汇率不可能三角:一个国家不可能同时实现资本流动自由,货币政策的独立性和汇率的稳定性。

Libra 的使命是建立一套简单的、无国界的货币和为数十亿人服务的金融基础设施。

根据汇率不可能三角,Libra 在保证自由流通和汇率基本稳定的同时,牺牲掉了货币政策的独立性,简单说就是不能不受限制的发币。因此,除了在反洗钱方向上的挑战,Libra 还会限制使用这个数字货币及基础设施的国家地区的自由发币的权力。滥发法定货币的国家和地区,对 Libra 的警惕是必然的,同时,像香港一样本身就是追求汇率稳定和自由流通的地区,接受 Libra 相对会容易很多。

Libra 对法定货币的汇率,不会是完全稳定的,受到底层资产(法定货币及短期国债)本身价格的波动的影响。由于可以自由兑换成法定货币,底层资产中更稳定的货币或短期国债会更受欢迎,市场存在用相对不稳定资产换取稳定资产的冲动,稳定资产的 Libra 计价会上升,稳定资产的供给增加,保持住一篮子资产的整体价格稳定。举例说明:

假设欧元不如美元坚挺,市场就存在欧元购买 Libra,在用 Libra 兑换成美元的冲动,由于对美元的需求上升,Libra 底层一篮子资产中美元减少,美元相对升值,市场中就会有更多美元资产进入,最后,欧元->Libra->美元与欧元->美元的成本会基本一致。

总结一下,Libra 是一篮子国家信用资产的凭证,直接冲击的是银行结算业务,对货币独立和货币管制的国家会相对警惕,Libra 或相似数字货币的出现,会刺激底层资产竞争,让资产保持稳定,也算是奥地利学派自由发钞思想的一种变相实现。

00.前言

理解车联网需要产品视角

近十年来,中国的汽车保有量增长迅速,无论是市场环境、技术环境还是政策环境,都不断在发生变化。巨大的不确定性总是带来巨大的机遇和风险,车联网产品随着各类不同背景的厂商进入,变得热闹非凡。良莠不齐的玩家,夹杂着炒作和欺骗的各类新概念,让公众对车联网的理解变得非常模糊,即使是擅长抽象和完善概念的产品经理人群,面对快速发展的车联网市场,也很难就“车联网产品”的内涵和外延达成一致。不过对一个新事物来说,对基本定义的明确过程,也是创新产生和发展的过程。

附图:百度指数中的需求图谱

img

研究方法

本文尝试用一个定性的分析框架,从产品视角来理解车联网产品,大致分成以下几步:

1、列举正在发生的可能影响车联网的事件
2、建立围绕“车”的基本模型,推导出“车联网产品”的场景
3、结合 1 和 2 的结论,得到“车联网产品”的基本架构
4、通过“车联网产品”的基本架构,分析BAT的实际产品布局
5、预测市场,给出一般性建议(可能滞后且无用)

01.推动变化的事件列举不完全

建立一个四象限图,横轴是对产品影响的不确定性,纵轴是影响的高低,将事件分类为“技术”、“市场”、“环境”、“渠道”、“产品”几类,并放置在象限图中。右上角“影响”高且“不确定性”高的事件,需要重点关注,产品创新通常来自这个区域的事件刺激。

附图:影响“车联网产品”的事件,受限于精力和能力,列举和分类都会有疏漏

img

附图:近10年来,中国私人汽车拥有量的变化,数据来自国家统计局

img

02.车联网产品的一般场景

在经济学家薛兆丰的眼中,“产权”是通过“使用权”、“收益权”和“转让权”三个权利来实现的,借用这个概念,我们可以将“车”这个产品的内在,分为两个部分:“工具属性”和“资产属性”。

从工具属性上看,“车”是“人/货”的搬运工

对于“人”而言,可以有两种角度来看待“车”,但本质上都是“出行场景”,遵守“连接/分发”的商业模型。“出行场景”中的车联网产品是市场热点,BAT等科技巨头的主力产品,也大都是这个领域的。

1、“车”是“人”的一类空间,是独立于“工作”、“生活”、“娱乐”之外的空间,随着汽车保有量上升,人群在这个空间上花费的时间同样在急速增加,会产生大量的消费机会。

2、“车”是空间与空间相联系的管道,出行增加了“空间”和“空间”之间的连接,使得人们可以进入更丰富的消费场景中。而且这种空间之间联系的增强并不是消费机会的线形增加,而是可能创造新的消费机会。

附图:“人”相关的车联网产品场景,图中的“产权”是指狭义的车辆登记产权

img

对于“货”而言,是“产业场景”,之所以不称为“运输场景”,是因为这类场景中,还有丰富的采集或分发行为。常见的产品应用领域有物流、仓储、农业、环卫、工程、矿业等方面,除物流和环卫领域外,其他应用领域还有一个显著特点,就是车通常在封闭空间中运动,人的活动很少,非常适宜 Level 4 的无人驾驶技术应用。

“产业场景”在互联网环境中被讨论较少,但市场规模总量巨大,车联网产品与面向个人消费者的产品形态差异明显。

从资产属性上看,“车”是实体资产和数据资产的总和

实体资产是指车这个实体的价值。无论是乘用车和商用车,在通常情况下,实体资产的价值都是一条不断下降的曲线,我们已经可以通过二手车交易的大数据,通过算法基本确定这条残值曲线(新能源车的残值曲线与汽油车有明显不同,受到电池残值的影响)。

