现代写作工具的发明使写作变得更加容易,但也导致了写作障碍的出现——决定写什么成为新的瓶颈。同样,智能编码助手的兴起带来了新的构建者障碍,即决定构建什么成为阻碍。我称之为产品管理瓶颈。
产品管理瓶颈的本质
产品管理是一门决定构建什么的艺术与科学。由于高度智能化的编码工具能够将软件编写加速到给定产品规范的实现,决定构建什么成为新的瓶颈,尤其是在项目早期阶段。随着我合作的团队充分利用智能编码工具,我越来越重视那些具有高度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与编码速度相匹配。
从编码瓶颈到决策瓶颈
在AI辅助编程出现之前,软件开发的主要瓶颈在于实现产品规范的技术能力。开发者需要花费大量时间编写代码、调试和优化。然而,随着AI编码助手的普及,这一瓶颈被显著缓解。代码生成的速度大幅提升,但随之而来的是新的挑战:如何确定正确的产品规范和功能优先级。
高用户共情与快速决策的价值
具有高度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,他们能够不断调整对用户喜好或不喜好的心理模型,从而完善他们的直觉,并持续做出质量不断提高的快速决策。
直觉与数据的平衡
许多策略可用于获取用户反馈和其他形式的数据,这些数据可以塑造我们对用户的认知。包括与少数用户进行对话、焦点小组、问卷调查以及规模化产品的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在产品经理的直觉中进行整合,可以帮助我们更快地前进。
构建用户心智模型的方法
让我通过一个例子来说明。最近,我的团队 debating 用户更喜欢的四个功能中的哪一个。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。结果与我的初步信念相矛盾——我错了!那么,在这种情况下正确的做法是什么?
选项分析
选项1: 根据调查结果构建用户明确表示偏好的功能。
选项2: 详细分析调查数据,看看它如何改变我对用户需求的信念。也就是说,完善我对用户的心理模型,然后使用修订后的心理模型来决定下一步行动。
尽管有些人可能认为选项1是"数据驱动"的决策方式,但我认为对于大多数项目来说,这是一种次优方法。调查可能存在缺陷。此外,在做出决定前花时间进行调查会导致决策缓慢。
相比之下,使用选项2,调查结果提供了更具普遍性的信息,不仅可以帮助我塑造这一决定,还可以帮助我做出许多其他决定。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一起处理,从而形成更全面的用户服务视角。最终,这种心理模型驱动着我的产品决策。
数据与直觉的协同作用
在AI时代,产品管理需要重新平衡数据与直觉的关系。纯数据驱动的方法在处理复杂、模糊的用户需求时往往显得力不从心,而纯直觉决策则可能缺乏客观依据。最佳实践是将两者有机结合:
- 数据收集:通过多种渠道获取用户反馈和行为数据
- 模式识别:从数据中识别用户行为模式和需求趋势
- 直觉整合:将数据洞察融入产品经理的心理模型
- 快速决策:基于整合后的模型做出快速判断
- 持续优化:根据新反馈不断调整和完善心理模型
规模化决策的局限性
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可能会尝试优化展示广告的点击次数,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理模型。当系统需要做出大量决策时,比如在大量页面上展示哪些广告(或推荐哪些产品),产品经理审查和人类直觉无法扩展。
适用场景分析
在需要团队做出少量关键决策的产品中,例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理模型,然后非常迅速地应用于决策——仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。
实践策略
1. 建立用户反馈循环
- 定期进行用户访谈,获取定性反馈
- 实施简单的A/B测试验证假设
- 利用产品内置的数据收集工具捕捉用户行为
- 建立用户反馈优先级系统,确保关键意见得到重视
2. 发展产品直觉
- 积极参与用户测试和产品演示
- 与销售和客服团队保持密切沟通
- 定期分析用户流失和留存数据
- 关注行业趋势和竞争对手动态
3. 决策框架优化
- 建立清晰的决策标准和流程
- 为不同类型的产品决策制定差异化策略
- 实施决策回顾机制,总结经验教训
- 培养团队决策文化,鼓励快速试错
未来展望
随着AI技术的不断发展,产品管理将继续演变。未来的产品经理需要掌握新的技能组合:既要有数据分析和用户研究的能力,也要保持对用户需求的敏锐直觉;既要能够利用AI工具提高效率,也要在关键决策中保持人类判断的价值。
产品管理瓶颈的突破不在于完全依赖技术或直觉,而在于找到两者的最佳平衡点。通过持续学习和实践,产品经理可以在这个AI时代带领团队做出更明智、更快速的产品决策,最终创造出真正满足用户需求的产品。