产品管理依然是讲故事

产品管理说到底就是讲故事。所以，让我通过讲一个故事，来分享我对产品管理的看法，以及 AI 如何改变了它。

那个我永远不会忘记的面试题

我的职业生涯始于 RealNetworks 的工程师，几年后我便负责 RealPlayer 的产品和工程团队。当时那是一款相当有分量的消费级产品——它拥有数亿用户，帮助把音频和视频带到了早期的互联网上。我会和业务那边的人一起开会，他们会提出诸如“我们应该在播放器每次启动时展示一条广告”之类的想法。我知道这么做不对，但我没办法用他们那些显示我们能赚多少钱的 Excel 表格来反驳。我想成为一名真正的产品经理，于是得出结论：我大概应该去读商学院。

我进了伯克利的商学院，到那儿没多久，我就在大学时的旧邮件列表上看到 LinkedIn 在招人。我投了申请，结果发现自己要和里德·霍夫曼面试。他坐下来，问了我一个永远不会忘记的面试题：

“那么，你想做产品经理。产品经理产出的产物是什么？”

他进一步解释道。工程师有产物：代码。商务拓展有产物：签好的合同。设计师做出视觉外观和图形。CEO 有组织架构图、融资计划，以及把所有人凝聚在一起的愿景。那产品经理呢？

我告诉他，我不确定产品经理是否真有那样的“产物”，但我们做的根本事情，是把正在发生的一切收集起来，写进一份规格说明里。规格说明就是蓝图。我们在其中定义需求，以及我们打算做的一切，它成为公司里最重要的文档之一，因为它让每个团队都能以此为起点去构建。

我当时显然很紧张。我想他注意到了，因为他安慰我说那是个不错的回答。我最终拿到了那份工作，从商学院退学加入了 LinkedIn，而从那以后我一直在思考那个问题。

从规格文档到故事的演变

因为我给出了错误的答案。

那时还处于软件开发的瀑布流时代。在 LinkedIn，我们试图在一个社交平台内重新构想一个求职平台——招聘经理可以在共同人脉的背景下查看职位申请，求职者可以浏览职位列表，并通过自己的人脉网络找到通往大门的路径。在这个探索过程中，我写了一份 120 页的规格文档，定义了整个体验以及各项需求。

此后这些年，我对此思考了很多。因为那份规格文档，显然并不是最重要的产物。故事才是。

规格文档描述的是一个系统，它必须做什么，以及在完成之前必须勾选掉哪些选项。那不是产品管理的艺术。 产品管理关乎讲述那些将要使用产品的人的故事，以及为什么产品会在他们的生活中产生影响。它必须让任何与你交谈的人都能立刻理解。而且它必须具有可复述性——人们需要能够忠实地把它传递下去，哪怕你不在场。

那是一份完全不同的文档，也是一份完全不同的工作。

十年前我做过一场关于产品管理的演讲，人们至今还在把它发给我；这要么是件令人受宠若惊的事，要么是这个领域没有进步的迹象。两种可能性我都会考虑。总之，整场演讲归结为一句话：“产品经理帮助他们的团队（和公司）把正确的产品交付给用户。”我把演讲的大部分时间都花在了逐词拆解这句话上。

在 AI 的世界里，这些有多少会改变？

什么在改变

显然，某些东西变了，实际上是好几样东西。一方面，它正在改变我们写代码的方式，以及我们从想法到跑起来的东西能有多快。另一方面，它正在改变用户对产品应该是什么样的期待。我认为我们才刚刚触及皮毛，尤其是在消费级领域。能够描述你需要什么，然后让产品把它交付出来，也许还有 agent 在后台运行，而你无需去学习和操作界面。

毫无疑问，做东西的成本已经崩塌。现在要界定一个东西的范围并尝试它，已经不再那么困难；这给了你巨大的灵活性。但判断力的成本丝毫没有改变。弄清楚该做什么，如今比以往任何时候都更重要。

