在互聯(lián)網(wǎng)下半場的集體焦慮中，如何應(yīng)對「產(chǎn)品趨同」與「機(jī)會(huì)變少」的挑戰(zhàn)？在人工智能、大數(shù)據(jù)風(fēng)口浪尖上，產(chǎn)品人應(yīng)注意哪幾點(diǎn)？對于創(chuàng)業(yè)者來說，任何一個(gè)新興的領(lǐng)域都是無比殘酷的，這意味著產(chǎn)品必須能夠留住用戶，從而深挖用戶價(jià)值。那產(chǎn)品人如何突圍？
第一，明確目標(biāo)。在大數(shù)據(jù)和人工智能的場景下，很多時(shí)候我們和客戶都不知道要什么。這時(shí)需要和客戶一起去想，如果我有這個(gè)能力和數(shù)據(jù)，可以提供什么樣的服務(wù)？Shareinstall通過數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，協(xié)助產(chǎn)品運(yùn)營作出最佳決策。
第二，考慮數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源不錯(cuò)，我們可以用這個(gè)數(shù)據(jù)源來做一個(gè)產(chǎn)品，但是如果這個(gè)數(shù)據(jù)源不被控制，這個(gè)產(chǎn)品做完了以后，把數(shù)據(jù)源抽走，這個(gè)產(chǎn)品就沒法往下走了。Shareinstall考慮的是有什么樣的數(shù)據(jù)，用自有的數(shù)據(jù)，這些自有的數(shù)據(jù)有什么獨(dú)特性，通過這個(gè)獨(dú)特性推出一個(gè)新的產(chǎn)品，或者說有一些什么樣特殊的能力，這些特殊的能力能夠把用戶和其他人區(qū)分開來，通過這個(gè)能力跟數(shù)據(jù)方合作推出新的產(chǎn)品，所以對數(shù)據(jù)的考慮非常重要。
第三，預(yù)測評(píng)估。做出一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，尤其是預(yù)測型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，怎么去評(píng)估？對于一個(gè)產(chǎn)品的評(píng)估，它有很多方面，對一個(gè)數(shù)據(jù)模型，什么樣的模型是好，什么樣的模型是壞，它也有很多方面。評(píng)估模型，一個(gè)是這個(gè)模型的表現(xiàn)，另外是這個(gè)模型的穩(wěn)定性。Shareinstall從產(chǎn)品人角度出發(fā)，認(rèn)為這一點(diǎn)是非常重要的。
第四，測試需求。大多時(shí)候，產(chǎn)品是我們想和創(chuàng)造出來的，我們覺得可以用這個(gè)產(chǎn)品給客戶解決一個(gè)問題。那么客戶是不是需要？在這里我并沒有把需求放在第一位，是因?yàn)閷τ跀?shù)據(jù)產(chǎn)品，前期的需求往往不明確，很多都是要用 POC 來測試市場的需求。POC 的產(chǎn)品可能比較簡單，但是包括核心的因素，再用這個(gè)產(chǎn)品去找一些客戶去測試。在測試過程中，客戶發(fā)現(xiàn)的確能給解決問題，這就有可能成為一個(gè)成功的產(chǎn)品。但是如果客戶發(fā)現(xiàn)這個(gè)產(chǎn)品有可能太超前了，或者并沒有觸到客戶的痛點(diǎn)，現(xiàn)在并不需要。對于產(chǎn)品來說這可能是一個(gè)失敗的嘗試，但是卻是一個(gè)成功的創(chuàng)新嘗試，因?yàn)槿绻?10 個(gè)想法，有 1、2 個(gè)想法能變成真正的產(chǎn)品，這已經(jīng)是非常高的成功率的。因?yàn)橐鲆粋€(gè)好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，真正解決用戶的痛點(diǎn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不是那么容易的。

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總結(jié)

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