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  • 经常被问产品经理需要哪些技能?或许能说出二三,但是更多时候我在思忖,我是否有这些技能? 一.逻辑能力 产品经理需要把用户所有操作情况都考虑到,尽可能多考虑使用场景,这需要严谨逻辑分析能力。而我作为...

    经常被问产品经理需要哪些技能?或许能说出二三,但是更多时候我在思忖,我是否有这些技能?

    一.逻辑能力

            产品经理需要把用户所有的操作情况都考虑到,尽可能多的考虑使用场景,这需要严谨的逻辑分析能力。而我作为一名游戏开发程序员出生,或许最擅长的就是逻辑能力了,在网易实习那段时间,每天各种代码逻辑,如果我说游戏开发的逻辑比什么前端之类的复杂很多,大家没意见吧。

    二.沟通能力

            产品经理这个岗位很特殊,特殊在哪呢?他不是一个独立工作的岗位 ,更多的是与更个部门进行沟通,运营,市场,技术,乃至上司老板,这些都是我们日常要接触的部门,所以沟通能力显得非常重要,如何将将自己的需求简单明了的表达出来,这是一种能力。而我呢,大学是班级团支书,参加学生会,参加相声社,最擅长就是与人沟通。后来又转到网易做项目管理实习,每天做的最多的其实不是管事,而是管人,面对80人的团队,如何按部就班的前进,如何保证项目落地,需要整个团队的协作,当然项目管理工程师作为其中润滑剂,他的重要性不言而喻,而在这个实习经历中,我也学会了更多高效的沟通方式。

    三.文档能力

            产品经理需要经常性的输出文档,mrd,brd,prd,产品体验文档,产品说明文档,竞品分析文档等等。所以对于各种文档软件的熟练使用就显得尤为重要。常见的office通用大法,然后还有我们职位常用的几个,比如画原型的axrue,skecht,思维导图xmind,流程图process on等等。

    四. 学习能力

            互联网行业可以说是瞬息万变的,两三年的时间,完全可以让沧海变桑田。前几年流行,互联网金融,这两年流行直播,共享单车,现在流行区块链,5G。前两年技术上最吃香的安卓开发,VR,AR也兴旺过,而现在又是大数据,AI,区块链的天下。所以作为产品经理只有不断的学习才能了解行业,最好的学习方法就是亲自体验,毕竟实践是检验真理的唯一标准。当我们不断学习之后,那么在工作中与运营,技术,设计师之间沟通时那就将是水到渠成的事了。像我个人学习的途径比较多,最基本的是每天都刷脉脉,了解最新的行业资讯。然后会看一些公司大牛的分享会,刷一刷《人人都是产品经理》的论坛,对于火爆的APP,手游都会下载去体验一下。作为职业病,以前每次用软件,玩游戏都会思考功能怎么实现,自从做了产品经理的职业规划,现在都是思考这样设计合不合理,软件盈利模式在哪?软件的粘性大不大?同类型软件,它的优势在哪?

    五.项目管理能力

            一个产品经理,很重要的一个任务是按时保证产品的高质量上线,这就需要产品经理又较强的项目管理和团队协作能力,协调各方资源,规划好项目实施周期,阶段化发展产品。而我自己因为做过完整的app。在学校实验室带领过一批人做游戏,我们使用钉钉进行工作排单,规定项目里的一些事项,比如文档输出只用makedown,每周五晚是周会时间等等。然后又在网易做项目管理,我的本职就是项目管理,管事或管人,都有一些心得吧。比如赋能团队,协调资源,不要越俎代庖,联结员工与老板的关系等等。

    六.自我管理能力

            在与其他产品经理相处的过程中我发现对方都是一些很善于管理自己的人。他们会自己在生活中发现需求,把自己当作用户来体验主动体验产品。而不是等待任务,一个团队工作效率的高低,产品经理起到了很大的作用,如果自我管理能力不行的话,又怎么整合整个项目组呢

