惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

L
LangChain Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
SecWiki News
SecWiki News
L
LINUX DO - 最新话题
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Help Net Security
Help Net Security
Security Latest
Security Latest
T
Troy Hunt's Blog
腾讯CDC
WordPress大学
WordPress大学
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
H
Hacker News: Front Page
博客园 - 叶小钗
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
雷峰网
雷峰网
T
Threatpost
博客园 - Franky
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
S
Secure Thoughts
M
MIT News - Artificial intelligence
量子位
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
G
Google Developers Blog
Jina AI
Jina AI
PCI Perspectives
PCI Perspectives
C
Cisco Blogs
罗磊的独立博客
Y
Y Combinator Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
有赞技术团队
有赞技术团队
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
H
Help Net Security
The Hacker News
The Hacker News
Cyberwarzone
Cyberwarzone
N
News and Events Feed by Topic
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
J
Java Code Geeks
N
News and Events Feed by Topic
S
Securelist

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
B端产品链路拆解法,专解复杂问题
产品杂谈 · 2022-09-14 · via 人人都是产品经理

从业务整体来看,C端产品可能会有相应的转化路径,那么B端产品的链路相较C端产品而言,有哪些不同?如果想要对B端产品的关键链路进行拆解,你又可以遵循什么样的方法?本篇文章里,作者结合实际案例总结了B端产品链路拆解策略,一起来看看。

一、关键链路介绍及C、B端区别

电商行业中,面对C端产品,会存在一个购物转化的经典黄金流程,如下图:

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

大家可以看到,从获取用户开始,到最后让用户买单贡献价值,其中要经过很多的环节。

这些环节,环环相扣,步步依赖,像一个链条一样。

而日常,业务端的一系列资源花销和努力的方向,都是将各个环节的转化率做到更高,最终实现获取更多的商业收益。

其实,除了电商购物等场景之外,其他各类C端产品,也都会有各种各样的转化路径。业务端整体去迭代产品或运营产品,也会按照路径的每个环节逐个聚焦。

那B端产品呢,相对C端产品有没有关键路径?它们的路径与C端产品又有何不同?

根据我自己的发现,B端产品链路性更强,但与C端会有区别。我大概总结了以下3点的不同:

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

二、B端关键链路建设方法

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

1. 链路拆解构建模型

链路拆解,会用到一种产品需求分析的一种能力,即场景化还原能力。

场景化还原,就是需要按照时间线,100%还原现实中每一个环节,以及每个环节中的所有事件。

每个事件,包含用户**通过**做**这几个因子。

在拆解过程中,可以顺便记录下每个事件中,当前做的状态、用户遇到的痛点、预期希望实现的状态。

2. 正/反两向过程建设

把链路拆解成一个个环节之后,就要开始有针对性进行各个击破。

正向建设的思路,很好理解,就是我们为保证每个环节对应的事件,都能按要求实现保质保量按时交付结果,不出纰漏。

而反向建设呢,其实就是问题驱动,将日常过程中遇到的各类异常情况分类归因,并针对性地强化对应环节中的措施,确保同类问题不再发生或减少发生。

3. 指标监控与衡量

一般情况下,B端链路较长,后续累加逻辑会日益增多,再加上需多方协作,维护性差,出问题概率大。

如果出了问题,我们只是简单case by case,不落到环节/事件底层去彻底解决问题,那问题一定还会再出现。

所以,为了使得每条链路的建设变得更好,我们必须要考虑指标化,逐渐去经营它。

指标,除了设置整体链路结果的指标之外,也需要对关键环节设置指标监控。

如果产品结果是for效率的,那就是时间维度指标;如果是for稳定性的,可以是异常率指标。

以上,3个原则,就是B端关键路径的建设方法。

围绕方法论这块,我不打算花太多篇幅来介绍,下边我着重会用2个案例代入来讲解。

三、案例解析

1. 微信打款异常专项

我们业务上有个回收场景,即个人用户卖手机给转转。用户下回收单,平台收到货之后,经过对用户手机的检测、报价/议价之后,如果用户同意价格则交易达成,转转平台就会把货款打给这个用户。

而本小节,我们讲的这个案例,就是发生在打款给用户的这个环节。

回顾上述这个流程,大家乍一看起来,是不是觉得比较简单?不就是触发一笔打款,把钱发给用户,不就好了么?

