C端产品的增长实践

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2021年9月4日~5日,人人都是产品经理举办的【2021产品经理大会·广州站】完美落幕。腾讯产品专家佳哥进行了精彩的内容分享,她分享的主题是《C端产品的增长实践》,本文为演讲内容实录。

一、我为什么会加入互联网赛道

我作为一个产品经理,从事这一行已经十三年的时间了。

当时有公司到我们学校来招人,在hr的口中,这个赛道充满了未来和可能性,我就去试了一下。笔试题是一个开放性问题,叫做“随便设计一款产品”。

我是这么写的:随着计算机的发展,未来一定有很厉害的技能可以实现语音的学习。我希望有一款软件它可以输入任意一首歌的名字和一个歌手的名字,就可以合成一首新的歌。比如说我输入周杰伦和辣妹子,那我就可以生成一首歌,是用周杰伦的声音唱的辣妹子。

我当时就觉得我实在是太厉害了,应该是全世界最厉害的产品经理吧,能想出这么厉害的主意。虽然现在回头看来,当年挺幼稚的,但这个想法我一直都没有停下来,就在最近,我在我的免费小说上上线了用东北话读网文的功能。

你可以用东北方言来听网文,比如拿它读一个霸总的文章时就显得很有意思:

  • 有个女生娇滴滴地说:“哎呀,这个空气好闷啊,好难受啊。”
  • 然后霸总说:“空气给我换掉,整。”

举这个例子我只是想说,我作为一个产品经理,一直保持着当年对于产品的热爱和初心,一直没有忘记它。

二、一次体检引发的思考

我体检的时候特别怕抽血,但是我觉得面对恐惧最好的方法就是看着它。所以我抽血的时候就盯着医生,看他扎我的胳膊然后把血抽出来的过程。

为了缓解我的恐惧和焦虑,我在这个时候会思考一些奇奇怪怪的问题:

  • 血为什么是红色的呢?因为里面含铁。
  • 为什么我的血液里面有铁呢?因为我的肠道把铁吸收进来了。
  • 为什么我的肠道里有铁呢?因为我吃了含铁的肉。这些小动物吃了含铁的植物,所以最终铁跑到了我的身体里。
  • 植物的铁从哪来?土壤里吸收的。
  • 土壤里的铁从哪儿来?整个自然界的生态循环里面带来的。
  • 那么自然界里的铁从哪儿来?这个问题把我带到了四十五亿年前的一次超新星的大爆炸,那一次恒星的爆炸,把他的铁撒向了他周围所有的集团。
  • 为什么恒星会爆炸呢?这个问题又要回到恒星的起源。宇宙爆炸初期,整个环境里面只有氢、氦元素,非常得均匀,暗淡无光也没有热度。最开始就是由小部分的温度的变化速度,引发了这些元素产生一系列的反应,最后变成了恒星。恒星在它的整个核变、衰变的过程中产生了较重的晶体。它在消耗完所有的能量之后,终结在了铁的形态上,产生了爆炸,爆炸喷向了我们周边的环境,使最后形成的地球里面有了铁。

这个故事模型里面,有几个关键的点:

1.门槛

大爆炸就是一个门槛。如果没有大爆炸,就不会产生能量、物质、空间、时间。如果没有早期宇宙中温度的变化率,恒星也不会产生。如果没有恒星周围出现的更多的元素,也不会产生行星。而没有行星,不可能造就更大的生命的可能性。

2.金凤花环境

所有的这些环境是决定了我们会有什么样的成分和结构的本质原因。金凤花的意思其实来自一个英国童谣,讲得是一个金头发的小女孩和三只小熊的故事,三只熊的个头各不相同,分为大熊、中熊和小熊,然后女孩就觉得小熊的椅子对她来说刚好,大熊的杯子刚好,中熊的床刚好,这其实是在讲“刚刚好”这个概念。我们处于什么样的刚刚好的环境,取决于我们在哪里。

三、我们这个时代的金凤花

我时常感觉我们所处的行业环境变化太快了,每天都会有很多很多不确定的信息在发生,让我感觉在这个行业里我就像一个化石一样。那我们面对这样的金凤花环境时能做什么?