    七.抗压能力

            就我个人了解,在产品开发乃至上线的过程中,很多锅是需要产品经理来背的。背锅的问题,是自己的那么认了,不是自己的那么的确委屈。但是你要知道你是一个团队的驱动者,为了整个项目的妥善进行,很多时候还是要忍耐的。这时候一个人的抗压能力就显得很重要了。至于抗压能力,在我这里一直有一种好的办法,就是将压力转为动力。压力让人转不过气,动力让人斗志昂扬。在我眼里,永远没有什么事是最坏的。

    八.本质思考能力——第一性原理

            就是我们常挂在嘴边的"说白了。。。。",是的就是把一件事看透彻了,看到它的本质,说白了就是怎么个情况。用户说他想吃面包,你要知道他是不是只是饿了,这时候如果你了解他是四川人,可能一顿串串他会更开心呢?!

    九.抽象能力----上帝视角

            当我们看到一个产品时,我们的第一反应是什么?“看山是山,看水是水”。刚入产品坑时,我看到一个新产品也是只是看到表面的UI布局,甚至只是知道颜色,功能。当自己在有意识的培养自己的抽象思维时,我开始站在更高一点的视角去看待产品,我去思考功能架构是什么?考虑交互逻辑是什么?考虑用户行为完整路径是什么?甚至我会从技术角度出发去考虑如何设计更加合理。起初只是点与点之间的联系,学会这提升到面与面之间的联系。我想这就是所谓的“上帝视角”吧,而只能看到UI布局的或许就是“用户视角”。但是这里提醒自己一句,不能一味追求“上帝视角”,因为你的用户并不都是上帝,并不是所有人都能GET你的产品理念。

    十.演化思考能力

            举个简单的例子,产品目前已经上线了,然后呢?还去管它吗?你说要,你通过迭代来管理。那么迭代什么呢?增量式的添加功能而已?还是同时也要回过头来优化已有的功能?我觉得后者更加重要。最先出来的功能肯定是产品的核心功能,但是随着时间的推移,当初的设计前提往往是在变化的。所以我们需要拥有演化思考能力,去思考当初的设计是否要改变优化。这个思维模式也被我经常用在工作中设计原型时参考已有产品的过程中?我会问自己要不要改动固有设计?如果要是为什么?不要又是为什么?

    转载于:https://www.cnblogs.com/liualeng/p/11229280.html

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  • 明天(1月20号)晚上8:30,邀请携程数据产品专家verna老师给大家免费分享《数据产品经理需要掌握核心技能》,可直接长按识别下方二维码或点击原文听课。 ...

    明天(1月20号)晚上8:30,邀请携程的数据产品专家verna老师给大家免费分享《数据产品经理需要掌握的核心技能》,可直接长按识别下方二维码或点击原文听课。

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  • 文章对AI时代产品经理需要掌握技能进行了总结,供大家一同学习和参考。 2020年1月25日, 在曼彻斯特产品思维大会上,Salesforce 爱因斯坦系统产品总监马尤克·博瓦尔做了个分享,探讨了在人工智能时代,...

    不同于传统的产品经理,AI时代的产品经理更加注重的如何将技术应用在业务问题上。AI时代,产品经理最重要的职责就是提供数据规范,所以这也要求产品经理对数据有足够的认识。文章对AI时代产品经理需要掌握的新技能进行了总结,供大家一同学习和参考。

     

    2020年1月25日, 在曼彻斯特产品思维大会上,Salesforce 爱因斯坦系统的产品总监马尤克·博瓦尔做了个分享,探讨了在人工智能时代,产品经理需要做哪些调整,以及如何打造成功的人工智能产品。演讲主题《人工智能如何改变产品管理的职业描述 How AI Is Changing The Product Management Job Description by Mayukh Bhaowal》

    一、故事

    在步入正题之前,我们从一些有趣的故事开始:

    1. AI正在瓦解传统的职业定义

    在几个月前的马萨诸塞州剑桥城,聚集了在成百上千的技术爱好者,一名来自斯坦福的教授在白板上写着东西。他在探讨人工智能是如何改变世界,探讨传统的职业是如何被AI打破和瓦解的。这位教授就是吴恩达,一家名为“Landing AI”的公司的创始人,他也是著名的在线教育公司Coursera的创始人。在他的分享中提到了一段产品经理的工作的描写。