但事实上,并没有那么简单。

因为我们是回收场景,卖家是个人用户,他们一般使用微信、支付宝进行收款。再加上,转转有面交履约方式,如上门回收和门店回收,这些都是一手交钱一手交货。对打款及时性要求极高,如果钱款不能交割,会极大影响用户体验和线下工程师履约效率。

在过去历史上,我们出现打款异常(对用户没有收到钱款就算异常)的情况,发生了多次。出现问题的原因呢,也是各有不同。

读到这里,基本上这个案例的背景,我已经交代清楚了。

接下来,我们按照B端关联链路的建设方法,讲解下我是如何拆解这个问题的。

PS:声明一下,支付是一个相对比较专业的领域,想要解决这个问题,就需要对支付系统有较高的理解。本文重点讲解方法逻辑,大家不用特别在意专业知识本身。

我首先会按照第一步,场景化还原,将链路拆解为了多个关联的环节以及主要事件(实际情况中,核心关注关键事件即可,不容易发生问题的点可以暂不纳入模型中,后续可迭代)。

拆解过程中,我会分析各个环节的事件属性,构建正向建设的体系。

分析完之后,大概结果如下图:

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

我将打款这个链路,拆解为了9个关键环节。

并且针对不同环节,做了一些属性分类,有系统性的、技术性的、商户性的、运营性的、产品性的。

并且针对每个类型,提出了建设的方针,后续就转化为不同优先级的一些todo。

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

当然,过程中,也一定会有各类突发的问题,这时候就一定要归因问题,最终落到各个环节的建设中。

尤其是最频繁出问题的环节,就需要优先去解决,这就是反向问题驱动的要领。

这个链路,总体指标,是个典型的稳定性指标,我们使用异常率指标即可。简单来讲,就是中断发生的次数以及影响面。环节指标同理。

2. 业财一体化——管报

B端链路,可以是不同颗粒度的。

既可以是像上边那个打款一样偏局部功能的,当然也可以是一个更大的体系化工程。

下边讲一个最近比较有体感的案例,业财一体化之管报输出。

大家都知道,每个公司基本上都会由财务按照周期性对公司管理层输出管理报表。

管报讲究时效性和准确性,并且越早输出,对公司的管理决策就会越有利。

但可能鲜有人知道,一个管报的输出,背后到底要经过多少人的通力协作。

而这个协作,就像一个链路一样,环环相扣,哪个环节出问题,都会影响最终的结果。

那么我们如果要搞业财一体化系统建设,就必然需要拆解这个链路的实现,然后分而治之。

B端产品链路拆解法,专解复杂问题

按照场景化还原,大概就能知道财务几个大的节点,以及每个环节中对应的事件和现况,如上图。

接下来,看指标。管报这个整体链路的指标有2个,一个是准确性(这个基本属于硬性指标),一个是及时性。

日常,我们更多是围绕及时性进行努力。

拆解完成之后,你会知道每个环节(T+a、T+b、T+c、T+d)的现有时效如何,有哪些事件是最耗时的,也就更能对症下药,有针对性去突破某些环节。

按照这个循环,持续精进,就能实现一个个更高的目标。

讲完以上2个案例,想必大家都能对本文中B端产品关键链路分析法有了较为深入的理解。

B端大部分的产品,尤其是越为复杂的产品,越适合用这样的拆解方法来做。

这个方法最大的好处,就是能够把功能视图转化为指标视图,然后能持续经营产品。

希望本文对大家有一定的帮助。

本文由 @减形简远 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。