AI时代的产品管理突围：决胜于需求洞察与快速迭代
尊敬的朋友们，
正如现代书写工具的普及催生了“写作瓶颈”——即决定写什么变得困难一样，智能编码助手的涌现也带来了新的“构建瓶颈”。我称之为“产品管理瓶颈”，它指的是在软件开发过程中，决定构建什么产品成为了关键的制约因素。
产品管理是一门艺术，也是一门科学，它关乎于决定构建什么。随着高度智能化的编码加速了软件的编写过程，尤其是在早期项目中，决定构建什么便成为了新的瓶颈。正因如此，我越来越看重那些拥有高度用户同理心，能够快速做出产品决策的产品经理（PM）。他们的决策速度需要与编码速度相匹配，才能保证项目的高效推进。
用户同理心：产品决策的加速器
具备高度用户同理心的产品经理，往往能够凭借直觉做出正确的决策。他们能够不断地从新的信息中提炼、完善对用户喜好和行为的认知模型，从而优化他们的直觉，并持续做出更高质量的快速决策。这种能力在AI时代显得尤为重要，它能够帮助产品团队在信息爆炸的环境中快速找到方向。
数据驱动与直觉判断的平衡
当然，我们有很多方法可以获取用户反馈和其他形式的数据，从而塑造我们对用户的认知。例如，与少量用户进行深度对话、组织焦点小组、进行用户调查以及在已发布的产品上进行A/B测试等。但在GenAI时代，为了更快地取得进展，我发现将所有这些数据来源综合起来，依靠产品经理的直觉来驱动决策，能够帮助我们更快地前进。
案例分析：当数据与直觉发生冲突
举个例子，最近我的团队在讨论用户更喜欢四个功能中的哪一个。我当时有自己的直觉，但我们都没有十足的把握。因此，我们对大约1000名用户进行了调查。结果与我最初的判断相悖——我错了！那么，在这种情况下，正确的做法是什么呢？
- 方案一：遵循调查结果，构建用户明确表示偏好的功能。
- 方案二：深入研究调查数据，看看它如何改变我对用户需求的看法。也就是说，完善我对用户的认知模型，然后利用我修正后的认知模型来决定该怎么做。
尽管有些人会认为方案一才是“数据驱动”的决策方式，但我认为对于大多数项目来说，这是一种较差的方法。调查可能存在缺陷，而且在做出决策之前花费时间进行调查会导致决策速度变慢。
相比之下，采用方案二，调查结果可以提供更具普遍性的信息，帮助我不仅可以塑造这个决策，还可以塑造许多其他决策。它可以让我将这一数据与所有用户对话、调查、市场报告以及用户在使用我们产品时的行为观察结果结合起来，从而形成对如何服务用户的更全面的看法。最终，这种认知模型会驱动我的产品决策。
用户心智模型的重要性
在产品开发过程中，构建并不断优化“用户心智模型”至关重要。这意味着产品经理需要深入了解目标用户，包括他们的需求、痛点、使用习惯以及对产品的期望。通过持续地收集用户反馈、分析用户行为数据以及进行用户访谈等方式，产品经理可以逐步构建起一个清晰、全面的用户画像。
有了清晰的用户画像，产品经理就能够更准确地预测用户对新功能、新设计的反应，从而做出更明智的决策。此外，用户心智模型还可以帮助产品团队更好地进行用户沟通和营销推广，从而提高产品的市场竞争力。
AI技术如何赋能产品管理
AI技术在产品管理中扮演着越来越重要的角色。例如，AI可以帮助产品经理更高效地分析用户数据、预测用户需求以及进行A/B测试。此外，AI还可以自动化一些重复性的工作，例如生成产品文档、管理项目进度等，从而让产品经理能够将更多的时间和精力投入到更重要的战略性工作中。
- 用户数据分析： AI可以帮助产品经理从海量的用户数据中提取有价值的信息，例如用户行为模式、用户偏好等。这些信息可以帮助产品经理更好地了解用户需求，从而做出更明智的决策。
- 用户需求预测： AI可以根据历史数据预测未来的用户需求。这可以帮助产品经理提前规划产品roadmap，从而更好地满足用户需求。
- A/B测试： AI可以自动化A/B测试的过程，从而让产品经理能够更快速地测试不同的产品方案，并找到最优方案。
- 自动化文档生成： AI可以自动生成产品文档，例如用户手册、API文档等。这可以大大提高产品文档的编写效率。
规模化与局限性
当然，这种方法并非总是具有可扩展性。例如，在程序化在线广告中，AI可能会尝试优化广告的点击次数，自动化系统会并行进行更多的实验，并收集用户点击或不点击的数据，从而过滤产品经理对用户的认知模型。当一个系统需要做出大量的决策时，例如在大量页面上展示什么广告（或推荐什么产品），产品经理的审查和人为直觉就无法扩展。
但是，在产品团队需要做出少量关键决策的产品中，例如确定关键功能的优先级，我发现使用数据来帮助构建良好的用户认知模型，然后应用该模型来快速做出决策，仍然是推动快速进步和缓解产品管理瓶颈的最佳方法。
结语：保持敏捷，持续进化
在AI时代，产品管理面临着前所未有的挑战和机遇。产品经理需要不断学习新的知识和技能，适应快速变化的市场环境，才能在激烈的竞争中脱颖而出。只有那些具备敏捷思维、能够快速迭代、并始终以用户为中心的产品团队，才能在AI时代取得成功。
保持建设！
Andrew