    以聊天机器人应用程序为例。在互联网时代,如果我们的产品经理正在设计一款新的网页或APP,那画线框图是标准流程中必不可少的环节。通过图片,产品经理可以告诉工程师这款程序应该是什么样子,而工程师将根据方案进行实现。这就是长期以来,硅谷和科技公司的产品经理和工程师协作的方式。

    但在人工智能时代,这种旧的工作方式正在被瓦解。

    如果你想做一个聊天机器人,那又会怎么样呢?我一直帮助一家公司打造一款叫做“行为疗法”的聊天机器人,通过机器人聊天的方式解决美国人的心理疾病。

    如果展示在线框图上面,应该是这样:

    机器人说:“Hi~”

    用户说:“我不开心”。

    机器人:神奇地展示一张的图片(这张图片源自于自然语言处理技术)

    通常我会说“这完全没有用”,我不需要知道对话的气泡的形状是怎么样的,我需要知道谈话的实质是什么,我的聊天机器人如何能够感知到用户发生了什么。

    传统的产品经理通过线框图为聊天机器人提供产品规格,但对于工程师来说更需要了解内在的逻辑。

    2. 产品经理的再造计划

    在加利福尼亚的旧金山,有一个叫做洞见数据科学(Insight Data Science)的组织。

    前不久,他们开办了一个为期七周的集训项目,帮助来自不同背景的专业人士转行至软件工程和数据科学领域。我的法国同事利昂·麦奎尔,她拥有神经科学博士学位,她加入了他们的数据科学项目,并在林肯获得了一份数据科学家的工作。

    最近,我从人工智能产品的主管杰里米·卡拉斯科得知,他们正在启动一个全新的项目。此项目称为数据产品经理项目或者AI产品经理项目。杰里米认为,对于更传统的产品经理来说,他们需要掌握必要的技能,能专注于数据、更懂得如何利用AI来打造产品。

    最后,Salesforce 爱因斯坦的产品副总裁马可·卡萨莱纳正与他的团队合作开发一门新的课程,这是一个针对的内部培训课程,为人工智能和机器学习带来的第四次工业革命做准备。

    我问马可:“这门课的目的和目标是什么?”他说:“我们要让我们的产品经理们获得一些感知力,让他们能够快速地评估用机器学习解决业务问题的可行性,知道哪些业务问题适合使机器学习或AI,又有哪些不合适。”

    人工智能时代,产品管理发生怎么样的改变?作为产品经理,如果要打造一款成功的AI产品,你又需要掌握哪些技能呢?

    二、产品经理的奥林匹克

    工程学作为一门学科已经存在了几千年。它的历史可以追溯到埃及金字塔工程和军事引擎。一千多年里,诞生了机械工程、发明了蒸汽机,工程管理已经是一门非常成熟的学科。

    相较于工程管理,产品管理要年轻许多,其历史不到一百年。最早的产品经理,实际上做的是品牌管理,他们被称之为“品牌人”。

    在制造业中,它变成了产品线经理。随着软件业的发展,它又发生了一些改变,使用着像Scrum这样的敏捷方法。

    这让我想起了职业体育。回顾过去的50到100年里,电视评论里面总是在回放每一个运动项目突破和变化。我相信,不管你是在运动场上参与,还是在家中舒适地观看,这已从根本上改变了你参与运动方式和情感的寄托。

    电影《点球成金》普及了体育分析方法。另外,有更多的高科技装备和运动器材出现在每隔四年的奥运会上,每一次都会有新的世界纪录。我们的确走在“更高、更快、更强”的道路上。最后,越来越多的女性也开始从事职业运动。华盛顿邮报还特别提到:女性在男性运动中的领导地位。

    其实,产品管理就像是一项运动比赛,随着人工智能和软件行业的发展,它也正在被重新定义。如果你细想一下我讲的故事,就会发现那些针对产品经理的新兴指标,世界正在改变,AI产品经理正在崛起。

