前言

我们数据产品经理自打出生来就待在中后台部门，天生与业务侧就是跨组织沟通，很多时候我们都忘记了自己是个产品经理，而非需求分析，忘记与业务的协同和配合，陷入到无尽的数据异常和明细核查当中，这段时间在写给客户的方案的过程中对于“产品是什么，我们做产品的目的是什么？”有了更多的思考，也是同样以文字的形式记录下自己的感悟，如果你现在也被陷入无尽的需求池，希望本文能带给你一个全新视角，帮你重新审视自己的产品方向

功能，产品，方案的区别

我们做产品的目的是什么，产品是指被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合

这里我们先定义一下我们对这两个名词，便于下文讨论：

功能：特指功能点，比如数据下载功能，看板导出功能，配置功能

产品：功能模块的组合，代指产品的一个一个的功能的组合，比如 BI 系统（数据源模块，数据集图表模块，看板模块）

“产品经理”这个 title 其实理论上在《决胜 B 端产品尽力升级之路》里的描述可能是在移动互联网时代比较公认的一种描述：

移动互联网时代的产品经理，职责和工作方向更加清晰和细化，除了引流和变现，还需要负责公司业务管理软件的建设，对业务效率优化负责

产品经理岗位和职责现在算是比较清晰的，具体该做什么，行动项包含那些都非常清楚，业务快速变化适应市场节奏，被市场裹挟着快速进行功能的堆砌，去抢流量，抢曝光，抢市场。如果马上让一个产品经理介绍目前自己负责的一款产品，你们脑海里的画面感是什么？基本上大多数人一上来会按照具体的功能逐个进行介绍，介绍完了就算完了。因为大家每天工作就是规划功能需求，推着开发实现功能需求，介绍产品的时候也就只能讲功能需求。

作为产品经理，在职责清晰的情况下直接干活是没问题的，还是希望每个产品经理应该对自己的产品有些感悟，首先你的目标用户是什么，你提供的产品解决了他们在什么场景下的什么问题，效果怎么样，这也就回答了如何介绍你手里一款产品的问题，这其实也就是“方案”所代表的意义。你所做的产品是在一点一点的解决目标用户的问题，你解决目标客户问题越大，你产品的价值就越大，那个时候你提供出去的产品也将不会是一个功能，一个产品，而是一套产品组合。

我们打开市面上的一些书，所谓的什么 xxx 解决方案，然后就画一张产品架构图就完事了，这肯定是不行的。所以我们来理解“方案”，方案的组成可以理解为，用户特定场景+提供的产品（组合）+产品使用方法（产品运营），比如瑜伽馆存量客户数字化运营解决方案，我们给提供的产品组合就是 DMP+CRM，也是是现在所说的 CDP

数据类产品的解决方案

首先方案是非常定制化的内容，这里也是用自己实际的几个例子，沉淀总结一下，用通俗易懂的大白话讲解决方案和我们实际做的产品是怎么样一个匹配关系。

业务数字化管理解决方案

方案名称：业务数字化经营解决方案。指的是企业管理层或员工将数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的产品服务

涉及产品：BI 平台（包含自助取数，临时查询），管理驾驶舱（业务诊断，业务描述），可视化大屏

目标用户场景与功能：

• 业务经营查看（宏观）：目标用户是业务 leader，功能涉及“可视化大屏，管理驾驶舱”

• 业务经营查看（微观）：目标用户是产品推广运营，功能涉及“BI 看板，自助取数，临时查询”

• 业务异动分析：目标用户是业务 leader，功能涉及“业务描述，业务诊断”

PS：这里的业务描述和业务诊断可参见：https://xie.infoq.cn/article/71e6938066ad65a9133928b6b

客户数字化服务解决方案

方案名称：客户数字化服务解决方案。在用户进入企业业务生态时，为公司座席提供高效便捷的工作平台，支撑座席随时随地服务客户，保障服务过程合规、可控，支持从客户需求引→客户服务→客户回访的全流程

涉及产品：智能客服机器人，质检系统，坐席工作台

目标用户场景与功能：

• 坐席赋能场景：目标用户是坐席，功能涉及“请求规则分配，语料知识库，话术推荐辅助”

• 自助问答场景：目标用户是 C 客，功能涉及“业务路由匹配，导航规则配置”

