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產(chǎn)品經(jīng)理需不需要懂技術(shù)？經(jīng)?？吹竭@個問題，各家說法不一。
作為一名從技術(shù)轉(zhuǎn)崗的產(chǎn)品經(jīng)理，說說自身經(jīng)歷體會。
曾經(jīng)做后端開發(fā)程序員，后來選擇轉(zhuǎn)崗成為一名產(chǎn)品經(jīng)理。一開始產(chǎn)品是自己有參與開發(fā)的，在轉(zhuǎn)崗后的前期，很清楚了解到需求的技術(shù)可行性和難度，以及能夠預(yù)估需求需要的實現(xiàn)周期，頭一年里都處于一種程序員思維工作模式（一股腦想著如何快速便捷完成需求），雖然能夠解決用戶的痛點，反而缺乏了產(chǎn)品經(jīng)理的創(chuàng)新，那時候要是有人問我產(chǎn)品經(jīng)理是否需要懂技術(shù)，我的答案是肯定需要懂，而現(xiàn)在我的答案是產(chǎn)品經(jīng)理不一定需要懂技術(shù)，需要取決于產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容。
基于產(chǎn)品工作內(nèi)容可以分為5大類型，我們通過每個類型，可以分析出哪些 pm 需要懂技術(shù)：
用戶/交互 pm
用戶/交互pm其實大部分指的是用戶體驗產(chǎn)品經(jīng)理、交互產(chǎn)品經(jīng)理，直接面對用戶和實現(xiàn)業(yè)務(wù)的產(chǎn)品經(jīng)理，通過分析用戶習(xí)慣，提出更順暢更貼合用戶習(xí)慣的操作實現(xiàn)方式，同時結(jié)合產(chǎn)品整體交互規(guī)則，優(yōu)化功能的交互體驗，提升產(chǎn)品友好體驗效果。
這類產(chǎn)品經(jīng)理，更多的是與ui設(shè)計師打交道，研究新的交互模式，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的交互體驗問題，不斷迭代產(chǎn)品。對技術(shù)能力要求到了解程度即可，更推薦學(xué)習(xí)下《簡約至上》《用戶體驗要素》。
商業(yè)化/業(yè)務(wù) pm
商業(yè)化pm通俗理解是，將流量進(jìn)行變現(xiàn)，注重產(chǎn)品實現(xiàn)營收最大化的產(chǎn)品經(jīng)理。
業(yè)務(wù)pm需要對業(yè)務(wù)十分清晰，了解用戶的痛點，轉(zhuǎn)化為通用的場景，清晰判斷甚至規(guī)劃產(chǎn)品roadmap，同時負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化運營，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供有力的數(shù)據(jù)支持，注重產(chǎn)品使用效率的產(chǎn)品經(jīng)理。
基本工作都是對接商務(wù)、市場和運營團(tuán)隊，負(fù)責(zé)需求挖掘、產(chǎn)品商業(yè)模式創(chuàng)新、業(yè)務(wù)規(guī)劃與落地以及后續(xù)運營。
這兩類產(chǎn)品經(jīng)理，更需要的是增強邏輯思維和數(shù)據(jù)分析能力，對技術(shù)能力要求到了解程度即可，推薦學(xué)習(xí)《計算廣告》《在線廣告》《增長黑客》。
策略 / 數(shù)據(jù) pm
策略pm是隨著互聯(lián)網(wǎng)和ai的發(fā)展，而細(xì)分出的產(chǎn)品經(jīng)理，他們大部分工作內(nèi)容是推薦系統(tǒng)、搜索引擎和定價策略，例如內(nèi)容平臺，如何向用戶提供感興趣的內(nèi)容；打車軟件，推薦路徑以及分派司機等等都是策略產(chǎn)品經(jīng)理的工作場景。
數(shù)據(jù)pm大部分是數(shù)據(jù)分析師轉(zhuǎn)崗的，一開始是沒有數(shù)據(jù)pm的概念，隨著互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量暴漲，越來越多的數(shù)據(jù)需要專人分析，需要豐富數(shù)據(jù)分析工具，從而誕生了數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，他們提供更豐富更全面的數(shù)據(jù)分析能力的產(chǎn)品。
他們主要是跟算法開發(fā)打交道，所以不僅僅需要產(chǎn)品功能設(shè)計，還需要精通算法和數(shù)據(jù)分析，對常見算法的數(shù)學(xué)原理和模型評估指標(biāo)要十分清晰，而且最起碼需要學(xué)習(xí)sql和hive，達(dá)到熟悉的程度。
ai pm
ai是近幾年發(fā)展起來的，ai賦能的價值也逐步重要，ai產(chǎn)品經(jīng)理與其他類型的產(chǎn)品經(jīng)理，更強調(diào)業(yè)務(wù)如何落地，主要是基于過往積累的數(shù)據(jù)，計算接下來可能發(fā)生事件的概率，相當(dāng)于是“預(yù)測未來”。
ai的三大要素是算法、算力、數(shù)據(jù)，那么產(chǎn)品經(jīng)理需要從這三大要素進(jìn)行了解基本的機器學(xué)習(xí)算法，知道各種算法的應(yīng)用場景、能夠解決的問題、各自的優(yōu)劣和區(qū)別。
可以學(xué)習(xí)的技術(shù)有自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、語音識別、虛擬現(xiàn)實等等。
總的來說，不同類型的產(chǎn)品經(jīng)理，對懂技術(shù)的程度要求不一樣，但還是需要了解基本的技術(shù)知識，具備“技術(shù)思維”，可以更好地與開發(fā)人員溝通，推進(jìn)需求落地。
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