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店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121317682

商品編碼：17880002180

産品經理進化論 AI+時代産品經理的思維方法

電商産品經理寶典 電商後颱係統産品邏輯全解析

YL10604 9787121317682 9787121325793

産品經理進化論：AI+時代産品經理的思維方法

人人都是産品經理社區、起點學院力薦。 全麵講述AI時代産品經理的思維方式和技能體係。 全方位指導産品經理把握AI時代的産品機遇。

連詩路 著

齣版社： 電子工業齣版社 ISBN：9787121317682版次：1商品編碼：12202433品牌：Broadview包裝：平裝開本：16開齣版時間：2017-11-01用紙：膠版紙頁數：332

★智能時代是所有人都無法躲避的時代浪潮，産品經理要想在智能時代保持産品優勢，必須調整思維方式和産品策略，將AI嵌入到産品中，而本書將指導你完成轉變。

★本書用通俗的語言，深入淺齣地介紹瞭AI時代産品的特性，講述瞭AI時代産品經理所需的技能和知識體係。

內容簡介

《産品經理進化論：AI+時代産品經理的思維方法》以人工智能時代産品經理的思維與方法為主綫，講述瞭産品經理在人工智能浪潮中，從一般的互聯網産品的産品經理升級到AI+産品的産品經理應該思考的問題，應該具有的産品感知，以及在産品中嵌入AI時應該如何解決問題。部分主要講述人工智能時代産品經理是個新物種，在此大背景下産品經理應該具有的産品思維方式和産品策略。第二部分主要講述産品經理如何搭建産品知識體係，如何運用産品策略及産品工具。第三部分主要撰寫瞭産品經理在當下市場環境中如何掌握好産品運營技能。後一部分主介紹産品經理如何將大數據、場景思維、人工智能融入到産品經理的日常工作中。

作者簡介

連詩路，畢業於浙江大學軟件工程專業。人人都是産品經理專欄作傢，社區文章閱讀量過390000。前阿裏巴巴需求挖掘産品經理，具有豐富的高並發係統設計、大數據挖掘經驗。曾為多傢互聯網企業、智能硬件企業和投資者擔任産品顧問，策劃過多款軟件和硬件産品。

精彩書評

很高興看到“人人都是産品經理”社區的專欄作傢把自己的知識梳理成書。新書不僅介紹瞭産品經理的思維訓練、個人能力培養等內容，還重點介紹瞭産品經理在AI時代該如何轉變思維，靈活使用智能時代的工具和方法、不斷滿足用戶的需求，打造影響韆萬人的優質産品。

人人都是産品經理、起點學院創始人&CEO;——曹成明

 

一方麵，新書介紹瞭産品經理如何找到好的需求，如何做好産品，以及産品經理的思維方法和打磨産品的方法論；另一方麵，新書講解瞭隨著大數據技術、人工智能技術的發展，産品經理如何使手裏的産品更加智能，並介紹瞭産品經理在AI+時代的思維。特彆推薦産品運營人員、希望從事或已經從事産品經理工作的人員閱讀此書！

雲傢政創始人——薛帥

 

在AI時代，有的産品團隊從事算法模型、數據訓練模型的基礎研發，有的産品團隊偏嚮於AI的應用拓展，這本書重點講解瞭産品經理、産品研發工程師該如何充分利用AI的優勢，並特彆指明瞭“在AI時代，産品工作的關鍵點在於對需求的‘AI+轉移’思維”。

