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
V
V2EX
爱范儿
爱范儿
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Martin Fowler
Martin Fowler
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
WordPress大学
WordPress大学
有赞技术团队
有赞技术团队
宝玉的分享
宝玉的分享
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
罗磊的独立博客
小众软件
小众软件
Vercel News
Vercel News
博客园 - 司徒正美
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
V
Visual Studio Blog
J
Java Code Geeks
P
Proofpoint News Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
B
Blog
美团技术团队
量子位

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,
8年产品经验复盘总结-2.1业务规划中的业务分析
正经的产品经理 · 2025-07-07 · via 人人都是产品经理

在产品经理的职业生涯中,业务规划不仅是战略起点,更是资源配置的风向标。本文基于作者8年的一线产品经验,深入剖析了业务分析在业务规划中的核心作用。

业务规划是产品经理的重中之重,产品经理的决策代表着背后研发资源的消耗方向。

业务信息有很多,产品经理最终应该把业务信息归结为两张图。

流程图和价值链

1. 流程图

下面是一张我在过去一份工作里梳理的流程图,大家可以看出来有什么问题吗?

在整理流程图信息的时候,保持主体的一致性是非常重要的。

这张流程图一个很大的问题,就是主体没有保持一致。上半部分是用户的操作,下半部分却变成了系统的动作。

这个问题,背后代表了产品经理的换位思考、角色代入做得是不足的。一旦梳理过程中的角色转变了,说明产品经理没有完全站在用户视角去体验使用流程,很大概率就无法体会到用户在使用过程中可能遇到的问题。

如果把流程图视角转换一下,变成完全的用户视角,我们再来看看。

一旦进入用户视角,我们其实就能发现,用户在使用过程中,遇到了不少需要抉择的环节。
我们都知道,最好其实是替用户选择,如果需要用户选择,那么最起码,要让用户清楚地知道,不同选择背后所面对的成本和预期结果,管理好用户预期。

这样看,我们就能发现不少的问题,有用户预期管理,有决策选择问题,有未完整的逆向流程。

而这些问题,其实我们又可以分成两类:

  1. 环节问题(红色)。对应流程图就是,经过每个框的时候,用户是否清楚每个选择的预期。对应我们在做系统的时候就是,在每个页面,或者每个弹窗中,用户是否能从系统的界面、交互、提示文字中,得到足够多的信息去帮助他们判断。
  2. 流程问题(橙色)。对应在流程图就是,几个框组成的一部分流程,是否可以尽可能缩短。用户在经历完这些流程之后,是否都得到了自己想要的内容。如果没得到,系统是否都完整地提供了对应的解决方案或者补偿机制。

我们能坚持代入主体,把主体现状完整地梳理出来,其实问题就已经暴露得差不多了。

这些问题确实存在,我们总归要排个优先级确定解决顺序,怎么确定呢?接下来,我们就要用到价值链。

2. 价值链

举个简单的例子。淘宝用户在完成商品购买的流程里,用户会先进入页面,搜索商品,浏览商品,下单,支付,总共经历五个环节。而这五个环节,都会有一些转化(或者我们说用户流失)。

产品经理需要确认每个环节的业务数据。比如,1000个用户进入页面,500个进入浏览页面,100个下单,最终90个支付,每个环节都会有转化和损失。

基于转化数据,我们能大概从业务指标层面作出判断,哪些环节的转化率是有提升空间的,提升后对业务整体情况的影响大小,从而判断需求优先级。

比如在搜索环节,为什么用户搜索完之后,只有80%的人浏览了商品,剩下20%的人搜了不看,是搜索的匹配结果出了问题(不是用户想要的),还是输入交互不好导致用户搜错了内容,还是其他原因。

产品经理的数据思维

产品经理的数据思维体现到实处就是,能不能把链路的数据整理出来,根据过往的经验去判断,这些数据是否存在异常。

1. 产品经理好坏的区别:做的事情是否足够细

比如,用户打开淘宝之后,其实会有首页推荐、搜索、视频、购物车几个路径可以选择。

我们刚才分析的是搜索浏览,那其他几个板块的最终转化率是多少?按刚才的例子,搜索的最终转化率是50%\*80%\*25%\*90%=9%(这个转化其实相当高了)

推荐如果是10%,那页面就应该把推荐的展示优先级提高,把推荐商品的准确度提高。

如果搜索的转化率9%我们认为不够高,搜索里面有图片搜、文字搜、历史搜、语音搜,好几种搜索方式,对应的使用场景也不一样。具体又是哪种功能的转化率偏低了呢?

如果我们确定了,是文字搜的转化率偏低,那文字搜的界面UI中,具体又是文字、图片、颜色、大小这些的哪个交互因素对用户产生了误导or影响?

好的产品经理会把看到的数据和内容拆分细化,不断分析具体细节,找到最底层的原因

2. 产品经理高低级别的区别:思考的价值链维度的高低

比如,淘宝平台本质是连接商家和用户,并且重构这个连接方式。

用户原本只能到当地线下的便利店、商超百货购买,在议价和选择上话语权低。

淘宝通过提供一个连接平台,让用户在商品上有选择权,在价格上能货比三家有话语权,最终就是能够选择A店而不是B店。

对于商家来说,用户是资源。对于用户来说,商家商品就是资源。

高级别的产品经理,需要按照公司的经营情况,市场情况,把这个价值链重构,把资源按照对公司有利的方式进行调整。

本文由 @正经的产品经理 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