我觉得只有两个方向:

  • 第一条路就是我得想尽办法看清全局以及看清细节,在这两者之间寻找我更好的生存空间。
  • 第二条路,就是躺平。

我选择前者,偶尔也会选择后者。对于互联网增长,我想大家不可能没有被卷入到这样的一个金凤花环境里面的,多多少少都会从事跟增长相关的事情。

复杂事物有五大关键特征:

1)由多种成分组成

我们整个增长面临的成分就是很复杂的成分。

2)一种明确的方式结合在一起

这些成分结合在一起是有它特定的方式的,需要按照正确的方式去进行增长才能生效。整个互联网流量见顶会引发各种效应,例如用户变得更拥挤,行业变得更拥挤,反馈信息越来越多。在这个过程中,你的决定因素就会变得看不清。

3)具有新的或突现的属性

增长突现的特征是更强调数据和实验的驱动的方式。

4)只出现在环境合适的地方

5)依赖能量流

就像人不吃饭会死,汽车没有油就开不动,我们在做增长这件事情的时候,没有能量是不可以运行的。

四、面对复杂的增长问题你可以做什么?

1. 看清全局,心中不慌

1)增长视角诊断业务现状

速动:

在增长这方面,大家日常看的最多的视角应该就是速动。增长的是什么?通常是规模,但有的业务是看DAU规模,有的业务是看MAU 规模,这取决于你本身业务的一个频率和属性。

这张图里面周速动比在最后一个节点大概是零点九,你能通过这张图告诉我,明天的DAU是涨还是跌吗?

事实上,它有可能是不涨不跌的。因为我的问题是明天的DAU会怎么走,但在这张图里面少了一个留存用户的变化。也就是我只知道进水进了多少,出水出了多少,进水和出水的一个比例是怎样的。这张图只能回答你在一周内,他在规模上的变化,但是不能告诉你明天的DAU走向是什么,因为留存用户的活跃度还在发生变化。

高活变低活,低活变中活的这个过程是没有在速动里面展现出来的。

这就是在增长方面,很多同学都会去看数据,但看了速动比之后又不能解释规模之间变化的一个根本性的问题。所以我们要学会看这个视角是什么意思。

漏斗:

我们诊断业务比较常用的就是漏斗。但漏斗有一个问题,就是都用一样的步骤,第一步到第二步到第三步到第四步都是一样的,没有什么区别。

但是看的不同步骤是一个非常关键的区别。我举一个例子,比如说大部分C端产品都会做push 功能,那push 是一个特别常见的看漏斗的需求场景。大家常用的看push漏斗的步骤是什么?第一步下发,第二步展示,第三步点击。

还有第四步吗?有可能会看一下点击用户使用时长?

我不确定你们的漏斗是怎样的,但大家可以想象,如果我的push一直是以这样的漏斗去看问题的话,可能会产生什么样的问题。因为漏斗最终的目标导向看的就是点击用户的规模。

点击用户的规模是不是越大越好?有没有可能最终的结果变成我们始终在同一波羊上面薅羊毛,而这个羊身上的羊毛会越薅越少。

大家要认清push这个产品对自己产品最终的价值到底是什么。我是希望一直依赖push这个通道去建立我的用户认知,用户每次都用这种方式打开呢?还是我希望用户真正了解我的产品是什么,主动打开我的产品。

  • 如果你的认知建立在前者上,就会有风险。一旦这个通道没有了,你的产品和用户就没有了。
  • 如果你的目标是第二种,那你的漏斗最后一步看的是如何把通过push点击的用户变成主动使用的用户。你在产品的设计过程中,每一次让什么用户点进来看什么样的内容就是最重要的问题,而不是看你的曝光和点击这条的数据。

所以这是我们去诊断业务看漏斗的一个很大的问题。就是大家看漏斗选择的数据指标不对。

累计:

DAU累计的面积也比较常用。比如说我最早的归因渠道是从哪一个渠道带来的用户,它在未来一段时间生命周期积累的DAU是多少?比如说不同的颜色可能代表的是不同的渠道,而不同渠道积累到一个DAU面积的速度是不一样的。

为什么做业务要这样看数据呢?不是涨了就好了吗?

