前言
2019正式過去，今天經歷的還算蠻多，也依舊犯了不少錯誤（有一些還是重大的）。總體來說有得到也有失去，通過外部的反饋（項目和人），對自我的認知更加清晰了，但平時總是處在觸及又遠離的知道自己不知道的階段。深知遠遠未達到“足夠優秀”的水平，由此對2019的輸入輸出做一個總結，希望有所反思效用，同時警醒自己未來還是要更加自律、更高效率。
一、職業發展的變動
1.1 主要項目和產品
以下所有內容將會脫敏，可能會對文字理解造成一定的不便，提前說聲抱歉。
公司和項目一直是時間和精力、輸入和輸出的大頭，所以要記得自己做過什麼項目和產品。
今年主要負責三款產品：智能貨櫃、智慧超市ERP系統、電商供需平臺。
智能貨櫃是第一個接觸AI+新零售的項目，也是由此年初確定了產品職業發展道路（PM+AI+新零售）。對於該項目，印象最深的不是圖像識別的異常場景的處理，反而是零售商家傳統的業務需求（例如盤點理貨、降低貨損），最花心思的是智能貨櫃的為校準庫存進行盤點理貨場景，前前後後迭代了三個大版本，每一次迭代都是整個產品組前一次的認知進行破壞和重構，也是個人認知的重構（目前認為這種迭代認知是產品能力提升最快的時機）。
智慧商超ERP系統是基於公司戰略，中途緊急帶隊開發迭代並且成功上線使用的系統。在創業公司，項目管理是產品管理的最重要事情之一，不僅僅是設計好需求，還要平衡好所有部分的關係鏈條，管理好大家的預期，並且按計劃上線，將風險控制到最低。並且也是在這個項目，自己對B端產品的產品輸出有了更深的理解（方法論的成形：並不是按照方法論去輸出，而是輸出 後覆盤整理為方法論，為下一次輸出做準備），輸出質量也有了一定的提升。
電商供需平臺因一些原因，個人只參與了前期調研和方向規劃部分，輸出了產品路線規劃和市場 調研等成型文檔，在更高維度的一些執行層面的能力也有所提升。
總的來說，產品管理在橫縱向都有一定的進展，但增長曲線比較緩慢，原因是學習方向比較廣，在文章第二節的內容裡會再細化覆盤。
1.2 公司的變動
年末從新零售公司離開，去到產業互聯網公司，驅動力、不適應、錯誤是最大的三個關鍵詞。
驅動力指的是個人對行業、公司、對項目、對產品是否有足夠的好奇心和熱誠，若不足，則沒辦法產生由內向外的驅動力，使得個人產生效益極為低下，甚至有反作用。
不適應是指由對團隊、上級、公司規模、產品等多個維度的內容切換產生了不適應，沒有辦法馬上融入（這個也和驅動力有關係，沒有足夠的熱誠 ，違心的接入導致效率很低）。
驅動力不足加上對外部環境的不適應，一系列錯誤的產生就順其而來了（這個也是決策失誤帶來後續的成本問題）。
不可否認的是，在2019的職業發展選擇決策上，出現了比較嚴重的失誤。
二、學習計劃的變動
2019年的學習計劃，圍繞著產品、AI、數據、業務展開，時間分配大概是4/2/2/2。
產品
AI
數據分析
業務
商業
數學基礎
數據思維
新零售
思維（融合）
神經網絡
SQL
零售
B端
圖像識別
BI工具、大數據技術
供應鏈
2.1 產品和業務
產品學習軌跡是從商業、思維到供應鏈和B端，從發散到聚焦的過程。
#PM方法論庫存
學習商業，是因為執行層出現瓶頸（後續做項目過程中發現還是有優化點，關於產品設計的認知有迭代），但是沒有明確的學習方向，在現有的學習資源上選擇不多，並且商業（廣告方向）的PM行情也比較火。
過了一段時間，突然認識到“產品經理”是一個年輕的崗位，除了自身的經驗沉澱，也需要學習產品領域內的大佬：梁寧、張小龍、俞軍、枯葉等人學習，整合他們的思想，融合進自己的產品管理模型裡不斷的整合和迭代，其實是一個學習正路。
B端的學習是項目需要做倉庫系統，配合業務的知識對供應鏈部分有了一些體系化的整理，也迭代出自己的B端產品設計方法論雛形
關於業務的知識輸入，前沿的、新的領域最好找到這個領域說的最清楚的人的文章和書，輸入一些底層和本質的認知，在新零售方面，看的是劉潤的解讀。有了對新零售的基礎認知後，傳統零售業務知識輸入依然是產品經理作為技術和業務的橋樑最好的方案。需要深入一線多次溝通，成為產品開發線上的萬金油。