    三、产品经理的新技能

    通常,产品经理需要跨职能地串联起每一个利益相关者,如:销售、市场以及开发。但是对于AI产品经理,你还需要串联起另外两个重要人,即数据科学家和数据工程师。

    同时,产品经理还需要更新技能树的五个方面:1. 问题映射,2. 数据素养,3. 验收标准,4.可解释性、伦理和偏移,5.将研究迁移到生产。

    1. 问题映射(Problem Mapping)

    随着人工智能的热潮到来,你可能也会面临着新的执行压力,需要考虑如何将AI注入到产品之中。但是我们在考虑问题的时候,却常常忽视了将这些技术方案映射回业务问题上

    我认为,AI产品经理必须能够清楚地表达产品的价值主张。产品经理必须先考虑传统的方法、评估使用传统的规则引擎来解决问题,而不是冒着风险去做。

    我们先举一个如何提升客服效率的例子。

    像亚马逊和优步这样的大公司都有庞大的客服部门。每天都会新增大量的客服案例。例如,顾客可能会抱怨:

    “我的订单在哪里,为什么还没有收到?”

    “收到了错误的订单,我需要更换”

    “我需要退款,Uber司机取消了我的订单,但是费用还没有退给我!”

    ……

    这个部门的目标就是尽可能快地解决掉这些不断涌现的客服案例。因此,系统的衡量指标就是如何尽可能地缩短解决客服案例的时间。

    作为一名产品经理,我会先思考要解决的问题,会考虑传统的方法、流程、基于规则的引擎。最好的引擎已持续使用了一段时间。

    这个案例中存在一定的问题,“分类”和“产品”这两个字段值是空的。

    因为这些字段有助于正确地将客服案例指向到正确的部门。从而让它们可以得到快速解决。如果缺乏这些字段,客服案例很可能会被错误的分配到其他部门。导致它们在不同的部门之间来回流转,从而浪费了宝贵的解决时间。

    可能,每个产品经理会这么想:通过使用一些规则,根据客服案例中的其他字段来填写此字段中的值。但通过进一步分析,我们会发现这样的规则是很繁琐的。它不会随着时间的推移而扩展,它将变得难以管理。坦率地说,有时候一个严格的规则并不能真正抓住价值。

    但倘若你有一段自由格式的文本并缺少关键字段和描述,您无法找出将其映射到“产品”和“类别”的规则。此时,你就可以使用人工智能了。实际上,这可以建模为一个多分类问题。这些字段中的每个值都对应多个分类。您可以通过肉眼从历史的客服案例中学习和获得相应的感知,例如通过查看标题和描述来确定预测值应该是什么。

    在我们的“爱因斯坦”系统中,我们可以看到这些字段的预测值。每个预测值都有相应的置信等级。人们可以通过肉眼使用传统的方法进行评估,而不是冒着风险使用AI去解决问题。请记住,我们每时每刻都应该将解决方案映射回业务问题上——即缩短客服案例的解决时间。

    2. 数据是新的用户界面 (Data is the New UI)

    在AI时代,产品经理的职责是什么呢?我认为,产品经理最重要的职责之一就是提供数据规范。众所周知,数据是任何机器学习算法的基础。

    我们首先要问的是:我们有足够的数据吗?如果没有,那么也就没有训练机器学习模型的数据集,也就无法从数据集中的预测信号中进行学习。

    第二个要问的是:在现实世界中,你的数据有多干净或有多少噪声?但据我们所见,你的大部分数据都是非常混乱和充满噪声的。它可能存在于第三方系统中。当你开始给机器学习之前,你可能还需要连不同来源的数据,再导入到数据仓库之中。

    第三个要问的是:历史数据中是否存有用来给机器做监督训练的样例?也就是所谓的监督分类问题。如果没有样例来训练机器学习模型,数据科学家还得想其他的办法。

    以一种通用的图像识别的AI产品为例:

    一般的目的数据集,在互联网上面可能都能找得到。如果你用这个来分类猫和狗,它会表现会令你大吃一惊,大概100%的准确率。但是如果你用同样的产品从医学诊断中检测肿瘤,它的表现很差,因为它从来没有真正看到过数据,也从来没有真正地训练过。实际上,通常情况下你可能甚至没有标注好的数据来满足机器学习的训练需求。