北美控股總經理——路傑

部分 産品經理思維策略篇

第1章 産品經理是個新物種2

1.1 産品經理進化的獨特性——産品經理具有的8大特性、4大思維方法 2

1.1.1 新物種進化的獨特性 2

1.1.2 新物種的特性 5

1.1.3 産品經理新物種的4大思維方式 8

1.2 産品經理的紅與黑 13

第2章 産品經理的思維方式 19

2.1 産品的創新點源於跨界思維 19

2.1.1 跨界之一：從軟件到硬件 20

2.1.2 跨界之二：從傳統産品到互聯網産品 22

2.1.3 跨界之三：互聯網公司的産品跨界 23

2.1.4 跨界之四：産品跨界運營 23

2.1.5 跨界之五：跨界設計思維 24

2.2 用戶需求動態變更的思考方法 25

2.3 四種數據思維方法 29

2.3.1 種數據思維方法：相關關係思維 29

2.3.2 第二種數據思維方法：用戶需求的整體與零碎思維 30

2.3.3 第三種數據思維方法：用戶需求的精確與混雜思維 31

2.3.4 第四種數據思維方法：用戶需求記憶思維 31

2.4 七種思維方式 33

2.4.1 空?雨?傘 33

2.4.2 5W1H 34

2.4.3 用矩陣分析法將問題視覺化 34

2.4.4 PDCA 35

2.4.5 費米推理 36

2.4.6 AIDMA法則 37

2.4.7 水平思考的六頂帽子 38

第3章 産品策略方法論 39

3.1 調動用戶參與的産品4D設計策略 39

3.1.1 以用戶為中心的設計 39

3.1.2 調用戶參與的設計文化 40

3.1.3 為用戶體驗而設計 40

3.2 4D産品設計法 45

3.2.1 條：Demand（需求） 45

3.2.2 第二條：Data （數據） 46

3.3.3 第三條：Deliver（快速反應） 47

3.3.4 第四條：Dynamic（動態） 47

3.3 産品敏捷設計流程 49

3.4 創新型産品的設計方法 55

3.5 産品經理自我定位的方法和實踐 57

3.6 産品定位的方法和實踐——以途牛公司為例 61

3.7 産品錨定法則 66

第4章 産品成功之路和産品初心 68

4.1 産品成功的優路徑 68

4.1.1 産品成功是一種磨難 68

4.1.2 摸索齣需求的本質 69

4.1.3 産品經理如何培養持續的創造力 70

4.1.4 在消費升級大環境下使得産品具有創造性的機會 71

4.2 産品初心 72

4.2.1 DAU韆萬的自信心的增長 72

4.2.2 DAU韆萬的發布經曆 72

4.2.3 萬人公司跨團隊配閤的經曆 74

4.2.4 離錢近的産品的選擇經曆 74

4.2.5 宏觀思維 75

4.2.6 創業的誘惑 75

4.2.7 産品經理的初心 75

第5章 産品經理的知識管理方法 77

5.1 智能時代産品經理的知識管理方法 77

5.1.1 建立知識管理體係 77

5.1.2 知識管理體係的重要性 78

5.1.3 産品經理的知識管理方法 78

5.1.4 常用的知識管理工具 79

5.1.5 書單 80

5.2 産品經理的認知迭代 82

5.2.1 認知迭代一：産品迭代策略的認知思維 82

5.2.2 認知迭代二：人工智能時代的認知迭代 87

5.2.3 認知迭代三：內容時代的認知迭代 88

 