2.2 AI和數據
和傳統產品經理一樣，需要懂前後端的基本技術實現流程，AI產品經理，也需要了解AI技術的原理和邊界條件（在AI階段，理解邊界比理解技術本身更重要，道德層面比技術層面更重要）。
抱著投入AI時代，不被浪潮拋棄的想法，自身也是花了很多的精力，從數學原理接觸學習起（微積分、統計學），對機器學習、深度學習的算法實現原理進行理解、剖析。後續也通過自學pyhton，跑了一個開源的人臉識別項目（當時臉上出框的時候，自己在辦公室還是挺嗨的）。當然對AI認知層面提升最快的路徑，還是和開發工程師多深入聊（不過很少有這些機會）。
很難去分清楚這個階段其中的彎路和正路，因為學習的實際反饋效用的確較少，但在很多場景下，又不能說這些知識是沒用的（例如和工程師吹談的時候、使用AI技術的場景出現“bug”的時候）。
基於項目和點亮硬技能的需要，數據分析技能成了下半年最重點的學習目標。在學習數據分析的過程中，拋開各種關於數據硬軟技能，認識到“數據思維”是決定數據分析師（只要是需要對數據進行處理、分析的工種）成就的上限，這包括對數字的敏感度、好奇心和一系列思維邏輯層面的解法。慶幸自身是金融專業出身，對數字本身有一定的敏感度。但目前在數據分析這一塊，還是在整合方法論、道術器中的“器到小術”階段。
三、回顧輸入與輸出
量化自己的輸入和輸出其實沒有什麼太大的意義，但是對整理愛好者、有一定完美主義的人來說，或許還是能產生一些激勵的效用。
3.1 輸入
關於書籍的輸入，有讀完的也有還沒讀完要拖到2020年的，還有讀到一半放棄繼續讀的。
具體有13本書，平均一個月一本，還是比較少：
《時間管理神術》
《信息架構》
《幕後產品》
《深入淺出數據據分析》
《決勝B端》
《無效努力》
《OKR》
《產品經理學技術》-放棄閱讀
《產品心經》-放棄閱讀
《產品設計思維:電商產品設計全攻略》
《電商產品經理寶典》
《供應鏈解決方案》-剩計劃部分,暫時不需要
《人性的弱點》
關於棄讀的一些思考，也在這裡同步。
10月份的時候讀著一本書發現不太對勁，大致瀏覽了這本書後續的內容，發現很清晰的知道它後面講的內容和質量，很難再獲取到有價值的知識。
所以需要總結出看書的方法論，增加讀書效率：
1、首先對該領域的知識框架已經比較熟悉（或者先了解核心知識點）
2、看書評、作者信息。（看書還是要稍微參考一下作者的背景）
3、看書的目錄，在實際看書之前就大概知道這本書講的是哪些內容，你所需要的內容在哪裡。（直奔書籍核心部分）
4、沒有效益的書籍要即使放棄掉。（如果沒有棄讀過，那麼是不合理的）10月份的時候讀著一本書發現不太對勁，大致瀏覽了這本書後續的內容，發現很清晰的知道它後面講的內容和質量，很難再獲取到有價值的知識。
因為大部分時間碎片化 +懶惰的原因，其實我今年文章的閱讀字數還不一定會比書籍的閱讀字數少，大部分文章是通過公眾號自媒體、得到知識專欄、知乎鹽選專欄閱讀。
其中有一些對認知影響很深的文章：
《人工智能公司的場景躍遷理論》
AI和互聯網項目不一樣，雖然都是創造價值+商務，落地的方法論不一樣，這個特別看公司管理層，對於PM個人來說，互聯網項目的經驗可能不適用了，沒有延續性。
AI和互聯網項目不一樣，雖然都是創造價值+商務，落地的方法論不一樣，這個特別看公司管理層，對於PM個人來說，互聯網項目的經驗可能不適用了，沒有延續性。
管理層要有一套AI產品落地方法論，進而才能踏實的去積累數據（業務）和團隊能力方面——知道自己要什麼（是現實的），不受外部影響。
最重要的是深刻理解用戶的業務場景，設計一個能逐步盈利的路徑，不斷把階段性的成果去商業化。
演化力就是最主要的執行力，演化力是公司成敗的第一關鍵。
《深度對話俞軍：關於產品經理的價值、天賦、能力、成長及未來，最系統的分享》
《俞軍關於企業本質的讀書思考》
產品經理是個年輕的領域，沒有很多學習資源，產品大佬的一些輸出就算是零散的也對個人產品能力的提升和認知十分有幫助（有人帶的產品經理除外，大部分產品經理沒有人帶，包括我）
