產(chǎn)品思維是一個很大且很細(xì)的課題，是所有產(chǎn)品經(jīng)理都會去思考的問題，本文對自己做產(chǎn)品的一些習(xí)慣進(jìn)行沉淀，總結(jié)為自己的產(chǎn)品方法論，并希望與大家一起討論分享~~

一、關(guān)于AI產(chǎn)品設(shè)計的關(guān)鍵性思維

1、用戶思維

不論是之前的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理還是這兩年火熱的AI產(chǎn)品經(jīng)理，用戶思維應(yīng)該是始終堅守的原則；關(guān)于產(chǎn)品的用戶思維，通常會兼顧以下三個方面：

（1）系統(tǒng)/功能的完整性

在完成需求分析后，雖然每次都是遵循MVP原則實現(xiàn)小步快跑，盡早交付，但是都會考慮整個產(chǎn)品的完整性。

舉例 1：曾經(jīng)一位客戶希望我們提供類似美圖秀秀的人臉美顏和人臉屬性的能力，開始以為客戶是有人臉檢測和人臉識別的能力的，但是通過仔細(xì)溝通后才發(fā)現(xiàn)他們并沒有這塊技術(shù)；對客戶需求做去偽存真后，我們提供了包含人臉檢測、人臉屬性、人臉美顏功能的本地SDK和基于云端服務(wù)的人臉識別。

舉例2：這是在做平臺產(chǎn)品時發(fā)生的一個失誤，萬幸的是該功能主要針對管理員，所以未發(fā)生不愉快的事情，主要是在管理員進(jìn)入后臺管理功能后，缺少回到前端頁面的功能，唯一的途徑方式是通過URL直接跳轉(zhuǎn)或者先跳轉(zhuǎn)到個人工作臺再跳回其他功能；之所以發(fā)生這種情況，后續(xù)做復(fù)盤時總結(jié)認(rèn)為是未對功能關(guān)聯(lián)性考慮和未充分體驗不用用戶角色的功能需求。

（2）邏輯合理性

每個產(chǎn)品經(jīng)理在做產(chǎn)品設(shè)計時，都會經(jīng)歷折磨人的業(yè)務(wù)流程設(shè)計，AI技術(shù)作為基礎(chǔ)能力，常常扮演的角色是對傳統(tǒng)產(chǎn)品的流程優(yōu)化，提高原產(chǎn)品的作業(yè)效率。這時候如果原產(chǎn)品本身就涉及多個系統(tǒng)的交互，則需要分析在哪個環(huán)節(jié)可以加入AI能力可以使得業(yè)務(wù)流程更加合理。

舉例：這也是一個實際案例，當(dāng)時在一個客戶提供AI分析能力時，由于客戶是借助了外部的BI系統(tǒng)，因此存在三個系統(tǒng)的交互；我們發(fā)生了以下對話（非原話）：

我：原則上希望是哪個系統(tǒng)調(diào)用AI能力，則將結(jié)果返回給哪個系統(tǒng)，這樣更加清晰。

客戶：可是我們業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒有數(shù)據(jù)分析啊，所以你們能否直接將結(jié)果給到BI系統(tǒng)呢？

我：是否可以這樣，我們將結(jié)果給到你們，你們再跟BI系統(tǒng)交互呢？

通過以上的對話，我們發(fā)現(xiàn)至少有兩條路徑可以實現(xiàn)該最后的業(yè)務(wù)，分別是圖1和圖2，雖然流程看似差不多，但是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不具備數(shù)據(jù)分析能力，如果強(qiáng)行將AI分析結(jié)果給到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，將涉及到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的較大改造。但是圖2中AI平臺提供的接口只需要提供一個透傳字段即可完成；因此，最終圖2的邏輯更加合理，并以圖2的邏輯設(shè)計業(yè)務(wù)流程。

（3）產(chǎn)品美觀性

好玩好用的產(chǎn)品如果沒有一個靚麗的外表如果能第一眼抓住眼球呢？產(chǎn)品的美觀性雖然更多的是UI考慮的，但是產(chǎn)品經(jīng)理也有義務(wù)提高審美，以此提高產(chǎn)品的用戶體驗；這點不再過多解釋，因為從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品開始，產(chǎn)品美觀性就一直被強(qiáng)調(diào)！

2. 場景思維

如果大家多關(guān)注招聘市場就可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前AI產(chǎn)品任職要求越來越高，為啥？因為AI產(chǎn)品急需要落地變現(xiàn)，而落地的前提是需要找到合適的應(yīng)用場景。

（1）行業(yè)定位

選擇場景，先需要定位期望產(chǎn)品賦能的行業(yè)，一般可以從以下兩個方面考慮出發(fā)：

首先，明確該行業(yè)是否具備變革的基礎(chǔ)；變革基礎(chǔ)可以是硬件的數(shù)字化基礎(chǔ)，或者用戶習(xí)慣。

舉例：比如AI行業(yè)比較熱門的行業(yè)有安防、物流、零售、泛娛樂、金融；其中安防和物流大多都具備著攝像頭硬件基礎(chǔ)，所以在具備優(yōu)秀AI能力前提下，不考慮技術(shù)架構(gòu)，無非是算力資源和帶寬資源的平衡。

