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在G端和B端产品领域，项目推进的真正障碍往往不是技术或方案本身，而是部门间的利益博弈。从需求收集到数据打通，从跨部门协同到资源分配，每个环节都暗藏权力与动机的较量。本文通过10个真实观察，揭示了产品经理如何从功能设计者蜕变为利益协调者，在AI时代突破组织壁垒，实现真正的项目成功。开篇先叠个甲：笔者在G端产品领域摸爬滚打了7年，文中的许多观察，源于G端项目的切身体会。但我相信，这些关于利益、流程与人性的博弈，在B端的世界里同样普遍存在，甚至有过之而无不及。做产品这些年，我越来越清醒地认识到一个残酷的真相：绝大多数项目推不动、数据打不通、需求收不上来……根源不在产品方案，不在技术能力，而在部门之间无法调和的利益。这不是抱怨，这是每个大公司都在默默遵守的潜规则。当你真正潜入职场的深水区，你会发现，所有你以为的“专业”和“逻辑”，最终都要向“利益”低头。1.需求，你收到的只是“安全”的废话别天真了，你收不到真实需求，不是用户不会表达，而是不敢说。因为在职场里，说真话的代价极高：说太清楚，意味着要背责任；说太真实，可能被KPI捆死；说太具体，会被领导天天追着要结果；说太直白，一不小心就踩了其他部门的雷区。所以，你拿到的永远是经过层层包装、毫无风险的“安全需求”，而不是那个能真正解决问题的“核心需求”。你表现得越专业，别人就越“防着你”。进入AI时代，这个问题只会被无限放大。因为AI最依赖的“数据、需求、场景”，恰恰是组织内部最敏感、最容易被利益卡住的三样东西。2.数据？那是权力的筹码，不是技术的接口“数据打通”，是每家公司挂在嘴边的战略口号。但当你真的去推动时，听到的却是另一套说辞：“这个数据涉及隐私，暂时不能开放。”“我们要评估一下数据安全风险。”“领导希望我们基于这些数据，自己先做一版分析。”“权限问题很复杂，我们先走个内部流程吧。”是的，这根本不是技术问题。而是——数据是权力，是资源，是未来KPI的归属。谁会心甘情愿地把自己的权力版图拱手让人？数据通不通，从来不是技术问题，而是政治问题。3.协同？KPI不一致，你的沟通一文不值职场里有一句被无数次验证的真理：只要KPI不一致，一切沟通都只是在浪费时间。一个看似完美的跨部门项目，在会议室里会经历这样的“逻辑闭环”：产品：这个功能能提升公司整体的用户体验和效率！业务：很好，但这对我这个季度的KPI没用。运营：这会打乱我的活动节奏，影响我的核心指标。技术：看起来不错，但优先级不高，先放进需求池，下下个季度再看。领导：嗯，大家意见不统一，我们再讨论一下。看，问题的本质不是谁对谁错，也不是谁能力不行。而是，在公司的“大盘子”面前，每个人都优先选择保住自己的“小盘子”。4.流程？那是给弱者画的框，强者只看权力很多人以为，清晰的流程等于高效的协作。但现实的故事，往往是这样上演的：一个无关紧要的需求，因为某位高层领导的一句“我重点关注”，优先级瞬间提到最高。一个至关重要的底层项目，因为没人愿意牵头承担风险，可以被搁置半年以上。一个明明技术、商业都可行的方案，只因触及了某个强势部门的利益，就永远无法上线。这时候你才明白：流程是用来规范普通人的，而权力是用来打破规则的。一个成熟的产品经理，他看的不是流程图，而是组织权力地图。5.资源？真相不是“没有”，而是“凭什么给你”项目卡壳时，最常见的理由是：“资源不足”。但你很快会发现，资源其实一直都在，只是：另一个“明星”产品线把它预定了。另一个部门的负责人关系更“硬”。技术团队觉得你的项目价值不大，不值得投入。你的直属领导，没能为你争取到足够的支持。“资源不足”只是一个体面的借口。真正的潜台词是：“把资源给你，对我有什么好处？”6.冲突？别谈专业，这全是“地盘之争”会议室里，所有人都在心平气和地讨论技术、方案、用户体验。但每个人的脑子里，真正计算的是另一本账：这个项目的功劳，最后算谁的？产生的数据和用户，归哪个部门？万一搞砸了，谁来承担责任？这个方向，会不会削弱我部门未来的话语权？你以为你在推进一个功能，实际上，你可能在挑战组织内部既定的利益格局。所有内部的专业冲突，本质上都是一句话：产品为公司，部门为自己。7.不配合？别怪别人态度差，先问自己动机给了吗你总觉得某个同事在刻意刁难你，不配合你的工作。但真相往往是：他压根没有一丁点动机去配合你。人永远不会去反对一个好方案，人只会反对一个对自己无利，甚至有害的方案。所以，一个不成熟的产品经理会抱怨：“他不配合我。”而一个成熟的产品经理会反思：“我有没有给到足够的动机，让他心甘情愿地配合我？”8.关系？这才是产品经理最硬核的竞争力一个能轻松搞定跨部门关系的产品经理，永远比一个只会画原型、写PRD的人稀缺一万倍。因为：技术方案可以被研究，交互细节可以被模仿，产品文档更是人人都能写的。但：谁能从最强势的业务方那里，拿到最核心的数据？谁能让最忙的技术团队，心甘情愿地为你的项目加班？谁能让摇摆不定的高层，为你的方案公开站台？这种搞定人的能力，才是决定一个产品最终能走多远的核心关键。9.天花板？你的能力再强，也顶不破组织结构最令人绝望的，莫过于此：你的方向完全正确，方案无懈可击，技术完全可行，商业价值巨大……但项目就是死了。为什么？因为组织结构本身就不支持你成功：数据和权力分散在互不隶属的部门；审批流程横跨数个KPI完全不同的事业群；没人愿意为这种“跨界”的创新承担风险；决策层对项目的归属和未来没有达成共识。这时你才幡然醒悟：一个产品经理真正的天花板，从来不是个人能力，而是他所在的组织结构。尤其在AI时代，任何有价值的AI系统都势必跨部门、跨数据、跨流程，这本质上就是在向最坚固的组织壁垒发起挑战。10.写在最后刚入行时，我们以为产品经理的核心能力是把事做对：画好原型，写清文档，做好分析。后来才明白，产品经理真正的核心能力，是把事做成：让一件正确的事，变成一件所有人都愿意去做的事。这需要你从一个“功能设计者”，进化成一个“利益协调者”。所以，从明天起，试着把一半的精力从“做事”分到“对人”：在写PRD之前，先去和业务的兄弟喝杯咖啡，真诚地问问他最近背了什么KPI；在开评审会之前，先找到最有话语权的那个人，私下和他对齐一次目标和收益。当你开始理解权力的地图，看懂利益的棋局，一个属于高阶产品经理的世界，才会真正向你敞开。本文由@六年级同学原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议
什么是企业中数字化产品经理？看完就懂了
企业数字化转型中的“困局”如何破？关键在于数字化产品经理！他们通过建立智能系统重塑管理流程，驱动企业变革。本文将解析数字化产品经理的角色定位及必备技能。经常有同学问我：“数字化产品经理具体是做什么的？在企业中是什么角色？和互联网产品经理有什么区别？”接下来，我就结合自己的工作思考和体会，为大家分享一下，企业中数字化产品经理的角色定位。一个传统企业中经常发生的场景：周一早上，某时尚品牌公司的会议室里，气氛凝重。运营总监指着报表首先发难：“为什么现在市场旺季，线下零售业绩却无增长？研发团队告诉我新品上市后用户反馈很好，但是我却看不见门店零售增长？原因是什么？”A店店长一脸委屈地在电话里说：“新品样机未及时到店，竞品又在附近开了门店，分流的潜在用户。”负责区域样机管理经理解释说：“系统里样机积压的单子太多了，都是按常规流程排队处理。样机正在发货途中，正在陆续到店。”运营总监一脸怒气说“新品样机就不能看订单状态提前看到问题吗，建店经理你说为什么市场空白里没有我们门店触点？”建店经理又解释道：“位置已经规划好了，也找到客户，目前正在走流程建店，报告已经提交了，正在层层审批，一直在催”整个会议室里，所有人都很努力，但所有人也都束手无策。零售额就在这种“看不到、调不动、说不清”的内耗中白白流失。这就是今天无数企业在数字化转型面前，最具体、最典型的“困局”：订单信息是“看不见”的——订单状态只在订单系统出现，终端销售业务看不见流程是“连不上”的——建个门店触点，各个环节都依赖人工、邮件和Excel，错误率高，效率极低决策是“猜不准”的——该备什么货？该做什么促销？全靠经验猜，无法基于精准的数据分析顾客是“抓不住”的——无法识别、触达、服务好那些最有价值的顾客那么，破局点在哪里？是再次对业务员工进行流程规范培训？还是总监亲自给各个环节负责人打电话催促？也许一时可以解决问题，但是这些都根本解决不了业务顽症本质。所以，越来越多领先企业发现，破局的关键在于通过数字化手段，建立一个能打通前后端、连接各业务环节、并用一套智能系统重塑整个终端门店管理流程的解决方案。而驱动这一切的核心，不再是某个软件本身，而是设计并驾驭这套系统的人群。他们，就是能走进文章开头的会议室，不参与争吵，而是画出一张蓝图的人。他们会告诉大家：“我们将建立一个全流程的终端门店数字化管理系统。这个系统将实现订单与样机状态的实时可视、建店流程的在线审批与追踪，并能自动监测经营状态，进行事前预警。”他们，就是这套系统的规划与设计师。这个角色，就是企业数字化产品经理。那么，如何成为一名合格的数字化产品经理呢？数字化产品经理是一个复合型人才，需要具备①商业思维、②业务知识、③产品思维、④数据思维、⑤产品设计技能、⑥项目管理技能。商业思维：决定数字化产品经理未来发展的高度试想一下，如果你作为数字化项目或产品的总设计师，通过你设计的产品改变了企业的经营模式，开创了企业增长的第二曲线，这将带来巨大的成就感与价值。真正掌握商业思维很难，但是随着工作中经营积累，掌握思维方法方式，慢慢的也能摸索到“门路”。我在23年做了一个数字化项目，通过这个项目改变员工对数字化转型认知，我主导设计产品现成为企业内部相似产品的代名词。接下来我找个时间复盘一下这个产品，讲讲我是如何作为产品总设计师和项目经理从0到1完成这个项目的。业务知识：能帮助数字化产品经理更快的深入了解到企业经营过程中去企业数字化转型的核心是“业务+数字化”。正如乔新亮老师所说，企业数字化转型的锚点，往往就藏在那些参与人数多、重复性高的业务环节中。这些工作都是可以梳理出来流程与逻辑，通过数字化系统去替代。一个数字化产品在掌握企业业务知识后，他就能快速的去调研和挖掘业务中痛点，做出来的产品也能更快的让业务接受。数字化产品上线后，业务能深度使用后为企业带来经营效率或增收，才是数字化对企业真正的价值。产品思维：做出有用且好用的数字化产品，而非传统IT的需求为导向传统企业的IT部门多以被动响应需求为导向，业务部门提什么就做什么。而数字化产品经理则需要主动设计产品，他们基于业务提出的需求，深入挖掘背后的核心痛点，从而设计出一款能从根本上解决问题的数字化产品。例如，销售部门需要很多报表来帮助他们经营业务，如果是传统的IT需跟进业务需求做出来一张张报表，如果业务提出增加个字段或者改个展示样式，那么IT工程师需要继续开发。如何是数字化产品接到需求后，他一定不会直接去做报表，而是调研和挖掘一下业务根本需求是什么。后续他发现业务需要一个可以快速灵活的可以显示销售数据看板，最好可以生成报告自动发送。那么一个可以支持业务同事自主自助式的查询分析BI工具产品诞生了，另外有附带了可以自动每天发送报告功能，当然这个BI工具是可以自研的，也可以是采购成品。数据思维：从“主观臆断”到“客观洞察”的罗盘数据思维必须贯穿于数字化产品经理工作的全流程。例如，在评估一个产品时，我们依据什么？是产品的使用数据、使用产品后产生的业务数据、带来的企业效率提升，还是仅仅依靠主观的“我认为”？这便是产品推广运营中的数据思维。还有更重要的，通过数字化产品发现业务经营的问题？举个很简单例子，线上审批企业中数字化中最常见的功能，24年我们在上线某产品后，发现其中一个审批流，执行各节点执行速度很快。同学们可能会说那这样不是很好嘛，业务同事工作效率很高，处理很快。从我的角度上看，处理速度快，是否意味着这个审批流程本身没有实质价值，可以取消，或仅需系统留痕即可？我反馈给业务部门后，业务部门很快把这个流程取消，只做业务留痕处理了。有的同学会问到，这个带来的价值是啥，就是取消掉了个审批流嘛。这里有2个价值，一是取消审批流后涉及审批流程同事不用花时间去点击审批和查看审批了，哪怕是很少时间（积少成多后时间也很多）；第二个如果无效审批流程都取消或者减少，那么运维费用也会减少，哪怕是每年剩下几千块钱，也是为企业降低了成本。产品设计技能：架构设计、流程设计、原型设计、PRD文档撰写、运营推广能力数字化产品经理与传统互联网产品这些技能都是通用的，一个产品在上线前都是要经历这些过程。项目管理技能：数字化产品通过项目方式去建设上线在一些企业中，产品经理也常兼任项目经理的职责。我经常对团队同事说，要善于协调业务同事，也要能有效管理技术同事。一个数字化项目前期需要业务部门深度参与，但在项目推进过程中，常常会遇到不配合或阻力。这时，就需要运用项目管理技能去一一化解。例如，业务部门不配合怎么办？这就需要识别出阻力根源所在，并设法解决。本文由@Sean原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
B端产品经理的“灵魂三问”：边界、权限与流程
在B端领域，每一个功能决策都如同一次权衡。我通过无数次实战，沉淀了三个关键问题：边界、权限与流程。它们是我在复杂需求迷宫中导航的罗盘。在某科技公司的两年里，我面对过无数产品决策。从“登录方式要不要加微信快捷登录”到“平台大客户的订单该如何流转”，表面上是功能之争，背后其实是三种核心维度的权衡。我将其总结为B端产品经理的“灵魂三问”：边界之问：做，还是不做？(界定产品范围)权限之问：谁，能看/做什么？(设计安全与协作框架)流程之问：步骤，如何串联？(构建业务骨架)这套框架，帮助我在混沌中建立了清晰的决策秩序。第一问：边界之问——抵御“范围蔓延”的第一道防线“这个功能看起来不错，我们加上吧！”——这是产品范围失控的开端。边界之问，就是要在冲动面前保持清醒。实战案例：登录方式的“减法”需求背景：团队伙伴提出，“现在大家都用微信、QQ、微博，我们应该全部作为快捷登录方式。”灵魂拷问：这个功能的边界在哪里？它是否是我们当前阶段必须的？决策过程：1）回归商业模式：我们的目标用户是35-50岁的创业者、自由职业者，他们对社交账号登录的依赖度并不高。2）评估成本与收益：每增加一种登录方式，就意味着：开发工作量增加，上线周期延长。BUG出现机率增多，维护成本飙升。后续的账户安全、合并逻辑变得极其复杂。3）最终决策：在产品初期，果断将登录方式边界限定为“手机号”一种。这保证了我们能用最小的代价，最快地验证核心业务模式。心法提炼：清晰的边界，来自于对“用户群体”和“当前阶段”的深刻理解。不做，有时比做需要更大的勇气和更深的思考。第二问：权限之问——设计“安全与协作”的基石B端系统的复杂性，很大程度上来自于不同角色的人在同一套系统里协作。权限之问，决定了系统的安全性与秩序。实战案例：平台大客户的“视图隔离”需求背景：“某某”平台需要管理其名下上千个主播的工作室。灵魂拷问：在这个系统里，平台管理员、单个主播、我们的客服，分别能看到和操作什么？决策过程：1）角色定义：明确出现了“平台管理员”这一新角色。2）权限拆解：平台管理员：拥有批量视角。可以查看所有工作室的列表和整体进度，但不能看到主播的身份证号等敏感信息，也不能操作核心工商流程。主播：只有个人视角。只能查看和操作自己名下的工作室信息。客服：拥有流程视角。可以跨平台处理指派给自己的订单，推动流程。3）系统实现：在业务后台通过角色权限矩阵，实现了严格的数据隔离与功能隔离。心法提炼：权限设计的本质，是模拟并固化真实的组织协作关系。它必须保证“正确的角色，在正确的场景下，进行正确的操作”。第三问：流程之问——构建“业务骨架”的核心B端产品的价值，在于支撑一个完整的业务闭环。流程之问，就是将散乱的功能点，串成一条高效、可靠的价值交付线。实战案例：“个人独资企业注册”的线上化重构需求背景：将原本线下的、靠人工跟单的工商注册服务，搬至线上。灵魂拷问：完成这项服务，需要经历哪些关键步骤？这些步骤之间如何衔接？状态如何扭转？决策过程：流程解构：我将整个服务拆解为8个核心节点：支付订单->提交信息->确认信息->打印邮寄->指派订单->服务执行->注册完成->开启后续服务。状态机设计：每个节点对应一个系统状态。例如，只有“资料邮寄”完成后，系统状态才变为“待指派”，客服才能进行指派操作。这杜绝了流程的跳跃和混乱。自动化触达：在每个状态变更的关键节点（如需要客户补充资料），系统会自动通过微信消息通知客户，将人从繁琐的沟通中解放出来。心法提炼：一个健壮的流程，是B端系统的骨架。它必须是可视的、可控的、且尽可能自动化的。总结：三维一体，综合决策在实际工作中，这三个问题往往交织在一起。例如，设计“平台大客户开票流程”时：流程上，它需要支持“批量生成开票订单”。权限上，要允许平台管理员“批量上传结算工资模板”。边界上，要明确“我们系统生成的模板只包含必要字段，复杂的薪资计算逻辑不属于我们的边界”。最终，一个优秀的B端产品，正是在“边界-权限-流程”这个三维空间中找到的最优解。下次当你面对一个复杂的B端需求时，不妨也拿起这个罗盘，问自己这三个问题，它会让你的决策之路变得清晰而坚定。本文由@mageihu原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议