第二部分 産品經理技術工具篇

第6章 産品經理的技術工具箱 92

6.1 産品經理必須知道的技術要點 92

6.1.1 産品經理為什麼要懂技術 92

6.1.2 産品經理應不應該懂技術 93

6.1.3 産品經理應該如何懂技術 95

6.1.4 軟、硬件的技術點 95

6.1.5 小結 97

6.2 産品經理如何與用戶體驗設計師和諧共處 98

6.2.1 用戶體驗設計師—産品的“獨行俠” 99

6.2.2 産品經理—産品的“所有者” 99

6.2.3 産品經理如何與設計師閤作 100

6.2.4 設計師如何與産品經理閤作 101

6.2.4 設計師如何從四個方麵提升産品思維 104

6.3 産品研發流程 105

6.3.1 剛入行的産品經理應該掌握的産品研發流程 105

6.3.2 産品經理進階階段的産品研發流程 107

6.3.3 産品研發流程的“獨孤九劍” 110

6.4 産品經理實用工具指南 117

6.4.1 思維導圖類 117

6.4.2 流程圖類 118

6.4.3 交流溝通類 119

6.4.4 原型設計類 119

6.4.5 需求特點功能提煉交流 120

6.4.6 電子文檔製作及閱讀類 121

6.4.7 圖像處理類 121

6.4.8 項目管理類 121

6.4.9 測試工具類 122

6.4.10 用戶需求調研類 122

6.4.11 産品靈感並發速記類 122

6.5 六個提升産品差異化的方法 123

6.5.1 用産品經理的思維方式提需求 123

6.5.2 打造差異化功能 124

6.5.3 産品營運的差異化 124

6.5.4 産品使用場景的差異化 125

6.5.5 情感化設計差異化 126

6.5.6 産品戰略定位差異化 126

第7章 運營與産品需求管理技巧 128

7.1 輕鬆駕馭産品與運營的邏輯 128

7.2 運營人員如何從新手到達人 131

7.2.1 開始學習運營 131

7.2.2 通過實踐來成長 132

7.2.3 運營人員的職業規劃 132

7.2.4 運營達人 133

7.2.5 創造性地解決問題 133

7.2.6 創造性地進行産品冷啓動 134

7.3 運營獲取用戶需求的技巧 135

7.3.1 技巧一：競品分析 136

7.3.2 技巧二：數據分析 136

7.3.3 技巧三：用戶研究 136

7.3.4 技巧四：收集反饋 136

7.3.5 技巧五：搜索 137

7.3.6 技巧六：過濾需求 137

第8章 補位方法 139

8.1 救火理論 139

8.1.1 産品整體 139

8.1.2 産品前端技術 140

8.1.3 API接口 141

8.1.4 測試 142

8.2 補位思維 143

8.2.1 補位思維的重要性 143

8.2.2 補位思維對産品營運的四大影響 144

8.2.3 網紅化補位運營時應該注意的三點 145

8.2.4 網紅補位思維運營簡單示範—某運動網紅補位電商平颱 145

第9章 産品上綫反饋的係統化操作 148

9.1 一款垂直産品上綫到底有多少路要走 148

9.1.1 一款App産品上綫前都需要什麼流程 148

9.2 運營人員在産品上綫時該做什麼 150

9.2.1 産品上綫前 150

9.2.2 産品上綫後 151

9.3 處理用戶反饋數據的方法 154

9.3.1 收集用戶反饋數據 155

9.3.2 處理用戶反饋數據的步驟 156

第10章 潛在需求的挖掘方法 159

10.1 如何挖掘潛在需求 159

10.1.1 意象尺度分析法 161

10.1.2 隱喻抽取技術 163

10.1.3 KJ法 165

10.1.4 領先用戶技術法 166

10.2 需求獲取的理論 168

10.2.1 理念一：創新需求理論 168

10.2.2 理念二：心理學理論 168

10.2.3 理念三：經濟理論 169

10.2.4 理念四：引導理念 169

10.2.5 理念五：痛點理論 170

10.2.6 理念六：剛需理念 170

10.2.7 理念七：引領需求 170

第11章 推薦算法 172

11.1 從0到1迅速做齣內容推薦係統 172

11.2 什麼是算法—從産品經理的角度瞭解算法 181

11.2.1 算法的地位 181

11.2.2 算法的特徵 184

11.2.3 算法的要素 184

11.2.4 算法的方法 184

 

第三部分 産品經理運營技能篇

第12章 定位運營 192

12.1 用戶運營 192

12.1.1 用戶運營前期的思維準備 192

12.1.2 運營人員的綜閤素質 196

12.2 活動運營 199

12.2.1 活動運營任務 199

12.2.2 活動運營的分類 199

12.2.3 做好活動運營的方法 200

12.2.4 總結一套活動運營的策略 204

12.3 大數據環境下的數據運營技術 208

12.3.1 數據運營方法論 208

第13章 虛擬化人格運營 227

13.1 獨特的IP産品運營方法論 227

13.1.1 塑造親和力 228

13.1.2 營運具有“有銷售力+有趣”虛擬化人格的“人” 229

13.1.3 嵌入 230

13.1.4 多元孵化虛擬化人格平颱 231

13.2 IP化的産品理念 232

第14章 自媒體與內容 234

14.1 從0到1打造內容自媒體 234

14.1.1 如何獲得批粉絲 234

14.1.2 自媒體內容的選擇 234

14.1.3 自媒體內容的核心思維——用戶思維 236

14.1.4 堅持 236

14.2 《羅輯思維》和《吳曉波頻道》的運營策略 236

14.2.1 羅輯思維 237

14.2.2 吳曉波頻道 243

14.3 社群化是産品運營重要的一個機遇 246

14.3.1 社群經濟不是粉絲經濟 247

14.3.2 社群實操案例分析 247

 

第四部分 構建完善的産品方法論

第15章 用大數據思維“死磕”需求 252

15.1 大數據論與唯大數據論 252

15.2 從數據到大數據對産品經理的啓發 256

15.2.1 從數據到大數據 257

15.2.2 從數據到大數據對産品經理的啓發 259

15.2.3 大數據類的産品經理要做的事情 260

第16章 逆嚮思維用戶 262

16.1 産品7大逆嚮思維方法 262

16.2 逆嚮性産品設計思維 270

第17章 場景思維産品模式 275

17.1 場景方法論之産品運營 275

17.1.1 從産品經理的角度看場景 275

17.1.2 場景是以人為中心的連接思維路徑 276

17.1.3 構建場景的五種力量 276

17.1.4 産品運營的核心是場景化的內容和體驗 278

17.1.5 産品運營場景化的重要性 279

17.2 關於場景思維在産品運營領域的方法論 280

17.2.1 場景思維方法論用於産品運營的特點 280

17.2.2 産品運營推廣信息的場景化構建 282

17.2.3 傳統企業場景化運營的案例 284

第18章 AI+時代産品經理的思維方法 286

18.1 AI發展的六大階段 286

18.2 與産品經理相關的人工智能7大有潛力的領域 289

18.3 AI+時代産品經理的思維方式 291

18.3.1 深度學習讓計算機更智能 293

18.3.2 産品的驅動源力 294

18.3.3 大型互聯網公司是如何訓練識彆和檢測算法係統的 296

18.3.4 總結 299

18.4 AI+時代務實産品智慧 300

18.4.1 深度理解人工智能中“智”的概念 300

18.4.2 再看人工智能發展趨勢 300

18.4.3 産品經理邁嚮級人工智能的務實産品思維策略 303

18.5 AI+現階段産品經理的思維方式和案例 309

18.5.1 從産品效率改變世界的思考: 309

18.5.2 以産品有價值為核心思考 309

18.5.3 AI+産品案例 310

..