数据资产是指车在各类场景中被“使用”,使车成为数据产生和处理的基本节点(一种边缘计算),这些数据的价值可以被挖掘(也可以在云端)出来,数据资产曲线与实体资产曲线相反,不断增值,还可以被物联网放大。

我们可以做这样一个论断:

车联网产品之战,胜负关键是争夺不断增值的数据资产

这场玩家众多的战役,有三个重要的子战场:

1、对实体(车/人)的争夺,数据入口
2、对数据传输和数据处理权的争夺,数据管道
3、对消费场景的争夺,数据应用

在数据入口战场里,关键策略是生产车辆,从源头控制。玩家有传统主机厂、互联网造车新势力、地产/能源/家电巨头(恒大、宝能、格力等)。

在数据管道战场里,关键策略是控制数据采集和处理。玩家有车联网云计算服务提供商、车载OS或车机设备提供商、电信运营商,如华为、BAT的车联网部门、部分创业团队。

在数据应用战场里,关键策略是控制消费场景的供给。玩家有滴滴、BAT的内容部门或O2O部门、部分创业团队。

03.车联网产品的基本架构

车联网产品的基础场景,决定了产品视角的车联网产品定义:车联网产品,提供有关“车”的数据产生、处理、传输、应用的解决方案。结合01.推动变化的事件中重要且不确定性高的各类事件,得到一个基本的架构。

附图:侧重C端车联网的基本架构表述

img

数据在车联网产品架构里的流动

1、数据采集,实际上就是数据源,数据产生在很多位置

车内:主要是车机,通过车内的各种感应器和前装记录设备,记录车的使用数据
车外:通过外设,如无人机、空气净化器、行车记录仪等,记录车的环境数据
车与车:通过云端或者车车通信,记录车的使用数据和环境数据
车与人:通过人机互动,或者是手机等移动设备与车机互联,记录人与车互动关系
车与云:记录车与环境互动关系,包括与城市、路网、产业场地的互动

2、数据处理,可以在车/手机/云多端处理

从外部政策环境看,二手车出海和鼓励电动车消费,都会带来车辆更新,更多感应器和处理器会被安装到新车上,促进了车作为终端的数据产生和计算能力,这是硬件层面的提升。在软件层面,新车都安装了智能的操作系统,利用硬件的能力大大提升。软件方面的成型产品非常多,如阿里的斑马智行、百度的小度车载OS、腾讯的车联网生态解决方案等,后面会更详细给出架构图。

附图:华为公有云车联网解决方案

img

数量巨大的存量乘用车和商用车市场,也可以通过后装一些设备来升级数据采集和处理的能力。常见的车载一体机方案,需要对车做小量改装,产品质量良莠不齐,市场表现一般。近几年兴起的智能后视镜和智能行车记录仪,车主可自助安装,功能强大且价格低,市场表现良好,甚至还有智能车载支架这样的几十块钱的产品出现,极有可能为数据采集和处理提供新的机会。

3、场景识别,数据处理的目的是为了识别场景,在具体的场景中让车做出对应的“动作”

C端方向上,腾讯的车联网场景定义如下,

出行场景:通勤、出游、拥堵、……
娱乐场景:听歌、小说、游戏、……
车生活场景:停车、加油、违章、……
社交场景:车载微信服务、约会接人、……

B端方向上,物流、仓储、农业、环卫、工程、矿业等场景都可细分出来不同的应用场景

4、消费,场景识别是数据应用,消费则是数据变现

C端方向上,腾讯的车联网场景定义对应着两类消费,一类是内容消费(关键是内容生态),一类是实体消费(关键是消费场景丰富性)。这两类消费的核心控制点,都是支付能力及整合人车数据的超级ID

B端方向上,消费是指结合产业特点,提高产能/运力的能力,对商用车市场研究很少,不展开。

04.BAT的车联网产品架构

超级ID取胜的腾讯

虽然腾讯车联网在媒体采访中,不强调微信作为超级ID存在的强势地位,可能为了避免主机厂的反感。但实际上,车载微信可以安装在任何以安卓为原型的车机设备上,利用腾讯本身已经有的内容生态(阅文集团、QQ音乐、腾讯视频等)、线下服务生态(美团和京东等),支付能力,覆盖掉主机厂的前装优势,成为车联网的入口。同时,微信作为一个ID,可以将用车人的数据,无缝迁移到任意安装有车载微信的车辆上,这个优势在未来车辆使用权越来越重要,产权越来越不重要的趋势中会被放大。

附图:腾讯生态车联网解决方案

img

无人驾驶技术领先的百度

百度的车联网产品布局也非常完整,以Apollo开放平台为核心的自动驾驶解决方案切入,更容易与主机厂达成合作。弱点是内容生态、线下消费生态、支付能力都较腾讯和阿里单薄。优势是在产业车联网这个方向上,比腾讯和阿里走得更远,产业方向对内容、线下消费和支付能力要求较低,对自动驾驶、路径规划、产业能力整合上要求较高,百度已经有一些实现。
附图:百度车联网平台和生态

img

平衡的阿里

阿里入局很早,与上汽合作的斑马智联进入市场好几年。在超级ID方面,有淘宝支撑;在内容生态上,有优酷土豆、虾米、大麦等;在线下消费能力上,有口碑和飞猪;在支付能力上,更是有强势的支付宝。产品架构上,与腾讯的布局基本一致。

