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做產(chǎn)品的宏觀路線和微觀路線

2024-06-17 06:32:34王俊煜
第一財經(jīng) 2024年6期
關(guān)鍵詞:用戶產(chǎn)品模型

王俊煜

最近我接了兩個短期的產(chǎn)品顧問工作。這兩個產(chǎn)品所在的領(lǐng)域跨度很大,一個是身心靈產(chǎn)品,另一個是面向?qū)W齡前兒童的產(chǎn)品。

這兩個項目和閱覽室以及AI產(chǎn)品并行在做,看起來我似乎需要很多個分身。不過我做事情不太依靠直覺和所謂的靈光一現(xiàn),我也不覺得自己有什么天賦,工作更多是依靠方法。因此,擔(dān)任這種顧問工作,理想狀態(tài)下我還是主要扮演“教練”的角色。創(chuàng)新其實沒有什么神秘的—不能說人人都適合做創(chuàng)造性的工作,但起碼也不是少數(shù)人的特權(quán)。如果通過我短期的參與能讓團(tuán)隊掌握這些方法,之后即使我不再參與,團(tuán)隊也可以持續(xù)創(chuàng)新,這就蠻有成就感的。

通過這樣的合作,我也可以多向市場上優(yōu)秀的產(chǎn)品團(tuán)隊學(xué)習(xí),取長補(bǔ)短。這兩個團(tuán)隊的執(zhí)行速度和能力都很厲害,這是我自己很欠缺的。他們對于市場調(diào)研、競爭形勢、增長策略、數(shù)據(jù)分析等等方法也都很擅長。我擅長的,則是通過產(chǎn)品設(shè)計的創(chuàng)新帶來突破。

這兩種不同的做事方法,可以簡單地歸納為宏觀路線和微觀路線。我最早是在Julie Zhuo寫于2014年的文章中讀到這種分法的,她當(dāng)時是Facebook的產(chǎn)品設(shè)計師。實際上,在成功的產(chǎn)品中,這兩條路線最終總是相遇的,兩種做事方式都很重要。從宏觀出發(fā),假如能準(zhǔn)確匹配“人”的需求,可以誕生像Chrome這樣的成功平臺產(chǎn)品;但假如僅考慮戰(zhàn)略而忽視了“人”需要什么,也可能造成Google+那樣的史詩級失敗。而從微觀出發(fā),假如從一小群人身獲得啟發(fā),預(yù)見到大眾市場的未來,可以誕生像抖音這樣的產(chǎn)品;但假如少數(shù)人的需求最終無法成長為足夠大的市場,無法在商業(yè)上成立進(jìn)而失敗,這樣的例子更是數(shù)不勝數(shù)。

兩種路線都重要,但出發(fā)點不同,做事風(fēng)格也會有很大區(qū)別。從國內(nèi)的情況看,好像經(jīng)過這幾年的“內(nèi)卷”,現(xiàn)在大家都只掌握宏觀路線,以至于要感慨“古典”產(chǎn)品經(jīng)理的滅絕—朋友的公司最近在找用戶端產(chǎn)品經(jīng)理,收到的簡歷擅長的都是業(yè)務(wù)策略增長之類的,從用戶需求出發(fā)做產(chǎn)品的技藝看起來似乎失傳了。

更糟糕的是,市場上流傳的各種產(chǎn)品成功的故事,總會將其成功歸功于某個“神”的靈機(jī)一動,以至于人們總以為這些技藝是天賦或直覺,而不是一種可以學(xué)習(xí)的專業(yè)方法。這也是我做這些顧問工作主要的意義。

方法可以習(xí)得,有些東西則難以在短期內(nèi)迅速積累。宏觀路線和微觀路線都涉及到“人”。但對于前者,“人”作為一個數(shù)字存在;對于后者,“人”是作為活生生的個體存在的,是探索的起點。我猜,讀者喜歡讀這本雜志,也是因為在這本雜志里能看到看似冷冰冰的商業(yè)故事背后的人。所謂設(shè)計,就是創(chuàng)造性地解決用戶的問題。要解決用戶的問題,就需要從“人”出發(fā),對“人”有豐富立體的了解。這就是所謂的洞察。

