by Alex Ho
(圖片來源: Storyset)
說明:
- 在這篇文章中,我會分享我自己在做產品經理工作時,常運用的思考方式
- 這篇文章並不會手把手教你「如何做好 產品經理的工作」,不會分享具體的工作技巧,例如:如何寫產品需求文件、如何開 ticket…. etc
- 英文版篇 Product Management Methodology
目錄
- 批判思考、深度思考
- 框架 (Framework)
- 範例 1: 用 Product Canvas 拆解產品,快速說清楚做這產品能幹嘛
- 範例 2:投入哪些 輸入 之後,能得到哪些 產出?
- 範例 3:為了達成某個指定的目標,我們最至少要做哪些事情?要做到什麼程度?為什麼?
- 範例 4:用 具有不同屬性 的象限,把不同的事情做分類
- 範例 5:波特新論競爭五力
- (框架範例) 做任何事情之前要先思考的問題
- 思考過程
- (框架範例) 描述產品策略
- 產品願景:做這些事情要解決的問題是什麼?
- 我們要做什麼事情、不做什麼事情
- 產品 Roadmap:要怎麼做?哪些時間範圍內要做哪些事情?
- 做這件事情能產生的效益是什麼?
- What’s next?
- 利用數據輔助決策
- 根據用戶反饋做決策
- 商業思維
- 開發產品時要能思考許多 與錢有關的事情 記在心裡
- 有很多種方式讓一個生意變得有利可圖。我們要去找出現在該怎麼做
- 長線思維
- 人類常有的各種心理偏誤 (Cognitive bias)
- 表達、做報告
- General Rules
- 對老闆做報告時 要達成的結果
- 其他參考資料、書籍
- 產品經理、思維策略
- 經濟、投資
- 產業筆記
- 運動筆記
- 其他
- 歷史
- 電影筆記
- 旅行建議、推薦景點
- 台灣
批判思考、深度思考
把這些事情記在心裡
- 對任何事情抱持最基本的懷疑
- 用科學、數據、邏輯來辨明 正確性、某事情發生的機率高低、效益高低
- 不要把 別人視為理所當然的事情 也視為 理所當然
- 要記住:我自己的想法絕對有可能是錯的、就算是老闆的想法也有可能是錯的
- 並非所有事情都是 二元的非黑即白,不以 絕對的 yes / no 來判斷一件事情。反而要 以 yes & no 各自的 發生機率高低,做為判斷事情的基礎
- 辨別 相關性 與 因果關係 的不同
- 有 因果關係 就會有相關性,但反之不亦然
- 不要誤把兩件事情之間的 相關性 當成是 因果關係
- 我們很難百分之一百說出世間萬物的發生原因,但我們可以儘可能的推導、確認事情的因果發生關係,看看是否合乎邏輯。
- 運用 現有的有限資源 做出 此時此刻 我們能做的 最好的決策
- 有時候 現在 做出的決策,不是為了能 在現在 就產生效果
- 有時候我們會在 現在 決定:因為某某原因,我們 現在 不做 某事, 然後等到 某個時間點 or 某件事情發生之後,我們才來做 這事情
實務上的技巧
- 反向思考:把事情反過來想一次 or 站在另外一種角度思考,看看是否會發現原本沒想到的可能性、得出不同的結論
- 換位思考:如果你想像你是你的客戶 (or 供應商 ..etc),他在意什麼?他會怎麼想?
- 面對同一個問題,你的老闆會在意什麼細節?你老闆看到你的報告之後,可能會追問什麼事情?
- 如果你已經能預料 你老闆會多問你什麼事情,那你為什麼不 預先主動把他在乎的事情清楚講出來?