AI 产品经理能力模型 2025 版：三年经验总结，除了 Prompt 工程，这 4 个隐性能力更决定晋升
在AI浪潮席卷产品岗位的当下，Prompt工程不再是唯一的晋升通道。真正决定AI产品经理成长曲线的，是那些不易察觉却至关重要的隐性能力。本文基于三年实战沉淀，提出2025版能力模型，帮助你看清职业跃迁的底层逻辑。刚入行时，我和很多AI产品新人一样，把80%精力花在卷Prompt工程——背提示词模板、练多轮对话技巧，以为把模型“喂”明白就能出成绩。直到去年参与公司智能客服项目，看着同组另一位三年经验的同事，没比我多会几个Prompt，却能牵头搞定技术团队的算法优化、说服业务方调整需求优先级，最后率先晋升为高级产品，我才突然醒悟：AI产品的晋升密码，藏在那些“看不见”的隐性能力里。2025年的AI产品赛道，早已不是“会调用API、能写Prompt”就能立足的阶段。结合我三年来做过智能客服、内容推荐、企业SaaS工具三个AI项目的踩坑经历，总结出这4个比Prompt工程更关键的隐性能力，新手期想快速突破的朋友可以直接对标。1.AI需求的“可行性翻译”能力：别做业务和技术的“传声筒”AI产品最容易踩的坑，就是把业务方的需求直接“复制粘贴”给算法团队，最后落得“业务嫌没用、技术嫌难搞”的两头空。真正值钱的能力，是把模糊的业务需求，翻译成技术能落地、数据能支撑的AI目标——这就是“可行性翻译”。我去年做智能客服的初始需求是“让机器人能回答用户90%的问题”，直接丢给算法团队后，技术leader只回了一句“哪类用户？什么场景的问题？现有对话数据够吗？”。后来我花了一周跟着客服坐班，把需求拆成三个可落地的点：先筛选出“售后退款”这类占比60%的高频问题，优先做意图识别。明确“用户发3句话内必须识别出意图”的时效标准，对应模型响应速度指标。用过去6个月的10万条对话数据做训练集，不足的部分标注补充。这样一改，技术团队直接拿着方案推进，业务方也清楚阶段性目标，项目落地效率比之前快了一倍。对三年经验的AI产品来说，“翻译”的核心不是懂算法原理，而是能找到“业务价值”和“技术边界”的平衡点——知道哪些需求是模型现阶段能实现的，哪些需要先补数据，哪些得劝业务方先放一放。2.数据“敏感嗅觉”：比看报表更重要的是“发现异常”AI产品离不开数据，但很多人只停留在“看准确率、召回率”的层面，却忽略了数据背后的“异常信号”——这恰恰是判断AI功能是否真的有用的关键。我把这种对数据的感知力称为“敏感嗅觉”，它不是靠工具，而是靠实战中积累的“直觉”。之前做内容推荐功能时，模型的推荐准确率一直稳定在85%，但用户停留时长却连续两周下降。我一开始以为是内容质量问题，直到去看“边缘用户数据”才发现：对“新注册用户”的推荐准确率只有50%，因为模型用的是老用户的行为数据，新用户的兴趣标签太模糊。后来我们加了“新用户冷启动”的数据策略，比如用注册时的行业标签先推荐泛内容，用户停留时长很快就回升了。对三年经验的AI产品来说，“数据嗅觉”的培养有两个简单方法：别只盯核心指标，多拆“细分维度”——比如把“用户留存”拆成新/老用户、不同地域、不同使用场景的留存。定期和一线用户聊，比如每周找3个真实用户问“用AI功能时有没有觉得不方便”，很多数据异常的原因，用户一句话就能点透。3.跨团队“共识搭建”能力：AI项目不是“一个人搞定”AI项目从来不是产品一个人能推进的——要和算法团队对齐模型迭代节奏，和工程团队确认开发排期，和业务团队明确价值目标，甚至还要和数据标注团队沟通标注标准。很多时候，产品的核心工作不是“做决策”，而是“拉共识”——让所有人都知道“我们为什么要做这个AI功能，各自要负责什么”。我之前推动“企业SaaS工具的AI摘要功能”时，算法团队觉得“先做文本摘要就行”，业务团队却要求“必须能识别表格里的数据并总结”，两边吵了快一周。后来我拉了一次共识会，没讲太多技术细节，而是放了两个业务场景的用户反馈：“客户说每次看50页的报告太费时间，要是能直接看表格里的关键数据就好了”。最后大家一致同意，先做“文本+简单表格”的摘要，后续再迭代复杂表格功能。三年经验的AI产品，搭建共识有个小技巧：别拿“我觉得”“技术应该能做到”当理由，多拿“用户反馈”“业务数据”当依据。比如和技术团队聊排期时，不说“这个功能很紧急”，而是说“这个AI功能能帮业务方减少30%的人工操作，上周已经有5个客户问什么时候上线”，这样更容易达成共识。4.AI“风险预判”能力：2025年别忽略“合规+体验”双坑2025年AI监管越来越严，加上用户对AI的容忍度越来越低，“风险预判”成了AI产品必须有的能力——既要避免踩合规的坑，也要防止AI功能给用户带来“不好的体验”，比如推荐太精准导致的“信息茧房”，或者隐私数据泄露的问题。我今年做员工培训的AI问答功能时，一开始想直接用公司内部的培训文档做训练数据，后来突然想到“文档里有员工的绩效数据”，如果AI不小心把这些隐私信息回答给其他员工，会有合规风险。最后我们先把文档里的隐私数据脱敏，再用脱敏后的内容训练模型，还加了“敏感词过滤”机制，避免AI回答违规内容。对三年经验的AI产品来说，预判风险不用等出了问题再补救，两个简单动作就能提前规避：做AI功能前，先问自己两个问题：“用的训练数据合规吗？”“用户用这个功能会不会有隐私顾虑？”。上线前找“非技术、非业务”的同事测一测，比如让行政同事用用AI功能，看会不会有“看不懂、觉得不安全”的问题——他们的视角往往和真实用户最像。写在最后：三年经验，别再“死磕技术”回头看这三年，我最庆幸的不是练会了多少Prompt技巧，而是慢慢摸清了AI产品的“底层逻辑”：AI只是工具，真正能让你脱颖而出的，是把AI和业务结合、和用户需求结合的能力。那些能快速晋升的AI产品，不是比别人多懂多少算法，而是能搞定需求、拉通团队、避开风险，让AI功能真正落地产生价值。如果你也是三年左右经验的AI产品，不妨从今天开始，把精力多分给这4个隐性能力——它们可能不会让你立刻变成“技术大牛”，但一定会让你成为“能解决问题”的产品，而这正是晋升的核心。本文由@郑嘉智（AIPM）原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议
内功铸就视野，外功驱动执行：产品经理的双修之道
产品经理的成长，不只是技能堆叠，更是认知与执行的双向打磨。本文从“内功”与“外功”两个维度，系统拆解产品经理的能力构成与成长路径，帮助你理解如何在复杂环境中构建战略视野，同时保持落地执行力。最近在做产品经理职业生涯复盘时，发现一个很有意思的现象：有些产品经理工具用得飞起，原型画得精美，但一到战略讨论就哑火；而另一些看似”笨拙”的同事，却能一针见血指出市场机会。这让我想起了武侠小说中的内功与外功——今天我们就来聊聊产品经理如何内外兼修，实现真正的职业跃迁。01内功——产品经理的”道”，决定战略深度与长期竞争力在产品经理的能力体系中，内功就像是武侠小说中的内功心法，它决定了你的战略深度和长期竞争力。很多年轻产品经理容易陷入一个误区：过于追求工具的使用技巧，却忽略了最核心的思考能力。内功的核心能力主要体现在三个方面：首先是市场分析能力，这包括对行业趋势的把握、竞品格局的理解，以及用户生命周期价值的判断。我记得曾经带过一个项目，当时团队都在跟风做社交功能，但我通过深入的市场分析发现，其实用户更需要的是内容聚合工具，这个判断让我们避免了盲目跟风，最终产品获得了不错的市场反响。其次是需求洞察能力。很多产品经理会停留在表面需求，但真正的高手能够挖掘出用户的隐性需求。比如我们曾经做过一个社交产品，用户反馈说想要更多表情包功能，但通过深度访谈发现，其实用户真正需要的是更便捷的情感表达方式。我们砍掉了冗余的表情包功能，优化了快捷回复和语音转表情功能，结果DAU反而提升了30%。最后是创新与逻辑思维。产品经理需要具备第一性原理的思考能力，能够透过现象看本质。系统思考和决策模型也是内功的重要组成部分，这决定了你在复杂环境中做出正确判断的能力。内功修炼好了，你在战略规划、赛道选择、商业模式设计上就会有明显优势，这也是中高层晋升和创业成功的关键因素。02外功——产品经理的”术”，保障执行效率与落地能力如果说内功是”道”，那么外功就是”术”。外功是产品经理的基本功，它保证了想法能够高效落地。外功的核心技能包括：原型与交互设计能力工具熟练度很重要，但更重要的是对用户体验细节的把控。我记得有个项目，因为前期原型做得比较粗糙，开发过程中反复修改，导致项目延期了一个月。后来我们坚持做高保真原型，虽然前期多花了一些时间，但整体开发效率反而提升了40%。技术理解能力也是外功的重要组成部分。产品经理不需要成为技术专家，但必须理解前后端逻辑、数据接口和技术边界。有一次，我们想做一个很酷的AR功能，但通过和技术团队沟通后，发现当前的技术条件还无法完美实现，于是及时调整方案，避免了资源浪费。项目管理和协作能力同样关键。敏捷开发、跨部门推动、资源协调，这些都是外功的体现。优秀的产品经理就像一个乐队的指挥，能够协调各个部门奏出和谐的乐章。但外功也有其局限性。如果只注重外功，很容易沦为”需求翻译器”，整天忙着画原型、写文档，却无法参与战略决策，职业天花板会很明显。03内外兼修——双翼协同，实现职业跃迁真正优秀的产品经理，一定是内外兼修的。内功指导方向，外功保障落地，二者相辅相成，就像鸟的双翼，缺一不可。内功与外功的协同模式很有意思。内功帮助你确定方向，比如通过市场分析确定功能优先级；而外功则保障落地，用原型和排期工具推动执行。同时，外功也能反哺内功——通过用户数据反馈可以验证战略假设，不断迭代认知。不同职业阶段的产品经理，对内外功的要求也不同：初级产品经理以外功为主，需要快速掌握各种工具，但也要开始培养内功思维，多问几个”为什么”。中级产品经理要追求内外平衡，用内功做决策，用外功搞协作。高级产品经理和创业者则要以内功为主导，专注于战略规划和资源整合，外功作为辅助工具。我见过很多案例：有些产品经理因为只重外功，在晋升时因为缺乏行业视野而被否决；而那些内外兼修的产品经理，往往能够通过跨界创新获得突破。比如有个同事结合金融与生态的产品设计思路，创造出了一个全新的产品形态，获得了很大的成功。04实践建议：如何系统修炼内外功修炼内功，首先要养成深度思考的习惯。每天花30分钟阅读行业深度报告，每周至少进行一次竞品分析，定期与用户交流获取第一手信息。建议建立自己的知识体系，比如用Notion或飞书文档整理行业洞察、用户研究、产品方法论等。外功的修炼更需要实践。可以参加原型设计工作坊，学习最新的设计工具；多和技术同事交流，了解技术实现原理；主动承担项目管理职责，锻炼协调能力。记住，工具是手段不是目的，关键是要理解背后的设计思维。最重要的是在实践中融会贯通。每个项目都是修炼的机会——从市场分析到需求洞察，从原型设计到项目推进，全程参与并反思总结。建议建立项目复盘机制，不仅总结成功经验，更要分析失败教训。对于中高级产品经理，要有意识地将经验提炼为方法论，形成自己的护城河。可以尝试写作、分享，通过输出倒逼输入，这也是修炼内功的好方法。产品经理的职业发展就像修炼武功，内功决定你的天花板，外功决定你的地板。只修外功，可能成为一个优秀的执行者；只修内功，可能成为一个空想家。唯有内外兼修，才能在瞬息万变的市场中既脚踏实地又仰望星空。记住，产品经理的本质是”用科技解决人类问题”，这个初心永远不能忘。定期投资时间学习行业深度内容，保持工具技能的更新，在项目中主动实践”由内到外”的思考流程——从市场到需求，从原型到执行。本文由@沙磊原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议
面了上百个AI产品经理后，我总结了这4个“拿Offer”的底层能力
这篇文章的作者作为一名资深的面试官，分享了他在面试上百个AI产品经理候选人后总结出的四个“拿Offer”的底层能力。最近大半年，我的日程表几乎被两件事填满：一是追最新的AI进展，推进自己的AI产品迭代；二就是面试大量的AI产品经理候选人。整个行业都在跑步进入AI时代，人才市场上“AIPM”的title也像雨后春笋。坦白说，简历漂亮的很多，但聊下来能让我眼前一亮的，凤毛麟角。很多人把大模型当成了一个无所不能的“许愿池”，简历上写满了“基于大模型打造XX”、“利用LLM赋能XX”，但当我深入追问“为什么是AI？”、“AI解决了什么独特问题？”、“这个方案的边界和成本是什么？”时，得到的回答往往是空洞和模糊的。作为一名大厂面试官，我看的不是你会不会用“RAG”、“Fine-tuning”这些热词拼凑出一个听起来很酷的方案。我真正关心的，是你是否具备在高度不确定性中，定义问题、构建系统、并最终交付用户价值的底层能力。今天，我就和你聊聊，抛开那些花哨的术语，我眼中一个顶级的AI产品经理，到底需要具备哪四项核心能力。能力一：技术直觉与系统思考力我首先要强调，我绝不是要求AIPM去写代码、去当半个算法工程师。但你必须对AI技术有足够深的“直觉”。这种直觉不是让你去背诵Transformer的论文，而是理解技术的核心原理、能力边界和成本结构。一个糟糕的候选人会说：“我们这里可以用大模型，它很强大，可以理解用户意图，然后生成报告。”一个优秀的候选人会说：“针对这个报告生成场景，我评估了两种主流方案：RAG（检索增强生成）：优点是知识更新快，成本相对可控，而且有明确的信息来源，不易产生事实性幻觉。缺点是高度依赖检索质量，对于深度推理和总结归纳能力稍弱。Fine-tuning（模型微调）：优点是可以在特定任务和风格上达到极高的性能，能‘学会’我们私有的数据格式和逻辑。缺点是训练成本高，数据准备工作量大，且模型更新迭代慢。考虑到我们业务需要快速验证，且报告的准确性是第一位的，我建议初期采用RAG方案，通过优化Embedding和检索策略来保证基础体验。同时，我们可以收集高质量的生成-反馈数据，为未来可能进行的Fine-tuning做准备。在成本上，RAG主要是向量数据库和API调用费用，而Fine-tuning则是一次性的训练成本加上后续的推理服务器成本，我们需要根据预估QPS（每秒查询率）来做一个详细的ROI分析。”看到区别了吗？优秀的候选人不仅知道“用什么”，更知道“为什么用”、“用它的代价是什么”，以及“备选方案是什么”。他能把一个技术选型问题，上升到成本、效率、风险和未来迭代的系统层面去思考。这背后，是对技术原理的深刻洞察和对商业目标的清晰认知。我面试候选人的tips：我会经常问一个开放性问题，比如“让你来设计一个AI代码助手，你会怎么做？”我不关心你是否能设计出下一个Copilot，但我关心你是否会从延迟（Latency）、准确性（Accuracy）、成本（Cost）这三个基本点出发，去构建你的产品决策框架。能力二：定义“真问题”与价值创造力这是所有产品经理的看家本领，但在AI时代，它变得更加重要，也更加困难。因为AI的能力太模糊、太广阔，很容易让人陷入“手里拿着锤子，看什么都是钉子”的陷阱。很多PM会兴奋地提出“我们要做一个AIXX”，而不是从“我们的用户遇到了一个什么无法解决的问题”出发。前段时间我面试一个候选人，他想做一个“AI赋能的销售SOP工具”。我问他，这个工具解决了销售的什么具体问题？他的回答是：“可以帮助销售自动写开发信、自动总结客户会议纪要。”这个回答不能算错，但很平庸。而另一位候选人，他是这么回答的：“我访谈了15位一线销售。发现他们最大的痛点不是‘写’，而是‘不知道写什么能成单’。他们每天要花大量时间在CRM系统、产品文档、历史邮件里寻找信息，试图拼凑出一个针对特定客户的‘最佳实践’。这个过程非常低效，且高度依赖个人经验。所以，我要做的AI工具，核心价值不是‘代写’，而是‘决策辅助’。它应该能自动聚合某个客户的所有相关信息，并基于我们历史成交数据，为销售推荐3个最有可能打动客户的切入点和对应的邮件模板。衡量的核心指标，不是生成了多少封邮件，而是使用了我们推荐方案的销售，其‘线索转化率’提升了多少。”高下立判。顶级的AIPM，永远从用户的真实困境出发，去思考AI技术如何能创造10倍好的体验，而不是对现有流程做一点无关痛痒的优化。他们能精准地定义问题，并把AI的能力，转化为可衡量的用户价值和商业价值。我面试候选人的tips：给你一个场景，比如“用AI提升电商App的用户活跃度”，看你是直接抛出“个性化推荐”、“AI虚拟主播”这些方案，还是会先去质疑问题，拆解“用户活跃度”的构成（DAU/MAU？停留时长？互动率？），并追问不同用户群体的活跃度瓶颈分别是什么。先定义问题，再谈解决方案，是顶级PM的肌肉记忆。能力三：数据飞轮与产品闭环的设计能力AI产品不是一次性交付的软件，它是一个有生命的、需要持续“喂养”和“调教”的系统。