    必须强调的是,数据是一个全新的维度,这在传统的产品文档中是完全没有的。正如一些人对智能产品说的那样:数据是新的用户界面,数据是新的用户体验。

    3. AI世界的验收标准(Acceptance Criteria in the world of AI)

    在产品应用于现实世界之前,它的验收标准是什么?在传统的产品管理中,这可能是功能的完整性、打开页面的数量、合适的完成提示等等。对于智能产品来说,您还需要考虑数据科学的指标,例如准确率、精确率、召回率。

    这里举一个欺诈分类的例子,我们试图将欺诈交易从正常或良性交易中分类出来。

    这是一个理想分类器的例子,它能将每一笔欺诈性交易都归为欺诈,良性的交易依然还是良性。数据科学家会做出反应 并说这是完美的精确和完美召回率,但这只是一个永远无法实现的梦想分类器。

    在现实世界中,它可能会滑向两个方向:要么会漏掉一些欺诈行为,但它仍然有完美精确率(如下左图);要么在识别出欺诈行为同时也将一些良性行为误判为欺诈行为,也就是引入了假阳性(如下右图)。

    作为产品经理有责任根据服务所在的领域来明确清楚正确的用例度量指标,以便数据科学家能够采取相应的举措。在这个例子里面,产品经理不需要拥有航天科学家一般的智慧,但需要知道欺诈交易是有害的,其代价远远大于在实际中引入的假阳性。

    不过这还不够,一旦你找到了正确的度量指标,你还需要弄清楚阈值是多少,什么时候需要达到你认为的合理数值,精确率是否要达到80%或90%。当你思考这个数值是多少的时候,你必须再次考虑业务指标再回溯到数据科学的指标上。

    再举一个销售领域潜在客户评分的例子。

    我们正试图预测潜在客户销售成功的可能性。例如,格雷格·汤姆森先生得分是88。这意味着他有88%的可能性转化为销售订单。但比较棘手地方在于它是一个转化率,我们还需要考虑整体的转化漏斗。

    这里有两个重要的指标:一个是由产品经理根据业务需求所决定的业务指标;另一个是针对当前的案例,与数据科学家和数据工程师合作得出的数据科学指标。而后者能帮助你在商业中树立竞争壁垒。

    因此,当你准备向实际用户推出AI产品时候,你可以先明确这些额外的验收标准。

    4. 可解释性、伦理和偏见(Explainability, Ethics & Bias)

    如今,我们的许多客户正在体验我们的这套预测应用。其中最常的问题是:“为什么机器学习模型没有做出它所做的决定呢?”

    事实上,人工智能软件根本不同于传统软件。因为它的结果并不是基于一组写好的代码产生的。随着时间的推移,随着数据和反馈循环加深,该软件的会越来越像一个黑盒。但我们还需要考虑可解释性,因为这将有助于建立用户对产品的信任。

    这里有一张图,能够帮助我们评估可解释性和精确性:

    从图中可以看出,我们需要为机器学习的可解释性和精确性做极大地权衡。相对简单的模型,如线性回归或决策树,准确性较差但可解释性较好;而神经网络、深度学习的准确性极高,但却更像个黑盒。产品经理需要根据特定的应用场景和用例来做出决策。

    如果你的产品面向于一个高度监管的行业,法律要求这些预测是可解释的。比如,医疗健康和法律领域需要符合欧盟的《通用数据保护条例》。可解释性和精确率之间应该如何平衡?

