如何转行成为产品经理？ 第1页

近年来，「产品经理」无疑是大热职位，越来越多的从业者想要转行、跨行做产品经理。迈出第一步前，首先应该判断自身是否适合产品经理这一职位：

一、我是否应该跨行做产品经理？

俞军老师的新书有一章专门讲产品经理的培养相关内容，他提到：天赋高的产品经理应该尝试多个行业，天赋低的产品经理应该扎根一个行业。

这是一个非常好的方案，但在实操的时候会存在一个问题：一个人很难评估自己的天赋，人们在自我评估的时候总会给出偏高的分数。其实，在这个方案上稍微迭代一下，可以给出判断是否应该跨行做产品经理的标准：看自己拥有的核心技能是否可以跨行业应用。

设计师、工程师或管理人员，因为核心技能是固有的、普遍适用的，比如设计师的设计风格、工程师写代码的能力、管理人员的管理能力等，所以这些职位就不存在跨行业的问题。

产品经理的技能点是否可以跨行业应用呢？具体来说，这些技能可以分为两方面，一是线上策略迭代，二是业务流程改进。

对于线上策略迭代来说，需要的是算法能力、系统构建能力、ab 测试、分析能力等，这些是跨行业通用的，不管是做搜索、做推荐、做广告，这些技能其实都是一通百通，看起来它好像是跨很多的领域，但其实是好多个蛋装在不同的篮子里，一起放在同一辆车上；但对于业务流程改进的话，其实非常依赖行业经验，比如说做教育业务时需要体会到教师、家长的痛点，这在产品设计里非常重要。

总之，关于扎根还是跨行，主要看拥有的核心技能是否通用的。如果做线上策略迭代，例如做策略产品、增长产品、用户产品等，那么你更适合跨行；如果做业务流程改进，更适合扎根。最适合扎根的当然是后台产品，因为后台产品是完全依赖所在行业的；商业产品虽然对行业也有所依赖，但如果从业者拥有一些商业相关的知识，跨行未尝不可。

在下定决心进入产品经理这一领域后，第一步要做的是行业研究：

二、如何做行业研究？

跨到一个陌生的行业，需要快速地去了解这个行业的基础，也就是做好行业研究。

行业研究第一要务就是带着问题研究，分为收集信息、信息思辨、利用信息三个流程。进入一家陌生的公司沟通完一轮之后，可能会产生一些问题，这时需要了解别人是怎么做的、为什么这么做、能借鉴多少，类似于写论文时先看一下相似的研究是怎么做的，有哪些信息可以内化过来，带着问题研究没有一个标准性的流程，一切以解决问题为导向。

常见的行业研究的方法，包括专业书籍、网上信息、人脉关系、行业报告、竞品分析等。

专业书籍，其实很多人容易忽略，很可能行业中好多人并没有读书的习惯，如果你看过一定的专业书籍，业务知识或许已经超越其他人了；第二是可以看一些网上的资讯和信息，但这里面很难有框架性的知识；人脉可以提供一些内部信息和面对面的沟通；虽然行业报告里会有很多软文或虚假信息，但会帮你省掉网上找资料的过程，至少所记录的融资额、公司规模、商业模式、公司模式等信息都是可靠的。最后是竞品分析，通过竞品分析了解竞品在怎么做，从而了解行业的细节。

举一个简单的例子，在做推荐系统的时候，我很认真地看了一本书《推荐系统实践》，这本书里面的算法虽然不是最新的，但是在那个阶段用是没问题的；然后在网上看了各种技术的博客，虽然我是一个产品经理，但我们团队对应的技术没有做过推荐或者搜索这些东西，不知道怎么做的时候，只能产品经理去研究了；至于竞品分析，在当时看了淘宝、京东的各种交互方式，这对于电商行业来说是值得借鉴的。

