讲者 | 罗亮俊 封面设计 & 责编 | 诗蕴 第 4304 篇深度好文:3560 字 | 9 分钟阅读
活动笔记·产品运营
本文优质度:★★★★★+ 口感:焦糖拿铁
笔记邀您阅读前,先思考:
如何形成一套完整的战略思考模式?
怎样找到学习的最佳效率点?
5G将会带给我们哪些挑战?
今天分享的主题是“产品的战略思维”,我希望有三个点可以交付给大家。
第一,在已有成熟产品方法论的基础上尝试构建一套战略分析的方法论,但由于还未经过大规模的验证,今天先把一些战略分析的思考过程做一次交付。
第二,“15.87”这个数字背后的含义。
第三,如何获得叠加式的快速成长。
很多人在公司里面都会遇到“决策一拍头,团队抖三抖”。
我分享一些自己的方法,希望大家在工作中收到一个决策时,可以反向推导这个决策是怎么制定出来的。
1.战略、战术和攻略
首先是战略,就是我要去哪里?比如说我要跑400米,400米的终点线就是战略要达到的地方。
然后是战术,就是我怎么过去,是跑过去还是骑车过去还是开船过去?
最后是攻略,就是有人已经达到400米了,他是怎么过去的,我就照着他的方式过去。
2.点状战略:寻找不连续
假设我们现在要判断,除了3C以外新增一个品类,这个品类从哪里寻找?
① 画坐标
画一个坐标,横坐标是所有商品的交易均价。左下角可能是书,因为书的客单价比较低。由几百块钱以内的低客单价往上走,逐渐到比如限量的鞋子和3C数码相机,再往上是名表、车和房。
纵坐标是商品的体积和质量,反映的是商品的移动成本。有些商品简单发个物流就可以,而有些物流可能无法交付。
② 找缺失
在整个行业里面,假设所有的品类都应该是一个连续的曲线,把这些品类摆在这个图上的时候,你会发现在2万到7万的区间有缺失。
这个时候,我们就应该让一个战略团队去做市场调研和战略分析,看一下目前有没有新的品类正好落在这个价格区间以内。
这是一个大致的方向品类,假设真的存在并且经过验证我们的供应链可以做,这就是业务上的一个很好的增长点,也是值得大家去做的一个新的品类。
3.技术战略:对新事物敏感
我们做互联网最重要的一点是一定要保持对技术的敏感。
推荐给大家一个技术战略分析公司,Gartner(美国一家从事IT研究与顾问咨询的公司)。它每年会出一个新技术成熟曲线。
2017年,Gartner曲线给出5G成熟大概还需要5到10年的标准。我们回头看一下2018年,2018年给出的标准是5G成熟还需要2到5年。
另外,2018年的时候多出来一个点——IoT(物联网)平台大概成熟时间在5到10年,也就是说5G的成熟和普及速度可能会加快。
5G我就讲三个点。
第一,它的速度一定是比4G快。
第二,超高的带宽。可以简单理解为同样一个路由器,如果是4G的话,可能它只能挂载十个设备联网;如果是5G的设备,同样的路由器可能可以同时挂载一百个设备。
第三,超低的延迟。大家打游戏的时候最在意的就是网络有没有延迟,5G最大的特点就是超低的延迟。
4.边际战略:六个维度
在整个企业的运行当中,很多时候出现的问题可能是由于一个系统及系统性行为的多个变量导致的。所以我们要做的事情应该是,你能有一个系统的方法论或认知来整体评估为什么产生了这个结果。
我有六个维度可以分享给大家。
二是用户消费习惯的变化;
三是技术的革命;
四是互补企业的业务进退;
五是供应商生产力的变化;
六是行业运营规则的调整,包括法律法规的指导。
如果5G来了,对于我们所从事的业务可能会有一个比较大的风险,或者比较大的一个决策点在哪?