    作为产品经理需要相应的保持洞察力,并在第一时间与数据科学家和数据工程师保持同步。

    另外,产品经理也需要想想这个产品是否有性别和伦理方面的影响:如数据需要具有足够的多样性、典型性,或者不能产生如种族歧视和性别的偏见问题。

    我最喜欢举的一个例子这是谷歌翻译,左边是无性别区分的土耳其语,右边是对应的英文翻译。如果你顺着往下念很快就能发现这个偏见:他(男性)很努力地工作,她(女性)很懒。可见灾难性的性别偏见已经渗透到这个产品中。

    或许你会想到一个功能来去剔除掉性别。但事情没有那么简单,性别是医学诊断的一个极其重要的特征和信号。例如,前列腺癌只发生在男性身上。

    可能在翻译产品中关系不大,但在人力资源招聘系统中匹配求职者的职位描述关系非常大。我们似乎应该要提供一些关于如何处理偏见引导。

    去年12月,谷歌发布了一个版本,解决了翻译中存在偏见,每一个中性的短语,它都会给出男性化和女性化的翻译。

    5. 将研究投入生产(Scaling from Research to Production)

    最具有挑战性的问题是,机器学习项目所需要的成功要素,研究环境和实际投产环境完全不同。下图源自一本非常有名的出版物,叫做《机器学习的隐性债务》:

    真实世界的机器学习系统只有一小段机器学习代码,如中间的小黑盒所示。但其所需的周边基础设施庞大而复杂。这与大家普遍认知相反,您可能会认为机器学习是你的人工智能产品的最大和最主要组件,但在现实世界中它只是一小块。

    在我们的Salesforce的爱因斯坦系统,也有一张非常相似的图。

    数据科学家和数据工程师实际上正在设计这样的一款产品,它需要能够回答各式各样的问题才能真正被带到生产环境中去。

    “是否确认你的数据是本地还是在云端?”

    “是否确认你的机器学习模型是在服务器上,或者不需要分发到移动设备?”

    “你是否准备重新训练你的机器学习模型,因为什么动机呢?”

    “你是否确认产品需要实时预测?因为实时预测是非常有用的,但这又是非常复杂和难以设计的,又或许您可以使用一个离线批处理系统”……

    每一天都会有成千上万的研究成果发表,但却少有应用到实际的规模生产。所以作为AI产品经理,我们必须建立起敏锐的洞察力:判断哪些产品值得投入,判断哪一种产品能够为实际的用户真正地生产。

    虽然最近AI很火,但它在20年前就已经存在了。过去主要应用在搜索和广告领域,你在谷歌时看到的搜索建议、你在雅虎上看到的推荐广告、你在亚马逊上搜索时的自动更正……如果你在搜索和广告领域工作那必须提供明确说明,并且与数据工程师紧密的合作。

    如今人工智能的应用领域呈指数级增长, 同时也需要产品经理提供大量明确的产品规范说明。不管你的数据科学家们是多么的喜欢你们的小花园,或者你的营销演示多么有创意和多么酷。“AI产品鸿沟”很可能会成为你的AI产品普及的障碍。

    作为一个孤岛,越来越多的AI产品需要管理。作为一名产品经理你需要提升技能树。在你的工程项目中,能够实际地为数据科学家提供有价值的规范说明。

     

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  • 产品经理的必备技能

    2013-02-04 11:34:37
    产品经理PPT主要讲述了做为一个产品经理需要掌握哪些基本的技能
  • 产品经理应该具备能力有: 1. 产品规划 2.产品运营 3. 业务规划 4. 团队管理(非授权领导) 5.需求分析 6.文档撰写 7.沟通协作 8. 项目管理 9. 数据分析 10. 用户研究 一个好的产品经理应该具备平横...

    产品经理应该具备的能力有:

    1. 产品规划

    2.产品运营

    3. 业务规划

    4. 团队管理(非授权领导)

     

    5.需求分析

    6.文档撰写

    7.沟通协作

    8. 项目管理

    9. 数据分析

    10. 用户研究

     

    一个好的产品经理应该具备平横三点的能力:用户体验(产品经理是唯一为用户说话的人,小米的灯)、商业模型(赚钱,为公司带来什么)、技术(能否实现)

    好的产品经理必须对各方面的知识都足够渊博,充满人格魅力,具备说服力与感染力,视野广阔,思维清晰,最重要的是富有创造力

    逻辑、视野、同理心、自我否定能力(需要的是平衡,而非一味证明自己的观点)