俞軍和他的產品團隊在12月份整合過往的輸出出了一本書，預售就買了，目前讀到第三章交易模型，感覺很舒服。
《白鴉內部培訓：企業服務類產品的底層邏輯，和“有贊產品設計原則”》
看了文章發現，和我原來理念就很契合的B端產品的產品設計方法論，有贊是目前市面上做的最好的B端產品之一，多學習有贊產品設計思路，以後做B端產品都可以參考有贊（不過有讚的銷售bd經常打電話給我，應付實在是太煩了）。
《梁寧：一個產品經理的奧德賽之旅》
其實我之前不知道梁寧，第一次看她的文章，覺得她思維邏輯真的很牛。然後去翻資料，發現也是產品經理行業標杆，雖然不是執行層面的。
奧德賽時期：穩定之前必定經過漂泊時期。（很有道理的廢話。。。）
不要相信別人，而相信自己對別人評估能力。（你說的話我不信，你怎麼評估我倒是真實的 ）
衝突才是認識一件事物真正的開始。（衝突是催化劑，催化劑催化事物出現真實模樣）
《吳悅寧：零售的持久力要看體驗和效率》
傳統零售門店是通過人與人之間的紐帶來構成整個組織架構的體系，非常依賴店長和區域負責人，人員的變動會影響到單店乃至區域業績。但我們的架構是以系統驅動且高度標準化的，當標準化高到一定程度的時候，其實對人的依賴性就沒有那麼強。
相關的文章還有蠻多的，就不一一列舉。
3.2 輸出
2019年在公眾號一共輸出了8篇文章 ，其中5篇是體系化的，3篇定期的總結。
其中https://coffee.pmcaff.com/article/1909387571608704/pmcaff?utm_source=forum&newwindow=1《一文了解新零售下的AI智能貨櫃》在各個渠道閱讀數和價值是最高的，也收穫了一些人脈。
關於碎片化思考的輸出，是我從入行產品經理半年後就開始的習慣，目前有九個維度的積累，以下將分享每個維度其中的一些思考。
零售
對智慧零售門店的思考：
真正的競爭對手：智慧門店真正競品是能對線下門店提供管理能力、獲取數據、處理數據，從而對業務產生真正落地的價值 ，搶奪企業投入資源的產品。如pos系統、會員營銷系統、電商系統-有贊。不同門店都有這些對應系統的頭部。也有可能是新型新零售坪效特別高的商店，小米。
細分業態的中小企業能抓住零售本質與核心+管理+數字化，將核心業務做專、做精，也極具競爭力。
在零售的運營閉環中，還有沒有能賦能的業務點？
方向建議：
上述理論的思考和不斷執行。
找到：弱'S+超級適合場景=強AI。
數字可視化後臺、數字中臺。
連接數字收銀、進銷存系統。
在閉環環境中找到業務價值的突破，找到能動點去連接人貨場。
saas工具+知識服務。
AI
弱'S+超級適合場景=強AI。
在AI技術只能照顧到90%的場景的時候,剩下的10%場景可以增加“二重防護”甚至“三重防護”:例如增加重力感應、RFID感應的手段兼顧輔助,去完善產品體驗.最終呈現出來的體驗效果是ok的,是符合用戶預期的.當然同時會增加一些成本。
tob的AI產品,有時候會放棄c端用戶體驗,優先考慮b端商家.(大部分情況下有一方得到利益,另外一方利益必定受損)例如智能貨櫃:識別錯誤情況多了以後對於貨櫃運營商家來說承受的貨損和運營成本就會增加，商家就會懷疑技術能力甚至撤離貨櫃布點和取消合作。不僅如此,也會造成顧客認為機器經常亂扣錢，導致其不會迴歸購物場景。
一定要折衷的話，前期會偏向“寧願扣款錯誤，後續退款給用戶，也不讓商家承受損失”。畢竟c端用戶只要在一定時間內能及時退款，或者是不及時扣款,是可以通過售後流程去把控的,但是商家(特別是小商家)對貨損十分敏感。
AIPM要想辦法通過某些渠道提前控制使用者對產品的預期.2B的AI產品要在培訓時點明現階段支持什麼,不支持什麼,哪些場景靠AI是不靠譜的.不然客戶購買了產品回去心理落差很大.又要有技巧的通過一些話術使得客戶有期待.在商務會議場景下,又要適當的“放大”產品能力.2C的AI產品通過前端交互引導、品牌認知廣告一些方式,引導用戶的對產品技術和體驗的心智發展.