产品开发是一个循环。过去是某个人有了一个想法——而且不一定非得是你；在一家好公司里，它可以来自任何地方。你去尝试它。你写一份 spec，或者一份产品简报，或者不管你把那份文档叫什么。它有一些前期成本：界定范围、设计、争论——在你花费宝贵的工程时间之前必须发生的一切。这些都是我们发明出来的仪式，目的是保护工程时间不被糟糕的决策浪费。因为你一年只能在这个循环里转六到八圈。

于是，做东西变得离谱地便宜。不是稍微便宜一点，而是差了一个数量级。而接下来发生的事，真的很有意思。那个旧循环依然存在——只是被重新排列成了新的顺序。

旧的循环是：想法、规格、成本核算、范围界定、其他一切，然后才开始构建。而现在：

这完全颠倒了：从规格与范围，变成构建与把玩。我认为这比当下发生的任何事情都更能改变产品管理。

这最终意味着规格不再是交付物； 这次是真的 。 你不必再从写一份长长的文档、把所有东西都在纸面上想清楚开始。这一点过去在理想层面成立，而现在，它在字面意义上就是显而易见的现实。

但我想谨慎一点，因为有一个同等且相反的错误，你同样可能犯。

现在做演示几乎不花什么成本。但能用的产品不是。 我不断看到这种新方法的另一面：“那很好啊，直接发布就行了。”事情仍然不是这样运作的。我们所有人都仍然必须尊重这一点：从原型到真正可用的东西，这段距离仍然需要时间来跨越。

关于产品经理有一种老套的说法，说他们的工作主要是问：“这个排得进日程吗？”把这种想法彻底扔掉。最重要的问题是：这个排得进产品吗？

我们都有很棒的想法，而现在我们都有能替我们写代码的智能体。决定要构建什么，已经正式不再是资源之争，而是影响力之争。是“这个还是那个”，而不是“这个还是没有”。当你怀有愿景、真正清楚自己想为世界做什么时，品味与策展在这里至关重要。但你构建的系统仍然必须让人感觉是完整的。

我对 AI 最大的担忧是，它让我们跑得更快，于是就把所有东西一股脑塞进去。我们谈论内容中的“AI 垃圾”；这就是 AI 垃圾在产品中的含义。我已经在一些地方见过这种情况，我想我们多少都有点担心。当任何人都能构建任何东西时，决定构建什么就是全部的工作。 而这是一个故事问题。你想讲什么故事？你想让你的客户理解什么故事？你想让什么故事活在他们脑海里？

作为 PM，你的工作不是写一份产品将做什么的规格说明。而是创造一种共享的理解——一幅关于我们在做什么以及为什么这么做的共享图景。用户为什么在这里？他们在每一步感受到什么，为什么这很重要？哪里令人印象深刻，哪里又平淡无奇？产品偶尔平淡无奇是可以的，只要你知道在哪里。但如果你写不出一个好剧本，产品就会变得乏味。

AI 给你的礼物是，现在你可以免费地、在最开始就把这些弄清楚。你可以快速把它构建出来，感受它，把玩它，并弄清楚那一句话：这个产品在用户的生活中为他们做了什么？ 因为如果你能回答这个问题，你就能回答我的问题：“人们真的在用吗？”因为现在你已经说出了它做什么，而你问的是他们是否真的去做。

什么没有改变

对你的产品拥有“愿景”意味着什么？

当我说愿景时，我指的不是使命宣言。那些很重要，但它们不是愿景。愿景是端到端的产品为用户而存在的理由。对此我有一个简单的框架：

在我的整个职业生涯中，每当我与创始人和其他产品人见面时，我都会问他们：人们在使用你的产品吗？ 而他们几乎总是直接跳到用户数据。“我们的 DAU/MAU 比率是 50%。我们的注册量突破了 10,000。我们的等候名单上有一百万人。我们的 ARR 是一百万。我们每天处理四十亿 token。我们登上了 App Store 第 3 名。”