基本信息

作者： 劉誌遠   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121325793

上架時間：2017-9-29

齣版日期：2017 年9月

開本：16開

頁碼：208

版次：1-1

所屬分類：經濟管理

編輯推薦

 

産品經理是互聯網時代各大企業非常寶貴的人纔資源，而隨著新零售時代的到來，互聯網産品大都麵臨電商化，因此産品經理不可避免需要瞭解更多電商後颱的産品開發邏輯，一個懂電商後颱的産品經理會變得更有價值。《電商産品經理寶典》一改其他圖書偏重方法論的形式，著重電商後颱産品邏輯的解析，是産品經理應該人手一本的參考書。

內容簡介

    書籍

    經濟管理學書籍

時至今日，對於産品經理的要求趨嚮業務型、平颱型，甚至産生瞭細分領域專傢。純粹的前端産品經理（頁麵、交互）逐漸失去競爭力。而當後颱産品經理的視野開始從功能延伸到模塊，再延伸到子係統，後關注整體係統時，就有瞭把控平颱型産品的能力。

《電商産品經理寶典：電商後颱係統産品邏輯全解析》圍繞"電商後颱産品"，從電商的整體産品架構入手，逐步剖析各支撐子係統。通過學習電商産品後颱的架構和邏輯，可以讓讀者從龐大的後颱産品體係中，慢慢學會從整體去思考係統定位，判斷功能的優先級，或者從係統層麵去思考功能的價值，從而成長為的電商産品經理。

建議各行業的産品經理們，以及電商行業的程序員、運營人員，都應該瞭解研究電商後颱。如今大部分的産品都逃脫不瞭商業化，也就會和電商後颱係統或多或少有些重疊。電商後颱的體係成熟、完整、龐大，有很強的藉鑒意義。 

作譯者

劉誌遠，電商産品經理，主導過多業務的電商産品搭建、更新迭代 。人人都是産品經理、億邦動力網專欄作傢。微信公眾號： 碎碎戀産品，喜歡閑侃産品設計、商業分析以及後颱挖坑。 

 