商業和戰略
看大環境大趨勢，不要看小現象。
一個以技術為核心的公司，重要的是利用技術(AI)能力形成產品的效能規模，實現正向增長循環飛輪：識別準確率越準，用戶體驗越好，帶來更多復購、更多客戶、更多自有資源戰略運營、更多商業合作模式探索。
只有某個領域沒有“一提就能想的到”的品牌,，證明有無數小商家和成為頭部的機會。例如健身房，現在沒有一個被大眾所認知的健身房品牌，只有線上的keep（好奇為什麼keep沒有開展線下健身房業務線，是無作為還是專注，沒有深入接觸過不得而知）。
公司有一個重重要的成長因素是連接能力，為自身業務構建連接，為客戶價值構建連接。
現有落地項目是最重要的，不能純粹的內部驅動打磨，用外部驅動去推進團隊的成型、項目商業模式的迭代。
職業經理人的價值：如果純粹靠數據堆起AI落地，那其實誰都可以做，但是職業經理人需要從商業價值和成本上去考慮。
團隊管理
成熟的團隊不會經常把矛盾歸咎一個點上(一個人能影響的覆蓋面總是有限的)。
優化和問題，應該從整體去覆盤。矛盾和對立產生，都是太過考慮獨立個體，這是正常的。但是用綜合和整體思維，站在整個技術團隊上去思考，有助於快速找到解決方案，減少矛盾。
好團隊判斷的標準之一就是消化能力有多強，對需求，對變化能否消化掉，消化好。
a. 問題響應率、bug出現率為什麼重要。
b. 快速解決當下問題、站在客戶角度為什麼重要。
c. 不強求認知達到同一水平線， 只需理解產品經理的管理客戶的工作角度。
d.產品經理不是在管理團隊和需求池,真正在管理用戶/客戶的預期和體驗。
職場
一個項迭代久了自然需要新鮮的血液和聲音。
前期先保證數量，有能力後再保證質量。因為在能力沒達到前，前期花很多時間也不會提高很多質量。
理解上層的思維模式，也讓上層理解你的思維模式，時時刻刻做好向上管理。
溝通
溝通有幾個層次。
第一個是淺層溝通，停留在表面，看人不看事。
第二個是中層溝通，看事不看人，雙方會明確該次溝通是基於什麼底層之上，甚至會強調。
第三個是深度溝通，我知道你在想啥，你知道我在想啥，我們都知道應該討論出啥。（到了這裡要看人自身的能力和溝通的人的默契程度了）
人類看到的是共享的世界，因為看問題的角度一樣。我們彼此從對方的角度看問題，雙方互相瞭解對方看到的東西。有了共同的東西，才能建立模型。
決策函數，即我知道你在這種狀態下應該如何做，我應該如何做。價值函數，即我大概知道你應該怎麼做，以及我認為你會怎麼做，以及你認為我怎麼做，有共同的情境和知識，就會有共同的價值觀。最後通過交流的過程，我們達成了共識。
-朱松純
產品設計
在需求是可以被創造和需求本來就存在的兩個說法中，更偏向於後者了。應該不是需求不存在問題，需求是一直有的，只是物理或者認知上還沒到達條件 所以人就認為自己沒需求。
需求本來是存在的，在特定的場景下，根據用戶體驗和成本計算觸發，在這種時候用戶底層背景(價值觀等)也是重要影響因素。
在一個場景，成本公認最低的人，最容易“被”去負責一件事情。
產品經理不能失去自己的嗅覺。如果自己的嗅覺失去半年以上，那要花很多成本，這是很痛苦而且是要儘量避免的事情。
產品經理是一個服務崗位。
產品經理到一定階段要會算數了：數據分析、財務模型。
產品經理是理性和人文思維的顯性，隨著社會和人類的發展顯現出來。
個性化推薦的本質含義是：
針對不同的用戶群體推薦對應用戶群體可能喜歡的內容（人、物體、內容）
推薦對象的個性化需要建立在對用戶的理解-》分群-》產品框架設計上：
1、個性化推薦基於數據的規模和維度足夠
2、數據的規模和維度基於產品框架設計
3、產品框架設計基於對用戶的理解
搭建數據導向模塊的前提是搭建能提供相應數據支持的產品框架和模塊。
內容流產品要不斷加強匹配效率 （運營+算法）。
思維