而它的“食物”，就是数据。一个平庸的PM，会把模型上线视为项目的结束。而一个卓越的PM，会把上线看作是数据飞轮开始转动的第一天。他会痴迷于设计一个优雅的产品闭环：冷启动：如何获取第一批高质量的启动数据？是人工标注，还是利用现有业务数据？数据采集：产品上线后，如何设计机制，让用户在使用过程中，自然而然地为我们贡献高质量的反馈数据？是点赞/点踩？是用户主动修正？还是分析用户的后续行为（比如生成内容后是否被采纳）？数据反哺：收集到的数据，如何流回给算法团队？如何定义数据质量标准？多久进行一次模型的迭代更新？价值展现：模型优化后，如何让用户清晰地感知到产品的进步，从而更愿意使用和提供反馈？这个“产品体验->用户反馈->数据积累->模型优化->更好的产品体验”的循环，就是AI产品的核心增长引擎。你，作为产品经理，就是这个引擎的总设计师。举个栗子：想想早期的“猜你喜欢”，你“不喜欢”点击得越多，它就越懂你。这就是一个最经典的数据飞轮。在今天的AIGC产品里，Midjourney通过用户的U（Upscale）和V（Variation）操作，不断收集人类对“美”的偏好数据，这远比任何标注数据都更宝贵。我面试候选人的tips：我会问候选人，“你负责的这个AI功能上线后，你最关注的数据后台是什么样的？你会设计哪些核心看板？如果发现模型效果突然变差，你的排查思路是什么？”能清晰回答这个问题的人，脑子里一定有“数据飞轮”这根弦。能力四：商业嗅觉与产品伦理的平衡力最后，也是最考验PM成熟度的一点。AI，尤其是大模型，非常“昂贵”。每一次API调用都是真金白银的成本。同时，AI的决策过程很多时候是个“黑盒”，充满了不确定性，也带来了前所未有的伦理风险。一个只谈技术和体验，不谈成本和风险的AIPM，是极其危险的。商业嗅觉体现在：成本意识：你会去计算一个功能的Token消耗吗？你会因为成本问题，选择用一个更小的、本地部署的模型去替代GPT-4吗？你会在用户体验和API调用成本之间做取舍（Trade-off）吗？模式思考：你的AI功能是作为免费的“体验增值”，还是一个需要付费的“核心能力”？是按次收费，还是打包在订阅服务里？你考虑过如何防止恶意用户薅你昂贵的API羊毛吗？产品伦理体现在：偏见与公平：你的算法是否会对特定人群产生偏见？例如，一个AI招聘筛选工具，是否会因为训练数据的问题，歧视女性候选人？数据隐私：你如何处理用户的隐私数据？在追求模型效果和保护用户隐私之间，你的底线在哪里？责任与透明：当AI犯错时（比如生成了有害内容或错误信息），产品应该如何应对？我们是否应该告知用户，当前内容是由AI生成的？一个能脱颖而出的候选人，会在产品设计的初期，就将这些商业和伦理问题纳入考量，而不是等到产品上线造成了问题再去补救。这展现的是一种超越功能层面的全局观和责任感。写在最后AI产品经理的浪潮，既是机遇，也是挑战。它要求我们跳出传统的“功能型”产品思维，进化为“系统型”的产品缔造者。技术直觉、价值定义、数据飞轮、商业伦理，这四项能力，环环相扣，共同构成了一个优秀AIPM的核心竞争力。说到底，面试官想找的，不是一个AI技术的“传声筒”，而是一个能驾驭这头“技术巨兽”的“驯兽师”。他要深刻理解这头巨兽的习性、潜力和风险，并引导它去创造真正对世界有益的价值。本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】，微信公众号：【骆齐】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。
从“互怼”到“互信”：财务产品经理构建“黄金信任三角”攻略（听懂痛、说对话、做成事）
为什么财务产品经理总被“互怼”？不是沟通不够，而是信任机制没建好。本文试图打破“产品=流程推进”的惯性认知，从痛点识别、语言对齐到协同闭环，重新定义财务产品经理的角色边界与成事逻辑。产品经理，特别是财务领域的产品经理，与财务部门建立深厚、互信的合作关系，绝非一日之功，也非简单的技巧堆砌它需要深入骨髓的理解、持之以恒的真诚、以及脚踏实地的行动。核心理念：从“供需方”到“命运共同体”我们常陷入一个误区：产品经理是“乙方”，财务是“甲方”或“需求方”。这种定位天然带有距离感。真正健康的财务产品经理（FinancialProductManager，简称为FPM）与财务部门的关系，应基于一个共同目标：利用技术与流程优化，最大化释放财务的价值，使其从繁琐的核算者转型为业务的战略伙伴，最终驱动企业健康发展。我们财务产品经理平时工作时，至始至终要清醒、且牢牢把握一个关键：“财务信息化需匹配企业发展阶段与实情，成为战略落地的‘数字引擎’”，FPM正是构建和维护这个引擎的核心工程师之一。理解并认同这个共同目标，是信任的起点。如何构建起与需求方（即财务同学）良性共建共生的鱼水关系呢？我认为应从以下4个阶段去实践：01第一阶段：深度理解–走进财务的世界信任始于理解。作为FPM，你需要比财务人员更懂他们的痛（至少在系统层面），才能成为值得信赖的伙伴。1.1.吃透“财务的语言”与流程逻辑作为FPM，首先需要了解甚至熟悉会计基础知识、会计核算流程，理解财务流程每个环节的“血肉”。例如，“审核原始凭证”时，财务人员具体在看什么？（发票真伪、合规性、审批完整性、业务实质？）填制凭证时，他们如何选择科目？借贷规则如何应用？结账前有哪些必须完成的校验和关账步骤？每个环节的输入、输出、耗时、易错点在哪里？想达到上述目的，有几种方法，比如花时间“蹲点”观察不同岗位（出纳、应收/应付会计、总账、报表）的日常工作，记录他们的操作步骤、遇到的阻碍、常用的Excel表格、依赖的其他部门信息，并归纳总结，把流程图细化、场景化。其次还要了解财务岗位职责的广度与深度，理解财务不仅仅是记账和出报表（狭义职责）。他们承担着资金管理、税务筹划、成本控制、风险管控、决策支持（广义职责）等重任。每一项职责都对应着不同的系统需求和沟通对象。FPM需要理解财务部门在整个企业价值链中的位置和压力点（如审计压力、合规要求、管理层的决策信息需求）。1.2.精准把握痛点与真实诉求基础性的财务信息化核心诉求无外乎两个：诉求一：提升核算效率，解放生产力“将财务从‘重复性工作’中解放出来”是直接呐喊。这不仅仅是“省时间”，更深层的含义是：减少人为错误：手工录入、复杂的Excel公式、跨系统复制粘贴是错误温床，错误带来的后续更正、对账、审计解释成本极高。释放精力做更有价值的事：让财务人员能投入到分析、预测、控制、支持决策等高附加值工作中，实现个人价值和组织价值的双赢。提升工作体验和幸福感：长期从事枯燥重复劳动，士气必然低落。诉求二：打破系统壁垒，提升数据质量与价值“业财数据实时同步、同源共享”、“数据可追溯”是核心关键。痛点在于：对账差异的折磨：业务系统和财务系统数据不一致，导致月底对账耗时耗力，且差异原因难以定位。信息孤岛的困境：数据散落在ERP、OA、费控、CRM、SRM、MES等系统中，财务获取完整、准确的业务信息困难，难以支持精细化管理和快速决策。追溯能力的缺失：当审计、管理层或业务部门询问某个财务数据时（如“这笔应收账款对应的销售订单或合同等细节？”），财务无法快速、清晰地追溯到业务源头，只能“翻箱倒柜”，效率低下且易引发不信任。数据质量的隐忧：多系统维护相同基础数据（客户、供应商、物料），必然存在不一致，影响报表准确性和分析可靠性。提升数据质量，需要FPM日常工作中杜绝潜在隐患的发生，比如在沟通需求时，不能停留在“你们需要什么功能？”，要深入追问：“这个手工操作（比如发票录入）现在占用了您多少时间？最容易出错的地方在哪里？出错了后果是什么？”“您提到的对账困难，具体是哪个系统（销售/采购）和财务哪个模块（应收/应付）的对账？差异率大概多少？每次找差异平均花多长时间？主要是什么原因导致的（数据不同步？规则不一致？）？”“当您需要追溯某笔凭证背后的业务细节时，现在的流程是怎样的？遇到过哪些困难？”用具体场景和量化数据（哪怕估算）来锚定痛点，这能让财务感受到你真正理解他们。1.3.理解财务的“风险厌恶”基因财务工作天然与合规、准确、风险控制紧密相连。一个数据错误可能引发税务风险、审计问题，甚至是法律纠纷。FPM提出的任何改变（新系统、新流程），财务首先考虑的是：“这会带来什么风险？会不会影响月结？会不会导致报表错误？会不会违反会计准则或税法？”理解并尊重这种谨慎，是沟通顺畅的前提，我们需要主动思考并沟通风险点及应对措施。02第二阶段：专业沟通–搭建理解的桥梁理解了财务的世界，下一步是用他们能接受、能理解的方式进行沟通对话。2.1.摒弃“技术黑话”，拥抱“业务/财务语言”比如常见有同学：张口闭口“API”、“微服务”、“数据库索引”、“SaaS架构”。财务人员可能一头雾水，甚至产生排斥感。正确的沟通方式是：用财务流程和结果描述功能：不说“我们提供API接口”，而说“系统会自动把销售系统当天确认的订单信息（订单号、客户、金额、产品）实时同步到财务系统，自动生成应收账款的会计凭证，您审核确认后过账即可”，将技术实现隐藏在业务价值之后。用会计分录举例：当解释系统如何记录一笔业务时，直接用借贷分录来说明（如：销售订单确认时，系统自动生成`Dr：应收账款/Cr：主营业务收入`的凭证分录）。用财务熟悉的术语：如“总账科目”、“辅助核算”、“凭证字号”、“关账”、“结账”、“试算平衡”、“穿透查询”等。可视化演示：原型设计、流程图（如数据流转图、业务触发财务核算的时序图）比文字描述直观百倍。展示从“业务动作”（如采购订单审批完成）到“财务结果”（如应付账款凭证生成）的全链路。2.2.紧扣业务场景，拒绝空中楼阁比如：空谈某个功能的先进性（“我们这个AI预测模型很牛！”），却不说明它能解决财务工作中的哪个具体问题。如果换成下列方式，效果会明显好很多：讲故事：围绕业务中的具体痛点场景（采购下单触发成本暂估、销售订单触发收入预提、统一数据源避免对账差异、凭证追溯业务单据）来设计你的沟通。演示真实用例：最好能用接近真实的数据和业务场景进行原型演示。例如，演示在模拟的SRM系统里完成一笔采购审批后，ERP系统如何自动生成暂估入库和应付账款的凭证；演示如何在总账模块双击一个应收账款凭证行，直接穿透到CRM系统的销售订单，再穿透到询价邮件。关联财务目标：明确告知新功能/系统如何帮助财务达成其KPI，如缩短月结时间（X天->Y天）、降低对账差异率（X%->Y%）、提高报表准确率、减少人工操作工时。2.3.坦诚透明，管理预期许多产品经理在与需求沟通时，常常为了取悦或快速推进项目，承诺超出系统能力范围的功能，或隐瞒潜在的限制和风险。这导致将所有压力都压在FPM身上，并隐藏了潜在风险。有经验的产品同学一般会按下列方法将相关干系方凝聚成一个团队，风险共担、利益共享：清晰界定范围与边界：在需求讨论初期就明确哪些操作是系统能自动化实现的，哪些是仍需人工干预的（如某些特殊、非标的税务处理、非常规业务场景），否则会出现“承诺的功能无法落地”等大忌。主动沟通技术限制：如果某项需求在技术上实现难度大、成本高或有风险，尽早、坦诚地告知财务，并解释原因。同时，提供替代方案或分阶段实现的建议。拥抱“做不到”：勇敢地说“目前这个需求技术上还做不到”或“实现这个需求的代价（时间/成本/风险）可能远超收益”，比硬着头皮接下然后失败要好得多，这反而能建立“可靠”的印象。不仅是财务产品同学，我发现几乎所有产品在评估需求时或碍于面子、或抗不住压力，在明知需求无法实现或满足预期时都不好意思说NO，相反技术同学比如程序员哥哥就勇敢得多，确实是个有意思的现象。重视合规底线：任何功能设计必须优先考虑合规性。在涉及会计准则变更（如新收入准则）、税法更新等关键节点，主动邀请财务专家（甚至外部审计师）参与方案评审，确保系统逻辑满足合规要求，要把合规视为不可逾越的红线。2.4.积极倾听，确认理解在日常工作中，我经常看到有些产品同学在与财务沟通时，急于表达自己的想法，没有真正听懂财务的诉求和顾虑。多问“为什么”：深挖需求背后的真实意图。财务说“需要这个报表”，要问“这个报表用于什么场景？谁看？现有的报表哪里不能满足？”。复述与总结：会议结束前或关键讨论后，用自己的话复述一遍达成的共识、待解决的问题、下一步行动。确保双方理解一致。书面邮件确认是更可靠的方式。鼓励反馈，特别是不同意见：营造安全的沟通氛围，让财务人员敢于提出质疑和担忧。他们的顾虑往往是风险点所在。03第三阶段：建立信任–从承诺到交付理解是基础，沟通是手段，真正的信任是在一次次可靠的交付和共同克服困难的过程中建立起来的。3.1.成为值得信赖的“流程伙伴”超越功能，理解端到端流程：不仅理解单个财务功能点的操作，更要理解财务流程如何与采购、销售、库存、生产等业务流衔接。理解业务事件如何触发财务核算（如“业务发生后，财务能实时获取并触发生成相应核算凭证”）。要想成为财务同学信任伙伴，FPM在工作中，需绘制详细的跨职能流程图（业务+财务），与财务及相关业务部门共同评审、确认。确保你的产品设计覆盖了所有关键的业务-财务触点，解决了数据同源和流程断点问题。在系统上线后，持续关注流程运行是否顺畅。3.2.用数据说话，兑现价值承诺财务天然对数据敏感，我们如果用数据形式展未我们的承诺，效果意外的棒。如何量化成果呢？财务需求常见的指标如“提升核算效率”、“提升数据质量与价值”，这些都是需要量化的。在项目启动前，与财务共同定义成功指标（KPIs）。例如：自动化率：凭证自动生成比例、银行对账自动完成比例。效率提升：月结周期缩短天数、特定流程（如报销处理、发票录入）处理时间减少百分比、人均处理单据量提升。质量提升：对账差异率下降、凭证错误率下降、报表首次通过率提升、追溯业务单据的平均时间缩短。成本节约：节省的工时折算的人力成本、减少的差错损失。无论是否是财务的需求，在系统上线后，产品经理定期（如每月/每季度）收集并分析这些数据，形成简洁明了的报告，与财务团队（或需求团队）分享成果。用事实证明你的工作确实为他们带来了价值。即使效果未达预期，也要坦诚分析原因，共同制定改进计划。3.3.主动担当，风险共担财务最紧张的时刻莫过于月结、年结、审计期间。在这些关键时期，作为FPM应未雨绸缪做预案，做到关键时刻不掉链子。提前预警：如新功能上线可能影响月结，务必提前足够时间（如几周）预警，并与财务共同制定应急预案（如回滚计划、手工处理流程）。现场支持：在重要的月结、年结窗口期，主动提供现场支持或保持高度响应，随时准备解决系统相关问题。共担压力：当系统问题确实影响了财务工作（如导致结账延迟），要勇于承认问题，第一时间投入资源解决，并与财务一起向管理层解释情况，而不是推卸责任。建立透明的反馈与跟踪机制，比如建立问题跟踪表，通过一个共享的（如在线表格或项目管理工具），记录财务提出的系统问题、改进建议、Bug反馈等。清晰标注状态（待处理、处理中、已解决、已发布）、负责人、预计完成时间。定期同步进展。还可通过设立固定的沟通节奏（如双周会），回顾系统运行情况、讨论新需求、同步产品规划。让财务知道他们的声音被听到，事情在推进。04第四阶段：深化信任–从执行者到战略共创者当基础信任建立后，FPM可以更进一步，从被动响应需求，转向主动引领，与财务共创未来。4.1.前瞻思考，匹配战略理解企业战略与财务目标，FPM需要跳出具体的功能需求，思考：公司未来1-3年的战略重点是什么？（扩张？降本增效？并购？上市？）财务部门为实现公司战略，自身需要完成哪些转型？（如从核算型转向分析型、控制型、战略型？）现有的财务系统和数据能力，如何支撑这些战略和转型目标？差距在哪里？在具体行动上，可主动要求参与财务部门的年度规划会议或战略研讨会。基于你对技术和数据的理解，提出前瞻性的建议：例如，“为了实现更精准的现金流预测（支撑扩张战略），我们可能需要整合哪些业务系统的实时数据？需要建立哪些预测模型？系统架构需要做何调整？”从技术角度为财务战略落地提供路径图。4.2.赋能财务，释放数据潜能核算只是财务的基础性职能，在解决了效率和数据质量问题后，FPM应思考如何帮助财务利用系统沉淀的海量业财融合数据，发挥更大的分析、预测、决策支持价值。赋能财务，可从以下几方面着手：推动自助分析：建设易用的BI平台，赋予财务人员（无需依赖IT）自定义报表、进行多维度分析（如分产品线、区域、客户群分析盈利能力、现金流趋势）的能力。探索预测能力：结合历史数据和业务计划，利用系统能力辅助进行更精准的收入预测、现金流预测、成本模拟。挖掘数据洞见：帮助财务利用数据识别成本节约机会、风险预警信号（如客户信用恶化趋势）、业务优化点（如低效的销售渠道）。4.3.共同进化，持续改进信任关系的最高境界是成为互相促进的伙伴。FPM可以从财务对业务的理解和风险把控中学习，提升自己的业务敏锐度；财务也可以从FPM的技术视野和创新思维中获得启发，思考如何更好地利用技术。建立一种机制，鼓励双方就系统优化、流程改进、数据应用等方面进行持续的头脑风暴和知识分享。唠唠叨叨说了这么多，财务产品经理要想赢得需求方的信任，有三点是贯穿始终的基石：同理心、可靠性与真诚同理心：永远尝试站在财务人员的角度思考问题。理解他们月末加班的疲惫，理解他们对审计抽查的紧张，理解他们对数据准确性的执着。你的方案和沟通方式，要体现出你理解并尊重他们的处境和感受。可靠性：这是信任的钢筋水泥。做到“言必信，行必果”。承诺的交付时间、答应的功能、约定的沟通，都要尽全力做到。如果遇到困难或需要延期，务必提前、主动、坦诚地沟通。每一次可靠的交付都是信任账户的存款。真诚：不虚伪，不敷衍。承认自己不懂的财务知识（但承诺去学），承认系统的不足（但承诺去改）。以解决问题为导向，而非推卸责任或争功诿过。真诚地认可财务人员的专业和价值。与财务部门建立深厚的信任关系，没有捷径可走。它要求财务产品经理沉下心来，真正走进财务的世界，理解他们的语言、逻辑、痛点和梦想；要求我们用清晰、务实、基于场景的方式沟通，摒弃浮夸，坦诚透明；更要求我们在每一次交互、每一个项目中，用专业的能力、可靠的交付和主动的担当，持续积累信任的资本。这是一个从“我帮你做系统”，到“我们共同解决问题”，再到“我们共同创造财务未来”的渐进过程。当你不再是财务眼中那个“提需求的麻烦制造者”或“听不懂话的技术宅”，而是他们心中值得信赖、并肩作战的“战友”和“引擎建造师”时，你就真正成功了。这份信任，将成为你推动财务数字化转型、释放财务战略价值最强大的武器。最后用一句话结束本篇文章：信任是一场漫长的修行。作者：业财老曾，公众号：业财老曾谈，专注财务信息化20年本文由@业财老曾原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