这些中有哪一个回答了我问的问题吗？

有时我会再问一遍，但多加一个词：人们 真的 在使用你的产品吗？ 然后，有时候，他们会明白我到底在问什么。

LinkedIn 的目的是找到和被找到。对某些人来说，核心行为可能只是在别人联系你时做出回应。对大多数人来说，这不是每天都会发生的事；可能一年一两次。

看看那个周期——一年一两次。理解这一点对 LinkedIn 的运转至关重要，因为这个网络需要大量愿意被找到的人，以及至少一些愿意去找到别人的人。

毕竟，LinkedIn 是一个社交网络，所以你可能会忍不住催促用户每天都采取行动。我们没有那样做。相反，在早期我们花了大量时间确保人们保持个人资料的准确性。如果你一年只被找到一两次，那完全没问题，只要当它真的发生时，你点击进去并明白：“有人在联系我，这太好了。”

衡量产品是否奏效时，真正重要的是那些核心行为。把注意力放在直接流量上：找到那些实打实主动来找你的人。他们装好了应用、点开图标，或者手动输入了你的域名；他们是自愿奔着你来的。这才是真正重要的流量，而不是你用其他各种方式把人一时拉回来的那些。

然后，只把真正做出核心行为的人算进去。不是“短暂打开了一下应用”，而是真正参与其中。在 Discord 上，就是“进入了实时会话，真正读了消息、发了消息”。

如果你定义不出这些核心行为是什么，那你根本就没有产品，因为你对自己做的东西没有理解。

现在有件新东西，我很喜欢：在 AI 产品里，用户是在跟产品对话，或者以某种方式给它提示词，于是你就拥有了一份用户旅程的逐字记录。你能看到人们用自己的话在说什么。你能看到某个人在哪个确切时刻放弃、换了个说法。你能看到他们原本期待产品做什么、而产品没做到。去读这些记录！AI 很擅长把以前你看不到的东西翻出来，但你不能让它替你总结一切，也不能让它替你形成判断。形成判断——弄清楚故事到底是什么——这正是产品管理的工作，也是它的艺术。

新手引导

新手引导是你向客户讲述自己故事的最重要的一个时刻。他们发现了你的产品——也许是通过广告、病毒式邀请、一篇文章，或者别的什么。他们知道你的存在；他们好奇，想试一试。你再也得不到他们如此集中的注意力了。

说到这里，你必须记住，并非所有人接触你的产品时都怀有同样的动机。有急切型用户。他们极其渴望使用。他们已经准备好了。而且，说清楚一点，如果你在这家公司工作，你就身处急切型的世界里。公司内部的每个人都应该被当作急切型用户来对待；他们每天都沉浸在产品之中。当他们上手产品时，心里想的是：“我知道自己在干什么，这好无聊，为什么要有这一步？”

另一方面，还有路过型用户。他们对你没那么感兴趣。他们听说了，来看了一眼，但信息没打动他们，他们就要离开了。

这两类用户是分布的两端。中间是一大片模糊的中间地带。这些人是带着理由来的：他们好奇！他们想了解更多！而你确实可以把他们转化为产品的核心用户。这些才是你需要围绕其来构建产品的人。急切型用户你无论如何都会得到。中间地带才是你需要理解的。

假设你的用户是有动机、有好奇心的。花时间一步一步地介绍产品。更多简单的步骤胜过更少复杂的步骤。多年来，我在多家公司通过 A/B 测试证明了这一点。如果每一步都是独立而简单的，并且你要求什么、教什么都清清楚楚，那就胜过用单个大页面，或者为了减少步骤数量而设置复杂选项。每一次都是如此。

那么，你究竟该如何构建这样的体验？

从重复核心信息开始：这是用来做什么的。在产品内部陈述背景。询问基本信息——邮箱、密码、电话——没问题。至于其他一切，解释你为什么问，以及它和什么相关。然后把你的产品拆解为关键概念，每个概念都配一个清晰的用户操作。

AI 产品让这件事变得更难，而不是更简单。你面对的是一个空白的提示框。从某些方面来说，这是有史以来设计得最糟糕的引导页面。它是一个魔法盒子。它什么都能做。那么……你想做什么？

