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揭秘商业产品经理能扮演的五种角色

揭秘商业产品经理能扮演的五种角色

在咨询行业,投行等高手聚集的机构,有一群分析师替客户诊断大量信息,提供建议,做出结论。在互联网公司里,这群分析师却换了个名字,叫做「商业产品经理」,到底商业产品经理在做些什么呢?来看揭秘。

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图:好的产品要同时满足,需求性,商业可行性跟技术可行性。图引用自 Matilda 串串演讲

在产品开发团队的商业顾问,最重要的是得扮演「桥梁」的角色,替团队找出商业的永续性,听起来有点难懂,对吧?借用当红 HBO 的美剧 「硅谷」来比喻:Richard Hendrick 是 Pied Piper 创始人,他无意之间写出了一个史上最强的压缩算法,知名的风投 Peter 有兴趣投资他,但开出了一个严格的条件。

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左图,Peter 要他们商业计划书才打算投资;右图,MBA 哥帮 Pipe Piper 写完商业计划书,图片引用自 TV Series- Silicon Valley by HBO

这时候,从 Holly 跳槽来的 MBA 帮了一个大忙,把所有电子表格做好,说服 Peter 未来 Pipe Piper 这个产品的商业模式,可能盈利模式为何,并订出未来 1-2 年的里程碑。这就是一个典型分析师,或者商业设计师的工作。在一个新产品开发或新服务设计的项目里,我们这群人通常在团队内执行以下几种任务:

(1) 替团队跟客户了解行业趋势
(2) 透过二手数据分析,在用户调研之前快速建立需求假设
(3) 由竞争者与新创公司的服务来启发灵感
(4) 透过异业研究来触类旁通
(5) 在产品开发过程中,调查市场大小,制定商业策略与创业提案

下面就来细说每项任务的不同之处吧~

1、替团队跟客户了解行业趋势 

因为在第三方工作,我们有机会接触大量来自不同产业的客户群,了解他们的问题,学习他们沈淀十年才习得的行业精华知识。不过,在一个跨领域的产品开发团队里,成员通常来自多元背景,要怎么让团队的人类学家,设计师,程序员等专业人士,在短时间内快速理解一个陌生的产业?这时候,商业设计师经常扮演「行业家教」的角色,在短时间快速搜集大量信息,汇整成一场能做 30-60 的摘要简报,让每个人都能快速变成行业专家。一份好的产业 101 报告通常有以下内容。

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图:在投行,咨询公司内,每天都有高薪的分析师在生产大量的市场报告,图来自迈博汇金

  • 市场规模:市场到底有多大?行业内的公司总共可以赚到多少钱?
  • 成长速度:这个市场每年以多快的速度增长?
  • 主要产品/服务:目前要产品服务模式,定价,销售量,甚至是用户反馈评论为何?
  • 行业大事:近 1-2 年必知的重大新闻
  • 产业链分析:供应链如何组成,成本售价如何形成,哪些玩家具有议价力
  • 竞争者分析:行业领导公司最近的举动,如重大投资收购,销售量变化,人士任命等
  • 核心竞争力分析:综合以上,推荐出目前在该行业最佳的做法

或许你我曾经在报纸上读过以下类似的文章,这就是一个简化版的行业 101 简报

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2、透过二手数据分析,在用户调研之前快速建立需求假设 

这个月初,接受 Benson 的邀请,我到台湾的知名新创企业去分享「新创企业该怎么做用户研究」,会后有个问题一直让我印象深刻:身为一个新创企业,如果没有时间做长时间,大规模的用户调研,那该怎么办?

其实,这是困扰每一个产品团队的问题。一个由第三方负责、完整的市场调查往往昂贵而费时,在产品上线压力下,产品经理 / PM 往往很难排出一个完整的 4-8 周去做需求访谈。这时候,好的商业分析小助手能帮上点忙,透过调查前人所做过的消费者调研,市场调查报告等,快速搜集很多别人已知的珍贵情报,然后挑出重要且紧急的项目来做研究。这种方式我们将它称为 “假设性思考”:快速假设建立,数据验证,修正结果,产生行动:

具体而言该怎么做呢?通常我们会分以下几个步骤,

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图:用议题树拆解厨房为什么臭

第一步:用议题树 (issue tree) 把一个大问题拆解,模块化成许多彼此互补的子议题

议题树是一种在管理咨询业常用的思考工具,用于把大的问题拆解成小的模块一一破解,这些小模块必须做到 MECE (Mutually Exuclive, Collectively Exhaustive),用白话说就是拼图啦,把问题切成小小块的拼图,这些拼图缺一不可,拼在一起是完全的整体,但又能各个去分析解答。