其实通过这个你可以告诉你的老板和自己,增长的速度是不一样的,累计面积速度是不一样的。这在我们今天的环境去跟竞品打是非常不同的策略。

  • 我的策略可能是只要我增长就好,只要我站在这个梯队里,就不输。
  • 还有一种策略是,如果你不在这个行业里面做到增长速度最快,那对你来说结局也是死。

如何用最快的时间能把面积累起来,会决定你最终的增长策略的不同。

仪表:

当我把目标定下来之后,我的完成情况比重就需要时刻监控。这其实是一个非常通俗的道理,因为所有人都会去监控自己的一个kpi完成的情况。

我的建议是kpi需要定期更新,这个定期的频率可以非常短,因为我们制定的指标很有可能是不对的,需要经常去复盘和更新你的仪表盘目标。

我建议大家可以用增长的视角去诊断业务。但是这样的视角只能诊断出来你的业务现状。就像一个体检报告,可以告诉你身体状况是好还是不好。但是没办法告诉你造成这个状况的原因。

2)生命周期的全局视角怎么看

用生命周期的流转状态去诊断你现在的服务和功能有什么问题,也是看清全局比较通用的方法。

什么是生命周期呢?做产品这么久了,我问不同的人都会给我不同的答案。

  • 有些人认为划分方式是按照业务的主流程。比如说教育行业,可能是从浏览到选课,然后到我下订单,再到最后上课这样的一个主业务流程。
  • 有些人觉得是按照用户的一个成长路径,比如说我是留存了然后活跃了,流失了又回流了这样的一个模型。
  • 有些人是按照用户的粘性来看,他是不是成为我的会员了,是不是持续是我的会员付费用户。

不同的人会有非常多的视角去看待这个问题,但是他的本质问题都是一样的,依然是看你当前的用户处于什么样的状态。对于我们的产品来说,状态就是用户的行为。

行为有深有浅,你可以给行为定义非常多的主观的判断。图片上我举了一个简单的一个小说的例子,比如说看小说时用户的一些关键行为,它代表着用户的状态。

  • 用户主动添加了一本书,那他可能是对这本书感兴趣,还想继续看。
  • 用户删除了书架里面的书。他有可能是不喜欢这本书,或者已经读完了,想清理。

所以根据他的行为以及行为的深度和频次这三个维度,我们其实可以定义出用户的状态。有了这样的状态之后,下一步就要看用户状态之间的流转关系。

比如说我读了一本书,觉得还不错,我的行为是在书架里停留了五分钟并进去一直在看这本书。那他下一次继续看这本书,并且每天晚上在固定的时间都出现了看书的行为。那我认为他已经成长为了一个稳定消费的用户。

我们如果把所有的定义全部列举出来,就可以看到不同状态之间的流转关系,从而去甄别当前的业务问题是什么。如果这一条线上的数据已经画满了,你就知道原来自己的新用户变成一个成熟消费用户的比例只有百分之一。

那问题出在哪里?我们下一步的诊断就是看这个用户群都经历了哪些关键行为。比如说没有成长成功的用户都经历过的步骤:

  • 在推荐tab里面没有任何点击行为,说明你的推荐不准,没有任何一本书击中他。
  • 有过点击行为,但是每一本书的阅读时长都很短或者阅读章节都没有超过一章,就说明书的质量不行,没有一本能让他看下去。
  • 在你的推荐环节,你的书封和标题让他产生了误导,点进去之后却发现第一章说的并不是这回事。

所以通过他经历的每个行为,你都可以甄别出他到底因为什么产生了一个状态的流转。

这个方法论说上去非常简单,但是实际做起来非常难。我在实操的时候,第一步就把我平台用户做了一个这样的行为具体分类,大概统计出了一万多种行为。

这么多的用户行为,他们遇到了各种各样的问题,各种各样的状态的流转,我不知道该怎么去进行下一步。

所以这里有一个非常关键的点,就是你这个圈圈定义的颗粒度到底怎么选取的问题。如果选的太细,你会觉得看不懂,如果选的太粗,依然看不懂。

那多少个合适?我的建议是你有多少个运营同学就画多少个圈。每人认领一个是比较科学的方式,这背后其实就代表你在诊断所有业务的问题。

3)平台工具的全局视角

当你前面有了整个业务增长的视角,以及你也知道当前的业务到底哪里有问题之后,你可以用很多的方法策略去完善你整个增长的流转,那这时候就需要非常多的工具去辅助你。

做工具非常难,但就像我前面讲的,复杂事物最大的特征是需要能量支持。公司可能一听到我说要做系统做工具,我就没有资源,没有人,没有钱做这些事情。

但我觉得应该是百分之九十九的人都会面临这样的一个选择的。我们也一样,在面临这样的一个问题的时候,依然会选择边开飞机边换引擎的操作方式。所以我们需要有把自己每个动作变得系统化和工具化的意识。