将“自我”作为一个产品来打造的SOP
你不是缺能力，而是缺一套“自我运营”的方法论。这篇文章教你如何像打磨产品一样打磨自己，从定位、结构、价值到反馈机制，构建属于自己的成长飞轮。如果你正在寻找个人成长的系统解法，这就是起点。产品经理的“终局困境”——我们管理一切，除了我们自己作为产品经理，我们活在一套严谨的流程和框架之中。我们用PRD（产品需求文档）定义混沌，用Roadmap（路线图）丈量未来，用敏捷开发迭代现实，用数据分析审视结果。我们是“价值”的捕手，“增长”的引擎，“不确定性”的驯兽师。我们痴迷于为我们的产品，寻找那个最优的、通往成功的路径。然而，在夜深人静、关上电脑的那一刻，一个深刻的困境常常浮现：我们能为世界上最复杂的产品制定清晰的战略，却常常对我们自己的人生战略感到迷茫。我们像一个勤奋的“码农”，为自己的职业生涯不断地“堆砌功能”：学习Python、钻研AIGC、考取PMP证书、研究增长黑客……我们的技能列表（FeatureList）越来越长，但我们却越来越不确定，这些“功能”是否服务于一个统一的、有意义的“产品愿景”。我们陷入了个人成长的“构建陷阱”（TheBuildTrap）——为了构建而构建，为了学习而学习，却忘记了去问那个最根本的产品问题：“我的用户是谁？我要解决他们的什么核心痛点？”而对于“自我”这个产品而言，它的第一个，也是最重要的用户，就是我们自己。前两篇的内观修炼，我们解剖了我们内在的“代码冲突”，逆向工程了我们的“决策算法”。那是一次深入底层的“技术勘探”和“架构评审”。现在，我们要从“后台”走向“前台”，从“理解”走向“创造”。这篇长文，将是我迄今为止最重要的思考沉淀。它不再仅仅是“复盘”或“分析”，而是一份完整的、可供所有产品经理参照执行的**“SOP”（StandardOperatingProcedure，标准作业程序）**。我们将运用我们最熟悉的、完整的“产品生命周期管理”框架，一步一步地，将那个模糊、焦虑、充满“可能性”却缺乏“路径感”的“自我”，打造成一个目标清晰、价值主张明确、且具备持续迭代能力的“伟大产品”。这，是你作为产品经理，所能接手的，最重要的一个项目。项目代号：Mev1.0。立项之前——逃离“功能堆砌”，回归“用户价值”在任何一个伟大的产品诞生之前，都有一段“立项前”的混沌期。而绝大多数平庸的产品，都死于一个共同的错误：在没有想清楚“Why”和“Who”之前，就一头扎进了“What”和“How”的细节之中。个人成长，同样如此。我们常常焦虑于“我应该学点什么？”，却很少冷静下来，问自己：“我学习这些，到底是为了成为一个什么样的‘我’？这个未来的‘我’，他的核心需求是什么？”这种“功能堆砌”式的成长，就像一个没有灵魂的产品，看起来功能齐全，但组合在一起却毫无章法，无法形成合力，更无法给“用户”（我们自己）带来真正的满足感和成就感。因此，在我们的SOP正式开始之前，第一步，也是最重要的一步，就是**“立项评审”**。行动项1.1：召开“自我立项评审会”时间：找一个不受打扰的、完整的半天。参会人：只有你，以及一个绝对诚实的你。议题：1）痛点分析（PainPointAnalysis）：写下当前让你感到最焦虑、最不满、最痛苦的3-5件事。（例如：职业发展停滞、技能单一、缺乏影响力、收入不达预期、感觉活得“不真实”……）对每一个痛点，进行“五个为什么”的根本原因分析。2）机会评估（OpportunitySizing）：如果这些痛点被解决了，你的生活/工作会发生什么质的变化？审视外部世界，有哪些趋势（AI、新能源、国产化……）是你感兴趣，且可能与你的能力/愿景相结合的？3）立项决策（Go/No-GoDecision）：明确回答：“我是否真的愿意，投入我未来1-3年最宝贵的精力、时间和资源，来系统性地解决这些痛点，打造一个全新的‘自我’版本？”如果答案是“Yes”，那么恭喜你，项目“Mev1.0”，正式立项。这个看似“形式化”的步骤，其核心价值在于，它强迫我们从一个“被动的技能学习者”，转变为一个“主动的价值创造者”。我们不再是自己人生的“码农”，我们正式成为了它的**“产品负责人”（ProductOwner）**。Phase1·探索与战略——撰写你的“个人产品需求文档”（PPRD）项目已立项，我们进入了产品管理的核心阶段：定义与战略。我们需要为“Mev1.0”撰写一份详尽的“个人产品需求文档”（PersonalPRD），它将是我们未来一切行动的“宪法”。SOP2.1：市场与用户研究（Market&UserResearch）目标：定义你的“目标市场”和“核心用户画像”。行动项：1）市场分析：赛道选择：罗列出你未来可能进入的3-5个职业赛道（e.g.,AI产品经理、短视频运营、管理咨询、SaaS行业专家……）。PEST分析：对每个赛道，用PEST模型（政治、经济、社会、技术）进行宏观趋势分析。竞争分析：找到每个赛道中的3个“标杆人物”（你的“竞品”），分析他们的能力模型、成长路径和影响力来源。2）用户画像（UserPersona）：核心用户：这个“用户”不是别人，而是**“三年后的、你最想成为的那个自己”**。画像描绘：给这个“三年后的你”画一幅像。他的职位是什么？日收入是多少？每天的工作和生活是怎样的？他最大的成就是什么？他周围的人如何评价他？他最大的快乐和烦恼是什么？（越具体，越有力量）核心需求与痛点：这个“未来的你”，最需要“现在的你”为他解决什么问题？是“缺乏某个关键技能”，是“没有拿得出手的作品”，还是“缺少关键的人脉资源”？SOP2.2：定义价值主张（ValueProposition）目标：用一句话，清晰地定义“Mev1.0”的核心价值。工具：价值主张画布（ValuePropositionCanvas）。行动项：1）客户档案（右侧）：客户任务（Jobs-to-be-Done）：你的“客户”（目标公司、合作伙伴、社会）需要你为他们完成什么“工作”？（e.g.,“提升产品留存率”、“降低运营成本”、“构建高效团队”……）痛点（Pains）：他们在完成这些工作时，最大的痛点是什么？收益（Gains）：他们最渴望得到的“收益”是什么？2）价值地图（左侧）：产品与服务（Products&Services）：你的“产品”，即你的能力和服务的集合。痛点缓释剂（PainRelievers）：你的哪些能力，可以直接缓解他们的痛点？收益创造器（GainCreators）：你的哪些能力，能为他们创造额外的收益？3）提炼价值主张：将两者匹配，形成你的一句话价值主张。例如：“我，[你的名字]，致力于通过[你的核心能力，e.g.,构建数据驱动的AI产品体系]，帮助[你的目标客户，e.g.,成长期的SaaS公司]，解决[核心痛点，e.g.,用户活跃度低、商业化路径不清晰]的问题，实现[关键收益，e.g.,可持续的用户与收入增长]。”SOP2.3：确立北极星指标（NorthStarMetric）目标：为“Mev1.0”在当前阶段，找到那个唯一的最重要的、指引所有行动的衡量指标。行动项：1）指标选型：从以下几个方向，选择一个最符合你当前“产品阶段”的北极星指标：学习速度（LearningVelocity）：如果你处于探索期，目标是最大化认知和技能的增长。价值产出（ValueOutput）：如果你处于成长期，目标是最大化可被衡量的、有影响力的“作品”或“项目成果”的数量。财务自由度（FinancialFreedomScore）：如果你处于稳定期，目标是最大化收入或被动收入。影响力指数（InfluenceIndex）：如果你追求个人IP，目标可能是你的内容阅读量、关注者数量或行业内的认可度。2）指标定义：将其量化。例如，“学习速度”可以定义为“（新技能数x技能深度）/时间”。SOP2.4：绘制个人路线图（PersonalRoadmap）目标：将宏大的愿景，分解为可执行的、有时间节点的路径。工具：三层产品组合规划（HorizonsofGrowth）。行动项：Horizon3（1-3年，探索与愿景）：这是你“三年后的用户画像”所在的地方。定义3-5个里程碑式的目标。（e.g.,“成为AI产品总监”、“出版一本关于产品经理内观的书”、“成功孵化一个副业项目”）。Horizon2（6-12个月，成长与扩张）：为了实现H3的目标，你在未来一年内需要构建哪些“核心能力”或拿下哪些“关键战役”？（e.g.,“主导一个完整的AIGC项目”、“将个人IP的关注者做到1万”、“搭建起自己的财务知识体系”）。Horizon1（0-3个月，执行与优化）：这是你下个季度的OKRs。为了实现H2的目标，你在接下来的三个月里，要完成哪3-5个最重要、最具体的目标？（e.g.,“完成AI产品经理的系统学习并输出10篇深度笔记”、“拿到至少一个一线AI公司的面试机会”、“发布5条关于‘产品经理内观’的短视频并验证内容方向”）。至此，你的“个人产品需求文档”已初步完成。你不再是一个迷茫的探索者，你变成了一个手持清晰战略地图的**“产品战略家”**。Phase2·研发与架构——构建你的“内核操作系统”战略已定，现在进入最硬核的“研发”阶段。我们要像构建一个复杂的软件一样，来构建我们的“能力系统”。SOP3.1：功能清单与优先级排序（FeatureBacklog&Prioritization）目标：将所有需要学习的“技能”，转化为一个可管理的“功能待办列表”。行动项：1）创建Backlog：将你在PPRD中识别出的所有能力缺口，分解为具体的“技能项”（UserStory），放入你的个人Backlog。（e.g.,“作为一个AIPM，我需要掌握LangChain的核心用法，以便我能设计出更强大的Agent”）。2）优先级排序（RICE）：对每一项技能，用RICE模型进行打分和排序。Reach（覆盖面）：掌握这个技能，能影响到我多少个目标？Impact（影响力）：这个技能对我实现北极星指标的贡献有多大？Confidence（信心）：我有多大把握能学会并用好它？Effort（投入）：学习这个技能，大概需要多少小时/金钱？3）形成优先级列表：你会得到一个清晰的、接下来应该先学什么的“技能学习路线图”。SOP3.2：设计后端架构（BackendArchitecture）——你的知识图谱目标：避免“技能”成为孤立的“数据点”，而是将它们构建成一个相互连接、能够产生“涌现”效应的“知识图谱”。行动项：1）定义核心模型：识别你知识体系中最核心的1-3个“底层模型”。（e.g.,从你的笔记看，可能是“系统动力学”、“辩证法”、“精神分析”）。2）构建连接：在学习任何一个新技能（前端）时，都强迫自己思考，它如何与你的核心模型（后端）相关联。例如，学习“用户访谈技巧”时，思考：“这背后体现了精神分析中的哪些‘倾听’和‘共情’原则？”学习“A/B测试”时，思考：“这不就是‘辩证法’中‘否定之否定’的实践应用吗？”3）可视化你的架构：使用Obsidian、RoamResearch等双向链接笔记工具，将你的知识“节点”连接起来，真正地“看到”你的思想是如何“生长”的。SOP3.3：开发API层（APILayer）——让内在价值被外部调用目标：打造一套高效的“接口”，将你的“后端”知识和思考，转化为可被外部世界（面试官、同事、用户）“调用”和“理解”的“前端”表达。行动项：API文档（写作）：定期写作，就是为你思想的API编写“说明文档”。它强迫你将模糊的思考，结构化、清晰化。API演示（演讲）：参与分享、演讲，就是在进行API的“现场演示”。API调试（沟通）：日常的每一次沟通、汇报、评审，都是在“调试”你的API，看它是否能被对方正确“解析”，是否会返回“错误代码”（误解）。SOP3.4：性能与扩展性（Performance&Scalability）——你的精力管理系统目标：确保你这个“产品”能够7×24小时稳定运行，而不是频繁“宕机”。行动项：性能监控（精力追踪）：像监控服务器的CPU占用率一样，每天记录自己的精力水平（1-10分）。识别出哪些活动是“高耗能”（e.g.,无效会议），哪些是“能量补充包”（e.g.,深度阅读、运动）。负载均衡（精力分配）：遵循“波谷波峰”原则。在高强度的“逻辑研发”（e.g.,写PRD）之后，安排一段时间的“感性放松”（e.g.,听音乐、散步），反之亦然。系统维护（健康与睡眠）：将睡眠、饮食、运动，视为最高优先级的“底层系统维护任务”，而不是可以随意牺牲的“低优Ticket”。SOP3.5：采用敏捷开发（AgileMethodology）目标：用“小步快跑、快速迭代”的方式，来推进你的个人成长，对抗“完美主义”带来的“拖延症”。行动项：两周冲刺（Sprints）：以两周为一个“学习冲刺”，专注于Backlog中最优先的1-2个技能。每日站会（DailyStand-up）：每天早上花5分钟，回答三个问题：“我昨天完成了什么？我今天计划做什么？我遇到了什么障碍？”冲刺评审（SprintReview）：在两周结束时，拿出一个小小的“可交付成果”（e.g.,一篇学习笔记、一个代码小样、一次分享），向你的“审查者”（导师或朋友）进行“演示”。回顾会议（Retrospective）：回顾这两周，哪些做得好？哪些可以改进？Phase3·市场与运营——向世界“交付”你自己产品研发完成，就必须走向市场，接受检验。SOP4.1：打造你的“营销官网”（MarketingSite）——简历与作品集目标：将你的简历，从一份“历史记录”，升级为一份为“转化”而优化的“营销落地页”（LandingPage）。行动项：价值主张置顶：在简历最上方，用一句话（你的价值主张）告诉HR，“我是谁，我能为你解决什么问题”。STAR原则=用户案例（CaseStudy）：每一个项目经历，都用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来写，把它变成一个“客户成功案例”。重点突出“结果”（Result），并尽可能量化。作品集=产品演示（ProductDemo）：准备一个在线作品集（Notion、个人网站），展示你的深度思考（文章）、项目复盘（PRD、流程图）、甚至是SideProject。SOP4.2：优化你的“销售流程”（SalesProcess）——面试目标：将面试，从一次“被审判”的考试，转变为一次你主导的“产品销售”过程。行动项：售前调研：面试前，深入研究公司的产品、财报、创始人访谈，理解他们的“痛点”。开场破冰（价值主张）：在自我介绍时，直接抛出你的“价值主张”，告诉对方你为何而来。功能演示（案例展示）：将你的项目经历，包装成一个个“解决方案”，来回应面试官的问题。成交（提问环节）：你的提问，是你展示你对公司思考深度的最佳机会。SOP4.3：开展“内容营销”（ContentMarketing）——个人IP的构建目标：这正是你正在做的事——通过持续输出高质量内容，建立信任和影响力，吸引“潜在客户”（机会）主动上门。行动项：内容矩阵：规划你的内容主题（已完成）。内容漏斗：设计不同深度的内容，来吸引和转化不同层次的关注者。短视频/观点（漏斗顶层，吸引泛用户），深度文章（漏斗中层，筛选同路人），课程/咨询（漏斗底层，价值变现）。一致性：确保你所有的内容，都围绕着你的“价值主张”和“产品愿景”展开。SOP4.4：建立“数据看板”（Dashboard）——复盘与衡量目标：用数据来驱动你“自我”这个产品的迭代。行动项：创建你的个人Dashboard：追踪你的“北极星指标”和一系列“过程指标”。过程指标示例：每周学习时长、每月输出文章数、面试转化率、项目成功率、收入增长率、获得的正面反馈数……定期复盘：每月/每季度，像开产品数据分析会一样，审视你的Dashboard，分析数据背后的原因，并制定下一阶段的“优化策略”。终局的智慧——转型与“下线”的勇气最伟大的产品经理，不仅知道要做什么，更知道“不要做什么”，甚至知道何时“杀死”自己的产品。SOP5.1：定期进行“产品线评估”目标：评估你当前的“产品”（职业身份、核心技能），是否依然服务于你的终极愿景。行动项：每年进行一次“身份复盘”。问自己：“我当前‘IT项目经理’或‘电商产品经理’这个身份，是否依然是我通往‘AI产品领袖’这个愿景的最佳路径？它是否已经成为了我的‘历史包袱’？”SOP5.2：勇敢地“下线”过时的功能目标：释放资源，聚焦于未来。行动项：当你发现一项你曾经引以为傲的技能，已经不再能为你创造核心价值时，要有勇气在你的简历和日常工作中，主动将其“降级”或“移除”。当你发现一条职业路径已经走入死胡同时，要有勇气进行“战略转型”（Pivot），哪怕这意味着要放弃一部分“沉没成本”。产品“你”的生命周期，永不终结。每一次“下线”，都是为了下一次更伟大的“发布”。你，就是你一生最重要的产品我们，作为产品经理，终其一生，都在与“创造”为伴。我们创造功能，创造体验，创造价值。但我们所能创造的，最复杂、最深刻、也最值得投入的，正是“我们自己”。这份SOP，不是一份僵硬的教条，而是一张动态的、活的“地图”。它邀请你，将你全部的产品智慧、全部的内观勇气，都倾注于这个独一无二的项目之上。它邀请你，停止零散的“功能堆砌”，开始系统的“价值创造”。它邀请你，停止被动的“随波逐流”，开始主动的“战略领航”。它邀请你，从今天起，为你自己，写下第一份PRD，创建第一个Backlog，规划第一个Sprint。打开你的个人看板吧。产品“Mev1.0”的第一个P0级用户故事，你，准备好写下了吗？本文由@鸣老师原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议
