读书笔记：人工智能产品经理（二）

第二章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰人工智能行业对产品经理的想象力，创新能力提出了更高的要求。对行业的彻底理解才是产品经理这个职业的立命之本。行业的理解包括但不限于：行业的现状分析、竞争局面、用户使用的普遍体验、行业创新窘境的根本原因、横向对比其它行业、本行业的政策因素和行业标准因素的特殊性。2.1 人工智能时代将公司重新分类2.1.1 人工智能时代公司的分类方式人工智能时代诞生了各种新的社会分工和商业模式，传统产品、商业模式和服务模式被赋予人工智能技术后，实现了产品和服务的升级甚至商业模式的巨变，在这样的背景下，人工智能时代的公司大体上可以被分为三类，如下所示。

行业+人工智能公司。依赖自身的多年领域积累，给用户提供人工智能赋能后的产品或服务。

应用人工智能公司。这类公司通常提供一种基础服务功能，客户可以通过调用封装好的API进行对自身产品的武装或填充，而无须自己研发基础功能。

研发核心技术/基础平台的人工智能公司。从人工智能的底层平台需求出发，构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设置”。

2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求三类公司对产品经理的要求有一定重合，这里主要讲解不同类型的公司有不同的需求侧重点。

在行业+人工智能公司中，打磨自己对行业的理解永远是第一位，做行业专家是前提，然后才是利用人工智能技术提升产品价值。由于当前还是“弱人工智能”的产品占据主流，行业会被细分成各种垂直场景，对于人工智能产品经理的需求同样会被不断细分，各种垂直场景中的产品经理都需要很深的行业理解能力。

在应用人工智能公司中，需要产品经理既有一定的商务技能（售前、销售技能等），又要具备一定的项目管理经验。另外，不同客户对产品的需求不同，必然需要定制化开发，产品经理要明确区分标准化产品和定制化产品，这对产品经理的需求管理能力也提出了较高的要求。除此之外，TO B类产品的特殊性，决定了在产品管理过程中要考虑产品的CAC, 产品的LTV以及产品的PBP，因此，需要产品经理在不断跟踪CAC、LTV、PBP三个重要指标变化的同时，制定适时的市场策略，产品运营策略以及产品的战略方向。

在研发核心技术/基础平台的人工智能公司中，公司对产品经理的要求更侧重于对其底层技术框架的理解，这类公司更倾向于寻找从事过研发工作的产品经理。

2.2 什么叫做“懂行业”

由于人工智能技术原理的特殊性和人工智能产品架构的复杂性，从来没有一个时代像这样，对产品经理的行业理解提出过如此高的要求。如果研发团队缺少产品经理行业理解的帮助，算法模型的性能调试就需要研发人员自己慢慢摸索。人工智能产品经理可以在团队研发过程中输入更多关于领域常识与行业背景，帮助研发团队缩短模型的调试和选择时间。那究竟什么才算懂行业，有六种行业分析维度，具体如下：

行业特点：行业历史背景、当下的增长能力、与宏观经济周期的关系、固有风险及该行业在其它国家的发展规律。

行业运行趋势：产品经理应主动去了解国内外行业发展趋势和方向。包括供应商谈判能力，购买者谈判能力，现有同行竞争的局面，龙头企业目前面临的主要问题，有哪些成功的管理和技术经验，这些经验是否可以借鉴或复制，新进入者威胁，替代产品和服务威胁等。同时应关注新技术在其它领域的成功应用是否是本领域的创新机会。过去的规律在今天不一定奏效，因此能够把握趋势，顺势而为且能力有一定预见性是产品经理非常重要的素质。

竞争力因素分析：产品经理需要了解行业内价格，品质，质量，分销能力，上游资源，成本，产品差异，技术壁垒、管理水平、地理位置等方面的情况。除此之外，产品经理需要格外重视公司的数据积累、算法积累、计算能力积累三方面的管理和规划。

行业整合：了解行业集中度、外资进入、收购兼并等。

政府管制：了解行业的准入门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。

商业模式：产品经理作为商业模式的执行者和探索者，需要关注行业的挣钱手段，产业链逻辑是怎样的，价值链是如何构成的等。产品经理需要利用以上的分析结果树立自己在公司内部、外部的行业专家的形象，只有得到内外部的认可，才便于争取更多的公司资源以及行业客户的认可。

