作为产品经理,这十三条法则你都掌握了吗?

本文分享了一位资深产品经理的心得体会,从个人经历出发,探讨了如何成为一名优秀的产品经理,包括修炼内力(掌握数据)、修炼招法(理解产品闭环)及与对手过招的重要性。文章还总结了13条产品经理法则,帮助读者更好地理解和实践产品管理工作。

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一、说说产品经理

产品经理做了十来年年,扎根互联网,喜欢做产品策划。

每次做产品策划时,就要找首音乐,把声音调到最大,听着音乐,进入一个人的世界,脑海里只有想像与逻辑。或者盯着效果图,从左到右,从上到下,一个像素到另一个像素的重复看,越重要的项目重复看的越多!!

产品经理是孤独的、是苦逼的,这个苦逼的过程,就像米帅越狱,不断的跟随变化,统筹、分析,不断的做选择,找出一条完美的“越狱通道”;策划出体验最佳、变现最高、风险最少的产品!每一个完美的产品,每一次产品的创新,都是一次“逻辑牢房”的“越狱”!

几年前刚转移动互联网时,每天看150+app;无意义的地方略过,不懂的、重要的地方,细看、思考;看了半年,超过3万+app,同时做了3波产品,才算抓住了移动互联网的玩法!!

产品经理的修炼之路,就像一个武学大师的成长之路!!一边提升“内力”,一边修炼“招法”,一边与对手“过招”!

内力

内力,就是各种数据。各类产品获取用户的成本、能变现多少钱,国内知名公司大概有多少利润、朋友公司多少利润;各行各业的各种数据,演变趋势等等!我常混迹于各种社群,也有各行好友,经常了解各种数据;数据不一定马上有用,但创新时很可能用上。

招法

招法,就是各种闭环下的模式。学招法就是“拆解闭环”,从用户进来、留下、变现;获取用户用了什么方法,留下用户怎么设计产品、怎样提升体验;变现通过什么产品,用什么方法提升变现!拆解所有产品的闭环,你就能学会他们所有的“招法”!

过招

过招,一个产品出新功能,另外一个产品跟上,同时推出一个“新创新”;这便是产品与产品之间的过招,也包括常见的“价格战”。

不断提升内力、修炼招法、不断过招,融汇贯通后“自创招法”,最终成为武学大师,自创一派!!

牛逼的产品经理,硬实力熟知所有api、熟知所有互联网产品,熟知所有数据和模式;软实力深谙人性、商业法则,有敏锐的洞察力、数据变化感知力、快速抓住核心逻辑、推理预测未来!普通的产品经理,仅仅只是产品经理,也不可能有大的创新。牛逼的产品经理,可以胜任公司任何一个职位;也能如米帅一样运筹帷幄,导演自己的人生!!

产品经理13条法则

1、产品要简单、粗暴、戳痛点、戳爆点、制造燃点;

2、分裂成不同的用户,换10000个角度“思考”产品;

3、调研所有竟品,分析他们的数据,取他们所长;

4、发现需求、迎合需求,不要意淫乱七八糟、华而不实的需求;

5、产品主要设计给“第1次使用”的用户看,重视他们,这决定产品的留存;

6、从打开产品开始,从左到右,从上到下,每一个点深入产品的流程要流畅;

7、抓重点、不管是设计功能,还是完善产品,先完善重点(完善永远做不完);

8、一个艺术品,一道菜,多一点就是次品,不要给用户没用的功能和内容,要最简单、最干净;

9、实力比别人强,产品一样可以打败对手;实力比对手弱,要在模式上做改变,才能打败对手;

10、中国永远都有小白用户,用户永远是你产品的陌生人,字、颜色、句子要结合心理、习惯、人性做到最易懂;

11、平衡体验和收入,收入和营销永远比产品重要;

12、如果做不到比别人好,就直接一模一样抄别人的;

13、熟悉市面上所有产品、所有api,所有体验亮点、爆点,融汇贯通后就是产品经理的功力;某天不熟悉了,就代表功力尽失。

献给所有产品经理

追求财富的道路就像爬山,有人爬的快、有人爬的慢,越到高处越难爬、越多坑;爬的快的到高处后,大多便会歇一歇;后面的人,总有人奋起直追,慢慢的发现又走到了一块!

奋斗吧,逐梦的人。

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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