隨著ChatGPT的不斷優(yōu)化和改進(jìn)以及人們對(duì)于AI技術(shù)使用的接受度逐漸升高，圍繞ChatGPT的應(yīng)用將會(huì)普及開(kāi)。本文聊聊在ChatGPT浪潮下，產(chǎn)品人如何打造自己護(hù)城河？一起來(lái)看看吧。

當(dāng)下ChatGPT作為其中一種生成式AI模型，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用，比如聊天機(jī)器人、語(yǔ)音助手、文本摘要等。

可以預(yù)計(jì)，在未來(lái)隨著ChatGPT的不斷優(yōu)化和改進(jìn)，以及人們對(duì)于使用AI技術(shù)的接受度上升，圍繞ChatGPT的應(yīng)用將會(huì)快速普及開(kāi)來(lái)。

01 新時(shí)代下產(chǎn)品經(jīng)理的護(hù)城河探尋

當(dāng)前，生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展正在改變整個(gè)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)格局。那么作為產(chǎn)品經(jīng)理面對(duì)當(dāng)前生成式AI大爆發(fā)的這個(gè)時(shí)代，我們要如何去探尋自己的護(hù)城河呢？

首先一個(gè)大原則，我們不能排斥新事物，而應(yīng)該去接受并學(xué)習(xí)使用。

生成式AI雖然是一項(xiàng)新興技術(shù)，但它已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了不俗的成果，比如智能客服、自然語(yǔ)言處理、內(nèi)容創(chuàng)作等。這要求我們從現(xiàn)在開(kāi)始就必須要去深入了解生成式AI的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景和工具軟件，以便更好地利用它為自己的產(chǎn)品建設(shè)提供助力。

那么作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們需要認(rèn)真思考如何利用這個(gè)浪潮來(lái)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。具體而言在面對(duì)生成式AI時(shí)，我們應(yīng)該揚(yáng)長(zhǎng)避短。

避短：意味著我們不應(yīng)該試圖與生成式AI比產(chǎn)出能力，而應(yīng)該將更多精力用于決策和戰(zhàn)略的制定。雖然生成式AI可以通過(guò)分析各種數(shù)據(jù)來(lái)給出最佳方案，但是它仍然無(wú)法取代人類在某些領(lǐng)域的工作。因此，我們應(yīng)該注重發(fā)揮自己的決策能力，在產(chǎn)品規(guī)劃和需求分析、產(chǎn)品測(cè)試和改進(jìn)等方面發(fā)揮人性化思維，為產(chǎn)品的發(fā)展注入智慧。

例如：這是我讓chatGPT幫我做的需求分析：

可以清楚的看到需求歸類/需求點(diǎn)拆分，在chatGPT這里已經(jīng)能很輕松的完成了，而且這種整理是以秒級(jí)響應(yīng)完成的。

可以試想我們將業(yè)務(wù)方平時(shí)給我們提報(bào)需求的語(yǔ)言直接告訴chatGPT，它就能幫助我們快速拆解出一份完整的功能清單，這對(duì)我們來(lái)說(shuō)是多么高的工作效率提升（但是如果讓老板看見(jiàn)了，我們?nèi)庋劭梢?jiàn)的未來(lái)就是很多初級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理存在的意義就沒(méi)有了=裁撤）

揚(yáng)長(zhǎng)：則是要充分利用產(chǎn)品經(jīng)理的決策能力優(yōu)勢(shì)，與生成式AI相互配合，從而建設(shè)出更好的產(chǎn)品。

在這其中我們首先需要分析生成式AI能幫助我們?cè)谶@個(gè)時(shí)代浪潮中獲得什么，或者通俗來(lái)說(shuō)能幫助我們什么？

目前生成式AI技術(shù)的主要原理是根據(jù)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和推理，從而輸出新的數(shù)據(jù)和信息。故此我們可以從以下幾方面入手：

（1）提高產(chǎn)品的智能化水平：通過(guò)運(yùn)用生成式AI技術(shù)，我們可以改善產(chǎn)品的智能化程度，提高用戶體驗(yàn)。例如，在智能客服領(lǐng)域，我們可以使用生成式AI技術(shù)制定自動(dòng)回復(fù)策略，從而更好地滿足用戶的需求。

