商业产品经理:腾讯教我的产品工作思维
商业产品经理:腾讯教我的产品工作思维作者:何文彬 开 本:其他 书号ISBN:9787121362965 定价:69.0 出版时间:2019-05-01 出版社:电子工业出版社 |
商业产品经理:腾讯教我的产品工作思维 本书特色
本书分为三个部分。第1部分讲解了商业产品经理的由来、商业产品经理的价值、对商业产品经理做出了新的定义,从三个不同的维度给出了产品经理的分级,有助于读者找到自己的定位、明确未来的成长方向、解决职场的迷茫与困惑。第二部分提出了产品经理成长的三板斧——能力模型 思考模型 修养模型,有助于读者更清楚地知道应该学习哪些知识、积累哪些经验,并且给出了商业产品经理需要额外提升的十大能力。第三部分讲解了如何做好行业分析、商业分析,如何培养战略思考能力,有助于读者提升洞察力,并且掌握长期思考的能力,提升产品规划能力、落地能力。本书适用于已经有一定工作经验的产品经理,通过一个全新的视角帮助读者建立一个新的思考框架,明确商业产品经理的方向。
商业产品经理:腾讯教我的产品工作思维 内容简介
本书分为三个部分。部分讲解了商业产品经理的由来、商业产品经理的价值、对商业产品经理做出了新的定义,从三个不同的维度给出了产品经理的分级,有助于读者找到自己的定位、明确未来的成长方向、解决职场的迷茫与困惑。第二部分提出了产品经理成长的三板斧――能力模型+思考模型+修养模型,有助于读者更清楚地知道应该学习哪些知识、积累哪些经验,并且给出了商业产品经理需要额外提升的十大能力。第三部分讲解了如何做好行业分析、商业分析,如何培养战略思考能力,有助于读者提升洞察力,并且掌握长期思考的能力,提升产品规划能力、落地能力。本书适用于已经有一定工作经验的产品经理,通过一个全新的视角帮助读者建立一个新的思考框架,明确商业产品经理的方向。
商业产品经理:腾讯教我的产品工作思维 目录
**部分 从软件功能策划到商业运营第1章 人人都是产品经理是一个时代的过渡阶段
1.1 只会功能策划的产品经理必然被淘汰
1.1.1 产品经理的由来
1.1.2 人们喜欢的热门岗位竞争也激烈
1.1.3 缺乏系统思考是硬伤
1.2 未来的产品经理需要能力的迭代
1.2.1 熟练掌握软件是入门能力的积累
1.2.2 产品经理不仅仅是项目经理
1.2.3 产品经理不是只做用户研究的
1.2.4 能力提升从问对问题开始
1.3 产品经理需要看清楚自己的坐标定位
1.3.1 按产品理解能力划分为四个等级
1.3.2 根据独立创造产品能力划分为五个等级
1.3.3 按职业通道晋升路径划分为四个等级
1.4 产品经理需要在思维上突破自己
1.4.1 主动升级自己的能力
1.4.2 识别商业本质的重要性
第2章 商业产品经理是一个回归本质的称谓
2.1 商业产品经理的定义
2.1.1 商业产品经理的工作范围
2.1.2 商业产品经理的能力范围
2.1.3 商业产品经理的责任范围
2.2 商业产品经理的价值
2.2.1 商业产品经理对公司的价值
2.2.2 个人价值的提升
2.3 商业产品经理在招聘市场上的估值
第3章 商业产品经理带来了一场革命
3.1 组织分工的一次改变
3.1.1 分工不再无止境的细化
3.1.2 专业替代业余
3.2 案例:to B或者to C产品经理的争论
3.2.1 相同的产品研发方法论
3.2.2 不同的商业理解
第4章 从只会问痛点到会做全面的商业分析
4.1 案例:中医和西医比较得到的启示
4.1.1 是药到病除还是辨证施治
4.1.2 是数据驱动还是原生驱动
4.2 案例:在游泳比赛中是盯着对手还是和自己比较
4.2.1 超越自己,决胜在于平时练习
4.2.2 战略上重视,战术上藐视
4.3 商业产品经理较量的经验和稳定性
4.3.1 谁能看清楚本质
4.3.2 谁能看得更全面
第5章 产品经理既要会“玄学”,又要懂数据
5.1 产品经理应该有的理想和信念
5.2 产品经理要能够绘制一副商业蓝图
5.3 在数据中才能找得到驱动力
5.4 别做碰巧的游戏
第二部分 商业产品经理的成长秘籍
第6章 商业产品经理的三板斧
6.1 基本能力模型
6.1.1 大公司更重视能力模型的发展
6.1.2 如何练习这些能力
6.2 基本思考模型
6.2.1 灰度策略,接受不完美
6.2.2 控制投入产出比,有限资源*优解
6.2.3 因果关系谬误陷阱
6.2.4 整合思维
6.2.5 模式识别
6.2.6 产品经理的高效能
6.2.7 产品经理常犯的错误
6.3 基本修养模型
6.3.1 广度,拓宽视野
6.3.2 深度,持续挖井
6.3.3 高度,鹰的眼睛
6.3.4 速度,加速升级
第7章 商业产品经理的“野外拓展训练”
7.1 底层技术理解——大数据
7.1.1 大数据与商业智能
7.1.2 大数据的应用
7.2 底层技术理解——推荐算法
7.2.1 基于历史数据的推荐算法
7.2.2 用户与用户之间的协同过滤算法
7.2.3 物品和物品的协同过滤算法
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