AI产品经理全解析：三类核心岗位的破局之道与能力图谱
AI产品经理不是“懂技术的PM”，而是“表达机制的设计者”。本文系统梳理三类核心岗位——模型产品经理、Agent产品经理、平台产品经理的能力图谱与协同路径，希望能帮到大家。根据具体岗位职责的不同，我们将AI产品经理分为以下三种主要的类型：一、业务导向型AI产品经理：深耕垂直领域的场景破局者1.岗位画像与核心价值业务导向型AI产品经理就像是一位“行业场景深耕者”，他们将全部的精力聚焦在特定行业的场景之中，凭借着自己在该领域深厚的经验，如同一位技艺精湛的工匠，将AI技术精准无误地嵌入到业务链条的每一个环节里。在医疗领域，医疗AI影像产品经理能助力医生更高效地识别病灶；在金融领域，金融智能风控产品经理可实时评估交易风险，拦截潜在的欺诈行为。他们在复杂的合规框架下，小心翼翼地平衡着临床需求与技术的可行性，或是业务需求与技术的实现难度，就像在走钢丝一般，每一步都需要无比的谨慎和精准，最终推动AI技术从实验室的“象牙塔”中走出来，成功落地到真实的应用场景里，为行业带来全新的变革和突破。2.核心能力解构行业洞见壁垒：这是业务导向型AI产品经理的核心竞争力之一。以医疗影像领域为例，他们需要像熟悉自己的掌纹一样掌握医疗影像诊断标准，比如DICOM协议，这是医疗影像数据交换的国际标准，只有深入理解它，才能在海量的影像数据中找到关键信息。在金融反欺诈领域，他们要熟知各种业务规则，了解常见的欺诈手段和风险点，只有这样，才能敏锐地识别出AI技术可以优化的关键环节，如提高医疗影像病灶识别的效率，让医生能够更快、更准确地发现疾病；或是实现金融交易的实时风险评估，保障金融机构和用户的资金安全。需求翻译能力：这是业务导向型AI产品经理的一项关键技能，他们需要具备将业务语言转化为技术语言的能力。在医疗场景中，医生对于影像阅片有着自己的临床需求，比如希望能够更准确地检测出肺结节，业务导向型AI产品经理就要把这种需求转化为AI模型的具体性能指标，像要求肺结节检出率≥95%。然后，他们要像一位沟通高手一样，协调算法团队与业务专家进行深入的交流和探讨，确保双方对技术方案达成共识，避免因为沟通不畅而导致的误解和偏差。合规与伦理把控：在各个行业中，合规与伦理都是不可逾越的红线。在医疗AI领域，产品经理需要严格遵循HIPAA数据隐私规范，保护患者的个人隐私信息不被泄露，确保患者的权益得到充分的保障。在金融领域，要符合GDPR算法透明要求，让用户清楚地了解算法的决策过程和依据，增强用户对金融服务的信任。只有确保产品落地符合行业监管红线，才能让产品在市场上稳健发展，赢得用户和监管机构的认可。3.适合人群与转型路径这类岗位非常适合那些已经在某个行业中积累了5年以上经验的从业者，他们对行业的业务流程了如指掌，就像熟悉自己每天走过的街道一样。无论是医疗、教育还是零售行业，他们在自己的领域中都有着丰富的实践经验和深刻的理解。对于这些人来说，转型成为业务导向型AI产品经理是一个非常不错的选择。在转型时，他们可以从一些边缘场景入手，比如将零售库存管理经验巧妙地转化为智能供应链AI产品设计。通过主导一些小型的AI赋能项目，他们可以逐渐积累跨领域协作的经验，学会与不同专业背景的人合作，共同推动项目的进展，为自己的转型之路打下坚实的基础。4.典型案例：医疗AI影像产品经理的一天清晨，某医疗AI影像产品经理早早来到公司，第一件事便是打开电脑，梳理当天的工作任务。随后，他与三甲医院放射科的医生进行线上会议，仔细聆听医生们在日常工作中遇到的痛点，尤其是关于肺结节CT影像漏诊率的问题。医生们反映，在大量的影像数据中，有时会因为一些细微的病灶难以察觉而导致漏诊，这给患者的治疗带来了潜在的风险。了解到这些问题后，产品经理深知时间紧迫，立即协调算法团队召开紧急会议。在会议上，他详细地向算法团队传达了医生们的需求，共同探讨如何优化分割模型，提高肺结节的检测准确率。同时，他还与合规部门进行沟通，确认患者数据脱敏方案，确保在使用患者数据进行模型训练时，严格遵守相关的法律法规，保护患者的隐私安全。经过一整天的忙碌，他终于推动产品在技术层面取得了关键进展，并朝着通过NMPA医疗器械注册的目标又迈进了一步，为产品最终实现临床场景落地奠定了坚实的基础。二、AI平台型产品经理：构建技术基建的开发者赋能者1.岗位定位与核心职责平台型AI产品经理堪称是“技术基建的构建师”以及“开发者的赋能者”。他们的使命是打造出一套通用化的AI工具链，就像为企业搭建起一座功能齐全的“技术大厦”，为企业提供从数据处理、模型训练到部署监控的全生命周期解决方案，让企业能够在这座“大厦”里高效地开展AI应用的开发工作。以万兴科技的云端AI视频创作平台产品经理为例，他们需要整合大模型能力，对传统视频编辑工具进行全面的改造和升级，使其具备智能化的创作功能，从而支撑起千万级创作者的智能化创作需求。无论是视频的剪辑、特效的添加还是字幕的生成，都能通过这个平台轻松实现，为创作者们提供了极大的便利。2.能力模型与关键任务技术架构思维：平台型AI产品经理需要具备深厚的技术架构思维，深入理解MLOps（机器学习开发运维）流程，这就好比是一位优秀的建筑师，要熟悉建筑的每一个施工环节。他们要能够设计出支持分布式训练的资源调度系统，以字节跳动数据平台的千卡并行训练任务调度方案为参考，通过合理地分配计算资源，优化模型迭代效率，让模型能够在短时间内得到更精准的训练结果。开发者体验优化：针对算法工程师在开发过程中遇到的痛点，设计出实用的工具，是平台型AI产品经理的重要任务之一。以万兴科技为视频创作者开发的AI脚本生成插件为例，不仅要确保插件的功能强大，能够根据用户的需求快速生成高质量的脚本，还要保证API调用成功率≥99.9%，文档覆盖率100%，这样才能降低开发者接入成本，让他们能够更加顺利地使用插件，提高开发效率。生态整合能力：平台型AI产品经理还需要具备强大的生态整合能力，能够对接第三方算法供应商（如商汤视觉算法）与企业客户需求，将不同的技术和资源整合在一起，构建“平台+工具+服务”的闭环生态。阿里云AI平台就是一个很好的例子，它整合了自然语言处理、计算机视觉等多模态能力，为企业提供了一站式的AI解决方案，让企业能够根据自己的需求选择合适的功能和服务，实现智能化转型。3.典型招聘画像这类岗位通常要求应聘者具备5年以上B端产品经验，并且要有创作工具/数据平台设计经历。以万兴科技的招聘要求为例，他们希望应聘者熟悉视频编辑工具生态，对视频创作的流程和需求有深入的了解。而字节跳动则更看重应聘者是否有SaaS/PaaS产品落地经验，因为这涉及到产品的实际应用和推广。核心是应聘者要能够平衡技术深度与商业价值，既要懂技术，又要了解市场需求，能够将技术转化为实际的商业价值。4.实战场景：从0到1搭建AI中台的关键挑战某从业者在搭建AI中台时，面临着诸多挑战。首先，他需要精心规划智能中台的功能模块，明确每个模块的职责和作用，就像规划一座城市的布局一样。然后，协调研发团队开发数据标注平台、模型训练框架、推理服务引擎等关键组件，确保各个组件之间能够无缝协作。同时，设计租户隔离机制也是至关重要的，这可以保障企业客户数据安全，防止数据泄露和滥用。经过一系列的努力，最终实现了内部工具外部化，成功支撑100+企业客户的AI应用开发，为企业的发展提供了强大的技术支持。三、技术导向型AI产品经理：大模型时代的数据价值挖掘者1.岗位起源与核心使命随着AIGC的爆发式增长，技术导向型AI产品经理如同一位敏锐的“数据价值挖掘者”，应运而生。他们的目光聚焦于数据的全链路管理，从数据的采集、清洗，到深入的分析，每一个环节都精心把控，致力于为大模型的训练提供最优质的数据“燃料”。在数据采集阶段，他们可能会采用合规的网页文本爬取技术，从海量的互联网信息中筛选出有价值的数据。比如，在为智能客服系统收集数据时，他们会爬取各种常见问题和用户反馈，为后续的模型训练提供丰富的素材。在数据清洗环节，他们则要像一位精细的工匠，去除非结构化数据中的噪声，让数据更加纯净。面对杂乱无章的文本数据，他们会运用专业的工具和算法，识别并剔除其中的错误信息、重复内容和无关词汇，确保数据的准确性和可用性。而在数据分析阶段，他们又像是一位洞察人心的心理学家，构建用户画像标签体系，从数据中挖掘出用户的行为模式、兴趣爱好和需求偏好。通过对电商平台用户购买数据的分析，他们可以为用户打上诸如“时尚达人”“数码爱好者”“家居生活爱好者”等标签，为个性化推荐系统提供有力的支持。像智能客服对话数据产品经理、推荐系统数据策略产品经理等，都是这个领域中的典型代表，他们在幕后默默耕耘，为大模型的高效运行提供着坚实的数据保障。2.核心能力矩阵数据工程认知：技术导向型AI产品经理需要对数据工程有深入的认知，这是他们工作的基础。在数据标注质量评估方面，他们要掌握各种评估指标，确保标注数据的准确性。比如，在实体识别任务中，要求准确率达到90%以上，这意味着他们需要对标注数据进行严格的审核和验证，不放过任何一个可能出现的错误。同时，他们还要具备设计数据增强策略的能力，以扩充训练数据的规模和多样性。在文本数据处理中，采用EDA（EasyDataAugmentation）数据扩充技术，通过同义词替换、随机插入、随机删除等操作，生成更多的训练样本，让模型能够学习到更丰富的语言表达和语义信息，从而提升模型的泛化能力。算法协同能力：与算法团队的紧密协作是技术导向型AI产品经理的关键能力之一。以NLP（自然语言处理）领域为例，他们要与NLP工程师密切配合，共同优化对话模型。通过对用户交互日志的细致分析，他们能够发现意图识别过程中的错误案例，进而提出针对性的改进措施。当发现模型在识别某些领域的问题时存在偏差，他们会建议增加相关领域的关键词库，丰富模型的知识储备，从而提高模型意图分类的准确性。经过他们的努力，模型意图分类的F1值成功提升了15%，大大提高了智能客服系统的服务质量和用户满意度。技术前沿追踪：在这个快速发展的时代，技术导向型AI产品经理必须时刻关注大模型训练技术和数据存储方案的最新动态。他们要了解LoRA（Low-RankAdaptation）参数高效微调技术，这种技术可以在不改变原有模型结构的前提下，通过少量的参数调整实现模型的快速优化，大大降低了训练成本和时间。同时，他们还要关注向量数据库Milvus的应用，Milvus能够高效地存储和检索向量数据，为大模型的快速检索和匹配提供了强大的支持。通过及时将这些前沿技术转化为产品优化方案，他们能够不断提升产品的性能和竞争力，让产品始终保持在技术的前沿。3.适合人群与技能储备技术导向型AI产品经理岗位非常适合那些在数据领域已经有一定经验的从业者，比如有3年以上数据产品、策略产品经验的专业人士。他们对数据的处理和分析有深入的理解，能够熟练运用Python进行数据处理，使用SQL进行数据分析，这些技能是他们在这个岗位上的宝贵财富。对于想要从事这个岗位的人来说，还需要补充一些大模型相关的基础知识，了解Tokenizer的工作原理，这是文本处理中的关键环节，能够将文本转化为模型可以处理的单元。同时，要学习数据合规知识，熟悉《生成式AI服务管理暂行办法》等相关法规，确保在数据处理和使用过程中遵守法律法规，保护用户的隐私和数据安全。4.落地案例：大模型训练数据体系建设某从业者在主导构建金融领域大模型训练数据集时，面临着诸多挑战和任务。首先，他需要制定严格的用户隐私数据脱敏规则，以保护用户的敏感信息。对于银行卡号，采用部分掩码处理的方式，只显示前几位和后几位数字，中间部分用星号代替，这样既保证了数据的可用性，又确保了用户隐私的安全。在设计多轮对话数据标注指南时，他详细规定了标注的标准和流程，让标注人员能够准确地理解和执行任务。为了获取足够的训练数据，他协调标注团队，经过艰苦的努力，最终完成了50万条合规数据的采集工作。这些数据经过精心的处理和分析，为金融客服大模型提供了强大的支持，使其能够实现精准问答，快速准确地回答用户的各种金融问题，提升了金融服务的效率和质量。四、如何选择适合自己的AI产品经理赛道？1.经验匹配法则行业老兵：对于那些在某个行业深耕了10年以上的老兵来说，业务导向型的AI产品经理岗位无疑是他们的首选。比如，一位在零售供应链领域摸爬滚打了多年的从业者，对仓储管理、物流配送等环节了如指掌。他完全可以利用自己的这些宝贵经验，转型成为智能仓储调度系统的产品负责人。在这个岗位上，他能够凭借对行业痛点的深刻理解，提出更贴合实际需求的产品方案，实现从业务专家到AI产品负责人的华丽转身。技术背景：拥有技术背景的人，如3年云计算开发经验的工程师，更适合在平台型或技术导向型岗位上发光发热。他们可以将自己在云计算方面的技术能力，转化为AI平台架构设计的思路，为AI平台的搭建提供坚实的技术支持。又比如，具有数据科学背景的专业人士，可以在技术导向型岗位上，深入挖掘数据价值，利用自己的数据处理和分析能力，为大模型的训练提供高质量的数据，助力大模型在数据的“喂养”下不断优化和升级。产品通才：产品通才们虽然没有特定的行业或技术专长，但他们丰富的产品设计经验和敏锐的用户洞察力，使他们可以从AI+场景切入，找到适合自己的发展方向。例如，一位在C端产品领域有着丰富经验的产品经理，可以将自己对用户体验的深刻理解和创新思维，应用到生成式AI绘图工具的设计中。在这个过程中，他们能够充分发挥自己的优势，聚焦用户体验与功能创新，打造出更受用户欢迎的AI产品。2.能力补足策略缺乏技术背景的人，可以通过学习一些专业课程来提升自己的技术能力。比如，学习《HuggingFace实战》课程，深入了解大模型的应用和开发，掌握基本的技术原理和操作方法，为从事AI产品经理工作打下坚实的技术基础。对于行业经验不足的人来说，参与一些实际项目是积累经验的有效途径。可以参加医疗AI创业项目，在实践中深入了解医疗行业的业务流程和需求，提升自己对行业的认知和理解。而平台型PM则需要重点学习K8s容器调度、云原生架构等技术基建知识，以更好地满足岗位需求，为AI平台的建设和优化提供技术支持。3.职业发展前瞻据相关预测，到2025年，AI产品经理岗位需求将同比增长240%，这表明AI产品经理领域有着广阔的发展前景。业务导向型AI产品经理将聚焦“AI+行业”的深度融合，不断挖掘行业痛点，推动AI技术在各个行业的落地应用，为行业的发展带来新的机遇和变革。平台型AI产品经理则会转向低代码化工具研发，降低AI应用开发的门槛，让更多的企业和开发者能够轻松地使用AI技术，推动AI技术的普及和应用。技术导向型AI产品经理则需应对数据安全与模型可解释性等新挑战，在保障数据安全的前提下，提高模型的可解释性，让用户更加信任AI技术，为AI技术的发展创造良好的环境。在选择AI产品经理赛道时，我们需要结合个人优势，在技术可行性、商业价值、用户体验的三角模型中找到独特定位。无论是深耕垂直场景的业务专家，还是构建技术中台的平台架构师，或是挖掘数据价值的技术派，AI产品经理的核心在于成为“技术语言”与“业务语言”的翻译官。只有找准自身经验与岗位要求的契合点，才能在这场AI职业浪潮中占据先机，实现自己的职业目标本文由@而立与拾遗原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
