产品经理的未来在哪里？
2019，对于很多产品经理而言，是在寻找方向，也是更加趋于焦虑的一年。 在这一年，曾经让无数人艳羡的“产品经理”这个岗位不再那么火爆。相反，“产品经理”这个号称入门容易、得到难的岗位，通过快速的发展与扩张已经趋于成熟，再不是那个野蛮生长，群星闪耀的阶段了。 确实，随着上一个创业风口的结束，功能产品经理呈数量级增长，功能产品市场已经逐渐饱和，一个只能够画画原型、写写文档的产品经理，已经是一个几乎没有什么核心竞争力的产品经理了。对应的，市场细分加剧，对产品经理的要求越来越高，对应技能的要求也越来细分，再加上人工智能浪潮下，大家纷纷充满了“被机器替代”的恐惧。 这个时候，有很多人已经意识到，行业越来越细分，应该往一些更精细的领域内深钻，掌握一套核心技能，但是却无从下手。 我们也许需要回答两个问题—— 1）对产品经理来说，什么才是核心技能？ 2）要如何才能掌握它？  1. 理解何为“核心技能”之前，我们不妨再往下走一小步，先来看下我们正在经历着什么样的变化。 首先是宏观的、行业的层面——众所周知，随着硬件迭代和基础设施的完善，我们进入万物互联的时代，并致力于消除这个世界所有的信息不对称。 当我们收集的信息越来越完善、越来越丰富的时候，那么越来越多的简单重复的人工工作，逐步被机器替代，这就是我们通常说的产品化过程。而且，某种意义上，这是个不可逆过程。 这是大的行业趋势，或者说是这个世界变化的趋势。 接下来，我们再来具体看一下，在每个公司中，在每个人的工作岗位中，我们在经历着什么。 我做了一张图，下面这张图横轴是时间，纵轴是互联网行业内的创业公司数量。可以看到，14年是开始繁荣的一年，是大家作为用户和从业者都非常开心的一年，补贴补贴，融资融资。这个繁荣持续到2015年到达了顶点，然后回归理性、回到现在。 这是竞争非常激烈的几年，最后在竞争中活下来的互联网公司，组织架构发生了非常大的重组，我将这种重组抽象为两类。 第一类变化，我用三个词来概括，叫做工具化、统一化、第三方化。 1）工具化： 在效率的驱动下，核心业务环节中以往很多低效的人工的工作开始由产品工具来替代或是提高效率，从数据工具、运营市场工具、甚至技术开发工具，于是我们看到了类似很多GrowingIO，积分商城工具，H5生成工具等等。 2）统一化： 竞争年代，一些公司的各个业务线为了跑得足够快，重复造了很多轮子，极端来举例，比如说阿里的闲鱼、淘宝、天猫、飞猪等等这些业务，可能在竞争时期都会各自做一套自己的商品管理系统、促销系统、营销工具、积分系统等等。而等到竞争结束后，这些轮子开始下沉统一到同一个部门来take，这里典型就是阿里为首的一些一线互联网公司提出的大中后台策略。 3）第三方化： 企业发现一些不是自己核心竞争力和壁垒的工作交由第三方去做反而效率更高，各类第三方地推、客服、设计、市场、法务等B2B服务大量兴起，巨头们也把原本服务自己的东西开放出去，比如各类云服务，最近美团的大象从内部开始开放。这一切都是在顺应之前提到的大趋势，为了效率，所有基层简单重复的工作开始集中化，并被机器取代。 第二个组织上的变化是，许多公司成立了很多以业务目标为导向的团队。 这些团队是怎么来的呢？开始为了应对竞争，公司以项目攻坚的方式成立了很多跨部门的虚拟战斗团队。后来发现，这种组织形式确实可以更好调动资源，更好地达成业务目标。战争结束后，这些虚拟团队开始固化下来成为了长期团队，比如在很多公司开始出现growth增长团队。 这些团队中的人，可能原来隶属于市场、运营、产品、技术等等完全不同的大部门，彼此所做的事完全不同，然而现在他们突然发现，一群原本职能上完全不相干的人，居然成了同一个部门的同事。 这预示着另一个核心趋势：对于中层员工来说，工种间的界限变得模糊。 你原本可能是一名技术，但是你特别牛，于是你开始负责增长，反过来，原先的运营和市场可能开始向你汇报——这不再是不可思议的笑话，而是在很多互联网公司内开始真实发生的事情。 因此，互联网公司中，中层的竞争愈演愈烈，危机感开始变强。这就是我们每个人在这个时代变迁的节点所必须面临的挑战。 在效率的驱动下，基层简单重复的工作将被机器取代，我们不希望自己被淘汰，我们期望自己成为驾驭机器的人。因为有了以业务目标为导向的团队结构，中层工种间的界限变得模糊、竞争更加激烈，我们期望自己拥有更强的目标达成能力，在竞争中胜出。 