05.需要回答的问题及可能无用的市场建议

地理空间的大小,影响消费形态

汽车市场下沉,广大三四线城市和农村地区,单次出行时间较大城市短,环境熟悉,一般不需要导航,也不需要长时间在“车”空间里的内容消费,线下娱乐消费场景不依赖线上流量。在这样的场景中,在供给侧的内容形态和线下消费生态,都需要哪些变化?

长时间的出行场景也有不同

路线固定的通勤和路线不固定的出游,都是时间较长的出行,潜在的是打发时间和节省时间的不同需求,可能产生需求的“人”都不同,是重视“驾车人”还是重视“乘车人”?

增量市场和存量市场

增量市场受到经济大环境的影响,商用车联网和存量车辆改造,可能是数据富矿。

车联网+区块链+金融,也可能是组合式的好应用。

躲不开的“手机也可以”

手机作为最流行的智能终端,性能强,更新快,如何跟车机形成合力?是否会出现车机只是屏幕和传感器,手机才是数据关键节点的形态?

信息量极少的洞察

由于更换车机系统的难度和成本高,造车可以锁定系统,所以BAT们纷纷投资造车新势力,也纷纷与传统主机厂合作。5G带来的很可能是车机系统切换的成本大大降低,也提升了造车者们的话语权,优先需要确定的,是数据的产权。

06.End

如果对目前的车机系统感兴趣,可以参考易车有一个《车载互联系统专项评测》系列。

起因:

在某一个周末,跟在凡影的工作的前同事小航聊天,说到电影咨询的一些市场基本情况。有一个重要业务是通过问卷调查,研究即将发行的电影,是否受欢迎;也提到现在的剧作者,越来越重视消费者喜欢看什么,IP创作从极个人化的方式向市场导向转变。我结合之前做音乐个性化推荐的经验,提出了一个通过分析剧本的文本,在拍摄之前就大致预测受欢迎程度的思路。

北京凡影科技有限公司(凡影Fanink),电影行业专业的调研公司,很多电影都是他们的客户,比如《流浪地球》

思路:

基本思路是这样,通过分析影史 top1000 的电影剧本得出受欢迎剧本的基本特征,结合对大众对故事性的一般理解和时下风尚,就可以预测新剧本是否欢迎,同理还可以用作网络小说的预测。

什么是好剧本?

一个好剧本,应当是剧作者具备相当的文字功力,会讲故事,台词废话少,能用合理的篇幅表达人物和冲突,总结起来应该具备下面几点:

人物突出

  • 每个场景中出场的人物数量合理
  • 台词集中在主要人物身上
  • 台词符合人物设定

节奏合理

  • 场景数量合适
  • 台词密度合适
  • 冲突段落位置合适

情感传达到位

  • 台词符合剧本基调
  • 人物情感饱满

怎么从剧本文本中判断?

从好剧本的要素来看,需要通过剧本文本判断出很多内容:

  • 人物数量
  • 人物之间的互动频次
  • 场景数量
  • 场景台词密度
  • 场景情感倾向

通过获得大量的剧本文本,通过机器学习的技术,剧本本身的一些规范以及开源的各种NLP库支持,应该是可以识别出来的,我找到了小伙伴振民和晓峰,说起这个基本思路,他们觉得可以业余时间试试看。

阻碍:

现实还是骨感的,我们都不是这个行业里的人,资源和思路上都有局限性。

1、一个电影或者电视剧的流行,剧本很重要,但也只是其中一部分,还要考虑导演、演员、宣发等各要素。
2、优秀的剧作者不需要这种机器分析。
3、最关键的,我们拿不到大量的剧本素材,机器学习无从谈起。

思路转变:

既然剧本拿不到,就只能找一个替代品,我想到的是字幕。字幕文件里有对话文本和对话发生的时间,更接近电影播放时给观众的感受。如果将视频的整个时长当作一条时间线,可以这么看:

1、对话发生的时间区间,将对话发生密集的位置,当作视频核心场景。
2、在核心场景中,计算台词的密度。
3、分析人物数量是比较困难的,准确的需要通过剧本或者分析视频获得。
4、对话中包含大量“你”、“我”、“我们”等代词,可以用来分析对话。

代价也是有的:

1、字幕不包括人物名称,需要单独分析,有相当难度。
2、大量影片的出彩之处是演员的肢体语言和表情,没有台词,也就没有字幕可以分析。
3、场景切换也需要通过其他方式来识别,除非排除“场景”这个要素对剧本质量预测的影响。

实际上,如果有弹幕数据支持,这个分析会更好做,那是B站的活。

工作:

主要的工作都是用振民同学完成的,我们指定了目标网站,购买了服务器,他写了爬虫,去获得字幕和电影评分等数据。其中的过程略去不表,倒是有几个发现:

1、字幕大佬射手网停了,原有的电影和电视剧字幕,也被用作深度学习的训练材料,不过是翻译方向的。
2、并非只有我们想到了分析剧本这个方向,优酷认知实验室有一个叫做鱼脑团队也在做。

不太好的结果:

还是因为我们并没有这方面的经验,彼此的时间也都不可控,断断续续进行了一段时间,进展不理想,距离分析预测剧本还差很远。这不是一个文本相似度的简单计算,而是剧本内容的高度抽象,不花时间思考和实验,不会有好结果。

意外插曲:

中间还发生了一个意外,非常有趣。有一天意外(我确实忘记是从哪里)得到了一个几千部电影字幕的压缩包网盘地址,于是兴致勃勃在服务器上下载回来,结果发现是岛国特产电影的字幕,字幕文件名就是车牌号,本着“下都下好了”的精神,我们决定聚类一下看看会出现什么情况,振民同学在排除掉高频无意义的词之后,得到了28个分组的结果,当然分组内容很有意思,也大都是不可描述的词语。

再次转变的思路:

剧本和电影字幕太复杂了,我们决定从我最熟悉的歌曲角度入手重新设计,歌曲的歌词字数少,对歌曲受欢迎程度的影响更大,且LRC格式的歌词,同样有时间标记。我们干了下面几件事情:

1、因为过去长期在数字音乐领域,很容易就得到了大量的歌词文件。
2、爬了某音乐网站引以为荣的歌曲评论文本。

总的来说,基本假设是歌词的质量和情感倾向,是影响歌曲流行程度的重要因素。歌曲评论的情感倾向,与歌词的情感倾向一致性比较强,也就是说歌词写得好,共鸣更多,更易流行起来。少数收到特定事件和文化背景因素影响的歌曲,歌词与评论的情感倾向可能不一致。

结局:

从希望得到一个剧本预测引擎的初始目的出发,一波三折,最后意外得到了一个歌词流行度预测引擎,考虑到歌手、唱片公司、曲风等要素后,最终得到的预测结果,看起来还是比较合理的。

后记:

这是从文本角度分析的思路,如果讲音乐分拆出来旋律、歌词情感和文化倾向、配器等要素,应该会得到更好的预测分析结果。

本文不包括基本职业素养,如学习能力、激情、敬业、沟通等。一家之言,仅供参考。

需求发现和分析能力

场景不停变化发展,用户需求是动态的,要求产品认知不断迭代,该能力的核心是识别定义需求场景和判断需求满足情况。通常通过用户调研报告、需求分析文档、需求评审文档、项目总结及述职等方式体现出来。

能力同时体现在数量和质量上:

1、数量是指用户需求被发现分析的个数。应考虑到产品不同的发展阶段,成熟产品相对初创产品,需求发现的难度要高,在数量的要求上也不同。

2、质量是指用户需求定义的准确性,包括考察人群覆盖比例,场景和需求的频次,满足程度,简言之是需求的性价比,而不只是需求发现的难度。

人群覆盖比率高,场景频次高,满足程度较大不足才应被纳入能力考察范围。极限情况下需求,用于考察思考完整性和深度,避免需求上的过早过度发现导致产品过早过度设计,造成资源和时间上的巨大浪费。

高质量的需求发现和分析,应符合以下三个要求:

1、直击本质

本质是指事物区别于其他事物,本身所固有的根本的属性。需求的本质指向某个普适性的心智模型,使得用户行为在具体的场景下可以被解释和预测,需求分析是理性科学的,可以被证伪的。避免用“用户偏好不同”来解释“用户行为不同”,“偏好”是个性的,分散的。任何偏离本质,流于表面的分析,都可以在“偏好”的指导下找到自己的解释力,这种万能说法伤害了需求满足的判断标准,使产品失去迭代进化的能力。

2、分析严谨

分析严谨的要求实际上包括了三段:

2.1、分析素材基于事实。分析素材的采集,要求准确(精确且完整,以可以支持分析为限,过于追求精确和完整将失去性价比)和客观(不参杂个人价值判断),是事实而非观点;

2.2、分析过程反映因果关系。需要强调的是相关性与因果性的差异,我们说统计上的正相关性,是指 A 与 B 同时增加或减少的情况,如泳裤与西瓜的销量同时上升,是相关性,而不是因果性。夏季来临,温度上升,人们消暑降温的需求增加,带来了销量增加,才是因果性。

2.3、分析结果可被重复校验。由于现实情况的复杂性,我们很难在每一个需求发现和分析中,都严格追求完美的因果关系,大部分时候,这种分析都是指用户在 A 的场景下,大概率会发生 B,重复多次,重复多人,都不改变这种概率或概率分布。

3、结论合理

应该意识到,结论是有前提条件的,结论指导的产品设计或商业实施,也应该是有可操作性的。假设一个三段论分析:稀有金属很值钱,月球上有很多稀有金属,所以去月球开采稀有金属能很赚钱。这个分析不严谨,结论也不合理,忽略了商业成本和现有技术条件。

从需求发现的深度上,可以层次分为:

