京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在面向产品新人的各类分享中,大咖们都在反复强调“思想/思维”对于产品经理职业发展的重要性。然而,对于大多数产品萌新而言,在听完种种方法论之后,可能会遇到这样的困惑——
仿佛随处都能感受到思维的影响,却无法清晰的看见思维和日常工作的关联。
在这篇文章中,我将尝试拆解产品经理日常工作中的“内化→ 外化”流程,构建一个将工作、技能、思维三个层次打通的产品经理能力模型。希望这篇文章能帮助产品新人梳理自己的职业能力谱,对未来的职业发展有更清晰的规划。
首先,我想以自己为例,从每天面对的具体工作谈起。
作为在线教育行业的普通产品人,在日常工作中,我一方面需要输出某个具体功能/模块的原型、PRD,另一方面需要作为“中间人”的角色,与设计、研发、教研、运营等部门的人员进行对接,协调各方的问题、需求和进展,推动方案落地。
为了完成这些任务,我需要收集足够的信息,用来帮助我思考,作出判断,输出方案。这些信息可能是教室里观察到的场景,用户的反馈,运营或产品埋点统计的数据,行业新闻动态,业内人士分享的观点,与同事或领导探讨的思路等等。
把我每天的具体工作进行分类和抽象,可以简化为这样一个模型。
这个模型也许是大多数产品新人所感知到的工作流程。然而,最关键的问题并没有解决:
“分析思考”到底是怎么进行的呢?各类教程中所说的“产品经理需要具备的xx种能力”,究竟是如何作用于“输入->输出”的转化流程呢?
让我们先跳出“产品经理”这个角色,回到熟悉的日常生活场景——给同事们集体订外卖,拆解一下这个过程中,我们经历了怎样的分析思考流程。
1. 看一看外卖app有哪些分类,如“面食粥点”、“水饺馄饨”、“麻辣香锅”等等,看看平均消费和优惠,问问大家的预算和偏好,听听朋友推荐哪家店。——【感知】外界的信息2. 大家有哪些忌口,大多数人喜欢吃什么,预算是什么范围,各个分类的外卖平均价格大概是多少,自己的朋友为什么推荐那家店。——【分析】获取的信息3. 好的外卖应当具备哪些特点(等待时间短、食物好吃、健康营养、价格实惠),朋友推荐的那家真的适合吗。——对点外卖这件事本质的【认知】4. 应该按什么逻辑挑选外卖(首先不要超出预算,其次必须要避开各人的忌口,第三要好吃,第四考虑健康营养,在等待时间上可以适度妥协,最后尽可能获得更大的优惠)。——如何点外卖的决策【模型】5. 平均价格不超过20元;有三份外卖不能是辣的,两份不能含有葱和香菜;南方人多,可以考虑口味清淡一点;优先找好评率高的,尽量不找汉堡和麻辣烫,要荤素搭配……——【设计】具体的点外卖规则6. 具体买xx份a套餐、x份b套餐、x份c套餐。——落地【方案】
如下图所示,我们订外卖的思考决策流程可以这样抽象概括:
再深一步,我们可以从纵向和横向两个角度,对这六个流程进行抽象分类。
先说纵向:
“感知”和“方案”都是直接与外部世界交互的过程,这里把它归类为“表现”。“分析”和“设计”需要用到知识和工具,这里把它归类为“技能”。“认知”和”模型“都是主观思考的过程,这里把它归类为”思想“。
再说横向:
感知 → 分析 → 认知,这是一个由外界到思想的过程,属于”内化“。模型 → 设计 → 方案,则是由思想到外界的过程,是“外化”。
当然,这样纵横的展示可能不够直观,我们可以将它转换成环形图。
构建了抽象的“分析思考”流程之后,我们把思路重新带回“产品经理”这个角色。
产品经理的工作任务,本质就是由“表现层”感知外界(收集需求、探讨观点、观察场景、搜集数据、了解竞品等),最终再由“表现层”反馈方案(产品原型、PRD、需求优先级、沟通协调等)。产品经理的专业水平,本质就是“技能层”的转化能力,例如数据分析、用户画像、业务/功能的流程梳理、交互体验的设计思路等等。产品经理的思维层次,本质就是“思想层”的认知模型,例如大家常说的三观、理念和方法论。
我们可以将上述关于产品经理的方方面面,分类整理到图中。
*这一步所展示的内容也许并不完整,我自己也有很多技能尚待加强,所以此处就不做过多的延伸了,后续的工作中我还会不断的反思、梳理,并逐步分享在这里。
最后,我针对从输入到输出的每个步骤,总结了一些我们将会面对的问题(如下图左侧所示),这里的每一个问题都值得结合具体工作进行深入思考。
*限于个人能力经验,分享内容可能存在偏颇和疏漏之处,望批评斧正。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16