2.3 如何修炼成为行业产品专家

了解你所在行业的不同维度只是帮你储备行业知识，要想成为行业产品专家，还需要在实践中将这些知识应用到产品规划和管理过程中。2.3.1 以“点”切入行业所谓的点，就是场景，要找到有商业价值的场景，并提炼出场景中可以帮助产品建立优势的关键点。要平衡场景对应的市场价值和你能解决场景问题的能力和投入。产品经理可以从两个方面打磨自己对“点”的把握能力。

人工智能产品经理应打磨自身对场景的理解和判断力，确保产品在市场中的定位是当下阶段最适合的。

首先，人工智能产品经理需要确定该行业中的几个主要“价值场景”（如需求强烈且市场需求够大）。

然后，收集该场景中的基本信息：人物、时间、地点、做了什么事，达到什么目的、之前的做事方式和解决方案、用户/客户期望的解决方式和解决方案。

由于任何场景都不是独立存在的，因此还需要深挖与场景有关的干系人和干系场景。例如上下游企业在场景中扮演了什么角色，它们的哪些决定或做事方法会改变场景中的利益分配关系。衡量并比较该场景类似或关联的其它场景是否有更大的商业价值。这里提供一个干系人分析检查清单供参考：

穷举并分类定义关系人 → 判断干系人的重要性 → 描述干系人的利益 → 描述干系人的利益 → 描述干系人对产品的期望/要求 → 干系人的痛点和快点分析。

人工智能产品经理要对行业技术的发展和趋势有准确的判断，结合公司现状对公司的技术优势和差距有明确的认知。一方面，对外要了解人工智能技术在行业内的应用现状，另一方面，对内要和技术人员经常沟通，了解团队的技术能力和潜力，评估公司在算法、计算能力、数据等方面的积累在行业中的位置。

综合以上两方面的所有信息，产品经理需要在产品定位（包括场景定义）和公司的技术现状之间找到平衡。

2.3.2 深挖“点”，变成“线”拥有对“点”的把控力，只是产品经理修炼成为行业专家的第一步。人工智能产品经理还要通过深挖场景价值，完善产品链条，即形成从“点”到“线”的变化。人工智能产品经理可以从下面几个方面进行从“点”到“线”的积累。

深挖用户在场景中的需求，为用户提供解决方案而不仅仅是产品。

挖掘用户数据中的价值，为用户创造惊喜。

2.3.3 横向拓展“线”，变成“面”当人工智能产品完成从“点”到“线”的变化后，需要进一步巩固自身优势，让产品变成“面”。“面”包括两方面的含义，一是通过引入外部资源建立紧密的协同关系并构建更宽广的产品覆盖度，与用户产生更多联系。二是指通过整合公司内部资源打通各产品线的数据和基础服务，形成公司内部的产品生态。人工智能产品经理可以从以下两个方面着手进行从“线”到“面”的整合。

整合外部资源，实现多元化协作。由于人工智能产品的架构复杂，数据、算法、计算能力想要实现快速积累并整合，在某种程度上可以通过对外协作和资源整合的方式实现。

布局内部产品生态化。当公司的产品线变得丰富后，产品经理应通过构建人工智能统一平台，实现各条产品线的优势联合与价值共享。

2.4 本章小结人工智能产品经理需要从一个全新的社会分工角度，认识到过去的行业布局和竞争规律正在潜移默化地被人工智能技术撬动和改变。人工智能产品经理需要对行业至少有六方面的理解和认识，包括行业特点，行业运行趋势，竞争力因素分析、行业整合、政府管制、商业模式。还有一点非常重要，想成为人工智能产品经理，强烈建议从了解行业开始，而不是一开始就学些Python，研究CNN，RNN。另外养成良好的学习习惯，掌握适合自己的学习技巧非常重要。掌握技巧，多与行业牛人接触，学习并结合实践。

关于读书笔记，我会将读书笔记分成2个阶段，第一阶段主要是书中知识的摘抄，必要时会调整顺序，这一阶段的主要目的是总结书中的精华。第二阶段我会开始一些拓展，加入一些自己的思考。简单来说，就是先把书读薄，再把书读厚。

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