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  • 一、如何做一个好数据产品经理? PD(指产品经理,下同)本身就是在做牛做马,关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道人更多。以下是我用PPT绘制数据产品经理关系圈。如果你也做过 数据产品的产品经理...
  • 产品经理需要具备思维和技能,很详细!
  • 1、必须掌握工具 (1)Axure,用于原型设计,必须非常熟练。 ...(1)需要理解一些开发技术术语 (2)了解一些交互设计知识 (3)用户心理 (3)从事行业业务知识 3、工作内容(什么...
  • AI 产品经理,是直接应用或间接涉及了 AI 技术,进而完成相关 AI 产品设计、研发、推 广、产品生命周期管理等工作的产品经理。 其实从定义上来看,和普通产品经理也就是有一点不同,就是应用了 AI 技术。 AI 产品...
  • 我认为产品经理需要具备三种基本技能,才能成功的研发并运营一个产品。1.需求分析能力:包括需求分析方法,如抽象和归纳,用户交流需要的技能以及行业知识,只有具有比较好的需求分析能力,才能全面有效捕获用户的...
  • 真正的产品经理需要三种职业技能

    千次阅读 2012-06-19 14:19:04
    【编者注】本文转载自CSDN,原文翻译自资深产品经理、在线投资管理公司Covestor首席产品官Martin Eriksson发表了一篇文章《What, exactly, is a Product Manager?》,其中给出了自己对产品经理这个职位理解...
  • 已使用讯飞转录,听音频解放双眼从2019年3月开始,我们一直在打造一款名为Get智能写作的产品。但是由于缺乏经验,我们犯了很多错误,踩了不少坑。2019年11月16日,在Mixlab活动...
  • 产品经理需要具备的技能,我认为可以总结出以下六个方面: 一、需求 在需求之下又细分为3个技能,分别是需求分析、竞品分析、需求分级。 1.需求分析 需求即解决问题的诉求,并且是在某种特定的场景下产生的诉求和...
  • 产品经理必备技能

    2019-08-14 11:59:03
    产品经理需要具备的技能,我认为可以总结出以下五个方面: 1、需求 在需求之下又细分为3个技能,分别是需求分析、竞品分析、需求分级。 1.1需求分析 所谓需求分析要求产品经理首先要了解所在的行业和市场的情况,...
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  • 一、如何做一个好数据产品经理? PD(指产品经理,下同)本身就是在做牛做马,关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道人更多。如果你也做过 数据产品的产品经理(好拗口),相信也有同感。既然要和这么...
  • 想要成为一名产品经理需要具备哪些技能,希望大家通过本文能对产品经理有更进一步了解,也供笔者自身查漏补缺,如有补充,也希望大家不吝赐教,后续针对每项技能我也会展开讨论。 要知道产品经理需要具备哪些技能...
  • 此岗位存在众多细分领域,即与其他行业结合而生特定产品经理,例如:电商产品经理、AI产品经理、大数据产品经理、社交产品经理等等,每一细分领域产品经理岗位都需要额外特定知识、能力及技能才可胜任,但所有...
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  • 一 基本例子 展示原型设计 需求挖掘 创造需要 -- (苹果)...关于产品经理招聘分析及常见面试问题 参见 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1608125540286283758&wfr=spider&for=pc重点摘选: 首先说一下末尾...
  • 它更多地侧重产品本身“从无到有”、“从有到优”过程,更多地涉及了“产品规划、数据分析、用户研究、需求分析、功能设计、项目管理、敏捷方法”等内容,而不是如传统的产品经理那样,去做已经有了产品之后需要做...
  • 我们首先得明白产品经理是一个素质要求较全面角色,技术、视觉、交互、项目管理、产品所属领域等等各方面知识都需要涉猎,无论是程序员...对于企业招聘产品经理要求,我们来审视产品经理需要哪些具体能力,从...
  • 产品经理须知技能

    2014-01-16 11:49:00
    我们为谁做产品决定了我们要做什么样产品...产品经理想做好工作,必需要具备“五个一”:一个脑袋、一双眼睛、一对耳朵、一双手以及一双脚。 主动是要找到目标,好学是要实现目标,对产品经理这个人是如此,对产...

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