鬼脚七:做产品经理 而不是功能经理

产品经理是个很奇怪的岗位,好像大多数人都能做,因为每个人对某个产品都有自己的看法,都能提出一些意见和想法,甚至能设计实现原理;也好像大多数人都做不好产品经理,因为互联网上成千上万个产品,大部分是垃圾,没几个产品是用户真心觉得很不错的。

我做产品经理,还不到两年,以前十来年一直在做技术。之前做技术的时候,我很看不上产品经理。当时想:产品经理自己什么都实现不了,每天就是提点想法,而且想法还经常不靠谱,如果哪天裁员,产品经理的位置最危险了;但等我转来做了产品经理,想法发生了根本的变化:嗯,产品经理太重要的,一个产品的未来就决定在产品经理身上。

你问我现在如何看待技术人员?嘿嘿,我现在觉得,技术就是一把刀,让它杀谁就杀谁!当然,这只是开玩笑。一个好的技术团队对于产品经理来说,那是相当重要。

对如何做产品经理,我还真的是小学生,自己负责的淘宝搜索最近两年也没什么大提升。特别是看了周鸿祎、张小龙关于对产品的一些访谈以后,我更发现自己在这方面的差距。

不过我有个优点,就是善于学习、思考、总结并分享。而且作为一个外行进入到这个领域,观察的角度也会不一样。这一年多下来,也找到一些感觉,发现周围的一些产品经理,容易走入一些误区,分享给大家。

1、做产品经理,而不是功能经理。

这句话我最早是听天猫总裁逍遥子说的,当时没有感觉,现在发现非常有道理,因为周围太多的产品经理实际上是在做一名功能经理。

他们只是不停的在接产品功能需求,然后不停实现产品功能。缺登录,设计一个登录框;没有数据,找某个平台打通一下;管理不方便,设计一个工具来管理;页面不美观,重新规划一下页面结构……

功能经理,每天都很忙,关注还有多少需求在后面排队,需求方是否得到满足。而用户体验到底如何,功能是否真的真有价值,是否可以更加完美,功能经理很少关心。当有人抱怨某个功能不爽的时候,他会说:

这个功能我已经有了啊,你说体验不太好?没办法,工程师资源太紧张啊,你说为啥设计的这么别扭?想起来就来气,大老板非要求这样啊,我们也只能这样设计,没办法!

他经常表达的语气是他也不得已而为之,把责任都推到其他人身上。

然而做一个合格的产品经理,需要关注用户的体验,真正关注用户的反馈,关注数据的质量,关注每一个细节。就像买一双鞋一样,不只是能穿,还要考虑是否合脚,是否舒服,款式是否漂亮。

有一次开会,淘宝的总裁语嫣姐姐说了一句很朴素但很有道理的一句话:产品能用和好用完全不是一回事!

2、实现产品需求,而不是用户需求。

这个话题很有意思。当你问用户需要什么的时候,他会回答他需要一匹更快的马。乔布斯说,永远不要问用户想要什么!因为用户都是傻瓜,不知道自己想要什么。

这其实是产品经理经常把用户需求当成产品需求。对所有用户提出的,都是正确的,他们提的都是自己的期望,但不是产品需求。前些天有张小龙的采访,张小龙说他不看用户的数据。其实张小龙很关心用户的需求,我和张小龙在一个群里,如果有人在群里提一些微信使用不爽的功能,张小龙会很快给出反馈。

这些产品大神们,背后的意思是,不应该简单满足用户需求,而应该思考把用户需求提炼成产品需求。当一个产品的用户有上百万上千万的时候,产品需求的理解和提炼,就相当重要。

这个道理比较容易理解,不做多解释。

3、要锦上添花,而不是画蛇添足。

互联网的发展,让很多互联网产品经理有个惯性:做产品迭代要快。快速上线,快速修改。这里也有误区,对于一些基本功能,确实要快速上线,快速迭代。因为有市场竞争,需要快速切入市场,获得用户。然而大部分的产品经理,没有机会从零开始设计一个新产品,大部分时候在现有的产品上做升级或优化。这时设计的很多功能,都是锦上添花的功能,还真不能太快。