• 坐席管理场景：目标用户是坐席 leader，功能涉及“语义质检（对坐席语料内容做合规性检查）”

客户数字化运营解决方案

方案名称：客户数字化运营解决方案。指的是用户从进入企业生态的开始，对用户新手，成长，稳定，衰退，沉默全生命周期精细化运营的全套服务产品

涉及产品：

整个用户运营的产品建设为人群+策略+数据监控。

自定义埋点 SDK（做用户行为数据采集），事件/漏斗/留存用户行为分析（做用户分析和圈选特定用户），订单/交易/履约/获客/渠道等主题的标签配置（做用户分析和圈选特定用户），个体与群体画像（做用户分析和圈选特定用户），营销触点配置（优惠券，短信，微信模板，push），营销任务配置（配置人群与策略的组合，任务调度等内容），营销效果看板（观测每次活动运营的效果 ROI）

目标用户场景与功能：

• 埋点数据采集：目标用户为业务产品，业务运营。功能涉及“自定义埋点 SDK，埋点规范与埋点框架”

• 用户总览分析：目标用户为业务 leader。功能涉及“用户行为分析模型，“多业务过程标签配置，个体与群体画像”

• 用户精准营销：目标用户为用户运营岗。功能涉及“营销触点配置，用户行为分析模型，多业务过程标签配置，营销触点配置，营销任务配置，营销效果看板”

行业大数据开发治理解决方案

方案名称：行业大数据治理解决方案。指的是整个大数据基建平台，Spark，Flink 流批一体的大数据开发平台，作业调度，数据质量，数据 API 服务，数据查询的全套基建平台

涉及产品：

数据开发（涉及 ods 层数据同步与 dw 层 ETL 聚合等整个数据仓库的任务开发）模块

作业调度（编排开发任务，编辑，删除，依赖，告警）模块

数据质量（规则配置，质量报告，预警监控）模块

数据安全（权限配置，脱敏管理）

数据资产（数仓模型，指标，表， 业务过程，主题域等资产可视化）模块

目标用户场景与功能：

• 日常数据生产：目标用户为数据开发，算法等数据工程岗。功能涉及“数据开发模块，作业调度模块，数据资产模块”

• 日常数据治理：目标用户为数据开发 leader，测试，运维岗。功能涉及“数据质量模块，数据安全模块”

• 日常数据查看与消费：目标用户为数据分析，数据运营等弱数据工程岗。功能涉及“数据资产模块”

总结

其实写本文的目的也很单纯，因为最近不停在做方案，做 PPT，在这个过程相当于真正的将自己的产品拉出在市场上溜，在这个过程中对被挑战过很多次，自己也反思过很多次，是觉得有些地方的确没有做到位，一是没有正确引导业务的需求，倒是为了个别用户的需求占了开发资源，导致真正需要去做的功能没有做深；二是没有更深度的思考，有意识的将成熟度不高的需求排除在产品框架之外，全部走数据开发人工了，没有把点状的需求整合到产品中来，产品承载的价值拉出去秀的时候感觉还是有点弱。如果能对用户每一次的需求都进行深度的思考，不能说后续的产品建设能有多大改善，但至少对用户的理解会更深一层。

俞军说过用户是特定需求的集合，有时候我们遇到太多天花乱坠的诉求会出现抗拒心理，从对“事”的抗拒到“人”的抗拒，这种经历我也是深有感触，有的时候我们更愿意相信自己的判断，而忽略了需求的本身，但本质上我们做的产品还是要围绕着具体的用户和场景出发的。这就要求我们在知识的掌握上，一定要做到宽度和深度齐飞。宽度是指能够举一反三，对需求和产品的思考是网状的，深度是指能够层层递进，打通知识点之间的阻隔，把功能做深。

自己这段时间也写了一些方案，下篇结合自己的经验讲讲如何写 PPT，如何包装一个方案。

额外的话

InfoQ 的签约作者礼物收到了，说起来又意外又惭愧，意外的是还能难说自己的文章有多么硬核多么深度，抱着试试运气的想法没想到一路通过了筛选，算是意外的惊喜；惭愧的是很多事情自己觉得想清楚了，提笔一写发现都是碎片化的内容，无法形成架构化的网状思考，导致产出效率还未达到自己满意的程度。

感谢 InfoQ 的鼓励，新的一年，以字为马，以笔为杖。