于用图片表达情感,于是迅速迭代加入照片分享功能,极大地增强了用户粘性。 3. **跨部门协作沟通** 在复杂项目实施过程中,“产品经理”作为核心角色承担着协调各方资源的责任。他/她需要把抽象的想法转化为具体的执行方案,并向技术开发人员解释清楚业务背景及优先级安排;同时也要倾听来自一线反馈的声音及时做出相应调整,确保最终成果符合预期效果。 4. **持续改进机制** 随着外部环境变化和技术进步速度加快,任何一款成熟的软件都需要保持灵活性以便快速响应市场需求变动。采用敏捷开发流程配合A/B测试手段可以帮助企业更快验证假设并降低失败风险。此外,定期回顾KPI指标完成情况也是不可或缺的一环——只有不断总结经验教训才能推动版本升级走向成功之路[^1]。 5. **融合技术创新** 当前数字化转型浪潮席卷各行各业,新兴科技如人工智能、大数据分析等正在重塑传统商业模式边界条件下的可能性空间。对于视觉传达领域而言,计算机辅助工具极大提升了工作效率的同时也赋予创作者更大自由度去探索新颖的表现形式[^4]。因此,在构思下一代旗舰级解决方案之前,请务必审视现有生态链上下游是否存在可利用的新趋势加以整合进去。 ```python # 示例代码展示如何基于数据分析得出结论支持决策制定 import pandas as pd def analyze_user_data(file_path): df = pd.read_csv(file_path) # 计算活跃用户比例 active_users_ratio = sum(df['is_active']) / len(df) return { 'total_users': len(df), 'active_users_percentage': round(active_users_ratio * 100, 2) } result = analyze_user_data('users.csv') print(f"Total Users: {result['total_users']}, Active Percentage: {result['active_users_percentage']}%") ``` #### 总结 综上所述,产品思维贯穿于整个IT产品研发周期之中,无论是前期调研还是后期维护阶段都发挥着至关重要的作用。唯有坚持站在客户立场思考问题,并灵活运用各类先进理念与实践技巧相结合的方式解决问题,才有可能打造出真正意义上的爆款之作!
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