本文主要結(jié)合工作實踐和思考分享AI產(chǎn)品經(jīng)理需求挖掘工作中的思維方式，在AI完整的產(chǎn)業(yè)鏈條下，對于上中下游產(chǎn)業(yè)鏈條上的產(chǎn)品經(jīng)理，其思考方向也各有側(cè)重點，對于需求挖掘的通用方法并沒有過多闡述。

需求是產(chǎn)品經(jīng)理工作的起點，如何進行需求的挖掘，找到有價值的需求，是工作的第一步。

需求挖掘的手段有很多種，比較常用的方式有兩種：

一是基于場景深挖用戶需求，塑造具象化的用戶場景，包括時間、地點、行為、環(huán)境、人物、關(guān)系等，并從用戶行為中挖掘；第二是基于人性挖掘用戶需求，在用戶訪談中，我們獲取到的只是用戶的表層需求表達，更深層次的探索要從社會學、心理學、經(jīng)濟學領(lǐng)域分析問題本質(zhì)。

一、互聯(lián)網(wǎng)PM與AI PM的差異

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)普遍將產(chǎn)品經(jīng)理劃分為AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，其實兩者在價值本質(zhì)上是相同的，都是對用戶需求的滿足。但是在思維模式、工作內(nèi)容以及需求挖掘的方式上，是有差異的。

互聯(lián)網(wǎng)時代，產(chǎn)品經(jīng)理工作是圍繞平臺化和流量，將傳統(tǒng)的線下業(yè)務(wù)流程遷移到線上平臺，優(yōu)化了信息存儲和互通的方式，在這個線上化的過程中，大量未滿足的需求被一個個挖掘出來，產(chǎn)品經(jīng)理工作中最重要的內(nèi)容就是新需求挖掘，需要花費大量的時間做用戶研究、場景分析。

隨著新需求已基本被滿足，AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作則圍繞AI技術(shù)在場景中的運用展開，讓產(chǎn)品功能具備AI能力，模擬人的思考、推理、判斷、執(zhí)行能力，從而實現(xiàn)用戶體驗的升級和效率提升。AI時代，產(chǎn)品經(jīng)理進行需求挖掘會因所處的AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不同而有差異

二、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與需求挖掘

AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是如何分類的呢？經(jīng)過多年的發(fā)展，AI在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面，因分工不同產(chǎn)生了三種類型公司：行業(yè)+AI、AI+行業(yè)、AI。這三種類型公司，產(chǎn)品經(jīng)理負責的工作側(cè)重點不同，對產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求有差異，所以其面對的需求也是有各自特點。

1. 行業(yè)+AI

行業(yè)+AI是做應(yīng)用層業(yè)務(wù)，包括智能金融、智能客服、智能駕駛等。經(jīng)過多年互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展，業(yè)務(wù)層場景和需求的挖掘已經(jīng)十分成熟，未被滿足的需求，大多是當時技術(shù)無法實現(xiàn)或用戶價值不大的邊緣需求。AI產(chǎn)品經(jīng)理除了要挖掘互聯(lián)網(wǎng)時代無法解決的痛點需求之外，應(yīng)該立足于當前業(yè)務(wù)場景，通過AI技術(shù)在現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程中的運用，深挖場景價值，更好的滿足已有需求，這也是業(yè)務(wù)層產(chǎn)品經(jīng)理實際工作中做的比較的事情。

如何找到這些需求呢？產(chǎn)品經(jīng)理首先需要梳理用戶全生命周期鏈條上的所有場景，從AI技術(shù)應(yīng)用的六個方向找到契合的場景，六個方向分別是個性化定制、決策服務(wù)、提升效率和準確率、優(yōu)化體驗、簡單重復勞動替代、自主創(chuàng)作。

例如金融理財業(yè)務(wù)用戶場景，涉及登錄、實名注冊、綁卡、推薦理財產(chǎn)品、選擇理財產(chǎn)品、理財能力測試、申購、贖回、計息、客服咨詢、營銷推送、參與活動、分享邀請等，在這些場景中哪些是可以通過AI賦能呢？實名注冊、綁卡功能可以通過OCR身份證、銀行卡識別提高操作效率；推薦理財產(chǎn)品、營銷推送可以通過AI推薦算法提升體驗；客服咨詢可以通過智能客服來取代簡單重復勞動，降低人工成本。

例如個人信貸用戶場景，涉及登錄、實名注冊、綁卡、個人信息填寫、授信、用信、還款、催收、客服咨詢等場景。在這些場景中，實名注冊、綁卡、工作信息填寫可以通過OCR文字識別技術(shù)，識別身份證、銀行卡、名片，提高信息錄入效率；授信場景中，平臺可以通過在信用審核引擎中使用AI算法來提升信用審核準確率，降低欺詐、違約風險；催收場景中，可以通過智能外呼系統(tǒng)進行電話催收，提升效率，降低人工成本。

除了找到這些需求之外，還需要對這些需求做出優(yōu)先級判斷，比較技術(shù)投入與價值產(chǎn)出，找到場景中最有價值的需求。

2. AI+行業(yè)

AI+行業(yè)公司是做技術(shù)型業(yè)務(wù)，包括圖像識別、語音識別、文本識別等。它們在某一類或幾類AI技術(shù)領(lǐng)域有比較深的鉆研。這類公司的業(yè)務(wù)也分為2B和2C兩個方向，對于2B業(yè)務(wù)的目標是深入行業(yè)，提供行業(yè)解決方案，技術(shù)解決方案的設(shè)計需要依托業(yè)務(wù)場景，其需求挖掘和分析思路跟應(yīng)用層基本形似。

很多時候人們感覺，2B業(yè)務(wù)跟2C業(yè)務(wù)在做需求時有很大差異，甲方公司的主觀意愿起到主導作用，其實需求處理方式本質(zhì)上是相同的。產(chǎn)品經(jīng)理仍要保持同理心，站在對方的角度考慮問題，幫對方解決公司層、用戶層需求，說服對方，其實與在公司內(nèi)處理問題的方式一樣的，你的需求從一開始并不是所有人都接受，如何說服別人才是最重要的，這個過程中對方的思路也會為你帶來新的價值。

2C類業(yè)務(wù)是公司展示AI技術(shù)的手段，公司通過自有產(chǎn)品展示AI技術(shù)，并為下游業(yè)務(wù)公司提供范本。產(chǎn)品經(jīng)理對C端用戶需求的探索，更像是拿著錘子（AI技術(shù)）找釘子（需求），需要更強的創(chuàng)造性，深入了解用戶，從場景和人性角度去探索AI技術(shù)可以解決的痛點、爽點、癢點需求。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，未來該方向隨著AI技術(shù)的發(fā)展也會更容易產(chǎn)生顛覆式場景和新的用戶需求。

3. AI

AI公司是負責基礎(chǔ)層業(yè)務(wù) ，提供AI技術(shù)研發(fā)、訓練的基礎(chǔ)設(shè)施，包括AI框架、芯片、云計算等。就像陸奇所說“人工智能時代，芯片和底層軟件基礎(chǔ)基本都要重做”。產(chǎn)品需求也需要從零開始探索，產(chǎn)品經(jīng)理需要從場景和下游公司需求角度，進行需求挖掘，去滿足整個AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

通俗一點說，AI產(chǎn)品經(jīng)理需求挖掘需要兩手抓，一手場景，一手AI技術(shù)，兩手都要硬。產(chǎn)品經(jīng)理需要時刻關(guān)注上游公司的AI技術(shù)發(fā)展。

本文由 @夏薇 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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