第二步:假设建立:用自身的经验,试着快速替所有未知的问题下个「速解」

这些小小块的拼图,有些是自己能解答的问题,有些是需要进一步研究才能解答的问题,不管能不能解,都先来个 “速解”,给他个假设。

第三步:二手资料调研,找出别人做过的分析,评论,试着左证自己的见解

花一定的时间搜集二手资料,甚至可以快速 Google 即可,找出足以左证自己见解是对的证据。或者快速访谈这个产业的专家,做这行的亲朋好友,快速得到反馈

第四步:挑出最不确定的 1-3 个问题,来设计用户研究计划,并找出适合的 TA 做调研

最后,将这些拼图拆开一一检视,找出你自己最不能回答的,这些才需要做使用者研究

一个类似的案例是我们之前做的生鲜电商调研,当时,经过议题树的拆解,我们发现「如何建立在线交易的信任」是最需要透过调研来回答的问题。在调查开始前,能快速做大量的相关消费者调研,学术研究文献回顾,找出这些教授们用纳税人的钱累积的知识结晶。有理论框架后,能针对这个设计相对应的研究问题。

当时我们参考了许多国内外关于农夫市集的研究,发现:在农夫市集内,生产者能跟消费者有直接的对话,在这些话家常,讨价还价,跟长期购买的过程中,逐步建立对于生产者的信任,并且认同其有机,绿色理念,产生一批死忠消费者。知道了这个洞察,我们便将它当作研究的重要假设,并且在后续研究中,尝试印证并且搜集如何在电商应用的作法。

3、 由竞争者与新创公司的服务来启发灵感

2013 年底,当时的 HP 在台湾举办了一场 Demo Day,ubike 团队也受邀参加,总觉得自己做的公共脚踏车查询 App 很鳖脚,没办法让外国的创投认可我们。为了吸引国外创投的目光,我们一夜狂想,总希望能想出下一个 Dropbox 等级的新点子来打动潜在投资人。记得当时想了数十个点子,最后筛选出几个

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兴奋不已的我们,觉得自己可以颠覆世界了,但手痒的我忍不住查了这个新创公司数据库,越查我眉头越皱,眼神越沉,每一个点子都有人做过!但做的成功与否,完全看团队当时的努力。虽然后面我们仍然没有被那群硅谷创投青睐。但这次经验也让我深深领悟到一个道理:点子一点都不值钱,执行出来的成果才是。

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图:在准备投资实现新点子前,偶而参考别人走过的路

这次的经验也让我学到:很多自己爱到不行的创业点子,很可能别人早就做过,错过了。在你准备投资百万,把这个创业项目做出来之前,先拜访一下失败者的坟墓,看看前人怎么死的。更有甚者是不是有哪个募到巨款的新创企业,也在做类似的事情,才能知己知彼,找出差异化。

4、 透过异业研究来触类旁通:

触类旁通 (Analogous Research) 其实是一种异业学习的研究手段。很多好的灵感来自其他的产业,鼎泰丰的小笼包是精致服务建立信任的经典案例,Warby Parker 的买一赠一策略成为 CSR 的学习目标,小米手机的参与感营销是现代人必读的手册。这样子的异业学习,在设计顾问公司也常常做。一个案例是 IDEO 的工业设计项目,在设计手术器材的时候,团队去调查从 FI 赛车如何在短时间高速换轮胎的,并从中得到许多设计灵感。虽然 F1 赛车与手术器材是风马牛不相及的设计领域,但他们彼此都是在高压,短时间内快速完成特定的操作工具。

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图:上海人民广场内的婚姻中介

在做直销行业的调查时,我们也借镜了许多婚友服务的洞察跟调研。因为透过朋友圈卖东西跟婚姻一样,都是把人际关系商品化的一种形式,直销透过卖人情赚钱,100 个朋友只要有几个忠诚顾客,得罪其他 90 个人也无所谓,朋友的交情,马上变成可以计算的业绩收入。在婚姻中介内,人也被当成商品,上百位未婚的男男女女们,被学历,身家,有房有车的卷标被分类,中介透过介绍相亲媒合来抽取中介费。然而,两岸三地的婚姻市场,在短短 30 年间经历了相亲式微,自由恋爱兴起的变化。「人们厌倦自己被秤斤两来卖」这样的观点也启发了许多后续我们对于直销的调查研究

5、在产品开发过程中后期,调查市场大小,制定商业策略与创业提案:

商业设计师在这个阶段,最重要的任务是透过数字来建立同理心:数字能帮助你更了解用户,善用数字检验假说能避免自说自话。在产品没上线之前,我们能透过以下几种方式,帮助团队来建立假设。

  • 国内外案例数据搜集:很多创办人跟经理人一被采访就管不住嘴,我们经常能在新闻报导或公开演讲中找到业绩,成交率,订单量,成本等关键数字
  • 搜集竞争者数据:透过年报,查询数据库等方式,调查竞争者的财务表现,另外,访谈离职员工是我们用做最好的资料搜集手段,通常能挖到很多行业秘密哦
  • 试算市场规模与可能营收:咨询公司如 Mckinsey, BCG & Bain 在面试时常常会出这样的题目:请估计全台湾有多少出租车,考的就是如何在未知信息下,透过自身经验快速判断市场规模。
  • 个案分析探询盈利模式:很多时候 Bloomberg 商业周刊,FastCompany,Forbes 或者第一财经周刊等杂志会对某间公司做深度剖析,读完这些往往能找出适合我们操作的盈利模式。另外,如果是网络服务创业,Lean Analytic 已经把几个商业模式都整理好,如 Freeium, two-side market, SaaS, in-app purchase 等盈利模式分析。