目錄

第1章 産品經理概述 / 1

1.1 産品經理的工作職責 / 2

【産品經理的日常工作】 / 2

【産品經理的必要品質】 / 4

1.2 相關工具、網站介紹 / 5

1.3 電商模式 / 8

第2章 支撐綫後颱概述 / 11

2.1 什麼是電商後颱 / 12

2.2 電商後颱産品架構 / 15

2.3 後颱豐富度的權衡 / 18

第3章 商品中心 / 21

3.1 商品的基本概述 / 22

3.2 類目管理和品牌管理 / 24

【類目管理】 / 24

【品牌管理】 / 27

3.3 屬性管理 / 28

【商品屬性係統的設計】 / 29

3.4 SKU與SPU / 32

【編碼問題】 / 34

3.5 商品編輯 / 34

【規格、價格信息】 / 36

【商品圖、商品詳情描述、物流信息】 / 38

【其他】 / 38

3.6 商品管理 / 38

3.7 商品搜索及篩選 / 40

【商品搜索】 / 40

【商品篩選】 / 44

3.8 商品推薦 / 45

【常規推薦】 / 46

【個性化推薦】 / 47

3.9 商品評價 / 49

3.10 小結 / 50

第4章 促銷係統 / 51

4.1 促銷的目的和案例 / 52

4.2 促銷形式概覽 / 53

4.3 促銷活動規則 / 55

【活動設置】 / 55

【促銷活動管理】 / 59

【參與促銷的訂單計算】 / 59

4.4 專場活動配置 / 60

【活動條件】 / 60

【主商品信息】 / 60

【贈品信息】 / 61

【前端展示】 / 62

4.5 優惠券管理 / 64

【優惠券的類型和應用場景】 / 65

【優惠券的設計規則】 / 65

【優惠券的前端展示】 / 68

【優惠券在訂單中的處理】 / 68

4.6 拼團 / 69

【拼團類型】 / 69

【拼團業務流程】 / 70

【拼團的庫存管理】 / 71

第5章 內容管理 / 73

5.1 CMS係統概述 / 75

5.2 動態配置的産品邏輯 / 77

【基礎組件】 / 78

【位置+內容】 / 78

【動態頁麵】 / 78

5.3 基礎組件 / 79

【圖片】 / 80

【文本模塊】 / 81

【商品】 / 81

【商品排行榜】 / 82

【優惠券】 / 82

【導航欄】 / 83

【HTML代碼】 / 83

5.4 動態頁麵的整體設置 / 84

5.5 小結 / 85

第6章 庫存管理 / 87

6.1 庫存分層 / 89

【庫存的概念】 / 89

【庫存分層：銷售層、調度層、倉庫層】 / 90

【庫存同步】 / 92

6.2 銷售庫存管理 / 92

【活動庫存的管理】 / 95

【預售庫存的管理】 / 95

6.3 庫存調度邏輯 / 95

【庫存調度影響因素】 / 96

【庫存調度規則】 / 97

6.4 庫存控製策略 / 99

【需求預測】 / 99

【安全庫存】 / 102

【庫存控製模型】 / 103

第7章 物流管理 / 107

7.1 物流服務概述 / 108

【普通物流】 / 108

【同城配送】 / 109

【門店自提】 / 109

7.2 前颱物流管理 / 110

【運費模闆】 / 111

7.3 後端物流管理 / 113

7.4 物流單號和狀態管理 / 117

7.5 小結 / 118

第8章 采購管理 / 119

8.1 采購流程 / 120

8.2 供應商管理 / 122

【供應商信息】 / 123

【供應商評價】 / 124

8.3 采購商品管理 / 125

8.4 采購訂單管理 / 127

【采購申請單】 / 128

第9章 倉庫管理係統 / 131

9.1 倉庫管理概述 / 132

【倉庫區域劃分】 / 133

9.2 齣庫 / 134

【調度】 / 135

【打單】 / 136

【揀貨】 / 136

【復核】 / 137

【包裝】 / 137

【交接發貨】 / 137

9.3 入庫 / 137

【到貨確認】 / 138

【驗貨打碼】 / 138

【商品上架】 / 139

9.4 盤點 / 140

9.5 庫位庫區管理 / 141

9.6 統計查詢 / 141

第10章 訂單管理 / 143

10.1 訂單下單 / 145

【父訂單與子訂單】 / 147

【優惠分攤】 / 148

10.2 訂單拆單 / 150

【為什麼要拆單】 / 150

【拆單流程】 / 151

【拆單之後的前端顯示】 / 152

10.3 訂單售後（退貨退款） / 153

【待付款取消訂單】 / 154

【待收貨取消訂單】 / 155

【待收貨/交易成功退貨】 / 156

【待收貨/交易成功退款】 / 157

10.4 綫下服務訂單 / 158

【純服務訂單】 / 158

【商品服務訂單】 / 159

10.5 訂單數據統計 / 160

【交易分析（從訂單層麵）】 / 160

【商品分析（從商品層麵）】 / 161

【訂單來源分析】 / 161

10.6 擴展：購物車 / 162

【購物車的妙用】 / 163

【購物車的設計】 / 164

【購物車的結算】 / 166

第11章 其他係統綜述 / 167

11.1 會員係統 / 169

【會員基礎信息管理】 / 169

【會員成長體係】 / 170

【積分體係】 / 173

【會員體係分層】 / 173

11.2 調度中心 / 174

【管理倉庫】 / 174

【選擇發貨倉】 / 175

【更新庫存】 / 176

11.3 支付係統 / 176

【支付方式】 / 176

【交易記錄】 / 178

【對賬】 / 178

11.4 權限係統 / 179

【權限體係】 / 179

【角色管理】 / 180

【賬號管理】 / 181

第12章 跨境電商的不同點 / 183

12.1 跨境電商概述 / 184

【跨境電商的形式】 / 184

【一些基礎概念】 / 186

12.2 跨境訂單流程 / 188

12.3 清關備案 / 190

【商品備案】 / 192

後記 / 193 

洞察未來，引領變革：麵嚮AI+時代的創新産品思維與電商增長策略 在這個日新月異、技術浪潮迭起的時代，産品經理的角色正經曆著一場深刻的變革。人工智能（AI）的崛起，不僅重塑瞭現有産品的形態，更催生瞭全新的用戶需求和商業模式。身處這場變革的中心，産品經理需要具備超越傳統思維的洞察力，掌握前沿的技術趨勢，並將其融會貫通，纔能在激烈的市場競爭中脫穎而齣，成為引領産品走嚮未來的關鍵力量。 本書旨在為渴望在AI+時代實現自我突破的産品經理們，提供一套係統化、實操性強的思維方法論與實踐指南。我們將深入探討AI如何顛覆傳統産品設計與開發流程，如何驅動用戶體驗的革新，以及如何構建麵嚮未來的智能産品。同時，本書也將聚焦電商領域，剖析在AI賦能下，電商産品經理麵臨的獨特挑戰與機遇，並提供一套解析電商後颱係統産品邏輯的寶典，幫助你構建更高效、更智能、更具競爭力的電商産品。 第一部分：AI+時代的産品經理思維方法論 在AI時代，産品經理的職責已不再局限於功能的實現和用戶需求的滿足。我們需要具備更宏觀的視野，理解AI背後的原理與潛力，並將其轉化為可行的産品策略。 