市场推向策略GTM和产品经理PM有什么差异又如何协同？
GTM把产品推向市场，PM把需求拉回研发——一个负责“打出去”，一个负责“收回来”，却常常在公司内部互相甩锅。我们访谈了20位字节、阿里、SHEIN的GTM与PM双一线，发现高绩效团队都把协作拆成三张“共享KPI卡”：需求验证卡、上市节奏卡、收入对赌卡。在当下激烈的商业竞争中，许多企业都会面临这样的困惑：明明打造出了满足用户需求的优质产品，却在市场推广中陷陷入“酒香也怕巷子深”的困境；或是凭借营销热度快速打开市场，却因产品体验不足导致用户流失。这些问题的核心，往往在于对“产品价值创造”与“产品价值实现”两个关键环节的协同认知不足——而这恰好对应着企业中两个核心角色：产品经理（PM）与市场推向策略（GTM）。PM决定了“产品是否有用”，后者决定了“产品能否被用并产生商业价值”，二者的定位差异、职责分工与协同逻辑，直接影响着产品从概念到落地的全链路成功率，也成为企业能否在市场中占据优势的关键。在产品从概念到商业落地的全链路中，GTM与产品经理（PM）的核心使命差异，首先体现在对“产品价值”的不同赋能方向上。产品经理是典型的“价值定义者”，其工作核心围绕“造对的产品”展开，需要串联用户需求、商业目标与技术能力三大维度：通过深度用户调研（如问卷、访谈）挖掘隐性痛点，结合行业趋势与企业资源制定产品路线图（Roadmap），再以产品需求文档（PRD）和原型设计为载体，推动研发、设计团队将抽象需求转化为具体功能，最终确保产品具备解决真实问题的核心价值。GTM则承担着“价值转化者”的角色，聚焦“卖对的产品”，是产品从实验室走向市场的关键桥梁：它需要基于PM定义的产品价值，进一步明确市场定位（如目标用户画像、差异化卖点USP），整合市场、销售、渠道等多方资源设计推广策略，再通过全链路执行（如预售布局、线下铺货、广告投放），将产品的功能优势转化为用户可感知的价值，最终实现销量增长与商业变现。以华为Mate系列为例，其研发初期，PM团队通过十万份用户问卷精准锁定“长续航”与“影像升级”两大核心需求，为产品奠定了坚实的市场基础，这正是PM“价值定义”作用的直接体现；其GTM团队在产品上市前便规划好“预售-线下铺货-广告投放”的完整节奏，让技术优势快速转化为市场销量，完成了“价值转化”的闭环。这种定位差异也决定了二者的核心目标：PM追求“产品-市场匹配度（PMF）”，确保产品与市场需求的精准契合；GTM则追求“商业价值最大化”，让产品价值高效转化为实际收益。从具体职责来看，GTM与PM在需求端、执行端产出物及核心思维上的差异，进一步明确了二者的分工边界，同时也为协同提供了方向。在需求端，PM更侧重“挖掘与定义”，需要从海量信息中筛选出核心需求并排序（如通过MoSCoW矩阵区分需求优先级），输出的PRD与原型是研发团队的核心依据；而GTM则侧重“细化与转化”，需将PM定义的需求转化为市场端可落地的语言，比如基于PM的产品功能，细化目标用户的年龄、行业、决策习惯等画像特征，提炼出能打动用户的差异化卖点。在执行端，PM的工作围绕“产品落地”展开，需协调研发、测试团队推进功能开发，把控项目进度与质量，确保产品按时上线；GTM则围绕“市场推广”发力，需整合市场部的品牌宣传资源、销售团队的客户触达能力、渠道伙伴的资源优势，推动推广方案落地。产出物方面，PM的核心产出是与产品直接相关的文档与数据，如PRD、产品原型、迭代数据报告；GTM的产出则聚焦市场端，包括GTM策略文档、营销物料（如产品介绍页、销售话术）、渠道合作方案及转化效果分析报告。核心思维上，PM以“产品思维”为导向，始终站在用户视角思考“如何解决问题”；GTM则以“商业思维”为核心，聚焦“如何实现增长与转化”。以供应链管理软件为例，PM通过调研制造企业痛点，定义“供应链可视化”核心功能并撰写技术需求文档；而GTM则针对“大型制造业”与“中小电商”两类客户，分别定位“协同效率专家”与“成本优化伙伴”，设计直销+渠道代理的双轨推广模式，正是这种职责分工的典型体现。这种分工在ToB与ToC不同场景下，还会呈现出差异化的实践逻辑。ToB领域，由于产品决策链更长、客户更关注长期价值与专业适配性，PM的工作重心会偏向功能稳定性与可扩展性，比如SAP系统的PM会预留多行业API接口，方便企业客户根据自身需求进行二次开发；GTM则需要围绕“建立专业信任”展开动作，通过输出行业白皮书、举办专业峰会、提供POC（概念验证）演示等方式，让客户清晰看到产品带来的ROI（投资回报率），某供应链解决方案公司针对大型制造企业采用的项目制定价与驻场服务，便是GTM基于PM功能设计的精准落地。ToC领域，用户决策路径短、更易受情感因素影响，PM需追求“3秒惊艳”的用户体验，比如健身APP的PM会通过A/B测试反复优化交互流程，确保用户首次使用就能快速上手；GTM则需要通过情感化营销实现快速有效的触达，比如借助KOL种草、短视频内容激发用户共鸣，某社交管理平台曾借助AI生成3000篇SEO内容，30天内点击量暴涨30倍，正是GTM对PM功能进行场景化放大的成果。在产品全生命周期中，GTM与PM的协同并非零散的互动，而是集中在三个关键阶段来形成深度联动，共同推动产品成功。首先是产品定义期，此时GTM需将市场端的一手信息反馈给PM——包括目标市场规模、竞品动态、用户潜在偏好等，帮助PM更精准地排序需求优先级，比如某AI语音平台的PM，正是结合GTM提供的用户画像数据，发现方言使用场景的高频需求，将“方言识别”功能提上开发日程。其次是上市筹备期，PM需要向GTM清晰传递产品的核心价值与差异化优势，确保GTM的推广策略与产品定位不偏离，Zigpoll的调研数据显示，建立联合OKR（目标与关键成果）的企业，产品上市周期能缩短40%，这正是协同效率的直接体现。最后是迭代优化期，GTM作为贴近市场和客户的前端角色，需及时将销售端的客户投诉、用户反馈传递给PM，为产品迭代提供方向，某SaaS公司曾通过GTM收集到“续约率低”的核心问题，PM据此优化了服务模块，最终使NDR（净留存率）提升23%，验证了协同迭代的价值。现实中，不少企业因忽视二者的协同而陷入困境，这些失败案例也从反面印证了二者共生的必要性。有的团队中，PM专注于技术打磨却脱离市场，某AI语音产品的PM团队虽实现了95%的识别准确率，打造出技术层面的标杆产品，但由于GTM未明确市场定位，未针对客服、医疗等垂直场景设计推广方案，最终产品只能停留在实验室阶段，无法产生商业价值；而另一些案例中，GTM的强势推广反而暴露了产品的短板，某智能硬件团队通过网红带货快速实现百万预售，但PM未解决“续航短”的核心痛点，最终用户退货率高达30%，不仅造成直接损失，更透支了品牌信任。而从底层逻辑来看，二者的共生源于三个核心支撑。首先是数据闭环的相互依赖：PM需要GTM提供的市场转化数据（如功能使用率、用户流失节点）来判断产品迭代方向，而GTM则需要PM的产品升级（如新增功能、体验优化）来创造新的营销抓手，形成“数据反馈-迭代优化-价值提升”的循环。其次是组织层面的协同机制：针对“销售-产品反馈闭环”，GTM需建立常态化的信息同步机制，将一线客户需求及时传递给PM，而PM也需要通过产品培训、价值解读等方式，帮助销售团队精准传递产品优势，避免因信息偏差导致推广效果打折。最后是AI技术驱动赋能高效协同：GTM可借助AI工具快速生成精准用户画像，节省PM的调研时间；PM则能通过AI解析竞品动态、用户反馈，为GTM提供更精准的策略依据，形成“人类决策+AI执行”的复合协同系统，进一步提升效率。产品经理与GTM从来不是相互割裂的角色，而是共同支撑产品成功的“双翼”——PM用产品思维为产品注入“有用”的灵魂，确保其能真正解决用户痛点、匹配市场需求；GTM则用商业思维为产品插上“被用”的翅膀，让产品的价值被更多目标用户感知并转化为商业成果。在当前AI驱动的激烈竞争中，二者的协同深度不仅决定了单个产品的市场表现，更影响着企业整体的产品战略落地效果。唯有让PM的“价值定义”与GTM的“价值转化”形成无缝衔接，才能真正实现从技术创新到商业成功的完整闭环，让产品在市场中持续占据优势地位。作者|陈壕 来源|品牌市场相对论本文由人人都是产品经理作者【品牌市场相对论】，微信公众号：【品牌市场相对论】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。
万字探讨：如何成为一名 AI 产品经理
AI产品经理，不是“懂点AI”的传统PM，也不是“懂点产品”的技术人。随着大模型能力爆发、产品形态重构，AIPM正成为连接技术、用户与商业的关键角色。本文将从能力模型、协作方式、产品逻辑三个维度，系统梳理AI产品经理的成长路径与认知框架。身边常有人问，想转AI产品经理，到底该从哪里开始？有人抱着厚厚的AI教材啃了半个月，还是分不清协同过滤和深度学习在产品里怎么用；也有人跟着网上的课程学了Python，却不知道怎么把技术和业务需求结合起来。其实AI产品经理没那么“玄乎”，但也确实和传统产品经理有区别——它不是“懂AI+懂产品”的简单叠加，而是要在技术、数据、业务之间找到平衡点。今天就从实际工作出发，聊聊怎么一步步成为能落地的AI产品经理。一、AI产品经理到底在做什么很多人误以为AI产品经理就是提需求给算法工程师，其实远不止如此。传统产品经理更关注用户要什么功能，比如做一个电商APP的购物车，核心是流程顺畅、交互友好；但AI产品经理得先想这个功能能不能用AI优化？用AI的话需要什么数据?怎么判断AI效果好不好?举个例子，同样是电商的推荐功能：传统产品可能会做猜你喜欢的入口，把用户浏览过的商品放进去；但AI产品要先和数据团队确认，用户的浏览、加购、下单数据够不够，有没有清洗干净——如果用户只浏览了10秒就退出，这种数据能不能算有效偏好？然后要和算法工程师沟通，是用协同过滤（适合用户行为多的场景）还是深度学习模型（适合需要挖掘潜在偏好的场景）？上线后还要盯着点击率、加购率，这些业务指标，更要关注误推荐率——比如用户买过一次婴儿奶粉，就天天推，会不会让用户反感？这些都是AI产品要盯的细节。简单说，AI产品经理的核心是用AI解决传统方法解决不了的问题。比如客服场景，传统客服要靠人工接电话，高峰期根本忙不过来；AI产品经理就会考虑做智能客服，先梳理用户常见问题（比如“怎么退款”“物流查不到”），再和算法团队确定用意图识别模型，把用户的口语转化成具体需求，最后还要设计“转人工”的节点——如果AI识别不了，不能让用户一直等。这里面，既要有产品思维（用户怎么用着方便），也要懂技术边界（AI能做到什么程度），还要抓数据（用户问过的问题要沉淀成语料库）。二、3个核心能力练扎实1.技术理解能力：不用会写代码，但要懂“能做什么、不能做什么”很多人怕做AI产品，是觉得必须懂深度学习，要会调参，其实完全没必要。算法工程师负责怎么实现，AI产品经理负责要不要做和做到什么程度。但你得知道不同技术的适用场景，不然很容易提不可能实现的需求。比如做图像识别的产品：如果需求是“识别一张图里有没有猫”，用CNN（卷积神经网络）就够了，成本也低；但如果要“识别这只猫是什么品种，有没有生病”，可能就要用更复杂的模型，还要更多标注好的数据（比如不同品种猫的照片、生病猫的特征图）。这时候你要知道，不是“模型越复杂越好”，而是要看业务需要——如果用户只是想筛选“有猫的照片”，用简单模型反而更快、更省成本。怎么提升这种能力？不用啃专业教材，推荐从“场景化学习”入手：比如看电商推荐的案例，就去查“淘宝推荐系统用了什么技术”；看智能音箱的案例，就了解“语音识别的基本流程”。重点记3个东西：这个技术能解决什么问题、需要什么数据支撑、有什么局限性。比如语音识别，在安静环境下准确率能到95%以上，但在嘈杂的菜市场，准确率可能就降到60%，你做产品时就要考虑——如果用户在菜市场用智能音箱，要不要加“重复确认”的步骤？2.数据敏感度：能从数据里找到“产品优化的方向”AI产品的核心是“数据驱动”，没有数据，再厉害的模型也没用。但很多新人容易陷入“数据越多越好”的误区，其实关键是“数据够不够准、够不够相关”。比如做一个“智能错题本”产品，要给学生推荐相似的错题。有人会说“把所有错题都放进数据库就行了”，但其实没用——如果错题没有标注“知识点”（比如“初一数学–一元一次方程”），没有标注“错误原因”（比如“计算错误”“概念不清”），算法根本没办法推荐。这时候AI产品经理就要牵头，和教研团队一起设计“错题标注规则”，和数据团队一起确认“怎么从用户上传的错题照片里提取这些信息”（比如用OCR识别题目，再用NLP提取知识点）。日常怎么练数据敏感度？可以从“分析产品数据”开始。比如你用某款AI推荐APP，看到“推荐的商品你都没点”，就可以想：是数据不够（比如你刚注册，没多少行为数据），还是模型有问题（比如把你浏览过但没买的商品反复推）？再比如，看到AI客服的“转人工率高达40%”，就要去看“哪些问题转人工多”——如果是“退款进度查询”转人工多，可能是AI没办法实时获取物流数据，这时候就要推动技术团队对接物流接口，而不是怪算法不好。3.业务转化能力：把“AI技术”变成“用户能感知的价值”很多AI产品失败，不是技术不行，而是“为了AI而AI”。比如有个团队做了一个“AI导购机器人”，能识别用户的穿搭风格，但上线后没人用——因为用户逛电商时，更想直接看“新款”“打折款”，而不是和机器人聊半天风格。这就是没把技术转化成用户需要的价值。怎么避免这种问题？关键是“先想业务，再想AI”。比如做教育AI产品，先想“老师的痛点是什么”——可能是批改作业慢，尤其是作文批改，要逐字看有没有错别字、语句通不通。这时候再想“AI能不能解决”——可以做一个“AI作文批改工具”，用NLP识别错别字、病句，还能标注“段落逻辑问题”，帮老师节省时间。这里的核心是“老师需要节省时间”，AI只是实现这个目标的手段，而不是目标本身。再比如医疗AI，有团队做“AI影像识别”，能识别肺部CT里的结节。但上线后医生不用，为什么？因为医生需要的不只是“有没有结节”，还要知道“结节的大小、位置、边界清不清晰”，这些信息AI识别后，还要以“医生习惯的格式”展示（比如在CT图上标注结节位置，旁边列数据），而不是简单弹一个“有结节”的提示。这就是要把AI的输出，转化成业务场景里能用的形式。三、成长路径：从0到1，分3个阶段落地1.入门期（0-6个月）：先搭框架，别贪多这个阶段重点是“建立AI产品的基本认知”，不用追求“精通某个领域”。可以按这3步来：第一步，学基础概念，用“场景联想”记。比如学“监督学习”，就想“AI识别垃圾邮件”——给模型喂“已标注的垃圾邮件”（比如含“中奖”“汇款”关键词的邮件），模型学会后就能识别新邮件，这就是监督学习；学“无监督学习”，就想“电商用户分群”——不用标注“哪些是学生用户、哪些是白领用户”，模型会根据用户的购买频率、金额自动分成不同群体，这就是无监督学习。用具体场景记，比死记定义快得多。第二步，找一个小场景练手。比如你常用某款笔记APP，可以想“能不能加一个AI摘要功能”——用户写完笔记后，AI自动生成摘要。然后试着梳理需求：需要什么数据（用户的笔记文本）、用什么技术（文本摘要模型）、怎么判断效果（用户会不会点击“生成摘要”，生成的摘要有没有覆盖笔记核心内容）。不用真的做出来，重点是练“从需求到AI落地的思考逻辑”。第三步，多和从业者聊。比如在“人人都是产品经理”社区看AI产品的文章，重点看“他们遇到了什么问题”——比如“数据标注不够怎么办”“算法效果不达预期怎么调”。也可以加一些AI产品的交流群，听大家聊实际工作中的坑，比自己瞎琢磨强。2.进阶期（6-18个月）：聚焦一个领域，深入落地入门后，别想着“什么AI领域都做”，要选一个细分方向深耕，比如推荐系统、NLP（自然语言处理）、计算机视觉（CV）。选方向的原则是“你感兴趣，且有业务场景可接触”——比如你在电商公司，就选推荐系统；在教育公司，就选NLP（比如作文批改、智能答疑）。这个阶段要做3件事：第一，深入理解业务流程。比如做推荐系统，要知道“用户从打开APP到下单的全流程”——首页推荐、搜索推荐、购物车推荐，每个环节的目标不一样（首页要吸引用户停留，购物车推荐要促进下单），对应的AI策略也不一样。还要和业务团队聊，比如和运营聊“最近在推新品，推荐系统要不要倾斜”，和销售聊“哪些品类的利润率高，要不要多推荐”。第二，参与实际项目的“全流程”。比如公司要做一个“AI智能答疑”功能，你要从需求调研开始（用户常问什么问题？），到数据准备（整理历史答疑数据，标注问题类型），再到模型选型（用意图识别还是问答匹配模型？），上线后还要跟踪数据（答疑准确率、用户满意度），然后迭代（比如用户问“怎么改密码”，AI没识别到，就要补充这个问题到语料库）。