到这里，或许可以试着总结一下了——我认为，在这样的趋势面前，对于产品经理们而言，可能存在两类可以称之为是“核心能力”的能力： 1）能够更好驾驭和影响各种高效机器、复杂系统的能力； 2）拥有更强的业务目标达成能力。 在新的环境和语境下，拥有这两类能力的产品经理，可能是无需担心“被替代”的问题的。 2. 那么，身为一个产品经理，如何才能更好掌握上述两种核心能力？ 就这一点，答案或许会很五花八门，也许有人会说我们最好需要对于业务的理解更深，也许有人会说我们最好能够参与更多更大更复杂的项目，也许还有人会说我们应该需要更多拥有一些“自己独立对于某项业务负责”的经验。 这些答案其实都没错，但它们好像都只给了一个方向，而没有给出一条让我们能够顺利到达彼端的路径。 所以，如果是我要试着给一个建议，我会给一个更加贴近实际，也更落地，更具有指导意义的建议——我会建议，这个背景下，所有的产品经理们都应该一定程度上让自己具备一些“策略思维”和“策略产品能力”。 我认为，一个具备了策略能力的产品经理，一定会比普通的功能型产品经理更能够高效达成业务，也更容易能够去驾驭和影响机器。 那么，策略到底是什么？ 如果要试着下定义，策略其实是一种数据驱动的，提供更精细化、更动态高效的产品解决方案的手段，它往往由一系列规则和机制构成。在各类希望更好、更高效地满足用户需求的产品上，都多多少少有策略的存在；任何一个产品达到一定体量的时候，也一定都会面临一些问题需要策略手段来解决。 不妨举几个例子—— 有心的人可能会发现，近一两年时间，业内一个叫做“策略产品经理”的工种开始慢慢热了起来，尤其在各类中大型互联网公司内，对ta的需求在逐年增加。 并且，在未来几年内，我相信这个职位还会更火。 而策略产品经理要干的事，就是利用“策略思维”和“策略产品能力”，撬动让相同的资源能被用的更有效率，让同样的钱花的回报率更高。 某种意义上，如果你掌握了“策略产品能力”，那很可能是你能够“驾驭机器”的开始。 3. 那么，怎么才能做好“策略”，让自己拥有良好的“策略思维”和“策略产品能力”？ 我认为可能存在几个关键步骤—— 1）要时刻围绕目标进行精细化分析，找到影响核心目标达成的要素，并判断这些要素周边是否存在资源分配不合理+资源浪费现象； 2）寻找上述影响要素与当前的用户行为或用户特征之间的相关性，并设计出基础的精细化运营方案； 3）依据自己的经验、拆解和验证，进一步把你的精细化运营方案落实成为某些能够在不依赖于大量人力投入的情况下帮助你实现效率最优的规则，并把这种规则交付给机器； 4）赋予规则“自我进化”的可能。 不妨来看个具体的例子。 这个时候，一个普通的产品经理或运营会怎么想？他可能会想：老板，他们花两万招一个文案，你每个月给我八千，我写不出这种调调。或者：他们天天打五折，我们不打折怎么能做好推送？ 然而，假如是一个具备“策略思维”的产品经理和运营，他也许就会进入上面我们的第一个思考步骤中——他会想，既然我们的目标是要提升推送的打开率，那么我们是否可以提炼出来一些会影响转化率的基本要素呢？这里要注意，我们找出来的基本影响要素一定要是我们能够一定程度上控制和影响的。 于是，他至少找到了两个基本影响要素——推送内容和推送时间。 找到基本影响要素之后怎么办呢？我们应该去做一些进一步的分析和判断去看看在这两个影响要素的维度下，我们当前是否存在资源分配不合理和浪费现象。 比如说，你也许发现，你们现在是统一时间面向所有用户推送统一的内容。那这里有没有问题？显然是有问题的，这么多用户，怎么可能都喜欢一样的事情？而如果你推送的东西跟大量用户的需求和喜好是不匹配的，这就形成了最典型的资源分配不合理+资源浪费。 那么我们具体应该怎么办呢？ 还是回到那两个影响要素上，我们或许可以先看看不同的用户喜欢什么，比如： 再看下推送时间，统一的时间可能也有问题： 于是，这个时候你就可以围绕着目标提出了较为精细化的优化方案——定义出来几种不同的用户类型，以及几个不同的典型推送时间段，然后再依据不同的用户类型，在不同时间段推送给他们不同的内容。 但可能问题又来了，你可能会说：这哪是效率优先啊，我本来就只是写一条文案直接推就好了，现在这样可能要写300条文案，这还不得从早推到晚？ 到这里，我建议大家一定要记住： 1）第一，效率的对象是目标和结果，效率是为结果负责的； 2）第二，我们在信息革命的时代，经历了PC到移动到物联网，我们连接和获取了这么多信息，就是为了能让机器替代人去做这些大量而重复的事情。不怕做不到，只怕想不到，要知道，阿里都可以让机器做海报，腾讯都可以让机器写新闻了，科技浪潮滚滚向前。 