1、发现现有产品对现有需求满足不足的地方,包括不限于文案、交互、功能缺失、策略疏漏、分支情况考虑不足等。

2、发现新的需求场景,通过延伸现有策略、功能、产品,可以满足此需求。1和2是基于现状的一种改良。

3、发现新的需求场景,通过新的策略、功能、产品来满足此需求。这是一种创新,容易产生新的业务增长机会,是需求发现和分析能力的最好体现。

从判断需求是否被满足的角度,可以层次分为:

1、不具备量化能力,依赖访谈和个人印象。

2、具备量化能力,量化方法有特殊性,仅用于严格同类型需求的判断。

3、量化方法具备可复制性,可用于指导同类型需求是否被满足的判断。

市场及竞品分析能力

市场与竞品分析能力的核心,是数据采集和结构化能力。通常通过商业分析报告、行业发展调研、竞品分析报告等方式呈现。

分析工具使用

包括不限于波士顿矩阵、波特五力模型、SWOT,使用成熟工具是为了清晰说明问题,依赖工具的分析,只注重了分析过程的逻辑性,而忽视了分析本身的目的是为了指导行动。分析报告是以观点为核心,而不是以使用工具的过程为核心。包含分析工具的报告,可以是这样一个结构:

分析目的 -> 观点 -> 证明观点的逻辑 -> 分析工具/模型对逻辑过程的支持 -> 实施代入分析工具 -> 结论 -> 结论的局限性 -> 校验结论的方法

分析质量

从分析内容完整性要求,应该包括分析目的、市场/竞品情况、对产品的影响广度及深度、应对方案、方案评估方法等。符合内容完整性要求的报告,可作为考察市场及竞品分析能力的重点,也可以针对不同类型的分析报告,设定不同的内容完整性要求。

从分析类型完整性要求,可以包括市场趋势、政策与法规影响、上下游产业链、外部渠道分析、主要竞争对手的规模变化与动作、主要竞品的特点与流程、潜在替代品分析等。产品经理可输出的符合内容完整性要求报告类型越多,越能体现相关能力。

从分析的深度上,可以层次分为:

1、描述型报告,描述市场上正在发生的事实,以及竞品的状态变化,缺少分析框架,主要考察数据收集能力。

2、评估型报告,除覆盖描述型报告的要求外,增加分析框架,可针对少数关键流程/产品特性/市场要素,准确评估外界市场环境和竞品变化对产品的影响。

3、对比型行业报告,除覆盖评估型报告的要求外,设计有针对性的数据采集清洗方法,构建分析工具和方法,相对准确做出中长期市场态势预测,对产品中长期规划提出合理化建议。

从数据有效性的角度,可以考察以下:

1、采集数据的来源和方法。数据来源的丰富性和数据准确性,直接影响到分析的质量,产品经理应掌握各类数据的来源,同时对数据来源的擅长领域、准确性、更新频次、覆盖范围等特点有清醒的认识。来源包括不限于数据分析工具、有关部门权威发布信息、研究机构行业报告、可信个人数据源。

2、清洗数据的能力。主要指从原始数据中分离对市场及竞品分析有用的数据的能力,熟练使用数据分析工具尤佳,包括不限于Excel、SQL、R语言。清洗思路通用性的价值优先于工具技能。

3、数据的呈现能力。数据除及时有效外,还应便于理解,市场及竞品分析中的数据可视化呈现及对分析结论的支持力度,也体现出产品经理理解和表达的能力,属非必要能力。

方案设计能力

业务的复杂性要求产品方案具备多样性,方案设计能力的核心,是抽象业务,并通过功能或流程满足的能力。通常在不同类型的PRD、分享、分析报告中体现。

从方案的类型区分,各种方案的难易度与业务场景有关:

1、靠近直接用户的交互功能设计

交互的操作步骤/操作时间,量化用户体验的方法可以通过搜索得到很多,不赘述;
功能对需求的满足程度,通过NPS考察,关键依然是需求的定义而不是功能点;

2、侧重业务流的操作流程设计方案

正向流程,节点明确,分支流程覆盖全面,使用业务流的各方角色任务划分清晰;
逆向流程,可从任意节点回退流程;
流程相对标准化,新增业务支持改动小;
作业模块简单可微服务化,针对同一要素的操作保持在同一作业模块中处理;

3、提高效率的策略/算法/模型设计方案

策略/算法/模型迭代产生的关键指标增长,在相似增长的情况下,简洁优于复杂;
可解释性高,可向非产品开发角色输出简化包装后的描述,方便理解;
从需求到策略/算法/模型的思考过程清晰,可输出到同类业务;

4、面向营销增长的运营方案设计方案

增长的结果,体现结果导向;
增长的性价比,体现经营思维;
运营方案的可重复性,体现抽象能力;
运营方案的特殊性,包含时机、目标人群、运营动作等,特殊性体现了产品经理对业务特殊性的理解;

5、涉及财务税务法务的支持方案设计方案

容易忽视的方向,通用性强,技术要求高,在考察时需要更多考虑协作方的NPS;
财税法相关的方案,考察数字准确性,对合规要求的支持程度和响应速度;
财务相关工作,存在相当多的可自动化的重复劳动,财务人力投入的减少,也可以作为考察指标之一;