这个过程中，你会慢慢摸清“AI项目的节奏”，知道什么时候要催数据团队，什么时候要和算法工程师对齐预期。第三，学习“跨团队沟通技巧”。AI产品经常要和算法、数据、业务团队打交道，沟通很关键。比如和算法工程师沟通时，别说“我要准确率达到99%”，而是说“用户反馈最近AI识别错误太多，尤其是在‘xxx场景’下，我们能不能先把这个场景的准确率提到95%以上？”——前者是“拍脑袋的要求”，后者是“结合业务场景的具体目标”，算法工程师也更容易配合。3.成熟期（18个月以上）：关注商业价值，牵头复杂项目到了这个阶段，你要从“执行型”变成“策略型”，重点考虑“AI产品怎么为公司创造更多价值”。比如做AI推荐系统，不只是看“点击率提升了多少”，还要看“推荐带来的GMV增长了多少”“用户复购率有没有提升”。还要学会牵头复杂项目，比如做一个“全链路AI客服系统”——不只是智能答疑，还要对接CRM系统（知道用户的历史购买记录）、对接物流系统（能查物流进度），还要设计“AI和人工的协同流程”（比如AI解决不了的问题，自动转给对应的人工客服，同时把用户的历史对话发给客服）。这时候你要协调算法、数据、业务、技术开发多个团队，还要把控项目节奏，避免某个环节拖后腿。另外，还要关注行业趋势，但别盲目追热点。比如大模型火的时候，很多公司想做“大模型客服”，但如果你公司的用户需求很简单（大多是查物流、查订单），用传统的意图识别模型就够了，没必要花大成本做大模型——这时候你要能说服领导，“AI不是越先进越好，适合业务的才是最好的”。四、避坑指南：这3个误区别踩1.别把“懂技术”和“会写代码”画等号很多新人觉得“不会写代码就做不了AI产品”，其实没必要。算法工程师负责写代码、调模型，你负责判断“这个模型能不能解决业务问题”。比如算法工程师说“我们可以用深度学习模型提升推荐准确率”，你要问的是“用这个模型需要多少数据？开发周期多久？成本比现在的模型高多少？提升的准确率能带来多少业务价值？”——这些问题不用写代码也能回答，靠的是对业务和技术边界的理解。2.别忽视“数据质量”，只盯着“模型效果”有人觉得“只要模型够好，数据差点没关系”，这是大错特错。比如做AI识别身份证，如果你给的训练数据里，很多身份证照片是模糊的、有遮挡的，就算用最好的模型，识别准确率也上不去。所以做AI产品，一定要先抓数据：数据够不够多？标注够不够准？有没有覆盖所有场景（比如身份证的不同角度、不同光照）？这些比选什么模型更重要。3.别“闭门造车”，要多听用户和业务的声音有些AI产品经理天天和算法工程师待在一起，忘了用户需要什么。比如做AI教育产品，如果你只盯着“模型识别错题的准确率”，却没发现“学生觉得AI推荐的错题太难，根本不会做”，那这个产品也没人用。所以要常和用户聊，和业务团队聊，知道他们的真实痛点，再用AI去解决——毕竟产品的核心是服务用户，不是炫技术。五、最后：AI产品经理，拼的是“长期主义”成为AI产品经理不是一蹴而就的，可能你第一次做AI项目会遇到“数据不够”“算法效果不达预期”“业务团队不配合”等问题，但这些都是正常的。关键是每次项目后总结经验：这次数据没做好，下次怎么提前和数据团队对齐需求？这次和算法工程师沟通不顺畅，下次怎么把需求说得更具体？其实AI产品经理和传统产品经理的核心是一样的——都是“解决问题的人”，只是多了“AI”这个工具。只要你愿意沉下心来，先理解业务，再学习AI的基础知识，一步步落地项目，慢慢就能找到自己的节奏。毕竟，没有天生的AI产品经理，只有不断成长的产品人。本文由@为了罐罐原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。
未来产品经理长什么样
产品经理的决定性价值到底是什么，哪些事情变得重要了，哪些事情需要更花时间去沉淀打磨，产品经理的能力模型发生了什么变化？未来需要什么产品经理从硅谷的产品经理职责，看产品经理的发展趋势曾几何时，我们认为的产品经理，是产品的全线负责人，负责制定产品的功能要求、产品运营和用户增长；负责制定产品线的蓝图和策略；通过自身魅力影响他人，而不是直接管理他人。我们会发现，产品经理的发展趋势是这样的：更专业化：产品经理需要在特定领域内积累更多的专业知识，掌握更多的工具和技能，例如数据分析、用户研究等。更综合化：产品经理需要不断扩展自己的视野，了解更多与产品相关的领域，例如市场营销、商业模式、技术等，从而更好地协调团队，促进产品的成功。更注重用户体验：用户体验已经成为产品经理的核心关注点之一，产品经理需要深入了解用户需求，不断优化产品功能和界面，提高用户满意度。更注重数据驱动：数据已经成为产品决策的重要依据，产品经理需要具备数据分析能力，能够利用数据来验证假设、优化产品，提高产品的商业价值。更注重商业化：产品经理需要具备商业思维，了解市场需求和竞争状况，掌握商业模式和营销策略，从而更好地推动产品的商业化进程，实现商业成功。而普通产品经理，大部分的工作内容聚焦于追求解决用户痛点，或者改善用户体验。随着互联网进入下半场，时代变革带来的产业互联网化的要求，要求产品经理只有在加深对行业的理解，以及对商业的理解基础上，才能解决用户痛点，才能提升用户的服务体验，这意味着行业化和商业化，是很多互联网行业岗位发展的必然趋势。这时需要产品经理不仅有能力设计拆解产品功能和服务流程，还有对产品的商业化和产品文化等，都有成熟思考能力。换句话说，只专注于产品设计的产品经理，又无法做到出类拔萃的，一定会被彻底淘汰。产品经理的决定性价值所以，未来的各种行业，商业化产品经理非常稀缺，而产品经理的决定性价值，是稀缺性而非经验。商业化产品经理不是只负责商业化，而是在整个规划设计中，都能以满足用户需求，实现持续的商业变现作为设计的唯一目的，这个目的会使这类产品经理，在产品布局和规划时更有方向感和耐心。因为大多数行业形势瞬息万变，需要产品经理们能适应快节奏的规划设计工作。并且能在极短周期内交付过得去的产品，这里的衡量标准，要么是能验证商业模式，要么能直接开始挣钱。想要在一个行业中以一个产品经理的身份立足，除了对本行业有深耕的勇气和耐心，还需要有跨行业的视角，只有观察到更多更广的视野，才能对当前行业的走势有预判，设计的产品和服务更能满足用户与市场的需求。需要有产品从零到一，从一到十的经验或认知，能亲历多个野生产品最好，如果没有这个机会，要多和其他产品经理走走聊聊，让自己对一件事从无到有的认知更清晰。同时，多花些时间在了解产品周边岗位的技能和知识上，例如设计、交互、营销、运营、研发、运维、测试等等，尽可能成为各个领域的半个专家，能听懂对方的专业术语，也能以专业的行内话与对方沟通，以获取最准确的信息，方便自己评估包括时间、技术在内的各项成本，让自己很清楚的知道，办成这件事有多大困难，谁有能力在某个环节上帮你办成这件事。具备更多的技能，能对产品实现过程和程度有更清晰的认知，也知道办成这件事会有多大困难。以上的能力，抛开天赋，其他只有通过长期强化，刻意训练才能获得。所以，总结一下，将来一段时间内需要的商业化产品经理的特征是：适应快节奏，短周期拥有全视野，能理解行业变革，产品布局和规划时有方向具备多技能，熟悉各个环节，能掌控全局，知道实现的难度由此可见，对于商业化产品经理而言，对软件使用熟练度要求不再是唯一的要求，因为产品研发流程和软件工具是产品经理基本功，初级能力需要内化为自然技能。哪些能力，变得重要了理解用户，以及理解和关注用户价值真正做到以用户为中心去思考，我记得以前梁宁曾提到过，作为产品人，不知道如何开展工作时，只需认准一条，那就是用户价值驱动。我们的设计目的，是以用户达到某项目的而提供服务，思考提供怎样一种服务让用户需求满足和满意。而不是想着我要做出什么东西或者我有什么东西，然后千方百计卖出去。理解了用户，理解了用户需求和用户价值，才能识别用户典型场景中的撬动点，准确定义产品。才能不恐慌不焦虑，不跟着竞争对手的风吹草动随波逐流。思考的习惯，以及刻意锻炼系统思考能力产品经理，如果条件允许，尽可能保证每天有一半时间在完整思考，随时捕捉因为深度思考带来的思维火花。思考未成为潜意识习惯之前，日报其实是必不可少的一个刻意锻炼环节，日报中不要因为偷懒只是单纯罗列事项，更重要的是将每天对业务和产品的思考过程记录在案，并尽可能配以思考结论以供周月回顾，进一步形成复盘的习惯和能力。不要把思考仅仅视为目的，没有达成结论的思考，只要具备一定的深度，也对产品和业务有积极的影响，很多业务创新点或者第二增长曲线，就来自于深度思考的衍生品。同时，思考本身作为一种行动，也需要计划和复盘，才能让有限的思考力得到最大化的利用。思考问题时，不能只看表象，只看因果，还需要关注相关性，关注时延对业务的影响。当每一个开放性的问题，在穷举条件之后，最终能形成逻辑成立的思闭环，就是系统思考。系统思考能让人对产品和业务有深层次的认知，知道成功与否互相之间的关联是什么，该怎么趋利避害，实现业务增长。关注商业本质，关注数据指标能尽快看清行业的发展趋势和商业模式。对商业目标能做拆解，能识别商业目标背后的用户价值和业务价值，分别需要什么产品来支持。产品得以成立的关键假设是什么？产品能成功商业化的增长假设又是什么？产品经理验证自己产品商业化的假设，不能信口雌黄，否则难以服众也难以建立口碑，这时需要用客观数据作为验证的工具。所以产品经理一定要尽可能关注全部数据，思考数据之间的关联，同时也要能从数据中寻找机会。如果时间有限，推荐思考哪三个数据，能证明产品运营正常或增长可期，同时也推荐思考洞察老板最关心哪三个业务数据。很多时候，用户规模、增速、销量、利润、ROI等，是产品经理优先观察和思考的数据内容。从现在开始花时间做这6件事产品经理越高级，越少花时间写需求，对软件使用熟练度要求越低，产品研发流程和软件工具是产品经理基本功，初级能力需要内化为自然技能，时间应该慢慢分配到思考和成长上，不需要深度思考的事，不值得花太多时间。微观上做这三件事讲清楚产品解决的问题，即用户价值和商业价值，讲清楚衡量产品的成功标准。产品经理切忌不要自己闷头画流程功能，与设计师在白板前写画，在沟通中设计体验过程，不要总是自己闷头画流程功能。永远记住团队合作最重要，这时代没有单枪匹马能做成的事。宏观上做这三件事对长期计划的思考，特别是按年计算的规划，并从这个角度重新思考优先级，培养自己的战略定力，形成长期主义的特质，也能抑制对即时反馈的本能需求。将产品按逻辑梳理为多条产品线，根据自己对业务的理解，对用户的理解，做沙盘推演，哪些产品需要分配更多的资源，哪些功能是成败的关键。过了一个周期后，回头复盘，看哪些如自己所料，而那些因为失察与设想不同，让自己有意识地关注那些在上次规划时被自己忽略的盲点。无论现在是否在带领团队，都可以对制定有效率有创新力的团队文化进行思考，使团队成员最大限度发挥积极性，这是团队加强吸引力成长壮大的必经之路。哪怕只有一个人，只要文化设定到位，也能在职业生涯茫然时期给到自己鼓舞，何况产品经理很多时候就是孤独的舞者，任劳容易任怨难。到这里，也许你会发现：产品经理最稀缺的从来不是技能，而是认知。从今天开始，不妨给自己设一个小目标：每天多花半小时思考“用户价值+商业价值”，而不是只盯着需求和流程。因为未来真正脱颖而出的产品经理，并不是写需求更快的，也不是工具用得更熟练的，而是那些能回答三个问题的人：能回答“价值是什么、钱从哪来、怎么做大”这三个问题，你就不再是执行者，而是能带路的人。作者：极懒产品经理公众号：极懒产品经理本文由@极懒产品经理原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
如何成为一个优秀的AI产品经理
优秀的AI产品经理需回归产品本质：以用户问题洞察为首要特质，摒弃对确定性的执念、用“农夫思维”应对AI的概率性与不确定性，同时精准计算AI功能的成本与价值，避免为技术而技术，始终将用户需求与商业常识作为核心导向。最近跟一个做大模型应用的朋友吃饭，他跟我吐槽，说他们公司新招来的一个AI产品经理，背景光鲜，履历耀眼，张口闭口都是Transformer架构和RAG的最新进展。结果第一个需求评审会，他花了半小时讲解自己构思的Multi-HeadAttention机制有多巧妙，却在“这个功能解决了用户什么问题”的追问下支支吾吾，最后憋出来一句：“这能体现我们技术上的先进性。”饭桌上我们相视苦笑。这感觉就像十年前，我们嘲笑那些把“互联网思维”挂在嘴边，却连用户访谈都做不明白的“产品大神”一样。在AI的浪潮之下，很多人似乎忘了“产品经理”这四个字的核心，一头扎进了技术的迷雾里。今天我们就来聊聊如何成为优秀的AI产品经理。以下的一些观点，可能有些冒犯，算是我个人的“暴论”，希望能带来一些启发。1.产品的第一性原理：是解决问题，不是秀肌肉我的第一个暴论是：一个优秀的AI产品经理，首要特质不是技术深度，而是对用户问题的精准洞察。很多人搞反了，他们把AI产品经理的角色，理解成了算法工程师的“产品翻译官”，主要工作是把业务需求翻译成技术指标。这不能说错，但格局太小了。这就像我之前在文章里提到的，阿里没有真正的产品经理，只有“功能设计师”和“交互设计师”，他们服务于销售目标，而不是用户。同理，很多所谓的AI产品经理，其实是“模型效果设计师”，他们服务于技术指标，而不是用户价值。回顾商业史，真正伟大的产品，都不是因为技术本身而伟大。米其林能成为百年巨头，不是因为他们的橡胶硫化技术论文发得最多，而是因为创始人爱德华觉得坐实心轮胎的马车太颠簸，决心解决“乘坐舒适”这个用户问题。始祖鸟成为户外运动的先驱，也不是因为他们最早使用了某种新材料，而是创始人戴夫·莱恩觉得市面上的装备不好用，决心做出“更坚韧、耐用”的产品来满足户外爱好者的刚需。技术永远是工具，是手段，AI也是一样。一个产品经理，如果满脑子想的都是“我如何用上最新的AI技术”，而不是“我如何解决用户的这个痛点”，那他的出发点就歪了。他会陷入为了技术而创造需求的陷阱。2.拥抱不确定性：从“工程师思维”到“农夫思维”我的第二个暴论是：优秀的AI产品经理，必须放弃对确定性的执念，拥抱概率和混沌。传统的软件开发，是工程师思维。输入A，必须得到B。代码有bug，就必须修复。整个系统追求的是精确、稳定、可预测。但AI产品，尤其是大模型出现之后，其本质是概率性的。它像一个你不完全了解的黑箱，你无法百分之百保证它的输出。它会“犯错”，会“幻觉”，这并非是bug，而是其技术范式内生的特点。这就要求产品经理有一种心态上的转变，我称之为“农夫思维”。农夫种地，他能做的，是选好种子、翻好地、施好肥、控制灌溉。但他无法控制今年的光照和雨水，无法保证百分之百的丰收。他是在一个充满不确定性的系统里，通过优化可控变量，来最大化获得期望结果的概率。做AI产品也是如此。你无法像要求一个计算器那样，要求AI永远正确。一个优秀的AI产品经理，工作重点会放在：设计容错空间：当AI犯错时，产品有没有兜底方案？有没有便捷的反馈和修正渠道？用户是否被明确告知了AI可能犯错？管理用户预期：你是在包装一个无所不能的“神”，还是一个偶尔会犯错但很有用的“助手”？预期的管理，直接决定了用户在遇到问题时的宽容度。建立反馈飞轮：用户的每一次纠错，每一次“点赞”或“点踩”，都是在帮农夫“改良土壤”。如何设计机制，让这个飞轮高效、低成本地转起来，是产品设计的核心。我们的文化里，总是不习惯谈论失败、死亡这些“不吉利”的东西。这种心态反映在做产品上，就是对“犯错”的零容忍，对不确定性的极度恐惧。但做AI产品，恰恰需要一种松弛感。能坦然地告诉用户“AI可能会出错，但没关系，我们有办法搞定”，这也是一种产品上的松弛。3.成本与价值：AI时代的“回归均值”我的第三个暴论是：大部分被吹捧的AI功能，都经不起ROI的拷问。优秀的AI产品经理，是一个精明的“价值计算者”。过去几年互联网大厂的裁员潮，本质上是一次“回归均值”。因为行业增长到了瓶颈，过去在资本追捧下被吹起来的、不合理的“人力成本”泡沫，必然会被刺破。公司会开始问一个很朴素的问题：我花150万养一个高P，他能给我带来超过150万的业务收益吗？如果不能，那这个岗位就是不合理的。同样的逻辑，正在AI领域上演。AI很贵，训练成本、推理成本、数据成本，都是真金白银。一个产品经理在提出一个AI需求时，必须回答一个同样朴素的问题：我们为这个AI功能付出的巨大成本，能否换回对等的商业价值或用户价值？很多时候答案是否定的。我见过太多用AI来解决本可以用一个简单规则（if-else）就搞定的问题。这就像为了杀一只鸡，非要造一把“AI自动制导杀鸡激光炮”，听起来很酷，但纯属浪费资源。这种情况在大公司尤其普遍。因为一个“AI赋能”的项目，更容易在内部要到资源，也更容易成为领导向上汇报的亮点。这与ToB产品的决策逻辑很像。很多企业老板买钉钉，不是因为钉钉的“协作”功能有多好，而是“打卡”和“Ding一下”这种“管理”功能，能让他快速理解其价值——更好地管住员工。同理，很多大厂立项AI项目，不是因为它真的能提升用户体验，而是“AI”这个标签能让老板快速理解其“先进性”，至于是否真的产生了价值，反而变得次要。但当潮水退去，当AI的光环效应消失，所有产品都必须回到商业常识的检验下。一个优秀的AI产品经理，他必须对成本有极致的敏感，他会反复追问：这个功能真的非AI不可吗？用规则、用人工，或者干脆不做，行不行？我们能否用更小、更便宜的模型，达到80%的效果？这个功能带来的体验提升，用户是否愿意为之付费？或者能否在留存、转化等指标上得到可量化的回报？算不清这笔账，所谓的“AI产品经理”，最终都会沦为泡沫破灭时的代价。写在最后我常常觉得，AI产品经理这个岗位，有点像当年移动互联网浪潮初期的移动端产品经理。一开始，大家觉得这是个全新的物种，要求懂iOS的HumanInterfaceGuidelines，懂Android的MaterialDesign，懂各种手机传感器的调用。但喧嚣过后，大家发现，最核心的能力，依然是那些亘古不变的东西：对用户的理解，对场景的洞察，对需求的取舍。成为一个优秀的AI产品经理，道理也是一样。你需要了解AI的能力边界和成本结构，但你不需要成为一个算法专家。你更需要成为一个用户问题的专家，一个商业价值的专家。弗朗索瓦·米其林说过一句话：“公司就像一个动词，而用户是它的主语。”在AI时代，这句话依然适用。我们不能让AI这个华丽的状语，盖过了“用户”这个唯一的主语。或许，判断一个人能否成为优秀AI产品经理的最好方式，就是看他一天的时间里，有多少花在读最新的技术论文上，又有多少花在跟真实的用户聊天上。那个愿意站起身来，走出办公室，去看看用户到底需要真正什么的人，无论在哪个时代，都更有可能做出一个好产品。本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】，微信公众号：【骆齐】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。