而泛娛樂和金融行業(yè)是從用戶習(xí)慣來說比較容易切入的，對娛樂而言，用戶對出錯的情況忍受程度更高；對金融而言，原本線下金融服務(wù)行業(yè)就流程繁瑣嚴(yán)格，此時在某個環(huán)節(jié)加入AI能力反而會降低用戶操作難度，即使需要用戶配合某些操作，一般也不會太引起用戶的反彈情緒。

零售，當(dāng)下我將其定位為反面案例，至少從當(dāng)前看新零售更像是一地雞毛，新零售的目的是希望可以線上線下互通，實現(xiàn)“千人千面”的服務(wù)，但是線下場景需要首先具備數(shù)字化基礎(chǔ)，才能談智能化?？蓮膰閬砜?，中國大多便利店為老婆夫妻店，商超歷史太長，數(shù)字化基礎(chǔ)均較為薄弱，如果強(qiáng)行推動智能化，需要高昂的改造費用，所以新零售感覺一直進(jìn)展緩慢。

其次整理出該行業(yè)的日常工作項目，再對各工作項目梳理業(yè)務(wù)流程，最后思考有哪些環(huán)節(jié)點即場景能用AI技術(shù)取代或優(yōu)化。這樣的思路遵循“工欲善其事必先利其器”戰(zhàn)略，可以幫助產(chǎn)品更精準(zhǔn)的找到可落地場景，其實這點也充分說明了產(chǎn)品最終的核心競爭力在于對業(yè)務(wù)知識的熟悉程度。

（2）跨界探索

AI產(chǎn)品雖然形態(tài)各異，但是基于的AI技術(shù)往往有時是相同的，因此場景思維還需要產(chǎn)品經(jīng)理能夠?qū)⒁呀?jīng)落地的產(chǎn)品中所包含的AI技術(shù)提煉“跨界”尋找新的場景，達(dá)到延續(xù)產(chǎn)品生命，或者煥發(fā)產(chǎn)品第二春的目標(biāo)。

舉例：如廣告投放場景，一般我們常常看到的都是投放在一些媒體網(wǎng)站，搜索引擎或者當(dāng)前頭條、百度的信息流。但是最近發(fā)現(xiàn)百度在廣告投放場景來了一場“新瓶裝老酒”探索。

眾所周知，短視頻應(yīng)該是當(dāng)前最火的場景之一，刷短視頻不刷評論區(qū)貌似是缺少樂趣的，所以刷評論區(qū)也是短視頻中的高頻場景，而百度將廣告?zhèn)窝b成評論投放到了評論區(qū)，并且做了智能投放管理：

• 不是所有的短視頻評論區(qū)都有廣告；
• 同一個廣告重復(fù)打開評論區(qū)，可能會有不同的廣告或者無廣告；
• 其次部分廣告可以跟短視頻內(nèi)容相關(guān)。

偽裝+智能投放管理盡可能減少了用戶抵觸心理，舉例【我理解的】百度該廣告投放場景的前世今生，從以下結(jié)果來看，兩者的廣告投放模式實際無多大的新意，但是百度在場景上做了新的探索嘗試，提高了百度廣告的生命力，增加了百度廣告的盈利潛力；

前世：百度貼吧中帖子和評論區(qū)的廣告

今生：短視頻評論區(qū)的廣告

3. 數(shù)據(jù)思維

不論是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品還是AI產(chǎn)品，數(shù)據(jù)思維都是產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的，通過數(shù)據(jù)收集處理分析驅(qū)動產(chǎn)品的價值驗證、功能優(yōu)化和業(yè)務(wù)決策，AI產(chǎn)品的數(shù)據(jù)思維需要考慮到以下兩點：

（1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

AI產(chǎn)品也需要采用類似數(shù)據(jù)埋點的方式去收集產(chǎn)品投放前后的業(yè)務(wù)指標(biāo)差異，比如：GMV差異、點擊率差異、轉(zhuǎn)化率差異。首先為了驗證產(chǎn)品是否對業(yè)務(wù)產(chǎn)生了價值，用一個粗略的公式表示AI產(chǎn)品的業(yè)務(wù)價值，其次是為了分析產(chǎn)品的哪些品功能存在優(yōu)化空間，最后還可以驅(qū)動業(yè)務(wù)決策，例如例如推薦系統(tǒng)在電商商品推薦和廣告推薦中的應(yīng)用。

AI產(chǎn)品價值=（提高的時效*時效成本+GMV提升）-（AI硬件資源成本+研發(fā)成本）

（2）數(shù)據(jù)沉淀

AI產(chǎn)品除了收集業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品是否需要優(yōu)化，還需要進(jìn)一步做好訓(xùn)練數(shù)據(jù)沉淀工作。AI技術(shù)在投入試點到成熟推廣，訓(xùn)練數(shù)據(jù)一直都是必不可少的，尤其是真實場景的數(shù)據(jù)對算法迭代更是起到“致命”的作用。

因此，如果能夠源源不斷的回收實際場景數(shù)據(jù)并且清洗標(biāo)注，就可以提升算法準(zhǔn)確率指標(biāo)，最終提高產(chǎn)品使用效果，例如：可以考慮通過以下流程來實現(xiàn)。

結(jié)語

產(chǎn)品在推動落地的過程中，所涉及到的產(chǎn)品思維都是互相交疊的，很難說只關(guān)注其中一點即可，還是需要產(chǎn)品經(jīng)理能夠多綜合思考，以此提高產(chǎn)品的可用性和健壯性~~

本文由 @Eric_d 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

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議