“三教九流”的产品南充市南部县SEO优化排名江湖:你可了解自己的产品段位?

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产品经理的段位很多大公司都有自己的职称体系,尤其是BAT这种老牌互联网公司,会有严格职称评级。作为草根出身的产品就不去剖析“严谨但无趣”的产品职称体系。下面主要通过工作内容将产品粗放的分为三个段位,给大家一个关于普遍产品定位认知。

一、产品段位

根据产品工作内容,产品段位可以大概分为:执行产品、高级产品经理和总监级产品。

1、执行产品经理  

执行产品经理包括产品新人和初级产品经理。新人就是一张产品白纸,产品新人在入行阶段,会很大程度上受所在公司的产品文化,他的产品leader,他所做的产品项目影响。往往第一份产品工作的属性会很大程度影响他的产品道路。无论产品新人和初级产品,所做的工作更多偏向于执行类工作。执行诸如需求分析文档编写,PRD编写,开发问题协调沟通等等。做的都是小需求,大多数会是一个大产品的一个功能模块。在需求把控上缺乏一定的自主性,上面都有高级产品负责协调。当然这是执行产品成长最快的阶段,也是毕竟阶段。

2、高级产品经理  

高级产品经理大多时候已经逐步下放了执行类工作,负责的业务也会更大。大多的高级产品会负责一个业务线的产品或者功能模块,他们要对所负责的产品业务绩效负责。他们的日常工作主要在所负责业务线的综合指标,以及评估市场需求、公司高层的战略需求以及个人经验的业务需求,当需求评估以后,就开始交给执行产品负责实施。所以另外一部分工作,就是协调下属的初级产品做好各方面的项目工作。对于产品的宏观数据分析,以及产品线的需求把控能力要求较高。

3、总监级产品  

到了更高阶层的产品段位,工作内容就更务虚了。曾经有幸和那个层级的产品大牛交流过,也了解过他们的工作内容。其实他们的工作内容分为管理和产品两个部分了,毕竟段位高。管理工作主要产品团队及产品业务管理,需要开始做一些企业管理工作,包括对外的产品业务洽谈,对内的产品团队建设等等。而产品工作也分为务实和务虚,务实主要是跟进业务线的进度,确保下属的所有产品业务的商业目标。研究行业市场,挖掘新业务,给现有业务提供活力指明方向。务虚就是要开始总结企业自己的产品方法论,建设产品文化了。

段位在哪不重要,你负责什么样的工作,你想要往哪个方向去才重要。在不同的公司,在公司的不同阶段,同一级别的产品负责内容也不同。但是大概工作内容就可以判断一个产品的段位了。不同段位对产品能力矩阵的能力侧重点也不同,也希望各位有志往更高层级发展的产品人,有意识的去培养高阶产品的能力项,有方向才能更好的提升自己!

二、根据业务端划分产品

根据产品业务去剖析下市场上很多招聘需求上的不同类别产品。

根据业务端划分:移动端产品、PC端产品和移动H5产品。

移动端产品  

移动互联网时代,很多创业项目都是从移动端开始的。移动端大概包括主要指安卓和iOS,但是也会有Pad、Watch等产品.主要满足移动端使用场景中的用户需求。移动端的使用场景丰富,所以做需求分析的时候更多需要考虑线下的用户场景。上述的四个移动端产品类别在技术沟通思维上也会有区别。

PC端产品  

PC端的产品主要指网站和桌面客户端,有时候也分为Web产品,windows客户端产品和Mac客户端产品。网站和桌面客户端对于产品的要求差别很大。当然核心的用户需求分析,数据分析等等技能大同小异,可能在产品交互能力上差别很大。毕竟网站和桌面客户端的操作习惯不一样,所以交互设计上差别较大。

移动H5产品  

移动H5产品大概是应为H5技术发展起来后,手机普及才特有的一个产品分类。他们也是做移动端的产品,不同的是他们产品的实现方式是移动端的网页。很多时候移动H5产品可能是一个网站的手机适配网页,或者一个活动策划网页,或者一个H5网页游戏。也有通过H5做非原生APP的,当然体验肯定没有原生的好。

不同端的产品对于产品需求分析,数据分析,用户研究等通用技能要求大同小异。区别在于不同端的产品对于产品设计逻辑,和背后由于端或者平台的规则限制,导致的一些产品设计逻辑上的不同。还有就是对于技术沟通语言和逻辑的差别。虽然现在很多产品都从原型中解放出来,由专业的设计师去设计产品的交互架构,但是懂得不同平台的规则和用户体验,是产品的必修课!产品的核心在需求分析,但是要保证核心能力强,就得设计,交互,数据分析,什么都懂一点。不同端的产品,在用户体验上会有不同的要求。

行业和业务分类也是产品分类最复杂的维度了。尤其是当有了“互联网+”这个概念以后,很多行业都开始利用互联网细微改造自己的行业。互联网有多少个行业,就可能会有多少种垂直行业的产品经理。

行业性产品分类:电商产品经理,社交产品经理,社区产品经理,智能硬件产品经理,人工智能产品经理,金融产品经理,直播产品经理……   功能性产品分类:SAAS产品经理,推荐产品,后台产品,搜索算法产品,广告系统产品,支付产品,内容产品,风控产品,ERP产品,工具产品……

不一而足,对于不同行业的产品来讲,大逻辑上是相通的,但是没有从事过相关行业的人,是无法了解相关产品背后的逻辑的。因为一个产品前端虽然可以看到,但是很多深藏于功能背后的设计逻辑是很难被一个外行人看透的。这也是为什么很多企业招聘的时候,会明确标明行业产品岗位,要求有行业经验。因为没有相关经验的产品,企业还要担一定的风险和成本去培养新来的人。