产品经理认知体系《PM篇》-号称小CEO却没有权力，商业PM的价值如何创造？
在数字化浪潮与AI崛起的当下，商业产品经理的角色正经历深刻变革。从理解公司目标到实现商业结果，其价值实现路径和核心能力面临新挑战与机遇。能否借助AI提升效率、重构场景，将决定他们在未来商业竞争中的地位。继前两篇聊了用户和需求，这篇我们来谈谈商业产品经理。这里的“商业产品经理”定义比较宽泛，凡是能通过产品流程、功能影响用户交易的产品经理，都在讨论范围内，中后台底层产品不在此列，以下简称PM（ProductManager）。1.商业PM的价值是什么？商业PM的特殊之处在于：不直接写代码，却要影响研发方向不直接拉流量，却要承担增长指标不直接卖货，却要对营收负责因此PM角色极容易被误解：“PPT忽悠师”：只会写方案不落地“运营小助手”：运营说啥就干啥“传声筒”：上传下达，老板的gou小tui秘zi书我给商业PM的定位是：把商业目标翻译成产品语言，推动落地，最终让商业目标兑现更难的是，还要在业绩和用户体验之间找到平衡：只盯业绩，容易透支用户，杀鸡取卵，只看体验，商业无法存续，生存挑战面对公司内外部的错误认知或挑战，PM需要先了解、认可自身价值，并对外呈现和证明。2.商业PM的价值实现路径商业PM的工作内容总结起来包含三部分：理解公司目标、拆解实现路径、拿到商业结果。2.1理解公司目标商业结果的实现，需要先从理解目标开始。当公司年度目标是“GMV增长20%”，PM需要理解并拆解为产品目标。拆解路径：公司战略→业务目标→商业指标→产品指标→任务/实验常见核心指标：收入（Revenue）：公司营收额毛利（Margin）：收入*毛利率ROI（投资回报率）：收入/投入成本LTV（生命周期价值）：用户在生命周期内贡献营收ARPU（每用户平均收入）：营收/付费用户数案例：电商要增长20%，拆解后电商营收=活跃用户数×下单转化率×客单价，区分新老用户PM的职责撬动核心要素指标增长，实现整体目标：提高用户数-新用户主要是市场部目标，用户留存可以通过流失预警+触客渠道优化，新老用户各贡献5%增长优化下单转化率-更流畅/更少的下单链路、更突出的价格单价（分级定价、包量套餐），贡献10%增长提升客单价-结合历史数据和用户需求，该项指标比较难提升，通过配套凑单工具维持今年目标基本确定，重点任务优先级：下单转化率提升>活跃老用户提升>客单价提升。2.2拆解实现路径商业价值的路径，主要有三条增量收入：推出新功能、新业务、新市场，比如电商平台新增“会员日”，短期拉动交易额，长期增强用户黏性存量优化：在现有流量池里挖掘价值，提高转化率、复购率、客单价。比如通过结算流程优化减少流失，或用个性化推荐提升下单率成本优化：自动化、流程化、技术架构升级，减少人力成本和运营成本。比如广告平台通过自动投放策略减少运营人力以电商增长为例，每个路径均有实现手段，需要结合手段优先级确定：上线新功能会员日/凑单功能/顺手买一件，维持/提升客单价优化现有流程和体验，提升转化率升级商品定价管理策略自动化，结合竞对定价&毛利率，实现价格自动调整，保持价格竞争力实现转化率提升2.3拿到可量化结果如果没有结果，目标就成了“故事”，如果没法归因，就会出现大锅饭或抢功劳。商业PM需要为整体结果负责，推动各角色配合，实现各个核心要素增长。过程管理手段：项目KO会，明确项目目标、责任人、里程碑和项目管理方式明确实现路径和基线，定期复盘结果并调整AB测等配套工具，做好归因说明注意：不要把宏观指标随意摊到单个PM身上，否则只会导致绩效争议。3.商业PM的核心能力3.1商业嗅觉商业嗅觉是商业PM的第一能力，能快速发现和判断一个方向是否有变现潜力。要熟悉常见商业模式：销售、广告变现、佣金、订阅、交易抽成、混合模式等快速验证方法：MVP验证：用户调研、落地页、人工兜底、小流量试点等行业对标：行业报告+竞品分析常用的流程：提出假设和预期目标搭建核心链路，启动小流量测试分析AB数据，验证和修订假设3.2数据分析与归因数据是商业PM的第二语言，一切价值呈现需要依赖数据。提前规划归因数据，减少逻辑错误需求建设包含配套的数据埋点，避免遗漏具备分类、漏斗等数据分析模型，做好归因分析，避免结果被挑战案例：搜索结果页优化，增加了更多信息曝光，造成结果整体转化率略有提升，搜索点击率下降，商详下单率提升。数据驱动≠数据迷信，当样本量不足时，经验判断依然重要，但必须被数据验证。3.3跨部门推动商业化项目几乎都跨团队，一般来说PM也是跨部门协作的推动者。实用工具：RACI、里程碑、变更单、会议管理工具等。推动策略：自上而下推动，构建项目虚拟小组，避免零散需求用数据和ROI说话，有理有据争取资源提前预判阻力，准备多套方案设定清晰里程碑和责任人，减少模糊地带3.4风险与合规意识商业化开展的前提是风险可控，包括合规风险和业务风险。常见风险：广告违规、隐私泄露、支付合规、羊毛党作弊。上线前合规清单：合规协议：配套的活动介绍、隐私协议、服务协议等风控规则：针对异常用户、订单、支付的监控机制回滚预案：回归测试，回归机制有些商业机会，看似能赚钱，但一旦踩到红线，损失比收益更大。4.商业PM的价值衡量四类衡量维度：直接结果：拿到营收、利润结果过程改进：过程指标/运营效率提升，比如转化率/人均效率提升，运营成本下降间接贡献：用户体验提升、成本&风险下降，界面美观、客诉减少、合规风险降低价值公式：价值=（商业结果×可复用性）−投入成本小技巧：如何才能被看见体系化推进：以项目制方式体系化优化改进，避免单点散装沟通从上往下推动：从上往下对齐目标和节奏，调动领导资源自上而下推动每周数据复盘：项目数据及时同步，明确数据原因和行动计划5.常见误区5.1关注局部只盯单点过程指标，忽略整体结果指标。例子：广告按钮更显眼，点击率+30%，但成交率-30%，整体指标持平，牺牲了用户体验。5.2迷信经验过分依赖经验，缺乏对行业趋势关注。例子：过分关注通过活动拉动增长，忽略直播电商的长期崛起。5.3牺牲体验为了短期收益，透支长期价值。例子：视频平台加长广告时长，新用户次日/30日留存率下降，5.4跨部门失能没有有效方式推动跨部门项目，项目结果在等待中被拖死，PM需利用小流量快速验证拿到结果，才能推动获得大资源。6.AI带来的机会和挑战过去，PM的竞争力来自于对用户的理解和对业务的拆解能力，而在生成式AI出现后，这两点都在发生变化。6.1AI带来的机会效率提升：PM可以借助AI快速了解行业、功能点，快速进行数据分析、竞品调研、原型设计等工作场景重构：广告定向、个性化推荐、智能客服、内容生成等场景，会被AI改变甚至重构边界扩展：复杂需求&场景，可以利用AI实现认知边界扩展，探索更多可能性6.2AI带来的挑战合作模式重构：PM如何和AI协作需要探索，更开阔的思路/提示词对PM带来新挑战黑箱风险：AI输出结果的幻觉和不可解释，可能带来合规问题。依赖性风险：过度依赖AI，容易让PM失去独立判断力6.3应对之道提升“AI素养”：理解模型的原理、指标（精确率、召回率、偏差）建立可解释性标准：上线AI功能时，必须能回溯、可监控人工+AI协同：重要场景（广告投放、医疗建议）必须有人工审核回路转化AI为用户需求：把AI能力嵌入用户场景，而不是把AI当“炫技”结语商业PM的价值，不在PPT或会议，而在于拿到可复现的商业结果结果可量化，过程可解释，方法可复制，这才是商业PM的真正价值。产品经理系列文章：产品经理认知体系《用户篇》：认识你的用户，从定义到生命周期全景指南产品经理认知体系《需求篇》：从发现真需求到落地复盘，产品经理的核心战场专栏作家观剑，微信公众账号：观剑，人人都是产品经理专栏作家。10年+电商产品经理，前阿里专家，熟悉电商前台营销、后台采购、库存仓储全链路。本文原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
产品经理应该是“通才”还是“专才”？
你是“什么都懂一点”的通才型产品，还是“某一领域极深”的专才型产品？这不是性格问题，而是业务阶段与团队结构决定的能力策略。本文将结合实际场景，帮你识别自己的定位，找到最适合自己的成长路径。这个似乎应该是早有普遍认识的问题，产品经理应该是“通才”而不是“专才”。但是，似乎一说到这个问题，就给广大的产品经理，甚至企业一种认识，就是“产品经理虽然样样都懂，但是样样都不行”。因此，出现了两个后果：是使许多企业也不怎么把产品经理当回事，认为产品经理们百无一用，在这个讲究专业分工的社会，他们到底能发挥多大的作用呢？就是产品经理个人心里在不断的打鼓，自己应该学习的方向在那里，要是总是被同事认为是“半瓶子”的水平，那又怎么能够建立起自己的威信来呢？前不久，一个朋友和我聊天，说他每次和技术讨论产品，都是心惊胆战的，因为技术知识毕竟不如专业的技术人员，经常是被对方顶的一愣一愣的。话虽然有些夸张，但是却给了我很大的触动，产品思维，按说进入中国时间也有些日子，普遍性的定论也广为传播了，但是为什么在许多PM（我喜欢称“泡面”）的意识中，依然无法全面认识到这个问题呢？“通才”还是“专才”，这本来就不应该是一个对立的关系，正如物理中的“光的波粒二像性”一样，这个世界上并不是绝对的“是”和“不是”的关系，关键在于找到我们理解这个问题的基点。一说到“通”，就似乎和“专”一点关系也没有，一说到“专”，就似乎根本不应该在“通”上有所提升，今天我就想说说自己的看法。“通”PM们要了解的知识有什么呢？先来说“通”，通给泡面们的认识就是“广而泛”，“广”就是涉猎的东西要多，懂得的知识要多，而“泛”就是对于这些知识只需做到浅显了解，适可而止即可。我不知道这是谁定义的，或者说，谁是论调的发起人，我要知道，肯定会好好地ma他一顿，往轻了说，这种论调让泡面们对于知识的获取不再那么关注，往重了说，这让许多泡面朋友背上了心理包袱，似乎只要深研究一些知识就不再是产品经理了一样。这个谁也说不清楚，但是可以基本划一个范围，就是“和产品有关的各种业务知识”，这就多了，例如对于食品行业来说，产品经理不但要懂食品本身的业务知识，例如原料、配方、生产工艺等等，还得懂各种食品标准，国家规范等，再比如互联网行业来说，产品经理不但要懂互联网产品的特点，例如采用的商业模式，产品业务流程等，还要懂一些UE、UI、程序上的知识。总之一句话，所有有助于实现产品目的的知识，产品经理都需要了解和熟悉。这句话的重点在“目的”上，产品的目的是什么，不就是到市场上实现交换，一方面用户通过交换，获得使用价值，另一方面，企业通过交换，获得收益价值。基于这个目的的实现，产品经理要了解的知识谁能说是仅仅限于产品本身或者是更小范围的技术实现手段上的知识呢？尤其是在许多互联网或者软件企业中的产品经理，动不动就以自己没有一定的技术背景而感到自卑，似乎互联网产品和软件产品就是完全依靠技术来实现最终目的的，真不知道这是企业的问题还是产品经理个人的问题。只要是企业，就必然遵守市场的基本规律，就是产品的最终交换，双方价值的实现，如果一个产品经理说我从来不考虑这个问题，那么，我只能说要么是你的这个行业不够成熟，要么就是你做产品经理不够成熟。好，说完了产品经理应该“通”的知识，再说说产品经理应该“专”什么知识。产品经理应该在那个方面“专”呢？技术层面的知识？销售方面的知识？渠道方面的知识？还是产品设计、规划方面的知识呢？都不是，以上说到的这些还都是“通”的知识范畴，产品经理要“专”的知识应该是“产品管理”方面的知识。这才是产品经理的本行，才是产品经理赖以生存的知识基础，才是产品经理做好工作，体现自我价值的前提。产品管理有知识体系吗？当然有了，任何一个岗位都必然有一整套体系的理论作为发展的基础，大家可以想一下，是不是这个样子。但是必须承认的是，产品管理这个岗位的理论体系的发展严重滞后，影响了这个职位的规范化和职业化。经常出现的情况是“有岗无人，有人无岗，有岗无责，有责无岗”，企业用的不顺手，自己做的也不痛快。但是，我们并不能就此放任自流，或者放弃产品管理岗位的要求而变相使自己的角色发生变化。我引用一下，产品经理的产生背景和工作职责。产品经理的战略工作内容：公司竞争策略上的把握产品竞争策略上的分析行业发展的分析和预测产品发展所需内外资源的把握制定产品发展的指导性原则产品经理的战术工作内容：产品规范管理产品需求管理产品项目管理产品周期管理产品品牌管理看看，不多，一共十项，但是咱们这些泡面有多少人做到了，或者说有意识的在这些真正应该“专”的知识上提高自己呢？产品经理是一个对知识海纳百川的职位，但是海纳百川不是我们的目的，而是一种方法，根本的目的还是使我们自身的产品管理的能力“又红又专”，这才是我们最终要得到的。我总结了一下，目前产品经理在“通”和“专”的认识上有三个普遍存在的问题喧宾夺主该专的不专，该通的不通，比如说吧，许多互联网的产品经理往往容易限于对功能和UE的一味追求中，认为只要把这些做好了，产品就一定能成功，经常看到许多朋友对某个新出来的产品功能评头论足，对商业模式高谈阔论，我只想问一句：这有助于实现你的产品目的吗？能挣钱的模式就是好的模式，我们的思路应该是“Delivercustomervalue,notproductfeatures”。因此，即使你UE知识再丰富，再精通，程序水平再高人一等，也无法决定你就是一个合格的产品经理，这些知识才是真正需要适可而止的，要想做产品经理，改变思路，一切从头开始。取长补短本来挺有希望，思路也有了，但是就是做事太被动，经常受到其它业务部门的诱导或者压力，把个人有限的时间用在学习一些用处不大的知识上。有一次，一个朋友问我，“哪里有培训《axure》这个软件的地方”，我很奇怪，第一，软件就是用的，本身这个软件也不是太复杂，边用边学也就可以了，第二，这是产品经理应该重点学习的技能吗？我很诧异。在以前的公司，我还曾经看到一个产品经理有时间的时候就抱着一本《程序员入门》的书在看，我很同情他，一个毫无技术背景的人读这样一本书，简直是要了亲命了。产品经理的长处在于对产品的统筹规划、全局策略和全面把握，在这些知识上多下些功夫才是王道，千万不要拿自己本来就不懂的知识来折磨自己。以偏概全IT的产品经理多以技术转型为主，也有销售转型为主，不可否认，有这样的职业背景对做产品经理是有很大的益处的，但是同样也必须承认，技术、销售眼中的产品和产品经理眼中的产品，完全是不一样的，产品经理眼中的产品是最大范围的定义。因此，即使岗位转型了，但是思想还没有转过来，那么，在接下来的工作中，谁又能保证你对产品管理能够有一个比较完整的认识呢？既然对产品管理的认识都不会完整，谁又能保证你在学习知识的时候是全面的呢？就我目前看到的情况，许多产品经理朋友都是带着对产品和产品管理的固有惯性思维在开展工作，当然，现实中也出现了很多问题。综上所述，总结一下，对于产品经理应该是“通”还是“专”，我的观点是：产品经理的“通”只是方法和过程，“专”才是方向和目的。产品经理的“通”应该是业务知识上的要求，“专”则是职位专业上的要求。产品经理应该是既“通”又“专”的真正复合型的人才才对。本文由@白板产品原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
