中文意义的需求是一个非常大的泛词,对应着3个英文单词。 Needs:用户原始的动机或成因 Requiremnet:Needs产生的对产品的设计要求 Demand:产品生产出来后市场上的需求量 不要花太多时间纠结于Requirement,Needs是产品同学最需要思考的部分,也是最难分析想要清晰的, 需求过往会拆结为用户+场景+问题,现在更应该拆解为用户+场景+动机+行为+目标。 互联网上半场我们对需求拆解到问题就好了,因为这个时候市场是供小于求,给用户能提供解决方案就不错了。 到了互联网下半场,蓝海变红海,竞争加剧,供大于求,我们的解决方案也需要更加精细化,才能获得更多用户青睐。
做产品的门槛不在门口,而是在里面。这也就是为什么产品经理很多,但优秀的产品经理很少的原因。 那么“里面”是什么?,是一种产品感觉,一种直觉判断能力。 那该如何训练这种“感觉”呢?保持好奇心,刻意记录自己日常使用产品的心流体验。
做不好产品分析调研的产品经理,成为不了一名优秀的产品经理。本期播客主要分为两部分:1、产品分析调研的价值 ;2、产品分析调研的方法论。 核心观点摘录如下: 1、产品分析调研的价值是成就产品经理完成洞察的关键路径。其次是指导产品经理提升通用能力及专业能力的重要方法; 2、产品分析调研的方法是不管我们做什么调研,我们首先都得明确目的,再向外向内收集信息,然后对信息去伪存真,最后整理加工形成报告; 3、产品分析调研的顺序是先宏观再微观,交叉验证信息的可信度。宏观先分析市场报告、关注供需两侧洞察,微观先定性后定量,保证观点的完整获取及有效验证。
淘宝首页经历多次改版,在核心区域仍保留着聚划算、有好货、每日好店、淘宝直播四大频道,而不是直接前置展现转化效率更高的信息推荐流。 主要的原因是什么呢?首页各类导购频道,是通过在用户心里形成不同的心智和烙印,进而吸引用户在闲暇时间,在没有强烈购买意愿的情况下,愿意来平台逛一逛,产生购买行为。 做转化率高的频道,是相对容易的,做有用户心智且转化率高的频道,则是一个相对的难题。 那么是否可以通过算法去解决呢?过往有好货频道最开始的策略是,通过找出真正有“发现”能力的买手,用他们的行为数据,代替资深的运营进行选品,从而构建“好货池”,形成好货频道的心智。
产品经理随着个人能力、工作经验的提升 所面临的挑战/困难也会陡然提升 场景的复杂度变高、策略的不确定变高 意味着什么 项目成果的“即时满足”变为“延迟满足” 这个时候我们最重要的是做好两件事 1、沉淀共识。共识是什么?一分钟看清事物本质的人,和一辈子看不清一件事的人成就肯定不一样。共识需要在知识阅读、专家沟通、操练项目中,刻意思考提炼 2、尊重用户。不管是多少周年的产品经理,仍然要了解自己的用户是谁、为什么使用我们的产品、怎么使用我们的产品、对于我们的期待是什么
榜单是帮助用户提升决策效率的方式 第二期内容主要包括: 1、榜单的定位 2、榜单的呈现 3、榜单的复盘分析
数据是帮助产品经理找到问题和发现机会的探照灯 很多同学一开始看数据的时候会产生很懵的感觉,觉得自己没有数据sense,问题的原因是在于不知道看什么数据以及怎么看数据。 以下是我认为需要产品经理日常观察的4类数据。 1、产品的运营数据,包括 规模数据 和 质量数据 2、产品核心场景的用户行为数据 3、新功能上线后的反馈数据 4、行业数据
近期工作的思考,如何设计好榜单产品,共分为上下两期。 榜单是对某一相关同类事物的不一样的反映。 第一期是形而上的思考,如何塑造出榜单的IP价值: 1、榜单的定义是什么 2、榜单有哪些价值 3、榜单的展现形式 第二期是形而下的执行,如何具体设计一个榜单的呈现(比如怎么取名)
很多人会觉得推荐产品经理 需要对算法模型的特征及原理如数家珍 或者觉得推荐产品经理 更多时候承担着给算法工程师 做需求分发器或排期员的角色 抑或觉得推荐产品经理 主要的工作内容是做数据分析 将算法模型的测试结果给予整理呈现 其实呢,在我的心中 推荐产品经理核心还是在产品经理本身 最重要的作用与价值如下 1、理解业务及用户场景特征 2、制定产品目标与规则 3、沉淀推荐产品平台/系统(把自己干没掉)
又是一年互联网大厂校招季 最近面了很多应届产品候选人 发现了不少很优秀的、对产品充满热爱的候选人 也观察到一些大家很容易共同犯的小问题 在校招产品面试过程中 最基础最常见的部分介绍一个实习项目/产品介绍 面对这个问题如何做到回答既清晰又出彩呢 我个人建议可以用STAR法则
首先推荐算法不是万能的 若用户行为数据稀疏 或可推荐候选内容较少 算法的效果不一定 好于运营的热门推荐 但我坚信最终算法 一定会比人更聪明 会突破现有的局限 走向更智慧的算法 引导未来的发展
坚持做对用户正确的事情 而不是容易完成指标的需求 这一节将与大家分享我在盒马APP首页做过的 个人觉得还挺有意思的产品小功能 希望你们能够喜欢 包括但不限于 1. 地址标签 2.扫码付款工具栏 3.物流动态信息浮层 4.信息流交互式货架 5.商品加购震动提醒
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