好的洞察才能帶來好的創(chuàng)新。好的洞察一定可以帶來好的創(chuàng)新—只要掌握了方法。

洞察可以通過研究來獲取,但一般來說,不如長時間和同一群人打交道積累下來的直覺。最精彩的那種洞察,就像薛定諤的貓一樣介于共識和非共識之間—說出來的那一刻每個人都會恍然大悟,“難道不就是這樣的嗎?”,但在說出來之前,又從來沒有人認(rèn)真對待過它。

所以,我很清楚地知道,即使我在擔(dān)任產(chǎn)品顧問時誕生了什么了不起的想法,也還是要歸功于團(tuán)隊自身的洞察。我只是用一些方法把它的能量釋放了出來。獲得之前沒有的洞察,也是做顧問項目的另一個收獲,我還挺喜歡跟著團(tuán)隊去做用戶訪談的。

最近OpenAI發(fā)布了ChatGPT在電腦上的官方客戶端。其實在此之前,市場上已經(jīng)有不計其數(shù)的非官方客戶端了,也就是俗稱的“套殼”,我的電腦上就安裝了差不多10個。由于GPT的官方接口完善,這些客戶端的開發(fā)門檻并不高。大家使用的接口都一樣,只能在界面設(shè)計和用戶體驗上“卷”。

我原本以為,在這樣的競爭格局下,所有可能的功能都已經(jīng)被人做過了。但ChatGPT的官方客戶端有一個很小的功能—截圖—吸引了我,讓它很快變成了我在電腦上默認(rèn)使用的客戶端。

它的用處是什么?我之前覺得,“聊天”不一定是終極形態(tài),很大程度上考慮的是把ChatGPT們作為生產(chǎn)力工具的場景。在電腦上使用它們,本來就是為了完成很多工作任務(wù)。而這些素材要先交給大語言模型處理,再將其輸出的結(jié)果放回去,過去人們只能來回復(fù)制粘貼。像圖片、論文等素材來回復(fù)制粘貼還不太方便,得先下載保存,再重新上傳。

現(xiàn)在,直接截圖識別就可以。

實際上,像GPT-4這樣的大語言模型支持圖像識別已經(jīng)有一段時間了,它不僅可以識別圖片中的文字、物體,還可以解讀一些更深層次的語義。由于這個接口對所有人都是開放的,其實各種非官方客戶端想加這個功能也輕而易舉。

這當(dāng)然是從用戶洞察出發(fā)的微觀路線。即使是這么擁擠的賽道,居然也有這樣的機(jī)會沒有被人發(fā)現(xiàn)。

其實,如果說GPT這個大語言模型本身是宏觀路線的產(chǎn)物,那么將GPT和聊天結(jié)合,也就是從GPT演進(jìn)到ChatGPT,就是微觀路線的產(chǎn)物。Sam Altman之前接受采訪時也感慨過,在ChatGPT之前,GPT對應(yīng)的接口已經(jīng)公開發(fā)布了10個月,OpenAI一直以為別人會把ChatGPT做出來,但也沒有。這個洞察今天說起來實在太顯而易見了,在全球,智能手機(jī)上最流行的App都是聊天軟件,那為什么不拿大語言模型來聊天呢?似乎根本不可能有別的答案。但在2022年11月之前,就是沒有人這么做。這就是薛定諤的貓。

所有人一窩蜂地都去做大模型,是宏觀路線驅(qū)動下的結(jié)果,市場上涌現(xiàn)的眾多AI小應(yīng)用,則是微觀路線的體現(xiàn)。這兩條路線,目前相遇的地方還不多。

宏觀路線也有宏觀路線的道理,如果用戶需求是確定的,依靠資源、渠道、價格等等優(yōu)勢可以打敗對手,那么采用宏觀路線就可以。例如,Google認(rèn)為自己能比OpenAI更快地將類似ChatGPT的產(chǎn)品規(guī)模化、商業(yè)化,那它的確不太需要在產(chǎn)品上做什么創(chuàng)新。在中國市場,我們對類似的故事太熟悉了。假如“大模型需要國產(chǎn)化”是一個準(zhǔn)確的宏觀判斷,這就是一個屬于做題家們的解題競賽,不需要花時間去探索用戶需求,不需要花時間去試錯。