锦上添花的功能,同样重要,会让产品更好玩,更有意思,更有特点。例如微信最早设计的摇一摇功能、朋友圈功能。微博的微刊功能、之前的送礼物的功能。

问题在于,锦上添花,添上去的一定是一朵花,说得俗一点,不能添上去是一坨屎。如果是后者,那么就有点画蛇添足了,或者成了鸡肋功能。

什么是一朵花?就是功能添加上去以后,会让用户眼前一亮。给人有“哇!!!”的感觉……

遗憾的是淘宝搜索之前的很多功能添上去的都不是一朵花,上线了太多的画蛇添足的功能。这些功能一旦上线,就很难下线。因为当你产品的用户群有上亿的时候,再烂的一个功能,每天也会有几十万用户在使用。一旦你下线,会有很多人很不爽。

淘宝搜索的同店购就有点这个味道。技术实现成本高,体验一般,用的人也不多。有一段时间我们把这个功能隐藏起来了,有人在微博上说:

我现在最想做的事情,就是找把刀杀个淘宝搜索的产品经理来解解恨,我居然死活找不到我最常用的同店购了!

画蛇添足的功能越多,让产品背负的垃圾就越多,造成好的功能没有资源做,差的功能又无法下线。

4、追求人性化,而不是追求完美。

很多产品经理,追求完美。这是作为产品经理很好的品质,然而,有一点却经常被产品经理忽视,产品的人性化。

永远没有完美的产品,特别是当一个产品的用户量到达上百万上千万的时候。用户的喜好千差万别。如何让用户能喜欢产品的优点的同时能容忍产品的缺点?

大家看选美大赛获胜的美女,经常会有感叹,为什么这么丑还能得前三啊!是因为评委的口味太特别?当然有一部分评委原因,但更多原因在于,大家每个人的审美观不一样。大家是把选美冠军作为一个完美的人来评判。

实际上,无论选出谁是冠军,都会有人觉得难看。任何一个产品,无论产品经理推出多么好用的功能,都会有人不喜欢!

然而,大家对待周围的朋友,就不会用选美的标准要求他们,他们有明显的缺点,但也有很多值得欣赏的地方。大家订阅鬼脚七的微信,绝大部分人不会期望,鬼脚七每天的文章都会符合自己的口味。有人不看文章,只看看“7哥闲谈”也会觉得很有意思。为什么?因为大家不会期待鬼脚七这个账号是个完美的账号,把鬼脚七作为一个朋友在看待。鬼脚七有缺点,也有优点。

如果能让用户把我们的产品当成周围的朋友来看待呢?感觉会完全不一样。

淘宝有个做运营的同事有一天跟我感叹说:我忽然觉得攻城狮们离我好近,每个攻城狮内心都住着个诗人!我问为什么会忽然有这种感觉?她说有一天晚上,发现在淘宝内部一个TMS系统的标题栏上忽然多了一句话:

每个人的压力,少部分来自生存,大部分来自攀比。

就这一句话,让用户感觉到了产品背后的那位工程师。还记得微信有个版本的欢迎页面上的文字吗:

少发微信,多和朋友见见面!

就这一句话,让我感觉到产品背后的那群人的心理活动。微信的一些小瑕疵,我也能容忍。

就是这句话,我喜欢上了微信。

人性化,是不是让产品开始有了灵魂?

如何让产品更加人性化?如何让淘宝搜索更加人性化?是我最近一直在思考的问题。我定义2013年搜索的关键词:专业和有趣。希望2013年能让更多的人把淘宝搜索当成一个朋友,而不是一个工具。

写了这么多,回头看看我这篇文章,好像没有什么产品设计方法,只是一些思考,仅此而已。

作者:鬼脚七(微信账号:taobaoguijiaoqi)前一淘搜索、淘宝搜索产品负责人(文德)

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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