透过以上的资料搜集,商业设计师能快速帮助团队完成以下流程:

(1) 建立假设

(2) 搜集数据验证

(3) 制定快速反应策略,未来产品上线后,才能再…

(4) 运营中试错,修正,并且…

(5) 达到合理的规划目标。

其实,商业分析不是万能,MBA 在 excel 内怎么做 Model,怎么做财务预测,还是不如卷起袖子,跳下去做实业的人。但好的商业分析能帮助我们避免风险,少走弯路。

在这里借用 IDEO 前 Design Lead,也是个商业设计师何瑞仪 Matilda 在串串的分享,跟大家做个总结:

「商业思考」教会她什么?它是一个由繁而简的过程,能帮助团队将一个复杂的问题简化,才能在短时间内找到好的切入点下手。建立假说就是在帮助自己建立框架,透过框架能帮助自己建立基础,利于对问题进行剖析。

最后,想抛砖引玉一下,分享一些我自己在做分析常用的数据源。其实,就像程序设计领域有 Gihub,设计师有 Pinterest 一样,商业分析也有很多现成数据库,站在前人的肩膀上能看的更高更远,可惜商业界追求保密性,还没有一个大一统的开源数据库,很多信息还得靠自己摸索跟拼凑,以下整理一些我自己常用的参考数据:

投资银行与产业研究报告

各大投资银行数据库:像是迈博汇金 列出中国每天由许多研究部门的分析师生产的相关分析报告,供股海迷茫的投资人参考。

产业研究机构:如台湾的 TRI 拓墣产业研究所,国外研究机构如 Euro Monitor ,ISI 等经常提供图文数据并茂的专业分析。每个行业也有相对应的权威分析机构,如半导体业的 VLSI,APP 开发领域的 APP Annie 等等,因行业而不同而有细分领域的专家,建议找数据之前,可以询问该行业的牛人们,看看他们都用什么数据库。

咨询公司偶而会发布针对特定主题的专题分析报告:如麦肯锡,波士顿管理咨询公司常常发布针对特定主题的调查,如麦肯锡今年初发布的中国数字消费者调查报告

如果调查的议题有相关上市公司,相应的财报年报,投资人跟股东会报告等,往往是最好的产业分析素材。像各国的证券交易所都有公开信息能让我们查到公司的财报年报,如台湾的公开信息观测站,上海证券交易所的定期公告都能依股票代号,查到相对应上市公司的财报年报

现在有越来越多的开源智库提供这样的服务,比如说中国的乐晴智库 专门提供免费,开源的投资银行报告,微信 SOGO 平台 能搜索到全世界在微信分享的公众号数据,能找到很多意想不到的数字。另外Slideshare,百度文库等文库平台偶而也能挖到一些宝。

有时候在 Quora 跟中国的知乎 这样子的社群问答平台,能挖到许多行业秘辛。之前听过采访过知乎创办人周源说「知乎是要搭建一座桥梁,让懂行业秘辛的人能向外传播知识」。

搜索引擎与历史新闻数据库

另外,大学图书馆 通常有订阅很多产业数据库,特别是有商学院跟 MBA 的学校,只要有学生账号,很多免费资源都拿得到。通常大学都有订阅 Factiva 这样子的历史新闻数据库,善用历史新闻检索,能找到很棒的参考数据

除了用 Google 跟百度等搜索引擎外,Google Inside 提供很多由 Google 统计的大数据数据

Google 与百度都有搜寻指数 跟 Adwords 的服务,能帮助我们查特定关键词在某个时间,国家的搜索排行。

流量与下载量调查:

如果你发现某个服务很值得调查,不妨使用这类平台看看他们做的好不好。有些 APP 营销很厉害,但是排名却惨不忍睹,也有些服务看起来无声无息,却占据网络大半流量。善用这些网站,能找出隐形的巨人,或让浮肿的对手现出原型。并且找到一些可以参考的数字跟排名指针。

Alexa 分析某个网站的流量排名

Similarweb 感谢 Bebit 朱贞蓁提供,比 Alexa UI 更好的网站使用分析服务

Google Analytics 最老牌好用的使用分析工具

App Annie 提供跨平台的 APP 下载量,营收分析跟关键词分析

APP Figures 与 APP Annie 类似的 APP 数据分析公司

最后,就是经典的商业计划书

其实网络早已有很多很棒的教学:像是商业模式创新, 孵化器 YC 的 <how to present to investor 以及 Udacity 上的 How to build a start-up 课程 都有很棒的范例

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