問題是,今天的AI還沒有到這一步。連聊天界面都還有這么簡單的提升空間,在聊天之外更是大有作為。現(xiàn)在花時間去復(fù)制別人的界面、做別人做過的事情,真的是浪費(fèi)生 命。

跟在別人后面“抄答案”,別人的答案也不一定是對的呀。他們只是答題速度比你快一些而已。OpenAI做的一些功能,等到Google們跟上的時候,OpenAI都已經(jīng)要下線了。有洞察,才不會陷入同質(zhì)化競爭;有屬于自己的洞察,也一定不會陷入同質(zhì)化競爭。

OpenAI自己革自己命的速度更快。5月到6月正是全球技術(shù)公司密集召開年度開發(fā)者大會的季節(jié),Google和微軟的年度開發(fā)者大會都已經(jīng)結(jié)束,蘋果的在6月初。

OpenAI搶在Google的年度開發(fā)者大會之前一天在自己的辦公室里面舉行了一個很小型的發(fā)布會,發(fā)布了GPT-4o。這場四兩撥千斤的發(fā)布會十分精彩,直接搶走了Google的風(fēng)頭。前面提到的ChatGPT截圖功能只是利用現(xiàn)有模型能力做的一個小的界面改進(jìn),GPT-4o幾乎徹底改變了人和AI交流的方式。除了現(xiàn)場演示,OpenAI也將錄制的十余條演示小視頻放在了YouTube上,這些視頻著重演示的是AI和人類實時對話的能力,以及AI可以“看見”東西后能做的許多新的事情。

觀看這些視頻的時候我連連驚嘆。一年多前GPT-4發(fā)布時OpenAI也展示過其視覺理解能力,但只是靜態(tài)圖片識別。當(dāng)時我想,當(dāng)這個東西反應(yīng)速度足夠快、成本足夠低的時候,實際上是可以代替人眼來看世界,或者“待”在屏幕上幫我處理工作的,那時不知道會是種什么體驗—沒想到它這么快就優(yōu)化到這個程度了。可別看不起優(yōu)化,有些東西優(yōu)化著優(yōu)化著,量變就積累成了質(zhì)變。

想象是一回事,見到是另外一回事。當(dāng)用戶可以像和真人視頻聊天一樣和ChatGPT對話,我想,OpenAI自己又重新定義了新一代的AI產(chǎn)品形態(tài),這離“iPhone時刻”更近了一些。現(xiàn)在我們用的文本版ChatGPT,似乎一下子就過時了。而競爭對手還在跟隨ChatGPT之前的步伐。

看著下一世代的技術(shù)以這種速度被推向市場,我覺得在現(xiàn)有產(chǎn)品形態(tài)上僅僅做一些局部改進(jìn)的意義實在不大。不需要在這個層面競爭。

雖然OpenAI支持同時處理圖像、音頻、文本的GPT-4o吸引了大部分注意力,Google和微軟還是有自己的亮點。Google主推“超大上下文窗口”,一次能處理百萬字級別的內(nèi)容。微軟則強(qiáng)調(diào)直接在電腦上運(yùn)行的“小語言模型”—我們之前使用的大部分大語言模型都需要在云端運(yùn)行。

大半年前一個大我10歲左右的師兄約我吃飯,認(rèn)為AI創(chuàng)業(yè)最大的機(jī)會就在這里面,要在這一趨勢到來之前準(zhǔn)備就緒。走宏觀路線,還是得老姜來。

像我這樣對技術(shù)沒有那么了解的,在一年前就很難想象這些可能性。每一次技術(shù)創(chuàng)新,其實都會帶來很多新的可能性。回看過去這一年,最初人們吐槽ChatGPT的很多問題已經(jīng)被解決。回歸用戶洞察,會發(fā)現(xiàn)有很多之前難以解決的問題,今天可以用全新的方式來滿足。今天對于一個“古典”產(chǎn)品經(jīng)理來說,其實是黃金時 代。

對我們來說,始終不變的定量就是我們所服務(wù)的用戶—一群對內(nèi)容品質(zhì)有要求的人。這是唯一需要直覺的,也是我們多年積累所在。

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