AI时代产品管理:如何突破决策瓶颈,提升用户体验?

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在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,软件开发的速度得到了极大的提升。然而,一个新的瓶颈正在浮现——产品管理。当AI辅助编码加速了软件产品的构建过程时,决定“构建什么”变得至关重要。快速决策和对用户的深刻理解是克服这一瓶颈的关键。

产品管理瓶颈的出现

正如现代书写工具的出现导致了“写作瓶颈”一样,即决定写什么变得困难。AI辅助编码工具的普及也导致了“构建瓶颈”,即决定构建什么成为了新的挑战。我称之为“产品管理瓶颈”。

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。由于高度智能的编码能够迅速将软件转化为产品,因此决定构建什么成为了新的瓶颈,尤其是在早期项目中。随着团队越来越多地利用AI辅助编码,我越来越重视那些具有高度用户同理心,并且能够快速做出产品决策的产品经理(PM),从而使产品决策的速度与编码的速度相匹配。

高用户同理心的重要性

具有高度用户同理心的产品经理能够凭直觉做出决策,并且通常是正确的。随着新信息的涌入,他们可以不断完善对用户喜好或厌恶的心理模型,从而改进他们的直觉,并不断做出高质量的快速决策。

许多策略可以用来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。这些策略包括与少量用户进行对话、焦点小组、调查以及对大规模产品进行A/B测试。但为了以GenAI的速度推动进展,我发现将所有这些数据源综合到产品经理的直觉中,有助于我们更快地前进。

案例分析:如何利用用户数据

让我用一个例子来说明。最近,我的团队在争论用户更喜欢四个功能中的哪一个。我凭直觉做出判断,但我们都不确定,因此我们调查了大约1000名用户。结果与我最初的信念相矛盾——我错了!那么,此时此刻,正确的事情是什么?

  • 选项1:按照调查结果进行,构建用户明确表示他们喜欢的东西。
  • 选项2:详细检查调查数据,看看它如何改变我对用户需求的看法。也就是说,完善我对用户的心理模型。然后利用我修改后的心理模型来决定该怎么做。

即使有些人认为选项1是“数据驱动”的决策方式,但我认为对于大多数项目来说,这是一种较差的方法。调查可能存在缺陷。此外,在做出决策之前花费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,可以帮助我不仅塑造这个决策,还可以塑造许多其他决策。它让我可以将这一条数据与所有用户对话、调查、市场报告以及用户在使用我们的产品时的行为观察结果结合起来,从而形成一个更全面的视图,了解如何为用户提供服务。最终,这个心理模型驱动着我的产品决策。

规模化与局限性

当然,这种技术并非总是可以规模化。例如,在程序化在线广告中,人工智能可能会尝试优化广告的点击次数,一个自动化系统会并行进行更多的实验,并收集有关用户点击或不点击什么的数据,以筛选产品经理对用户的心理模型。当一个系统需要做出大量决策时,例如在大量页面上展示哪些广告(或推荐哪些产品),产品经理的审查和人类的直觉无法规模化。

但是在团队需要做出少量关键决策的产品中,例如确定哪些关键功能的优先级,我发现数据——用于帮助建立良好的用户心理模型,然后将其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。

保持构建!

Andrew

结论

在AI时代,产品管理的角色变得更加重要。产品经理需要具备高度的用户同理心和快速决策能力,以便在快速变化的 시장中保持竞争力。通过不断完善对用户的心理模型,并结合数据分析,产品经理可以更好地指导产品开发,并最终为用户提供更好的体验。

随着AI技术的不断发展,产品管理的方法也将不断演变。我们需要不断学习和适应,才能在这个充满挑战和机遇的时代取得成功。

未来展望

未来,产品管理将更加依赖于数据和AI技术。产品经理需要具备更强的数据分析能力和对AI技术的理解,才能更好地利用这些工具来指导产品开发。同时,用户同理心仍然是产品管理的核心,我们需要始终关注用户的需求和反馈,才能构建出真正有价值的产品。

在这个快速变化的时代,产品管理将继续发挥着关键作用。只有不断学习和适应,才能在这个领域取得成功,并为用户创造更好的体验。