框架 (Framework)
- 通常產品經理的工作是 非重複性 的,你會不斷解決 不同的新問題 or 開發新功能 or 解決沒看過的 bug
- 找出我們做決策、思考問題時的 框架
- 根據自身經驗,觀察生活與工作中 常見的 or 有共通性的 or 不盡相同但卻有相似重複性 的事情
- 找出其中的 脈絡 or 共通的原理
- 很有可能,我們可以用某些 有共通原理 的 步驟 or 方式,來思考、並解決 在未來遇到的其他不同的新問題
- 不要幻想可以 用同一招打遍天下
- 很可能需要 針對 不同類型的產品、不同的狀況,使用 不同的想法、做事方式
延伸閱讀:
以下是一些實務上的技巧 / 範例
範例 1: 用 Product Canvas 拆解產品,快速說清楚做這產品能幹嘛
- What’s the Problem
- Data as the proof
- Hypothesis
- Solution (Options)y
- KPIs
- Actors (client, stakeholders, business sponsors…etc)
- Efforts Required
- Risks
- Impact
範例 2:投入哪些 輸入 之後,能得到哪些 產出?
範例 3:為了達成某個指定的目標,我們最至少要做哪些事情?要做到什麼程度?為什麼?
範例 4:用 具有不同屬性 的象限,把不同的事情做分類
下圖這個範例來自這文章 Defensibility x Scalability = The Marketplace Matrix
範例 5:波特新論競爭五力
其他範例:請看下文中的 兩種 框架範例
- 做任何事情之前要先思考的問題
- 描述產品策略
(框架範例) 做任何事情之前要先思考的問題
思考過程
- 為什麼我們需要做這事情?
- 現況是什麼?
- 有什麼用戶痛點
- 有什麼需要被優先解決的問題 (problem)?
- 哪些問題造成的負面影響最大?有多大?
- 做這事情能解決 哪幾個問題 (problem)?
- 我們需要在什麼時候來做這事情?為什麼?
- 如果現在不做,半年後再來做,會有什麼差別?會因此損失什麼?會因此放棄了什麼可能的好機會?
- 我提議要怎麼做?
- 有哪些不同的選項?
- 列舉出各個選項的優點、缺點
- 列舉出各個選項需要投入多少資源?
- 提出我建議採用 其中某一個選項 的原因
- 除了思考 要做什麼,也要思考 不要做什麼
- 做產品不是疊加愈多功能愈好
- There can be numerous “no” before each “yes”.
- 當資源是有限的,選擇做了 A事情 的同時,可能就無法做 B事情。我們需要考慮做每件事情的機會成本
- 做這事情之後,能產生什麼效益?
- 現況 會被改變成什麼樣子?
- Before vs. After 各是什麼?
- 做這事情是能為 誰 產生效益?
- C 端客戶
- or B 端客戶
- or 我的公司本身
- or 外部 partner
- 可被量化的效益 有哪些?例如:
- 提高收入
- 降低成本
- 降低浪費
- ….etc
- 難以被量化的效益 有哪些?(那麼請嘗試用 質化 的方式來描述效益)
(框架範例) 描述產品策略
完整的 產品策略 通常會包含以下這些事情:
產品願景:做這些事情要解決的問題是什麼?
- 公司的大目標是什麼?
- 我們這個團隊要達成的 小目標 要如何 be aligned with 公司的大目標?
- 要解決哪一類型客戶的哪些問題 (problem) ?
- 範例:
- E.g. 是要 追求營收成長 or 追求 breakeven or 減少損失
- E.g. 是要 解決 C 端客戶的困難 or B 端 partner 的困難
我們要做什麼事情、不做什麼事情
- 訂定要做的事情的 邊界 在哪裡,減少模糊空間
- 訂定 definition of done
- 為什麼要做這些事?
- 為什麼不做別的那些事情?
- 提供背景說明、可佐證的資料 (量化資料 + 質化資料)
- 訂定 AB Test 實驗的 Successful Criteria & Unsuccessful Criteria
產品 Roadmap:要怎麼做?哪些時間範圍內要做哪些事情?
- How many different options do we have?
- What are the pros and cons of each option?
- Which option do I suggest to adopt? What are the reasons?
- 如果這整個計畫會拆分成 多個不同 phase
- 為什麼 要先做 某些事?
- 為什麼 要後做 另外某些事?
做這件事情能產生的效益是什麼?
- 預計市場有多大 - TAM、SAM、SOM 有多大?
