产品经理那些事：产品经理成长的有利因素

快来打我* 2023-01-13 08:34 226阅读 0赞

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产品经理的核心竞争力，体现在输出决策的质量上。要提高决策质量，除了个人天赋、经验积累和有效学习，非常需要公司或团队提供的良好产品文化支持。

企业文化或部门文化认同以下五点则是产品经理成长的有利环境。

# **逻辑** #

所谓有逻辑：

## （1）能区分事实 ##

能识别基本的逻辑链和因果关系。

## （2）则要求视野开阔 ##

一是见多识广，二是思维开放，三是思维发散。能从不同的角度去思考问题，增加成功率。

## （3）是要求有批判精神 ##

既能否定别人，也能否定自己。否定别人就是敢提出否定性意见，这样才更容易把一个想法、一个决策千锤百炼，提高它的准确率。而能自我否定，才能自我迭代。批判精神是我们的教育成长体系中不太重视的东西，所以特别稀缺。

在学校里，一般我们学的是用知识解决问题，老师在设计题目时，已经假设给予的信息充分，并假设了标准答案，让你去解题，这是理工科世界的思维。这样培养出的就是面对有规律、确定、场景可复制的理性世界的解题思维。

但是，产品经理要解决的是现实世界的问题，这往往不是靠知识和确定性就能解决的。在现实世界中，产品经理只能在信息不充分的条件下去做判断、做预测，而且你可能并不知道这个问题是不是该解决的，是不是还有更好的方式。

所以，擅长具有确定性的理工科逻辑是必须，但也是不够的，良好的产品文化还要能容纳基于不确定性的逻辑和理性思维。

# **同理心** #

## （1）同理心的作用 ##

同理心的作用在于，不论是面向用户，还是面向公司内部沟通，都能够站在别人角度思考。

同理心特别强的人很少见，但是同理心明显不足的人并不适合做产品经理。

## （2）产品设计是一种利益分配 ##

不管什么业务，做大了之后都需要考虑多边关系，当你要做一个产品或者改变一个策略时，你要思考产品影响链上所有关联方的利益变化，提前预判谁会反对，谁会赞成，这样就容易推动规则调整和利益分配。产品设计从某种视角看就是一种利益分配.

除了先天的差异，同理心在相当程度上也可以通过后天训练加强。

## （3）亲自实践 ##

去体验自己的产品，通过多角度的亲历，了解用户的需求。你越多使用自己的产品，就越能看懂用户的反馈。如果产品经理天天只在北京体验，就理解不了某个小城市或者郊区用户的痛点和想法。

# **经验** #

有些人可能在逻辑、同理心方面的天赋没那么高，但是领域经验丰富的话，在该领域也能提高决策质量。

但是，经验是阅读、经历、思考三位一体的，哪一块板最短，经验的水平就在哪里。

## （1）阅读 ##

这里的阅读，是广义的阅读。看书、看电影、看网文、约人聊天、在网络社区交流、听讲座等都属于这个范畴。

## （2）经验 ##

工作年限只是经历，只有在这个过程中有自己的思考，从中悟出规律性的东西才叫有经验。

## （3）思考 ##

当然，阅读完了还得去思考。所谓思考，就是在做几件事的过程中，去发现它们的共性和差异，去发现背后的规律。

除了少数场景外，经验很难简单精确复用。所以，在经验的基础上还要强调实证精神。因为一个真正好的好产品，一定是全新的，前所未有的。

# **异见** #

## **(1)平等文化** ##

个人难免有知识盲点，因此公司或团队要建立平等沟通的文化。

一般来说，做产品设计，首先是发散的过程，然后是收敛的过程。平等沟通，就是鼓励大家从各个角度提出不同看法，减少个体盲点的负面作用。

值得强调的是，应该鼓励提否定性意见，让人能够在某个观点被叫好的同时，还敢于质疑。估计每个公司的文化里面都包含了平等，但是如果领导提出一个观点，大家只是提出一堆补充性意见，看上去很民主、很平等，却是不够的。否定性意见才是真正的异见，只有足够多的异见，才能让这个决策的质量经过千锤百炼后得到提高。

此外，平等沟通的文化，能够让团队成员广泛参与，这样在后续执行过程中大家更容易达成共识，提高企业效率。

## (2)平等文化的要求 ##

不过，平等沟通的文化也依赖公司的综合实力，其中重要的一条是人才的平均水准要达到一定程度。如果在一个团队里面有一大堆水平差的人，都没有思考能力，哪怕进行民主大会也讨论不出优质决策。

# **数据** #

## **(1) **数据是这个时代最强大的产品引擎 ##

数据是这个时代最强大的产品引擎，数据能力之于产品经理，正如医疗分析仪器之于医生，即使是名医，也须臾不可离。虽然买齐全套先进仪器并不等于是好医院，但拥有这些仪器提供的能力，却能保证这个医院在很多疾病的诊治效率上远胜于没有这些能力的医院。

## (2) 如果决策只依赖数据驱动，也有缺陷。 ##

首先，不是所有的事都适合做AB测试。

其次，如果每一件事都要做AB测试，很多事就做不了，容易形成依赖或者造成产品经理有目的地去挑选项目。

最后，数据只能反映过去的一些规律，无法预知不确定性的未来。当一个项目找到方向，开始驶入高速公路的时候，以数据驱动是没有问题的。但如果市场不确定，需要找新方向的时候，还是一味强调数据驱动就不是个好主意了。

这就需要产品经理在使用数据时做出判断，哪些事情用数据驱动成本会很高，哪些只能用数据作为部分参考意见。

如果您有更好的想法，欢迎您的留言！

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