（2）解決產(chǎn)品歷史場(chǎng)景痛點(diǎn)：生成式AI技術(shù)可以幫助我們解決歷史場(chǎng)景中的痛點(diǎn)，從而為產(chǎn)品的拓展和升級(jí)提供更多可能性。例如，在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，我們可以利用生成式AI技術(shù)自動(dòng)生成文章大綱、標(biāo)題、段落等，從而降低社區(qū)內(nèi)創(chuàng)作者的創(chuàng)作門檻，提升社區(qū)的內(nèi)容豐富度，解決一個(gè)社區(qū)冷啟動(dòng)與搭建的歷史性大難題。

通過(guò)這兩個(gè)方向我們不難總結(jié)出來(lái)，揚(yáng)長(zhǎng)就是要發(fā)揮產(chǎn)品經(jīng)理的決策能力，因?yàn)槟壳盀橹刮覀兒蜕墒紸I比拼下來(lái)最大的優(yōu)勢(shì)就是決策能力，也就是根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)現(xiàn)狀分析并發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并決策下一步方向的能力。

作為一個(gè)可以感知物理世界的人，我們天然就能更敏銳的感知現(xiàn)狀（人情世故/背后利益鏈條/話外之音/業(yè)務(wù)關(guān)系/老板沒(méi)有說(shuō)出口放在心中的話/銷售數(shù)據(jù)/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等），在覺(jué)察到這些后，我們可以運(yùn)用自己的專業(yè)知識(shí)，結(jié)合數(shù)據(jù)和各個(gè)碎片化信息，綜合分析當(dāng)前業(yè)務(wù)現(xiàn)狀趨勢(shì)和潛在問(wèn)題，來(lái)為公司制定出更為明智的產(chǎn)品發(fā)展方向。

那此時(shí)一個(gè)棘手的問(wèn)題又來(lái)到了我們的面前，我們要如何快速診斷業(yè)務(wù)現(xiàn)狀并發(fā)現(xiàn)問(wèn)題呢？

答案很明確了：在當(dāng)前生成式AI大行其道的現(xiàn)在，對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)最緊缺的能力就是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析與決策能力，因?yàn)橥ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)分析能快速幫助我們識(shí)別現(xiàn)狀而后進(jìn)行決策，這就是現(xiàn)階段產(chǎn)品經(jīng)理的護(hù)城河。

02 現(xiàn)階段產(chǎn)品護(hù)城河全貌

那么究竟什么是數(shù)據(jù)分析與決策能力呢？

首先數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是對(duì)當(dāng)前進(jìn)行的業(yè)務(wù)，搭建起一個(gè)可視化洞察服務(wù)評(píng)價(jià)體系，來(lái)判斷自己當(dāng)前的業(yè)務(wù)是好是壞！

不要小瞧這句話，不僅僅在現(xiàn)在，在前AI時(shí)代真正從事過(guò)大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，肯定會(huì)接受過(guò)業(yè)務(wù)方老大這樣的靈魂拷問(wèn)：

是的，你的系統(tǒng)已經(jīng)可以承載我們的日常業(yè)務(wù)運(yùn)作了，但是每年這么多信息化投入，除了流程建設(shè)外，信息系統(tǒng)還有什么價(jià)值呢？

我們是不是可以縮減信息化投入了？

而當(dāng)下在生成式AI已經(jīng)能幫助我們快速給出方案后，如何給生成式AI提需求就是我們現(xiàn)階段最大“產(chǎn)品人需求”，那么這兩者的前提就是我們要能快速的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，而不再是等待業(yè)務(wù)給出具體需求，因?yàn)樗麄兇藭r(shí)多了一個(gè)選項(xiàng)可以去問(wèn)“ChatGPT”。

具體來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)分析與決策能力在實(shí)際業(yè)務(wù)中的用途：

（1）功能收益評(píng)價(jià)：新上線的安全庫(kù)存管理功能，讓庫(kù)存周轉(zhuǎn)率由3.2天下降到1.6天；

（2）需求方向定義：通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)注冊(cè)轉(zhuǎn)化率環(huán)節(jié)只有20%，產(chǎn)品層面有無(wú)改進(jìn)空間？

（3）運(yùn)營(yíng)方向定義：當(dāng)前產(chǎn)品的廣告在抖音、小紅書、B站都有投放，點(diǎn)擊購(gòu)買率分為12%，33%，9%，下一季度的廣告預(yù)算我們應(yīng)該投放在哪？