第一,5G超高的带宽和超低的延迟。
手机外观的质检是可以用现场建模来解决的,而手机内部的这些配置,屏幕的老化程度或有没有换件等这些信息,可以用内部软件自动化检测出来,也就意味着前端的工程师可能不需要那么高的培训成本和技术含量。
第二,运营中心会和传统的仓库不太一样,运营中心是要对手机进行质检的。
未来可能把所有质检的工程师都放在一起,进行集中的能力提升的培训,然后依托5G做全国上门设备的质检。我可以在全国的各个城市找一些地价不是那么贵的地方建一些中型的厂或者小型的仓,那运营中心就和质检、仓库进行了分离。
第三,电子虚拟货币的技术革命。
现在看下来,可能真正能成大事的只有Facebook,因为它开始与一些比较弱势的国家签一个联盟,之后直接以发行货币的形式来发行。而我们未来的交易方式会不会也需要支持这种虚拟的电子货币呢,这也是一个可能出现的变化。
第四,基本上所有的零售业发展的好坏,成本结构是非常重要且无法优化的一部分。
如果你是线下的话,基本上你的门店租金是占了你大量成本的。
5.战略思维的实际运用
假设我现在是某一个汽车主机厂的老板,现在的电动车都会有一个非常致命的问题,就是所谓的“里程焦虑”。
在电解质上现在有两个方向突破,一个突破是有可能用固态电解质,另外一种是用纤维化的方式增加整个电解质的接触面积,能够使得单位体积内能够带更大的电荷。所以整个的技术拐点在电池密度上的话,只要看一个点,就是什么时候能够接近300瓦小时每公斤就可以了。
而且现在基本上很多的电动车标配都说自己有自动驾驶。现在自动驾驶大部分都是L2的级别,离真正的自动驾驶其实还是很远的。
没有完美的战略分析方法,一定要相信辩证法,不断地通过一些例子的分析来把它完善。
先简单介绍一下,左边的那幅图最左边0到100是整个机器学习的次数,从零训练到一百次。
横坐标轴就是给其参考的数据样本当中,掺杂了多少的错误成本。纵轴就是旁边光条,大家看到黄色效果是最好的。
我们用简单的方式做这个实验,不需要用那么多层的神经网络,大概六层神经网络,给出一些图片让神经网络来判断这个图片是什么,之后反馈给其判断的对错,它就会去修正整个权重的数据。
一轮一轮的学习训练下来,发现如果给了他一些本不属于这个图上的信息,且这个信息的比重大概占到15.87%的时候,它的学习效率是非常高的。
这就是说在一个熟悉的环境里,你会显得很自信。在熟悉的知识里面偶尔又增加了一些新的知识,很容易就能够把这部分意外的知识突破,因为你只差这么点感觉就全会了,这种体验会非常好。
第一,看电子书,用碎片时间随时看,一直带着一本实体书是不方便的。
第二,看书的过程中一定要形成自己的电子笔记。
很可能你现在看的内容跟你的工作关系不是很大,等到你后面工作要用到的时候,你只有非常模糊的印象,这个时候电子笔记效率就非常高,你只要记到模糊的关键词就可以去搜。
第三,尽可能多地读书。
假设你对汽车感兴趣,你会拿一些关键字到豆瓣里面搜。确定属于某个行业,找到这个行业的标签之后,在豆瓣里面由高到低把所有推荐的书排一遍。
按我自己的经验,如果能够快速的看完排行前六本到七本,基本上你对这个行业就有了基本了解,可以和这个行业里面的人无障碍的沟通。
这跟前面的“15.87%”非常像,当你进到一个新行业,看这个行业的第一本相关的书的时候,你会发现可能里面有很多的术语看不懂。
当你看第二本的时候,你会发现第二本有相当多的内容跟第一本是重复的,这部分相当于你又过了一遍,第三本也是一样的。
慢慢的你会发现你知道的越来越多,不知道的越来越少。
最后在整个的成长的路上,我有四句话跟大家叮嘱。
第一点是坚持学习。
你会发现周围成长速度非常快的人总是目标很明确,并且有很高的自驱力,不会因为外界告诉他现在什么火他就去追什么,他会有自己的规划和方向。
第二点是不争第一。
不要去横向的争,要争就跟自己争。
第三点是只做唯一。
一定要坚信在持续学习的情况下,练好自己的内功之后一定会有一个属于你的机会出现。
第四点是等待跃迁。
很多时候在一些业务的推进过程中,真的就是需要时机,时机到了,你前面做的所有的准备可能都有了意义。
这就是我今天的分享,谢谢大家。
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