在熟悉行业后，就需要上手新业务了：

三、产品经理如何上手新业务？

上手新业务分为以下五个流程：业务诊断、数据分析、指标体系、系统需求和系统设计。

第一部分业务诊断，就是具体到公司，了解自己手头上的业务有什么问题，知道业务的痛点和问题在哪里；第二部分数据分析，就是了解一下目前的数据是什么样的，每次梳理后可能会发现数据各种指标不清晰、各种买点有问题，直接挖掘出许多业务问题；第三部分指标体系，分析完数据之后，需要带着问题及分析结果去构建一套指标体系，找到核心漏洞，构建关键指标，从而方便后续长期的迭代和评估；第四部分是梳理整个业务需求，第五部分是结合这些需求，去做一些更系统性的设计。

1、业务诊断

业务诊断中比较重要的一个点是业务访谈，很多时候业务访谈会陷入一个误区：真的只是找老板聊了一下。管理者其实只是业务访谈的第一层，访谈管理者时，我们只能知道业务目标、组织结构和组织的一些痛点，很难知道这些系统到底有什么具体问题，所以业务访谈不能遗漏对于中层和底层员工的访谈，从而能够针对发现的问题对流程进行优化。

2、数据分析

数据分析大体可分为埋点梳理、数据定义整理、挖掘业务问题三部分。

在数据分析时会发现很多问题，要基于已有数据，挖掘业务中的问题。在做滴滴推荐系统前，我通过数据分析发现了几个较大的问题，其中一个是应答率波动较大，比如早、中、午的应答率不一样，需求和司机的上线时间不匹配，这反映在业务上就需要把司机的上线时间管理起来，建立排班制度。

3、指标体系

分析很多数据后，可能会发现很多业务对问题的定义是不清晰的，这时就需要找到核心漏斗、构建关键指标。

电商里的列表页>详情页>购物车付款>复购>高频，这是用户参与度越来越深的一个典型的漏斗；曝光>点击>下载>注册>留存，这是增长里面的一个非常典型的漏斗。当你找到这样一套指标体系的时候，就能很好的衡量业务的发展。

传统领域的指标体系可以直接参考，但是一些新业务的指标体系可能就需要自己去构建了。比如说当时我们在做广告投放业务的时候，最重要的是找到核心漏斗。我们当时讨论出的漏斗为广告能否经过审核>小流量测试>起量，这样就把广告的生命周期划分好了，一个新的指标体系也构建成了。

4、系统需求

系统需求有几个方向，第一个方向是组织是否需要变革？需要明确组织结构是不是合理的、是否因为绩效方案不合理导致员工没有积极性。

另外，产品经理需要给业务更好的工具。

工具分两个方面：第一是效率工具，目标是提高工作效率；第二是管理工具，方便管理者去更好地看员工的数据，更好地去做管理动作，其实是为了提高整体业务的质量。

最后一个角度是流程重塑，在实操中，很多问题都是直接反馈给产品经理的，我们认为基层管理者应该也需要有一个问题处理能力，所以对基层管理者进行培训，这其实是一个内容解决效率的问题。

5、系统设计

策略其实是数据、算法和产品的一个交汇点，它需要不同视角下，综合地去看待整个业务问题。

在国内，真正在做数据分析的其实是产品经理和算法工程师，这也是大部分公司的现状。这两个角色在争抢策略，那到底谁主导比较好呢？目前来看的话，成功的公司好像都是算法工程师在主导的，但是这是多方综合的一个结果，不一定是一个好的结果。

一句古话说的好：「学而不思则罔，思而不学则殆。」其实对于产品经理和算法工程师而言，都是需要互相学习的。产品经理需要学算法知识，工程师需要学产品的知识，这样才能实现更好地沟通，做到科学决策。

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以上内容来自知乎与职人社合作的「未来十年」系列课程之《跨行后如何上手新业务》，分享者为《产品逻辑之美》作者潘一鸣，欢迎关注更多产品经理入门及进阶课程，助力产品经理自我提升：