对高阶的产品经理而言,除在方案设计上具备基本的能力外,还应当具备系统化视角,增加产品管理制度、产品架构设计、产品团队结构设计、商业创新设计等。

1、产品管理制度设计方案

包括产品方案设计的基本流程,文档模板,质量检验方法、评审规则等,这些制度设计风方案应当是被实施并取得相应效果的;
制度设计的实施需要得到开发等相关部门的支持,在考察中可以征求相关协作部门的意见;

2、产品架构设计方案

产品线之间的协同设计,考察产品线之间的交互模式;
产品矩阵之间的协同模式设计,考察产品是否形成逻辑自洽,市场反馈良好的网状结构,形成合力推动业务发展;

3、产品团队结构设计方案

产品团队的结构,需要覆盖产品架构设计,通过业务划分和梯队建设设计,在产品人力的投入上保证业务正常,同时需要考虑业务突然增长和人员意外流程产生的风险;
产品团队成长路径设计,在至少未来 6 个月的业务增长假设下,从招聘和成长两个维度建设团队。外部招聘时,可以通过对标内容明星项目和团队,考察高阶产品经理的团队建设方案能力

4、商业创新设计方案

产品反哺商业的方案设计,产品架构是否能容纳商业尝试的不确定性;
是否有产品机制保障商业创新;

方案难易程度的判断点:

1、涉及业务角色数量,难度与数量正相关。

2、涉及功能模块或系统数量,实质上就是方案适用场景的多少,难度与数量正相关。

3、涉及不可控要素数量,且方案可以限制不可控要素对完成度的影响。

4、方案的抽象性,可复制到其他业务场景的可能性越高,难度越大。

以上难易度的考察,受限于具体业务场景,难易考察创新型方案,可以通过建立“明星”方案作为参照物,得到方案的相对难度,逐步建立难易度量化能力。

方案执行能力

方案是否有效,说到底还是要通过实践来检验,执行是设计+实践+迭代的整体过程,执行能力的核心是资源利用和项目管理,项目管理类的资料和书籍非常多,简要说明。通常体现在项目结果中。

1、产品设计方案分拆,边界清晰,执行计划目标明确,milestone设计合理,执行过程可以被持续监督,不断反馈。

2、执行判断力,判断是否执行,判断执行优先级,取舍有方。对高阶产品经理,此项能力的要求更高,同时还需具备向上管理预期,平行协调沟通的能力。

3、产品设计方案资源估算准确,资源包括涉及角色、投入人力、时间等,无需求变更等特殊情况,误差应在10%以内。

4、产品设计方案对合作方的影响及协同方案设计实施能力,要求产品经理除自身负责的模块或产品线外,理解协作模块或产品线的运作方式,在方案设计及执行时,能大致评估出会影响到多少外部模块和产品线,并协调资源处理。

5、进度跟踪,迭代交付能力,重要的是不断反馈和调整,拿到结果。

以上几种能力的考察,主要是通过日常项目进度和结果,协作团队的评价进行。

对高阶产品经理,需要增加设计保证执行的工具,建立保障机制的能力。要求任何一个产品经理都克服一切困难,尤其是克服部门墙和职级差异造成的困难,是不现实的。在多人团队的协作中,除依赖个人执行能力之外,还需要设计和推动标准化流程和协作机制的建立,包括奖惩、指导、总结等环节,减少执行中的不确定性和不必要损耗。这种能力会降低对产品经理个人能力的要求,有利于产品团队产出质量。

商业能力

无论是 toB 还是 toC 的产品,最后都需要商业变现,或者是成为商业生态中的一环,支持商业变现。商业能力的核心是经营思维,通常体现在PRD和项目总结里的成本测算、收益评估等环节,日常工作中反映出来的财务思维也是重要考察项。

1、谈判能力。内部,通过目标协调一致;外部,通过共赢协调一致。谈判的结果,首先是达成合作,然后才是一城一地的得失计算。

2、财务思维。基本读懂财报,知晓复式记账法,了解现金流对公司经营的重要性,理解所有的资金都是有使用成本的,算大账超过算小账。

对高阶产品经理,理解组织的商业模式和收入模式非常重要。商业模式是我们为最终客户提供了什么价值,客户为什么商品付钱;收入模式是谁付钱给我们,让我们提供商品。商品与产品是不同的,整个商业组织的交付物,是交付给客户的商品,而产品经理所做的,是通过“产品”生产“商品”,因此,让“产品”容纳“商品”创新尤为可贵。

指导能力

考察指导能力,是指通过结果考察指导的广度和深度,能力核心是抽象总结和沟通。

指导的广度是指:

1、受指导的直接人数应超过管理的人数,即是指导范围超出管理范围。

2、能力建设和方法总结得当,具备普适性,可影响大部分产品经理,可以通过考察指导人方法论产出、专业领域的专利或业界口碑进行。

指导的深度需要从指导力度和质量来看。指导力度越大,耗时越多,与直接指导人数成反比;指导质量从被指导人的能力进步来判断,通常看被指导人承担项目的难易度增加和晋级情况。

指导力度可分级为:

1、动作指导。指导做什么事务,什么步骤,每一步的做法,指导者监控过程和结果。

2、战术指导。指导做什么事务,分解执行由被指导者完成,指导者评审方案和监控结果。

3、战略指导。指导做什么方向,战略节点、事务分拆都被指导者完成,指导者只监控结果。

4、目标共同体。具备战略建议和决策能力,自下而上提供战术战略,形成目标共同体,不再区分指导者与被指导者,而是合伙人角色。

执行层面的产品经理,应该具备动作指导下一级产品经理的能力,并接受上一级产品经理的战术指导。
有管理职能的产品经理,应该具备战术指导下一级产品经理的能力,并接受上一级产品经理的战略指导。
极少数的资深产品架构师,应该具备指导和培养产品管理者的能力,成为组织的目标共同体。

什么时候需要产品职级

能力的层级任何时候都需要,帮助我们定位自己;职位的层级可能带来高昂的管理成本,在产品团队规模较少,低于100人时,不要启动明确的职级划分。

在国内互联网公司的产品经理成长路径中,通常在对标阿里P7这个级别上,会出现一次P序列和M序列的分叉,一部分人走上了管理(M)之路,更多人走上了专业(P)之路。P序列的高级别,被称为"产品专家",或者是"产品架构师"。相对于能力更通用化,发展更成熟的研发线系统架构师,产品架构师的定位比较模糊,至少在实践中,工作内容与系统架构师有诸多重合之处。梳理产品架构师的内涵及外延,是一件有趣的事情,下面的内容都是我个人的理解,欢迎批判和探讨。

一、产品架构的一些问题

1、产品架构是什么

广义上,产品架构是业务结构的镜像,描述的是从实际业务中抽象出来的需求(子需求),和需求在如何通过在系统之中(子系统之间)进行交互,最终被满足的过程。

狭义上,产品架构是指需求和交付物之间的关系。

用下面一个表格来说明:

分层名称内容产出
业务交易(消费)结构客户表达并满足需求的过程和结果需求的定义
需求狭义产品架构需要什么交付物满足客户需求交付物的定义/配方
实现系统架构怎么在系统中生产交付物交付物生产工艺/流程

在实现层面,系统架构应该包括数据、业务/商务、运营、营销等整体业务流。

2、产品架构对组织架构的影响

组织架构变革在新零售话题中常常被提到很重要的位置,系统中台化趋势要求组织结构液态化,以响应商业环境和业务形态的快速转变;在产品架构话题中,组织架构和产品经理个人的成长却常常被忽视。

直接影响产品技术研发类组织架构,产品架构最后的交付物是系统架构,会切分好各子系统(子模块)之间的内容,PM和RD的工作内容和协作关系也随之确定。

间接影响整个业务流各参与角色的职责内容和协作关系,随着业务变化和系统改进,参与角色的工作内容甚至是角色本身,都可能改变或取消。

完成业务结构、产品/系统架构、个人成长三合一,是衡量产品架构是否优秀的一个重要视角。

3、产品架构的评判点

好的产品架构,应该是容器,提供空间(性能冗余/数据监控分析/损失管理等能力),容纳业务的不确定性(创新),是一种系统机制。

评判点也用一个表格来说明:

评判点内容
合理性需求(子需求)结构简洁,需求场景定义清楚;
子系统(子模块)高内聚松耦合,边界定义清晰,执行顺序可预知,系统交付物稳定。
前瞻性适应未来1-2年的业务发展,在业务变化快的情况下,至少适应1年的业务变化。
系统性结构上的横与纵:横-中台核心业务平台,纵-关键实施项目落地;警惕过度设计。

4、谁来评判产品架构

由于产品架构是需求间的关系和需求实现的过程,参与产品架构评估的角色,应包括具备业务抽象能力的业务方、产品、研发,以业务场景为基本维度。

5、产品架构设计实施的一般方法

产品架构与技术上的架构设计实施过程有一致性:

过程行为产出
商业诉求抽象产品需求
复杂系统分层基础通用能力和个性化作业
作业流程分治简单子任务工单
接口化中间层(中台实现)组合可演化的开放系统架构

乐高一般的开放系统架构应包括三个基本要素:

  • 组件/构件

    • 可复用的模块,尽量排除个性化的业务流程逻辑,排除过程。即是,内部信息流程不依赖外部模块处理,高内聚
    • 关注组件的输入输出,组件之间的信息流及媒介
  • 模式

    • 支持业务全流程的系统闭环的一组知识体系
    • 商业需求/客户需求被满足的生产交付过程
  • 规划

    • 对业务长期支持,设计未来整套行动方案

6、产品架构视角下的系统化创新

在业务发展的早期阶段,产品设计开发工作经常落后于业务创新,主要工作内容是响应和配合业务需求,产品经理及工程师,常常有疲于奔命的失控感,但这是一个基础设施建设的必要阶段。随着对业务理解加深及产品系统架构的完善,产品领先业务,进入系统化创新的阶段就会到来。

系统化创新常常以这样一种方式进行:

业务流程被抽象成为颗粒度非常细小的节点,通过四个方法(方法来自《简约至上:交互式设计四策略》)变成全新形态出现

  • 删除(自动化或智能化)非必要节点
  • 重组(有时是替换)为新模块
  • 隐藏支线节点
  • 转移节点到其他产品

二、产品架构师的一些问题

1、产品架构师是什么

产品架构师是产品团队内部的专业咨询顾问角色,深度参与到产品设计实施的全环节

  • 架构设计

    • 从业务诉求(商业诉求)中抽象需求,以结构合理的系统完成满足需求之交付物的生产,并使生产持续
  • 团队建设

    • 成为P序列产品成长的坐标和参考,为PM的专业序列制定能力模型阶梯及成长路径,提供产品专业相关的指导
    • 识别并培养具备产品架构师潜力的产品经理
    • 建立并维护适合架构师成长的规则及团队环境
  • 项目实施

    • 在实施层面的协调工作更多,平衡不同项目在方案上的投入产出
    • 分拆架构目标,落地到具体的项目实施中,确保架构目标/进度符合团队整体目标/进度

2、产品架构师职位要求

  • 对业务的理解

    • 理解业务全流程各环节,参与角色及其作业操作(包括管理)
    • 理解公司商业模式,所在业务线的商业模式及定位
    • 理解基础的技术实现
    • 行业趋势、产品方案趋势、竞争对手产品研究能力,关键是完成产品评价标准
    • plus-具备基本的财务/税务/法务知识
  • 对产品工作的理解

    • 具备探索并成功实施(规划/设计/运营/增长)创新方向的产品能力
    • 具备规划和部署产品矩阵,实现组织目标的能力
  • 对职级的要求

    • 应具备高级经理及以上的产品职级和能力,从内部培养效果更佳

3、产品架构师的工作方式

  • 产品架构师与产品执行负责人的协作

    • 架构师跨产品模块参与评审,为系统间交互提供符合架构设计的建议,尤其是在中台化项目中,重视流程;产品执行负责人确定具体设计及实施方案,重视细节;
    • 架构师对项目/系统目标负共同责任,以协商为基本前提,保留在对架构设计的最终决定权,同时承担最终责任;
    • 设置产品架构委员会,规避重大项目架构设计风险;
  • 产品架构师与技术负责人的协作

    • 产品架构师角色重需求抽象和场景定义;技术负责人重实现;
  • 产品架构师工作成果的评估

    • 落地项目的绩效
    • 产品、研发、业务团队的认同度调查
    • OKR及360度环评

4、产品构架师对PRD/MRD的影响

由于产品架构师重视中长期架构的规划实施,所以需要在PRD/MRD中强制增加以下内容

  • 数据流及模块I/O
  • 对不能严格控制的外部系统的依赖及交互,即是架构风险控制的内容
  • 系统目标的完成评估方法,重结果
  • 数据分析导向的监控和分析方法,重过程

5、产品架构师的晋级之路

下面的级别是从实施、变现、平台战略角度来说明,未必符合所有公司对架构师的晋级定位

级别核心定位
系统架构师设计实施符合业务流的系统间信息流
商业架构师结合财务税务法务知识,迭代和创新商业模式
生态架构师赋能行业生态的产品矩阵架构

在细分领域上,如电商、社交、工具、金融、人工智能等,都对产品架构师有非常高的专业要求,可以分别制定评分表来确定不同级别架构师的实际要求。

6、产品架构师的工作难点

  • 作为非管理角色,如何获知/参与业务目标规划
  • 作为规划型角色,如何平衡架构设计的长期收益与KPI的短期收益
  • 作为重咨询角色,如何平衡架构设计师与产品线负责人之间的产品方案及优先级冲突

三、市场中对产品架构师的描述

通过查看一些招聘网站,选择了两个case,来看看不同公司对产品架构师的不同描述,说明产品架构师这个角色,并没有整齐划一的刻板定义,对有志于在产品P序列向上发展的产品经理们,在自己特定的业务和组织场景中,都可以形成有特色的产品架构师成长路径。

百度中台产品架构师

职位说明:

- 负责百度知道内容tag模型和用户画像建设,支持多端产品的推荐工作

- 负责百度知道内容及用户反作弊工作,及内容审核工作

- 负责百度知道整体数据平台建设

- 负责百度知道相关的中台业务工作

任职要求:

- 5年以上产品经验,有搜索、推荐、内容等平台型用户产品经验优先

- 逻辑分析能力强,计算机、数据分析等理工科相关专业优先考虑

- 工作积极主动,抗压能力强,快速学习,踏实认真,有责任,具有优秀的理解、沟通与协调能力

京东金融解决方案产品架构师

职位说明:

- 从事部门创新产品的产品管理和产品经理团队管理;

- 负责核心产品的产品创新、设计、规划和运营;

- 组织内部、外部资源完成产品开发和推广;

- 指导产品经理团队完善产品分析和设计;

- 对内外宣传产品特性和价值;

- 培养产品团队成员能力;

- 横向沟通项目相关的产品、售前以及商务部门。

任职要求:

- 本科及以上学历,计算机或相关专业;

- 5年以上to B的计算机服务类产品运营经验,有互联网、金融等行业经验优先;

- 具有产品设计、组织研发和运营的能力;

- 良好的沟通能力,具有对外客户产品售前支持能力;

- 具有团队管理和提升的能力;

- 具有创新精神和创新意愿者优先。

四、结语

如果觉得我写得还有一点道理,欢迎留言沟通或邮件沟通sluke[at]qq.com,说不定有机会在互联网产品工作上合作,一起成为更好的产品经理。