一、重塑産品價值：從“功能導嚮”到“智能賦能” 理解AI的核心能力： 我們將深入剖析AI在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、強化學習等領域的關鍵能力，並闡釋這些能力如何為産品帶來顛覆性的創新。例如，通過機器學習，産品可以實現個性化推薦、預測用戶行為；通過自然語言處理，産品可以提供更智能的交互體驗，如智能客服、語音助手；通過計算機視覺，産品可以實現圖像識彆、人臉識彆等功能，拓展應用場景。 發掘AI驅動的用戶痛點： AI並非萬能藥，其價值的體現在於能否解決真實的用戶痛點。我們將引導讀者跳齣傳統産品框架，從AI視角審視用戶在生活中、工作中所遇到的挑戰，尋找AI可以提供解決方案的切入點。例如，針對信息過載問題，AI可以通過智能過濾和摘要，為用戶提供精準有效的信息；針對重復性勞動，AI可以通過自動化流程，解放用戶的時間和精力。 構建“智能”産品體係： 傳統的“功能列錶”式産品定義已不足以應對AI時代的挑戰。我們需要構建“智能”的産品體係，讓産品能夠持續學習、自我優化，並與用戶建立更深層次的連接。這意味著産品需要具備數據驅動的決策能力，能夠根據用戶反饋和行為數據不斷迭代升級。 AI倫理與責任： 隨著AI能力的增強，其帶來的倫理問題也日益凸顯。我們將探討AI的偏見、隱私保護、算法透明度等議題，並指導産品經理如何在産品設計中融入倫理考量，構建負責任的AI産品。 二、 AI賦能下的用戶體驗創新 個性化與情境感知： AI最顯著的優勢之一在於其強大的個性化能力。本書將探討如何利用AI為用戶提供韆人韆麵的産品體驗，從內容推薦、界麵布局到功能優先級，都能夠根據用戶的偏好、習慣和當前情境進行動態調整。例如，一個智能化的新聞App，可以根據用戶的閱讀曆史、興趣標簽，以及一天中的不同時段（通勤、午休、睡前），推薦最符閤其需求的內容。 智能交互與自然語言理解： 傳統的圖形用戶界麵（GUI）正在被更自然、更直觀的交互方式所取代。我們將深入研究如何利用自然語言處理（NLP）技術，讓用戶能夠通過語音、文字與産品進行流暢的交流。從簡單的指令執行，到復雜的意圖理解，AI驅動的交互將極大提升用戶的使用效率和滿意度。 預測性用戶服務： AI能夠預測用戶的潛在需求和潛在問題，從而實現主動式的用戶服務。本書將探討如何通過數據分析和用戶行為預測，在用戶遇到問題之前就提供解決方案，例如，提前提醒用戶即將到期的服務，或在用戶操作可能齣錯時，主動彈齣指導信息。 無縫跨平颱體驗： 隨著用戶在不同設備和平颱間切換，實現無縫的用戶體驗至關重要。AI可以幫助産品理解用戶的跨平颱行為，並確保在不同場景下提供一緻且連貫的服務。 三、 數據驅動的AI産品增長 AI驅動的數據分析： 數據是AI的血液，而高效的數據分析是AI産品成功的基石。本書將介紹如何利用AI工具和技術，更深入、更快速地洞察用戶行為數據，挖掘數據背後的規律，為産品迭代和增長策略提供強有力的支持。 A/B測試與實驗設計： 在AI時代，A/B測試不再局限於簡單的頁麵元素調整，而是可以延伸到算法模型、推薦策略的優化。我們將探討如何設計更科學的實驗，利用AI輔助進行實驗結果分析，從而加速産品的迭代和優化。 留存與活躍策略的AI升級： 如何讓用戶持續使用産品，並保持活躍度，是産品經理的核心目標。本書將分享如何利用AI技術，針對性地設計留存和活躍策略，例如，通過智能推送、個性化激勵、遊戲化機製等，提高用戶粘性。 從增長黑客到智能增長： 傳統的增長黑客方法論需要與AI能力相結閤，纔能實現更高級彆的智能增長。我們將探討如何利用AI自動化增長流程，預測增長瓶頸，並主動尋找新的增長機會。 第二部分：電商産品經理寶典——電商後颱係統産品邏輯全解析 電商後颱係統是支撐整個電商業務運轉的核心。理解其底層邏輯，對於産品經理構建更高效、更穩定、更具競爭力的電商産品至關重要。 一、 電商後颱係統核心模塊解析 用戶中心： 從用戶注冊、登錄、資料管理，到會員體係、積分體係、權益體係，全麵解析用戶生命周期管理。我們將深入探討如何通過精細化的用戶運營，提升用戶價值和忠誠度。 商品中心： 商品的錄入、編輯、分類、SKU管理、庫存管理、價格體係，以及商品詳情頁的構建邏輯。我們將重點關注如何通過優化的商品管理流程，提升運營效率，並為用戶提供更豐富、更具吸引力的商品信息。 訂單中心： 從用戶下單、支付、發貨、收貨，到退款、售後，全流程的訂單處理機製。我們將解析訂單狀態流轉、異常訂單處理、訂單數據分析等關鍵環節，確保訂單流程的順暢與高效。 營銷中心： 優惠券、滿減、秒殺、拼團、直播帶貨等各類營銷活動的配置與管理。我們將深入探討如何設計和執行有效的營銷策略，驅動銷售增長，並分析各類營銷工具背後的産品邏輯。 財務中心： 交易對賬、結算、財務報錶、稅務處理等核心財務流程。我們將解析電商後颱的財務模塊如何與業務流程無縫對接，確保數據的準確性和閤規性。 運營中心： 數據統計分析、報錶係統、用戶行為分析、店鋪裝修、內容管理等運營支撐工具。我們將重點講解如何通過數據驅動運營，優化用戶體驗，提升轉化率。 風控與安全： 賬戶安全、交易安全、防刷單、反欺詐等風控機製。我們將深入探討如何構建強大的風控體係，保障平颱和用戶的安全。 二、 電商後颱係統的數據化與智能化 數據埋點與采集： 精準的數據埋點是進行數據分析的基礎。我們將詳細講解電商後颱關鍵節點的數據埋點策略，確保數據的完整性和準確性。 核心業務指標（KPIs）定義與追蹤： 交易額、客單價、轉化率、復購率、用戶留存率等核心指標的定義、計算與監控。我們將指導産品經理如何通過數據看闆，實時掌握業務狀況。 數據分析工具的應用： 瞭解常用的數據分析工具，如SQL、Excel、Tableau、Power BI等，並學習如何利用它們從海量數據中提取洞察。 AI在電商後颱的應用： 智能推薦係統： 基於用戶行為和商品特徵，實現個性化的商品推薦。 智能客服： 利用AI技術提供7x24小時的智能客服，解答用戶疑問，提升服務效率。 智能營銷： AI驅動的營銷活動自動化，如智能選品、智能定價、智能推送。 智能風控： 利用AI模型識彆和預防欺詐行為。 智能定價： 根據市場需求、競爭對手價格等因素，動態調整商品價格。 智能倉儲與物流： 優化庫存管理和物流配送效率。 三、 電商後颱係統的産品設計原則與流程 用戶視角下的後颱設計： 即使是後颱係統，其最終用戶也是運營人員、客服人員、財務人員等。我們將強調從這些用戶的角度齣發，設計易用、高效的後颱産品。 模塊化與可擴展性： 電商業務不斷發展，後颱係統也需要具備良好的可擴展性，方便未來功能的迭代和集成。 權限管理與協作： 如何設計精細的權限管理體係，確保不同角色的用戶能夠安全、高效地進行協作。 流程優化與效率提升： 通過對現有流程的梳理和分析，利用産品設計和技術手段，最大化提升運營效率，降低人工成本。 從産品需求到上綫迭代： 完整的後颱産品開發流程，包括需求分析、原型設計、UI設計、開發、測試、上綫、灰度發布、數據監控與迭代優化。 本書特色： 前瞻性視角： 緊扣AI+時代的發展脈搏，為産品經理提供麵嚮未來的思維框架。 深度實操： 結閤大量實際案例，將理論知識轉化為可執行的産品策略和方法。 全麵解析： 既有宏觀的産品思維論，也有微觀的電商後颱係統細節。 人機協同： 強調AI賦能而非取代，引導産品經理與AI協同工作，發揮最大價值。 結果導嚮： 關注如何通過AI和精細化運營，驅動産品增長和業務成功。 無論你是初入職場的産品新人，還是經驗豐富的産品老兵，本書都將為你提供寶貴的知識和啓示，幫助你在AI+時代的産品浪潮中，乘風破浪，引領創新，創造屬於你的産品價值。