（4）企業(yè)管理方向：一季度產(chǎn)品續(xù)費(fèi)率下跌了17%，產(chǎn)品剩余付費(fèi)用戶年收入只有10余萬(wàn)，系統(tǒng)維護(hù)成本年約20萬(wàn)，此時(shí)這個(gè)產(chǎn)品線砍還是不砍？

（n）……

在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代，產(chǎn)品人只搞好原型設(shè)計(jì)其實(shí)就離下崗不遠(yuǎn)了，要想有能力護(hù)城河，我們就必須要掌握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力。

這一切也就是說(shuō)：要求我們每個(gè)產(chǎn)品人從一個(gè)被動(dòng)信息化建設(shè)者，變成企業(yè)業(yè)務(wù)“診斷者”，能幫助企業(yè)分析業(yè)務(wù)，找到問(wèn)題，同時(shí)還能以出色的執(zhí)行能力，完成信息化系統(tǒng)的建設(shè)。

那么這里用大白話再說(shuō)透一些，所謂數(shù)據(jù)決策能力提升，其實(shí)就是如下的三段式任務(wù)：

1. 識(shí)別業(yè)務(wù)問(wèn)題
2. 細(xì)化是什么問(wèn)題
3. 問(wèn)題方向拆解

但是大家都知道整個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)生命周期可以分為如下5個(gè)匹配點(diǎn)。

（1）痛點(diǎn)與解決方案匹配（PSF）：真正挖掘到目標(biāo)市場(chǎng)的痛點(diǎn)并能找出解決方案；

（2）產(chǎn)品與市場(chǎng)匹配（PMF）：創(chuàng)造能解決目標(biāo)市場(chǎng)痛點(diǎn)的可規(guī)?；鉀Q方案產(chǎn)品；

（3）渠道與產(chǎn)品匹配（CPF）：尋找能低成本且快速推廣的渠道，幫助產(chǎn)品推向市場(chǎng)；

（4）企業(yè)與市場(chǎng)匹配（EMF）：在不斷開(kāi)拓市場(chǎng)中，不斷調(diào)整企業(yè)結(jié)構(gòu)以適應(yīng)發(fā)展；

（5）下一個(gè)增長(zhǎng)周期。

既然企業(yè)業(yè)務(wù)階段不同，所需要的數(shù)據(jù)分析能力一定是不同的，那么我們要如何去快速抓住數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心進(jìn)行把握呢？

在這里我為大家推薦一套企業(yè)業(yè)務(wù)全生命周期的數(shù)據(jù)分析底層模型，也就是將所處的不同的業(yè)務(wù)階段所需要掌握的數(shù)據(jù)分析與決策的能力為大家匯總了一個(gè)能力地圖，這里我將其簡(jiǎn)稱為4F模型。

本圖出處《高階產(chǎn)品經(jīng)理必修課》一書

大家可以根據(jù)該圖去判斷當(dāng)前自己產(chǎn)品所處的階段，并逐個(gè)利用該階段中對(duì)應(yīng)的工具進(jìn)行分析來(lái)幫助自己識(shí)別業(yè)務(wù)現(xiàn)狀存在的問(wèn)題。

當(dāng)然該圖更多是產(chǎn)品各階段的分析工具與方法，以及產(chǎn)品邁向下一步的檢驗(yàn)條件，這些都是死的東西。在當(dāng)下這場(chǎng)人與機(jī)器的比賽中，我們一定要快速建立起自己的護(hù)城河，我相信不遠(yuǎn)的未來(lái)必然是行業(yè)內(nèi)打工人的一場(chǎng)新的洗牌。

03 最后

在當(dāng)下可以說(shuō)生成式AI已經(jīng)證明了它的實(shí)力，就像喬布斯發(fā)明iPhone一樣，這是一個(gè)全新的時(shí)代大幕開(kāi)啟。而當(dāng)下可以說(shuō)新的舞臺(tái)已經(jīng)搭好，接下來(lái)就看各個(gè)企業(yè)如何憑借自己的能力在這個(gè)舞臺(tái)上去各顯神通了。

此時(shí)作為企業(yè)信息化的前沿的產(chǎn)品經(jīng)理們，你們都準(zhǔn)備好了嗎？