所以，这个时候，我们就进入了第三个步骤——要依据自己的经验、拆解和验证，进一步把你的精细化运营方案落实成为某些能够在不依赖于大量人力投入的情况下帮助你实现效率最优的规则。 这个时候，我们要做的，就是将工作中的经验沉淀抽象为效率最优的规则，并交付给机器。 以刚才的“生产推送文案”这件事来看，我们或许就可以具体去分析去思考，我们过去写的那么多推送文案里，有没有一些是特别有效的，我们是否能从中抽象出一些规则性的东西？ 比如说，如果你发现一个用户对于一个自己所关注的商品的限时限量折扣极为敏感，打开率极高，我们也许就可以据此抽象出一个文案模板——“你种草了很久的XX商品限量50件超低价甩货，还不快来！” 如果我们拥有了大量这样的模板，你会发现，我们只需要给出我们的商品名、折扣额度或是限量件数等条件，就已经能够做到批量生产我们的推送文案了。 这就是我们所说的：把经验抽象出来，形成让效率最优的规则，然后将规则交付给机器，最后做那个驾驭机器的人。 当然这个对于很多人来说可能很难，因为我们得时刻跳出原有的角色，原来的能力范畴，站在一个上帝的立场，相信自己无所不能，不断细化地去看这些问题。 但是难归难，但是面临这样一个时代变革，这是我们不得不去做的事情，只有越早形成这样的意识，越多地在工作中进行这样的思考，才能越好地将经验沉淀成规则，成为那个最早站出来，最先去驾驭机器的人。这是一个不进则退的时代。 4. 最后，我们不妨单独再拿一点篇幅来，聊聊“自我进化”——互联网天然是一个动态的世界，即便你已经形成了规则，把规则交付给了机器，你仍然还需要关注甚至是赋予规则一些“自我进化”的可能性。 而“自我进化”这个听起来特别高大上的词，我们如果要把它落地，在具体实践上来看，又可以分为两个层次。 第一个层次，是要实现一个产品或一个规则本身的进化，让其可以越来越接近于你的终极目标。 而在策略里，实现一个产品或规则进化的方法大体上有三步—— 步骤1：找到自己能想像到的产品最想达到的状态，并尝试用产品语言（数字化指标或其他明确的衡量标准）定义出来，是为找到理想态。 我们一定要先明确一点：任何一个产品都是用来解决用户的问题。所以，产品的理想状态，就应该是其给出的方案确实解决了用户的问题。 比如说，对于百度、滴滴、头条、墨迹天气这样的产品，我们或许就可以分别如下图所示来定义其理想状态，并找到一个单一的数据指标来去衡量它——事实上，大多数工具型的产品，我们都可以用“帮用户解决了问题”来定义其理想态。  步骤2：拆解未达理想态的状况，并提出解决方案。 定义和找到了理想态后，我们就可以针对那些未达理想态的情况来进行分析，并进行排序和提出解决方案，这里可以用几张图举一个滴滴出行的例子。 步骤3：进行效果回归验证+迭代。 再接下来，当我们的规则和产品机制已经上线，我们就需要对其进行效果回归验证。 所谓“效果回归”，其实就是要回答清楚三个问题，如下图—— 而这三个问题的答案，又将帮助我们把项目推入到一个新的循环过程中去，成功带我们走上“自我进化”的轨道。 上面讲的是“自我进化”的第一个层次，接下来再说下第二个层次：很多时候，不止是达成目标的手段需要进化，往往我们的目标也需要随着产品发展阶段和各种周围状态的变化而不断进化，不断改变。 以滴滴对服务的掌控能力为例，在滴滴早期，面临的问题是用户能叫到车，这时候，司机的选择使用滴滴，并且积极接单是最重要的，所以当时的核心目标是司机应答率。 随着司机增多，用户—司机逐渐平衡，甚至饱和，就需要看他们平衡的状态是否稳定，这时核心目标逐渐变成了订单的成交率。 而到了现在，滴滴功能和业务都逐渐成熟，我们要看更多的服务结果，如何定义这些指标呢，可能是到达目的地的时间，可能是其他的一些结果性的指标。 所以，我们一定要知道，一个“理想态”绝不是固化的，而是为阶段性的产品目标服务的。随着产品的进化，理想态的定义很可能也需要随之进化。 而当一个产品的产品经理、理想态和用于实现理想态的手段都拥有了“自我进化”的能力，这个产品的生命力就是无穷的。 从这个角度上看，我愿意相信，自我进化，乃是宇宙中最强大的力量，也是最能驱动一个产品发展和成长的力量。 最后，送辛苦阅读到这里的小可爱们一份小礼物 ，希望它能帮你在职业路上走的不再焦虑。 我为大家打包了一份价值1000元的职业发展干货，里面有 现在这个课程，全部免费送给大家！ 数量有限，先到先得。 关注“三节课服务号”，回复“职业发展”即可得到 。  如果感觉有帮助，右下角点个赞呗～～比心