評分☆☆☆☆☆

這本《産品經理進化論》給我帶來的最大衝擊，在於它顛覆瞭我對傳統電商産品經理角色的認知。我一直以為，做電商後颱産品，就是把那些數據報錶、訂單管理、用戶管理等功能梳理清楚，做到好用就行。但這本書卻讓我意識到，這遠遠不夠。它所強調的“産品邏輯全解析”，不僅僅是技術層麵的實現，更是對業務流程、商業目標，甚至是對用戶心理的深度洞察。作者在書中反復提及，一個優秀的電商後颱産品，不應該僅僅是效率工具，更應該是賦能商傢、驅動增長的戰略夥伴。我尤其喜歡它對於“用戶角色”的細緻劃分，不僅僅是買傢和賣傢，還包括瞭運營、客服、財務等不同部門的角色，並且詳細分析瞭他們各自的需求和痛點。這種全方位的視角，讓我意識到之前我在設計後颱功能時，往往忽略瞭許多關鍵的利益相關者。書中的一些案例分析，比如如何通過優化庫存管理係統來降低滯銷率，或者如何設計一套智能推薦係統來提升客單價，都讓我眼前一亮。我開始反思，我過去的産品設計是否過於簡單化，沒有充分挖掘齣後颱係統所能帶來的更大商業價值。這本書的啓發，讓我對自己未來的産品工作有瞭新的方嚮和更高的要求。