其实图片上大部分的策略和工具大家都很常用的,我的建议是全局策略管理是比较容易忽略的问题。经常做运营的同学可能会有这样的感受,因为我们的工作分工会导致每个人关注的不一样。比如说有人做红点,有人做复式,有人做福利,有人做专题活动,彼此之间其实没有太多的信息交流,自己做自己的那一块。

每个人分群都有自己的视角,最后的结果可能是百分之九十的运营同学的资源,都与你的是同一波人,就是你全部升级到新用户里面的百分之一的人。因为从增长的结果导向来看,大部分资源会集中在容易出效果的工作上,基本上只要投放给活跃度和忠诚度高的用户,表现都不会差。

所以当你看到平台上每一块的运营效果都很好,但是整体上却没有任何变化,数据也没有涨的时候,问题就很有可能是所有的资源都集中在了同一波用户上。

如果我们没有系统工具去帮助诊断资源是否不均衡的问题,也需要有数据的视角去观测这个问题。

2.?知易行难,亲测才有效

和行业里的很多人交流时,你会发现模型跟理论非常容易理解。但当你真的去上手的时候,可就会发现别人的成功案例在我这里就是行不通,甚至产生负面效果,更不用说有没有能进行实验的平台支持,所以我和大家分享一下怎么跳出这些坑。

1)增长一定要做实验么?增长实验常见坑

并不是所有的策略都是要做实验的,因为不具备实验的条件。

在一次实验中,我上线的a 实验组让用户感受到非常糟糕的体验,而b实验组就是没有上线这个糟糕体验的人。我把这个动作配到实验系统,想看一下会不会呈现出明显的负面效果,结果却是显著正向。

因为他们选择的指标是日均值的用户次留,如果第一天使用了体验非常糟糕的产品,那第二天还能留存的用户后续的留存率几乎是百分之百。

就好比第一天来了一百个人,经历了非常差的体验,最后只剩下三个人。这三个人在后续的所有时间里,每天都会用这个产品,那就会导致每天次留的均值非常高,所以最后实验的指标是显著正向。

这是一个非常经典的坑,因为不同的实验看的指标不一样,所以一开始就要明确地指出你的预期目标是什么。

2)用户标签总是出问题?精细化运营常见坑

比如说我的方案是针对低活用户的促活,然后实验结果显著负向。

这是因为我的标签应用的是动态标签。比如说,这个用户原来低活的概念是一周只来一次,因为我的运营动作让他一周来了三次,但是他在我的标签里面已经从低活标签变成了中活标签。那如果我的标签是动态标签,他已经不在我的人群包里面了,这就会导致我越做越负向。

这样的坑是非常常见的,所以不一定所有的场景都要用实验的概念,就是要充分地考虑当前你是否具备这样的条件。

3)别人效果明显的策略,到我这里就是没用?

如果我们只是看到了别人策略的皮毛,没有想清楚你的目标用户和他的差别,你的产品和他的差别,同样的策略确实不会有效。

这就是我为什么强调一定要去亲测每一个环节。我在四年里,保持每年大概有三百多个实验的案例在上面跑。去把所有的坑测遍,你才能知道增长的水到底有多深。

3. 跳出框架,不要被反噬

1)没有灵魂的流量工具人

如果我前面做了很好的分析洞察,有了全局观,每一个环节落地的照顾也非常好,避开了所有的坑,是不是就一定可以涨?

其实不一定。很多不增长的同学做到后面会开始自我怀疑,想着数据没有涨,难道我要证明我跌的比较少或者跌的速度比较低?这就是已经被框架反噬了。

我们不能按照这样的一个理解去看。我有一个简单的例子给大家分享:有a和b两个选项,a是开心会笑,b是笑会开心。你认为哪个选项是对的?我不知道大家的感受怎样,我的感受是我笑会开心,我开心也会笑,这两个都是对的。

其实我们很多理性的思维不一定是对的,它有很大的局限性。因为我发觉,我在做增长这条路上变得越发的理性,越发的数据化,越发地去看流量导向。

我看到的都是数据分析的结果,显著还是不显著?百分比是多少?环比是多少?增幅是多少?德尔塔的绝对值是怎样?我越来越多的关注点都不在数据背后的人身上了。但是实际上,你的理性决策不一定是对的。

