突破产品管理瓶颈:AI时代如何快速决策与用户共情

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在技术飞速发展的今天,我们正面临一个有趣的现象:现代写作工具的发明让写作变得更容易,但也导致了'写作障碍'的兴起,其中决定写什么成为新的瓶颈。同样,智能代理编码工具的出现也带来了新的'构建障碍',即决定构建什么成为了阻碍。我称之为'产品管理瓶颈'。

产品管理瓶颈的本质

产品管理既是艺术也是科学,其核心在于决定构建什么。随着高度智能化的代理编码工具将根据产品规范编写软件的速度大大提升,决定构建什么成为了新的瓶颈,特别是在项目早期阶段。

在我所合作的团队开始利用智能编码工具的过程中,我越来越重视那些具有极高用户共情能力并能快速做出产品决策的产品经理(PMs),从而使产品决策的速度能够与编码的速度相匹配。

高用户共情的价值

具有高用户共情能力的产品经理可以通过直觉做出决策,并且在大多数情况下都能做出正确的判断。当新信息出现时,他们能够不断完善对用户喜好的心智模型,从而调整自己的直觉判断,并持续做出越来越高质量的快速决策。

数据收集的多种策略

有多种策略可以获取用户反馈和其他形式的数据,这些数据帮助我们形成对用户的认知。这些策略包括:与少数用户进行对话、组织焦点小组、开展调查,以及在规模化的产品上进行A/B测试。

然而,为了以生成式AI的速度推动进展,我发现将所有这些数据源整合到产品经理的直觉判断中,能够帮助我们更快地前进。

传统调研方法的局限性

让我通过一个例子来说明。最近,我的团队就用户更喜欢四个功能中的哪一个进行了讨论。我有自己的直觉,但我们都无法确定,因此我们对大约1000名用户进行了调查。结果与我的初始信念相矛盾——我错了!那么,在这一点上,正确的做法是什么呢?

选项一:遵循调查结果

按照用户明确表达的偏好来构建功能。虽然有些人会认为这是'数据驱动'的决策方式,但我认为对于大多数项目而言,这是一种次优方法。调查可能存在缺陷,而且在做出决定前花时间进行调查会导致决策缓慢。

选项二:完善用户心智模型

详细检查调查数据,看看它如何改变我对用户需求的认知。也就是说,完善我对用户的心智模型,然后使用修正后的心智模型来决定下一步行动。

建立动态用户心智模型

采用第二种方法,调查结果提供了更具普遍性的信息,不仅可以帮助我做出当前决策,还可以为许多其他决策提供指导。它让我能够将这一数据与所有用户对话、调查、市场报告以及对用户与我们产品互动时的行为观察结合起来,形成一个更全面的用户服务视图。最终,这种心智模型驱动着我的产品决策。

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心智模型的局限性

当然,这种技术并不总是可扩展的。例如,在程序化在线广告中,AI可能试图优化显示广告的点击次数,自动化系统会并行进行更多实验,收集用户点击和不点击的数据,以过滤产品经理对用户的心智模型。当系统需要做出大量决策时,比如在大量页面上显示哪些广告(或推荐哪些产品),产品经理审查和人类直觉的可扩展性就会受到限制。

然而,在团队只需做出少量关键决策的产品中,如优先考虑哪些关键功能,我发现数据——用于帮助构建良好的用户心智模型,然后应用于快速做出决策——仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。

实践建议

  1. 培养用户共情能力:产品经理应投入时间与用户直接交流,理解他们的真实需求和痛点。

  2. 建立动态心智模型:将各种数据源整合到对用户的理解中,形成不断演化的用户心智模型。

  3. 平衡速度与质量:在保持决策速度的同时,通过完善心智模型提高决策质量。

  4. 选择合适的决策方法:根据决策的重要性和可扩展性需求,选择合适的决策方法。

  5. 持续学习与调整:随着新信息的出现,不断调整和优化用户心智模型。

结论

在AI辅助编程加速软件开发的今天,产品管理瓶颈已成为制约创新的关键因素。通过培养高用户共情能力和建立动态用户心智模型,产品经理可以在保持决策速度的同时提高决策质量,从而有效突破这一瓶颈。这种方法不仅适用于当前,也将在未来的AI时代持续发挥重要作用,帮助团队构建真正满足用户需求的产品。

产品管理的本质在于平衡用户需求、技术可行性和商业目标,而AI时代的到来只是改变了我们实现这一平衡的方式,而非改变平衡的本质。通过拥抱变化、持续学习和创新,我们完全有能力在新的技术环境中突破产品管理瓶颈,创造更大的价值。