- TAM: Total Available Market
- SAM: Serviceable Available Market
- SOM: Serviceable Obtainable Market
- 可被
量化
的效益是哪些 - e.g. 預計可節省成本 by X%
- e.g. 預計可增加營收 by Y%
- e.g. 預計可減少人員花在某事情上的時間 by Z hours per month
- e.g. 預計可降低人員做某事情發生人為錯誤的機率 by Ntimes per month
- 難以被量化的效益,則可以用
質化
的方式來描述其效益
What’s next?
- After we deliver a new product or feature to the market, what product metrics should we monitor?
- 哪幾個 指標 的數值 要增加 or 減少 多少之後,才代表我們做的這件事情 (or 產品 or 功能) 可被認定是達到成功了?
- After we deliver the version 1 of a product (or feature), what is the next step?
利用數據輔助決策
重點是
- 要看哪些數據
- 如何解讀數據
- 看了之後,接著要做什麼事情 (action items)
實務上 永遠要記在心裡的事情
- 抓數據之前,先想好 我得到這數據之後,要解答什麼疑問 (question)、要依此做什麼決策解決什麼問題 (problem),以免 花時間抓取數據之後,不知該從何分析起、看著一堆數據卻也不知該如何做決策
- 解讀數據的同時,要防止自己誤解數據
以下是一些「現實生活中我們看到數據後,可能太快跳入結論」的範例
範例 1:在新聞中看到某國家今年 Q2 的失業率很高
我們可以有什麼不同的深入分析方式?
- 今年失業率數字高,其遠因可能是在 20 年前就造成了。因為今天的新增就業人口是20 年前出生的嬰兒
- 要把 今年的失業率數字 跟過去數年來的趨勢做對照
- 針對一個國家中不同年齡層 的失業率,應有不同的解釋分析角度
- 會影響失業率的外在因素。範例:
- 近幾年的生育率 (影響數年後的待就業人口)
- 特殊的世界局勢。範例:COVID-19、戰爭爆發、經濟制裁
- 藏在失業率數字背後的其他議題。範例:
- 市場上有很多職缺,但是企業找不到適合的人
- 市場釋出的職缺數量太少
範例 2: 台灣政府發布 “2022年 7月餐飲業營業額 年增 75.8% ,餐飲業經濟大爆發”
讀者看到這標題,可能會心想「哇,太棒了!餐飲業看起來一片欣欣向榮」
我們可以有什麼不同的思考角度?
- 2021 年 7 月時,台灣面臨 COVID-19 疫情爆發,餐廳內用受到政府政策管制,導致基期較低
- 2022 的 消費者物價指數 CPI 年增率 高於 2021 年。原因包括 升息循環、俄烏戰爭。這些導致物價較高
延伸閱讀:
根據用戶反饋做決策
記得我們自身的限制
- 產品需求,如果是來自於 產品經理他自己的憑空想像,那恐怕會不大對勁
- 要記得:無論是誰,人大多都 不知道 他自己 不知道的事情
要聆聽用戶的反饋,但也不能完全相信 用戶講的事情
- 要關注的是 用戶遇到的的痛點、需要被解決的困難
- 不要過度關注 用戶說他想要什麼功能,要思考 為什麼用戶會那樣說
商業思維
開發產品時要能思考許多 與錢有關的事情 記在心裡
- 拆解 做某件事會有哪些成本?
- 範例:員工薪水、生產成本、行銷花費、CAC 用戶取得成本 (Customer Acquisition Cost)、税、使用某工具或平台的費用、銀行手續費…etc
- 隨時要衡量 做某件事情 的效益減去成本之後, 值得做嗎?
- 很多事情沒有 絕對的正確。範例:
- 低毛利的生意不一定不好,搞不好它事業規模超級大
- 高單價的商品不一定能造成營業額高,因為可能很難賣
有很多種方式讓一個生意變得有利可圖。我們要去找出現在該怎麼做
範例:
- 增加營業額
- 增加流量
- 增加訂單數量
- 提高價格
- ….etc
- 提高利潤
- 提高價格
- 降低成本
- ….etc
長線思維
長線思維是什麼
- 想清楚我們要解決的問題 (problem)、問題其背後能帶來的價值 (for 我們公司、企業端客戶、終端消費者)
- 同時規劃短期任務、長期任務、長期目標
- 用多個短期目標來逐步達成長期目標
- 避免只是「單點 解決問題」
- 思考「結構問題」。解決了某個眼前的 小 issue,但背後的系統性問題有被優化嗎?若不優化,未來仍會發生相似的 issue 嗎?