我又陷入了到底什么是理性的思考里,这对于我们做增长工具的人非常关键。那到底什么是理性呢?我大概花了三本书的时间得出了一个初步结论,这个结论不一定对。

从我目前习得的认知里面,认为理性其实是感觉的说服器,因为我们的基因里面有非常多的原始感受。比如说我看到很多的人,我的第一反应是觉得害怕,然后会想跑。但是我后天习得的知识会告诉我,这没什么好怕的,反正我近视也看不清。这就变成了我害怕这个感觉的说服器。每一个感受都是当下涌现出来的,理性其实就是我们通过后天习得的知识告诉你的感受。

大家可能就会觉得这里其实是有个bug的:这取决于你学习的知识是什么,如果你的知识系统有错的话,那你的理性可能也不是绝对的理性。

我举一个反例,还是我打针的这件事情。我害怕抽血,但我也知道理性是什么意思,我就去安抚我的神经细胞,当针扎进来的时候,我感受到了它传递给我大脑的信号,疼。

我就自己跟自己对话,说:“没事,不怕,你们不用这么紧张,告诉我这个干嘛。我已经知道他要扎我了”,我这样有没有效?

有效,我确实不觉得那么痛了。

那这就是一个典型的不合常理的地方,因为疼痛感它是真实存在的。而我通过一个我认为后天习得的知识可以改变这种感受的时候,我觉得没那么疼了。很多时候,你的感性其实会比理性更有用。

我在增长这条路上也有特别多这样的感受,举一个例子:

这是一个非常典型的增长案例里面会分析的一个视角,内容型产品是有单列和双列的。最典型的分析思路是什么?就是抖音跟快手的区别。

应该很多人都看过这样的案例分析,认为单列的产品用户的选择成本低。因为我很轻易就可以划走,所以我在给内容进行点赞、关注等操作的时候,它的门槛更低,造成的结果就是我这些行为的深度不够。

大家回想一下我前面讲的生命周期,你要为每次行为定义它的深度和频率。而双列的产品,首先就经过一道筛选,我在选择看哪一个内容之前,我要在这么多的内容里面决定点击哪一个?

在这个选择之后的结果里面,我的点赞评论和关注的深度会更深。最后造成的结果是,在我有更多深度决策的这样的一个产品里,我的社区黏性就会更高。因为我对这个主播是真爱,所以我才会关注它。

大家觉得这样分析对吗?我的第一反应是觉得还蛮有道理的,听上去应该是这么回事。但是这是一个特别理性思维的方式,我会给你标准的框架,按照这个框架去推演。但实际上真的是这样吗?快手跟抖音,就是因为单列跟双列造成了整个生态、用户体验和社区粘性这么大的差别吗?

我非常质疑这个观点。不只是这一个原因,是非常多的因素最后综合在一起,造成了这样的结果。所以这是一个非常典型的因为结果倒推前面框架的一个分析。增长人经常会给一个已知的结果套上一个标准的分析框架。

我们平时看用户,通常以看用户标签为主,看他的基础属性,到底哪个城市,什么性别,属于什么年龄段。但实际上看久了,你也会丧失一些对于数据背后用户真实状态的洞察。我们其实可以按照人生状态或者价值观来分类。

像人生状态这种分类方式,很多大的平台已经在非常成熟地使用了。那它是怎么来的?依然把用户特征进行具体分类,划分出来的这一群特征非常相似的人,你去观察他们是什么人,然后让产品和运营的同学给这群人打上标签。

这就是通过你的一些行为深度理解去看用户,而不是冷冰冰的数据标签。

2)效果最好的那个方案永远是你没有想到的那个方案

你认为下面这三个红包方案里面哪一个的点击率最高?

第三个的点击率最高。

这里有三种设计思路,红包的目标用户首先一定是面向对福利有偏好的,但是这一步通常不是每个产品都能做得到。因为福利偏好这件事情,是不能精准定位到的。到底哪些用户对红包感兴趣,哪些不感兴趣,我是不知道的。

所以实际情况上,上线的时候可能是大盘进行随机,最多我就是筛选出它的渠道偏好,有一些是这种属性的。筛选不出来就只能大盘随机去测验,这样的话,你面临的问题就是你的用户有可能对红包感兴趣,也有可能对红包不感兴趣,至少可以分成这两类的。

那我的三种设计方案对这两类人是什么样的感受?