通过上述分析,也许会给很多人的成长和求职带来一些思考。产品成长应该在综合能力上不断提升,尤其是在产品经理的通用能力项需求分析,数据分析,项目管理,用户体验,用户研究等等。通用能力是可以适用于不同南充市南部县SEO优化排名行业和用户群体的。然后在一个垂直领域深耕,包括一个产品业务的上下游和延伸业务,积累深厚的垂直行业经验。在一定阶段后,产品的价值将会大大提升。

从目前互联网行业的招聘需求来分析,结果是:综合能力强,在一个垂直行业的工作经验越丰富,意味着这个产品在他所在的行业领域内市场价值会远远高于其他人。这么多产品方向,选择一个方向深耕,也许是很多迷茫的年轻产品最好的选择。


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超级APP功能越来越全,非超级APP的DAU都在下降,当失去增长红利之后,精细化迭代和精细化运营将成为必然选择。产品的工作的重点也需要从前端和交互的修改,转移到策略的制定。而产品策略在实现层,最终是以算法公式的形式输出的。

一个成熟的策略系统,会涉及多种重要的因素。如何保证这些策略公式在复杂的运算中发挥自己应有的作用,如何保证不同的数值能在同一纬度计算,这就涉及很多参数调整的策略技巧。

1. 调整参数的目的

首先在调整参数的时候,前提是明确调整参数的目的。针对具体的目的,使用对应的工具,然后才能达成具体的目的。对调整参数的目的简单做了一些总结,具体如下:

归一化处理   调整因素的影响力   信息论处理:热门降权和时间衰减降权   调整变化曲线   设定变化界限2. 归一化处理

归一化处理,通过处理让不同因素在一个范围内进行比较。举个例子,如果要比较专栏的影响力,需要综合考虑阅读量、点赞量、发表文章量这三个因素,直接相加显然是不可行,因为阅读量数量是点赞数的至少10倍,而点赞数也是发表文章数的几十倍。要让不同因素在一个变化范围内,这个时候就需要对进行归一化处理。

最简单粗暴的归一化方式,就是直接除以数据中的最大值,那么所有值都在0~1之间,并保留原有的变化性质。即:

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当然这样的处理方法也会南充市南部县网络公司 ">南充市南部县网络公司有问题,比如受到极值影响比较大。而且如果大部分分值比极值低很大的数量级,则低分值将没有区分度,以阅读量为例,如果最大阅读量为十万+,而大部分专栏文章阅读量集中在500左右。这样直接除以极大值显然是不明智的。这个时候最好在处理前对数值进行调整。在之前的文章中提到的对数处理是个比较好用的方法.

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这样既保证了所有的数值在0~1之间,同时极值对最终分值的决定性影响也没那么大。

3. 调整因素的影响力

调整影响力的比较通用的办法有两种,加数值,乘以数值。

加数值能解决冷启动遇到的新内容权重过低的问题,比如,如果知乎答案完全按照赞同排序,则新发布的知乎答案,一开始在下面,不利于被更多人看见,如果新发布的内容自带20个赞参与排序,则能解决这一问题。

乘以数值能解决数值重要性的问题,如果希望某一因素在总排序中占据更重要的位置,则可以用乘法处理,比如,还是知乎内容排序的例子,如果完全按照赞同排序,要提高文章的排序权重,可以直接乘以某个系数。

4. 信息论处理:热门降权、时间衰减降权、置信度提权

一个信息出现概率越小,信息量越大,如果一个信息越常见,包含的信息越小。这个在之前文章中提到的一个基础观点。在实际的策略公式中,从信息论的角度去考虑就能快速的理解策略,让最终结果更加符合预期。

热门降权以经典的图书推荐为例进行介绍。在图书推荐中买了的人还买了的策略中,有一个著名的哈利波特问题,因为哈利波特销量过高,几乎所有的图书都和它有关系。怎么处理呢?一个办法是用销量做流行度处理,降低流行度特别高的商品在排序中的得分。

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时间衰减降权,顾名思义,让过去的信息权重更低,最近的信息权重更高。行为具有连续性,最新的行为包含了更大的信息量。在处理的时候也可以使用上面的数学形式,让更远的时间分数衰减更大。

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置信度提权,是基于数据量越大信息越靠谱,在处理平均值,打分等的参数时候有比较好的应用。比如,在计算一个电影的排序的时候,在考虑多个因素中包含了电影观众打分,这儿时候应该是打分南充市高坪区SEO优化排名的人越多,电影打分的权重越高。

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5.调整变化的曲线

一般而言未经加工的数值在策略中很难直接应用,比如:知乎点赞/阅读的比率。好的文章高一些,差的文章低一些。变化范围特别小。希望整体数值变化范围不变的情况下,怎么加大区分度?这个时候可以用一些曲线的性质。开方是个例子,0.25变为0.5,0.01变为0.1,而1处理后还是1。

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同样的如果分值都集中在很高的情况下,为了加大区分度,也可以用开方的逆运算。0.8处理后变为0.64,0.5处理后变为0.25,1处理后还是1。

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6. 设定变化的界限

防止一些极值产生对于计算的影响,设定变化界限也是常用的方法。比较暴力的做法是设定最大值,比如:当在阅读量计算中,阅读量数值大于10万,只取十万,防止大值的影响。

还有一些比较柔性的做法,比如用有界函数进行处理:

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或者直接用之前文章中提到的对数也是不错的做法,会让大值影响减少。

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7. 总结

本章讲的东西是一些通用的数值处理技巧,可能在脱离具体情形下,不是那么好理解,也比较枯燥。下一章主要会讨论一些关于公式和模型的思考方法。欢迎大家关注专栏,并收看下期。


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