B端产品经理必知的底层实践认知有哪些?

前段时间撰写了《B端产品经理必知的底层概念有哪些?》,从用户、用户价值、产品定义、交易成本,分析了B端产品经理需要建立概念层的认知。众所周知,知行合一并不容易,将概念理解到落地仍有很长的路要走,本篇主要从B端产品经理落地实践角度,所需要具备的认知,从而更好实现从概念到价值的落地。

B端产品经理必知的底层实践认知有哪些?

关于出差

对于大部分B端产品经理来讲,客户不在本地是常态,甚至在稍大些企业工作,前方业务人员和后方交付人员不在本地更是稀松平常。而B端产品经理需要将产品价值传递到真正价值落地,都需要客户、前方业务人员和后方交付人员的输入与反馈。此时出差就是行之有效的方法。

出差不是目的,而是实现目的的手段。B端产品不像C端产品,通常产品经理自己并非使用者,那就需要实地了解使用场景和需求,切实解决实际的问题,而非闭门造车或接收二手信息来做产品判断,出差恰恰是实地调研的必要手段。

上一段工作经历中,产品团队与售前或交付团队矛盾重重。问题关键在于,售前或交付团队,认为产品经理不懂或没有倾听客户需求,没有解决客户问题。而实际上,作为B端产品经理实际出差次数确实有限,这就导致既不能现实具象感知到客户需求,也摸不清楚需求背后的深层动因和合理性。而通过售前或交付反馈,既有信息的损失也有信息传递的偏差,落地产品到最终产生客户价值,变得有些靠天吃饭。

在这样的循环下,产品团队本身形成认知和能力提升有限,售前或交付团队对产品团队信任也会逐步降低,最终出现售前或交付带产品的被动局面。

破局的关键在于破除产品经理与客户离太远的问题,「山不过来,我过去」,更多出差,更多一手信息,更多思考、分析、判断,形成对于需求与产品的认知,自然会转被动为主动,而知易行难,破局点可以从多出差开始。

另外出差的好处除了一手信息和资料,也是拉近与前方售前和后方交付关系的关键手段,将以上人员宝贵的认知与信息充分利用起来。前方售前与后方交付通常觉得委屈与不被倾听,问题也在于离产品经理太远,而且不能清楚了解产品经理决策依据和工作内容,出差之余,与业务人员私下约饭或闲聊,都是破除互相不信任的有效手段,脸刷多了,推动事情也就顺滑了。

售前or 交付

产品经理岗位通常来讲,工作边界并不清晰。工作边界会随着合作方的强弱,适当地扩展或收缩,因此并没有对产品经理工作边界的通用定义。B端产品从客户生命周期角度,本质上只有两个环节:售前和交付。相应B端产品经理做的工作基本可以划归于售前和交付两大环节。产品经理做日常做产品决策,无非做的功能可以解决售前售卖的问题,或者解决交付提效的问题。

有了以上认知,在业务早期的产品经理,不太需要在意工作边界的问题,产品经理既需要有写售前材料的能力,也需要能够做得了交付必须的工作内容。在业务成熟期,不少公司所谓的「产品经理」实际等同于售前的岗位。

上一段工作经历中,0-1做新产品过程中,初期为了更好获取种子客户,做了大量售前工作,既准备售前材料,还会主导售前沟通;等种子客户确定后,又忙着每个阶段做交付相关工作。前期的大量参与,为如何落地和抽象产品提供了大量的素材和客户连接,再结合多年的从业经验,才能在一个种子客户基础上,抽象出一套标准产品。

对于大部分B端产品经理来讲,想清楚目的,售前或交付无非是实现目的的手段,适当的无边界和混乱,实质会创造形成上帝视角的土壤,在业务或产品落地开展时,将掌握更多主动权和实现目标的更短路径。

项目or 产品

做B端产品经理,产品和项目两个概念是绕不开的问题。从企业角度来讲,自然是希望形成标准产品,借助大工业生产逻辑,形成规模经济效应,攫取最大利润。而从客户角度来讲,不同企业实际的情况与需求,自然需要能够贴身服务的个性化解决方案。

企业需求与客户需求都客观存在,整个圈内也并没有非此即彼的完美解决方案。但对于B端产品经理而言,通常可以以战养战方式逐步解决。即以做项目摸清楚需求,再以需求驱动产品化,强化产品竞争力和提升交付效率。做项目的另外好处是,在产品化未成熟时,同时积累了标杆客户,为后续产品和市场同步推进提供了便利。

上一段工作经历中,为了扩充已有产品的市场覆盖度,而开辟新的产品种类,而此类产品市面上尚属空白,属于创新类产品。为了降低试错成本,在前期并非意淫直接做产品,而是以MVP思路,定制化做项目,在做项目的过程中,落地和抽象产品。

有些非产品人士会觉得,售前交流就能知道产品如何做了,为什么需要多此一举做项目。而实际做任何产品和功能,都是基于「假设可以」的前提,至于产品能否与市场需求匹配,则是存在惊险的跳跃。因此并非有产品经理岗位,就能直接做产品了,做B端产品,遵循规律尤为必要。

交付破局

站着挣钱是所有企业和业务都想达到的状态,而实际做B端产品交付环节是决定能否将款收回的关键环节。大数据和AI项目交付尤其重要,因为这些项目首先会依赖有数据和干净的数据,而通常来讲,企业数据能力不强,解决数据的问题需要大量看似「没产出」的投入,会遇到内部动力不足的问题。而做这些项目又依赖数据,就会遇到难交付的问题。

上一段工作经历中,竞品公司起初都在用标准化SaaS的方式做业务,自然在客户数量上能够快速扩张,但受限于服务深度,大部分客户都是中小型客户,总体营收和续费就会成问题。逐步也开始顺应市场的需要,开始做私有化部署,搭建交付团队。而上家公司起初便开始做私有化部署,虽然也有交付成本高的问题,但从客单价上就过滤了大量微小客户,反而活得相对较好。

除了产品及技术优势不谈,在交付上的持续投入和迭代无疑是核心竞争力,否则产品出不去,再有其他优势也无从落地。而私有化部署相比云上的SaaS,显然更加符合大数据/AI产品落地的市场需求与现状。众多厂商为了活下去,也逐步开始更加注重交付服务,而非标准化SaaS,回归目标而非手段差异。

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