  • 第一种,不知道问号前面是多少钱。对于福利感兴趣的人,不管后面是多少钱,他都会点。对福利没有那么感兴趣的人,因为这个神秘感让他增加了一个想点击它的可能性。
  • 第二种,压根就没有跟你说点了之后可能是什么。前面是小数点我还知道它是钱,这个只是告诉你是个红包,它有可能是钱,有可能不是钱。
  • 第三种,给了更明确的金额。五块二最高是非常常见的手段,通常点开都没有五块二。这个大家都知道的套路会不会给用户体验不好?不会,大家都是赌,这是一个很常见的用户心态。所以五块二对于有福利偏好和没有福利偏好的用户,他的吸引力一定会大于前两者。

我想说的并不是在这个过程中文案洞察的重要性,而是假设我把问题变成红包该怎么设计点击率才最高,我们给出的解法就可能不是文案的优化。

我印象特别深的是,跟我们小组的一个同学聊他们做国际化时的一个案例。他们在巴西市场通过增长的各种猜想去做实验,效果最好的是绿色的红包。

效果最好的那个方案永远是你没有想到的那个方案,因为我们被增长的框架限制住了,如果我一开始就问哪个好的话,大家自然就会联想到我的文案要怎么设计。

当你把你的精力集中在文案怎么设计这件事的时候,多多地练习就行。大家根据这个图来看,你觉得用户可能会怎么想?

  • 这是什么鬼,不懂,我走了。
  • 红包,我点点看。

就这样做练习,把你所有用户可能的心理活动都列出来。时间久了,你就会发现,平时大家工作很容易局限在解决用户的一个问题上,但实际上你的用户是有非常多的问题的,并不是只有一个。

4. 时刻准备,抓住金凤花

1)抬头看天,不断更新你的全局地图

我们需要做到时刻准备好抓住下一个金凤花花开的时刻。我觉得始终不变的是,你可以在关心你的局部环境的同时,看到更大的可能性。这个可能性一旦出现,做好准备的人一定是最快可以抓住机会的一群人。

我们怎么时刻抬头去看见这件事情?其实有一些小窍门。比如我们团队做的事情就是每月或者每个季度一定会去做一些抬头看天的事,这个主题可以是我们这群人最关心的点。比如说现在最火的vr或者圆宇宙有什么可能性?

我昨天看小张跟记者做了一个虚拟访谈的视频,感受非常强。因为这件事情在我前几年去参加八大会的时候我就感受到了,就是facebook 做的这个虚拟创作体验,当一个人戴上口罩之后,他就可以用三维的方式去用ps,大家可以看到我在一个空间里面创作任何我想要的东西。

如果我们两个在这个虚拟世界里面连线,我就可以把背景设置在海边,在有阳光的沙滩上。你可以很明确的感受到我的位置,我的声音来自哪个方向。

我觉得这样的想象空间是非常大的,但如果我们不去关注它,当这个金凤花开了的时候,你可能真的没有机会去抓住它。所以我觉得对于我们做增长的人来讲,时刻做到抬头看天是非常重要的。

2)脚踏实地,修炼内功随时迎接下一个可能

修炼内功比较重要的是,首先你得有一个健康的身体跟心态,才能在这个长跑里活下来。

三个小技巧可以分享给大家,我怎么能做到身心健康的:

  • 大家得吃好,要多吃鸡蛋。因为人类每天开心特别需要的一个激素叫做血清素,如果身体缺少这种血清素的话,您是感受不到快乐的。这种快乐就是作为一个身体健康的人自然分泌出来的快乐的感受。而鸡蛋的蛋黄里面有很多生成血清素所必须的元素。
  • 和更多的人聊天,这个聊天并不是指可以获取知识的聊天。人作为社交动物,在社交过程中可以获取催产素,这个激素也可以使你感受到快乐。
  • 荷尔蒙。我认为最好的获取荷尔蒙的方式就是看书。我们通过能跳出现在的框架,有很多的想法。对于产品经理来说,你的世界观和你的格局怎么打开是非常重要的,而这其实都取决于你的阅读量。你在不断地学习和看书的过程中,你能感受到的荷尔蒙也会比其他的荷尔蒙更健康。

五、结语

在我们现在互联网发展的阶段,需要做到看清全局,心中才不慌。知易行难,我们要学会亲测每个环节和跳出框架,时刻准备好抓住下一个机会。

希望我们所有做产品、做增长的人都能保持初心。我们的kpi不是最重要的。我们作为一个有灵魂的产品人才是最重要的。

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本文为【2021产品经理大会(广州站)】现场分享整理内容,由人人都是产品经理实习生 @范佳璐 整理发布。

题图来自大会现场

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