接觸一個人一年前和一年後，他的認知差異是非常大的，特別是他在一個職場的前期或者是很快的上升軌道，所以你和他之間的認識不能只基於很久之前的那一次談話。
我有一個想法，就差一個程序員。這句話本來是諷刺拍腦袋。
但如果這句話是張小龍說說的呢：不用程序員，我自己搞定。
但如果這句話是馬雲說的呢：沒有程序員會質疑你的想法。
還是看想法承載人的能力，不能一竿子打死人。
任何一個體系、組織的存在都有核心網絡節點，會形成獨有的群體氛圍，氛圍沒有好和壞，只有需不需要去適應，不要太狹隘。
本來一件系統存在悖論 ，通過系統的輸出（或者在該系統下）事物肯定也存在悖論，會有不完美，但只需要有效。
數學領域有很多難題（也算是悖論一種）沒辦法解決，人文領域有很多哲學思想相悖，但是不影響數學和哲學推動人類文明快速發展。
技術（人工智能）、經濟、管理（產品）都由數學和哲學系統衍生而來，在原系統上開枝散葉。
認識原系統的悖論、認識邊界，在邊界內尋求發展和突破瓶頸，在邊界外尋求可生存之地。
學習
時間不是拿來消耗的，是拿來投資的。
作為互聯網從業者，龐大的信息輸入是常態。
平時需要創造自己獨立思考的條件。
3.3 重大錯誤
今年犯了的很多錯誤，重大型錯誤大概有3~4個，中小型錯誤大概有7~8個，都記錄了下來。因為敏感的原因（潛意識迴避），就不一一說明了，好奇和善良的朋友們可以加我微信私聊。
不犯錯便很難有變革性的成長（就算有人帶的情況下，錯誤數最多變少而不是不會發生）。個人設立的基準是：小錯沒有必要去犯，影響自己的職業信譽；中大型錯誤要提防，但是可以去犯，一年控制在5次以內；重大型錯誤一年控制在3次以內，但是不能觸及到企業和個人底線。
3.4 戰略勤奮
所有產品經理的願想都是能從戰略層上執行。其實自己就是最接近的產品。個人戰略層面的制定執行，主要由兩方面的思維體系構成。第一個是雷軍的戰略勤奮說，第二個是梁寧的點線面思維。
戰略勤奮有什麼意義：使命、願景、戰略、戰術、價值觀，既可以用在企業規劃中，也可以用在個人規劃上。使命是你存在的價值，願景是你要做成什麼，戰略是你的方向和路徑，戰術是你的方式方法，價值觀是你的判斷依據。
而點線面思維，要能回答三個問題。
1.點依附在哪條線上?
2.線依附在哪個面上?
3.面依附在哪個經濟體上?
具體的思考過程就不細說了，年末的時候制定了自己人生戰略的雛形目標。
使命：讓智能化社會保留美好的人性。
願景：做一款產品(基於任何形式)實現我的使命。
戰略：可以做掌舵者或者二把手，或者偏向諮詢、整合。
戰術：野蠻、快速試錯；細分領域top5%；AI。
價值觀：honest至上
但也僅僅是制定，在2020年前，需要細化出符合自己戰略的職業模式和增長飛輪。後續如果有機會，也會跟大家分享。
四、 最後
產品經理這個職位，說累是挺累的，很多時候啥活兒都要幹，很容易過成了一個需求接受機器；說不累也有道理的，畢竟 不需要實際寫代碼，加班的時候都是開發出活兒。但拋開一些產品核心競爭力、核心技能來說，其實這個職位很難，很難做好，並且很難持續做好。
不過我還是喜歡這個職位，喜歡這個職位給我人生和思維上帶來的變化。相信未來就算有一天title不叫產品經理了，但做的還是產品經理做的事情。
等待和希望，大概是目前對整個市場、公司、個人最貼切的詞，故也將其作為文章的副標題，並且希望能傳達知識和樂觀到在讀這篇文章的人，那就足夠了。
最後分享年末一位leader的給我的建議，個人感受很深，希望能幫助到大家：
堅持輸入，堅持覆盤輸出，多學習梁寧、經濟學、心理學的一些知識。
去大廠或者是有前景有足夠利益的創業公司。
多點從老闆的角度思考問題。
如果創業的話，要做規模大的事情，要相信自己做的事情。
人是本質第一性原理，找對人了事情才有機會幹成 ，踩過最大的坑是人。
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