- 要預先想到 未來可能會發生什麼事情、所以我們現在要先做什麼準備,降低在未來需要補破洞、還技術債 的可能性
可以帶來的優點
- 確保團隊和產品走在正確的長期方向上
- 可能有較大的機會確保公司和產品在長遠的未來能保持競爭力、持續有發展性
- (e.g. 卻把短期內投入的資源,在一年、兩年內,能讓我們的產品比競爭對手更有競爭力)
可能造成的壞處
- 用長線思維做決策,很可能會導致選擇放棄了 短期內容易得到的利益 ,影響了 短期後果 (e.g. 下一個季度的營收是否有達標),難以在短期內看到成果
人類常有的各種心理偏誤 (Cognitive bias)
要記得:
- 人類常會有的各種認知偏誤、心理偏誤
- 包含我們自己也都可能有這些毛病
一些常見的偏誤範例
- 人不是永遠理性 的。有時候明明知道自己可以理性,但是卻用被情感凌駕了理性
- 展望理論
- 人面對 潛在收益 時,會採取 風險趨避 (risk-averse)
- 人面對 潛在損失 時,卻會採取 風險追求 (risk-loving)
- 人往往會深刻記得 最近發生的事情、以 最近得到的資訊 做為對某人事物的 整體印象
- 以管窺象,用少數的資訊做初判斷,誤以為 片面的資訊 能代表 事物的整體樣貌
- ….etc
延伸閱讀:
表達、做報告
General Rules
- 先簡潔有力地 講出結論,然後再講背景、推理過程,然後還要列出 next stepts & action items (並且要能首尾連貫)
- MECE 方法:相互獨立,完全窮盡
- Mutually Exclusive Collectively Exhaustive
- 參考: MECE 分析法
- 重點不是 你說了什麼給誰聽,重點是 聽眾聽了之後,聽懂了什麼、如何解讀
- 確保資訊有傳達給 需要知道這資訊的人
- 找出有效率、定期將資訊更新給 需要知道這資訊的人 的方式
- 除非你很確定 你的 被溝通對象 對於 正在討論的事情 具有 與你相同高程度的背景知識,否則你必須假設 聽眾 (或讀者) 很有可能不夠清楚背景,所以你必須提供背景 (context)、提供淺顯易懂的說明
- 在你的文字語句中,定義清楚 主詞、受詞 各是指誰。範例:避免讓人聽你講了一堆話之後仍搞不清楚你說的「他們」究竟是指誰
對老闆做報告時 要達成的結果
- 請老闆看這些說明,一切在我的掌握之中,老闆你只需要對我有信心、你大致了解狀況就好
- 或是,請老闆看這些說明,其中包含 我正在做 or 即將要做的 action ,請老闆同意我的 action 、並且給我一些建議
- 或是,請老闆看這些說明,其中包含 一些 problems,我已提出我的一些建議,但我 需要老闆給我 明確的指示命令、告訴我應該做什麼 action
其他參考資料、書籍
About Alex
- Software Product Manager. Work experiences in Taipei, Singapore, and Shanghai.
- Currently based in Taipei City, Taiwan.
- Contact me via: alex.ho.helloworld@gmail.com
產品經理、思維策略
產品經理思維 與 方法論Thinking Framework of a Product Manager The North Star Metrics in Product Management底層邏輯, 思考問題, 解決問題的方法 [Notes] 生態系競爭多模型思維 (運用多種思維模型去理解複雜的世界)[Notes] 網路效應 Network Effect 行為金融學溝通 & 談判 & 衝突管理[Notes] 用戶運營Introduction of Advertising Attribution, MTA, and MMM經濟、投資
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