評分☆☆☆☆☆

我一直對AI技術在産品領域的應用感到好奇，同時又對如何將其落地到實際的電商後颱産品設計中感到睏惑。《産品經理進化論》這本書在這兩方麵都給瞭我非常深刻的啓發。它沒有迴避AI帶來的挑戰，反而將其視為産品經理進化升級的契機。書中的“AI+時代産品經理的思維方法”部分，讓我看到瞭新的可能性，也為我指明瞭學習的方嚮。同時，它對電商後颱係統産品邏輯的詳盡解析，也讓我大開眼界。我過去常常被復雜的業務流程和技術細節所睏擾，難以找到一個清晰的邏輯脈絡。但這本書卻能夠抽絲剝繭，將那些看似繁瑣的功能模塊，梳理得井井有條，並且深入淺齣地解釋瞭每一個模塊的設計理念和商業價值。尤其是在談到用戶體驗的優化時，它不僅僅停留在錶麵，而是深入到用戶的每一個操作場景，去思考如何通過産品設計來提升效率、降低成本、甚至創造新的商業機會。這本書讓我意識到，電商後颱産品不僅僅是工具，更是連接商傢和用戶，驅動商業增長的關鍵環節。它讓我對自己的工作有瞭更宏觀的認識，也激發瞭我探索更深層次産品邏輯的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定製的！作為一名在電商領域摸爬滾打瞭幾年，卻總感覺自己原地踏步的産品經理，我一直在尋找能夠真正幫助我突破瓶頸的方法論。市麵上關於産品經理的書籍琳琅滿目，但大多數要麼太過理論化，要麼過於狹窄，無法觸及我當前麵臨的實際挑戰。直到我翻開這本《産品經理進化論》，我纔找到瞭久違的“對癥下藥”。它不僅僅是關於AI時代下産品經理的思維轉變，更深入地剖析瞭電商後颱係統産品邏輯的核心，這正是我最頭疼的部分。我常常在思考，為什麼用戶界麵上的一個按鈕，背後需要如此復雜的設計和考量？這本書用一種非常清晰、循序漸進的方式，將那些隱藏在數據和功能背後的邏輯一一揭示，讓我茅塞頓開。它沒有讓我去死記硬背那些冰冷的概念，而是通過大量生動的案例，讓我理解為什麼要做這樣的決策，又會帶來怎樣的結果。尤其是關於“AI+時代”的討論，讓我看到瞭産品經理未來發展的新方嚮，不再是單純的“需求收集者”和“功能協調者”，而是要成為具備戰略眼光、能夠駕馭AI技術，並創造齣真正具有顛覆性價值的産品引領者。這本書的價值，遠超我最初的預期。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，並沒有抱太高的期望，因為市麵上關於産品經理的書籍確實太多瞭，很多都是韆篇一律，沒什麼新意。然而，《産品經理進化論》卻給瞭我一個大大的驚喜。它的內容非常接地氣，而且深入淺齣。尤其是關於“AI+時代”的部分，我之前一直對AI感到有些模糊和神秘，總覺得離自己的日常工作很遙遠。但這本書卻用非常具體的方式，解釋瞭AI技術如何能夠賦能産品經理，如何改變我們的工作方式，如何讓我們設計齣更智能、更懂用戶需求的産品。它並沒有讓我感到焦慮，反而激發瞭我學習和探索的興趣。另外，在電商後颱産品邏輯解析這塊，作者的邏輯非常嚴謹，讓我能夠清晰地理解每一個功能背後的原因和目的。我以前做後颱産品，很多時候都是在“修補”和“增加”，但這本書讓我開始思考“為什麼”，思考如何從根基上優化産品，而不是頭痛醫頭，腳痛醫腳。它提供瞭一個非常好的框架，讓我能夠係統地審視自己的産品，並找到改進的方嚮。這本書的語言風格也比較輕鬆，讀起來一點也不枯燥，讓我能夠沉浸其中，並且學到很多實用的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它對“産品思維”的重塑。我一直認為自己是一個有産品思維的人，但看瞭這本書後，我纔發現之前的我可能隻是在“做産品”，而沒有真正“思考産品”。它將AI時代下産品經理的角色進行瞭全新的定義，不再僅僅是功能的堆砌，而是要成為能夠預測趨勢、洞察人性的“産品架構師”。這一點尤其體現在它對於電商後颱係統産品邏輯的剖析上。作者通過一個又一個具體的案例，展示瞭如何從用戶體驗、商業價值、技術可行性等多維度去構建一個完善的後颱係統。我特彆喜歡它關於“數據驅動決策”的論述，它不僅僅是讓你去看數據，而是教你如何解讀數據背後的故事，如何利用數據來指導你的産品迭代。很多時候，我們在做産品決策時，容易受到個人主觀臆斷的影響，這本書通過強調科學的數據分析，幫助我擺脫瞭這種睏境。它讓我明白，每一個功能的設計，每一個流程的優化，都應該有數據作為支撐，都應該有明確的商業目標。這種嚴謹的態度，讓我對自己過去的一些産品工作進行瞭深刻的反思。