如今很多产品一上来就说：“嗨，我是来帮你的，有什么尽管问！”就我自己而言，在那一刻，我并不是一个最善于表达或有创意的人。你必须一个概念一个概念地教它能力。“如果你这样问，我就能做到。”然后让产品真的去做。让用户尽快到达至少一个有价值的用例，最好是用他们自己的数据，这样对他们来说才真正有价值。

有时候有人问我：流程更长，难道不会让更多人流失吗？会！但那些走完流程的人，真正使用你产品的可能性要大得多得多。如果你在 A/B 测试两种不同的引导流程，千万不要看有多少人走到了流程终点。要看有多少人第二天、或者第二周还会回来，以及有多少人采取了核心操作。如果你在那一刻问他们：“这个产品是什么？”他们应该能给出大致正确的答案。从这一刻起，你的留存数据就是你的成绩单。

一个来自 Twitter 的故事

我打算通过讲一个来自 Twitter 的故事，把这一切串起来。

我在 2009 年底加入 Twitter。我们有一个增长问题——但其实它并不是真正的增长问题。Twitter постоянно出现在新闻里。人们在博客上写它，媒体在谈论它，很多人都在问：“这个叫 Twitter 的东西是什么？我得去搞清楚然后注册。”然后数百万人确实这么做了。但他们再也没有回来。

问题在于，没有人能告诉你 Twitter 是什么。我其实可以证明这一点：

图注：“我们最终做到了第一名。”

我们当时做引导的方式是，用户注册后会看到一些选项，比如“找到你的朋友”或者“关注 20 个随机的人”。大多数人会跳过，然后落在一个看起来像这样的页面上：

这实在太糟糕了！就是一个大大的空盒子。人们看到它只会想：“……我没什么可说的。”然后就走了。如果你当时问他们：“Twitter 是什么？”他们会说：“我觉得就是向世界说点什么？或者找到我的朋友？我也不知道。”

于是我们花了几年时间重做引导流程，最终找到了行之有效的方案——Learn Flow。我们像讲故事一样，一次教他们一个概念，把 Twitter 讲清楚。那一年，它比我们发布的任何东西都更能提升留存率。

Learn Flow，一屏一屏地看

首先是新的首页：“欢迎来到 Twitter。”我们没有试图往上面放内容，只写了一句话：“了解你关心的人和机构此刻正在发生什么。”说实话，这是对 Twitter 相当不错的描述。

然后是：这是一条推文。它是一条简短的消息，最多 140 个字符，可以包含链接。现在你就知道了，推文是这东西的基本单位。

接下来你得建立自己的时间线。于是我们给你展示了一条时间线。我们让你点击左侧用户的“关注”。当他们点击关注后，他们的推文就出现在右侧。这样你一下子就明白了整个概念：我点关注，推文就出现，那就是我的时间线。 这正是 Twitter 的核心概念——推文、关注和时间线。

最后，是你自己的时间线。上面的每一个账号你都认得，因为都是你自己关注的。

引导流程就是你的故事。

为用户打造正确的产品

作为产品经理，你的职责是帮助团队和公司为用户交付正确的产品。在 AI 时代，交付本身已经不像过去那样是主要问题了。搞清楚什么是正确的产品，以及你的用户是谁，其重要性丝毫不减当年。甚至可以说更重要了。

永远要问，人们是否真的在用你的产品。要理解这意味着什么。思考它的目的、核心动作、循环。在引导流程上花的时间，要多到显得不太合理。那里是你转化模糊中间地带的地方，也是你真正讲述产品故事的地方。

用 AI 加快原型制作——但不要加快你的判断。不要放弃你的判断。不要只是说：“好吧，我们测一下看看。”那样做出来的产品会很粗糙。在每一个环节都保持你的判断。这份工作最难的部分，仍然是在我们作为产品经理的全部创造力，与我们现在能够获取的全部数据之间取得平衡。

祝你好运！