1 概要

原文参见蚂蚁AI平台实践深度总结

虽然原文标题是具体到一个场景产品设计和实践，但里面提到的很多东西，我认为是所有场景都能适用的普适性原则和方法，也不仅仅是对产品经理或相关岗位的人有帮助，作为整个产品开发团队里面的每一个人，如果认真学习，都会有很多收获，更容易在很多点上有共同的认知，从而提升沟通效率，发表更有价值的观点，高效快捷的达成目标。

下面摘抄了一些对我而言，比较有感触或者印象深刻的点进行记录和分析，以备自己回顾和分享。

2 产品相关

2.1 浅显交流，无法获取深层需求

好不容易能和真正的用户沟通，但是若想要获取深层反馈，就不能浅显交流。作者是这样说的：

为了解决这个问题，作者给出答案如下：

总的来说两个关键点：说和做。

2.1.1 沟通方法不能完全照本宣科

因为从根本上而言，我们更应该关注沟通技能本身。想想下面这两个问题：

1. 是不是只有这样一种方法，才能让客户和你深入交流？
2. 是不是这种方法，能适用于所有不同的客户？

2.1.2 实际操作更容易理解

只是说，其实很多时候都会造成理解偏差。为了更进一步的理解，原文也提到，需要关注客户真实的行为和操作，如果有条件，我建议直接上手体验一下，会获得更具体和深入的理解。以标注工具为例，产品经理自己连续去标注1，2天数据试试，就知道产品好用不好用了。

2.2 浅层需求和深层需求

对于产品而言，沟通和观摩体验不是目的，而是要掌握背后的需求，作者分为两个大的方面：浅层需求和深层需求。作者对此进行了简要的说明：

在这个环节，原文提到的用户分层，和万能四步法（分类-排序-找规律-应用），有点意思。用户分层给我的感觉就像马斯洛的需求层次理论，不同人，不同阶段有不同的需求。而要获取深层需求，我立马想到的是5Why分析法，该方法在《丰田生产方式》一书中提到过，更根本的是要探究本质，推荐看看网文朱百宁 | 如何拥有“把握本质”的强大能力？

对于“分类-排序-找规律-应用”的具体做法，不甚了解，在网上也没有找到详尽的说明，如果有知道的，欢迎留言补充。

另外，作为AI相关产品从业者，作者提到的下面一句话个人比较认同：

我们相信，机器不能完全代替人，机器智能和行业知识、专家经验等人类智慧，一定会相得益彰、交相辉映。

2.3 “秒懂”应成为所有产品的基本准则

作者提到了这一点，并根据这一点，提供了自己的解决方案，这部分内容更适用于产品相关从业者：

如何才能做到“秒懂”呢？可以从“产品框架、术语体系、帮助指引、产品demo、统一交互”等几个方面来考虑。

但仔细一想，这套方法，根本上来说也是适用于软件开发的：

1. 没有想好就编码，多半要推翻重来；
2. 命名不规范和统一，不只是其他人理解成本高，过一段时间自己理解起来也很困难，久而久之就混乱了；
3. 代码里面如果没有相应的注释和说明，根本不知道在实现什么需求和业务；
4. MVP原则一样适用于代码实现，主线核心功能需要先开发验证。

总结而言就是要降低难度，化繁为简，相信绝大部分人都喜欢简单的事务，人性如此。 一本1000页的书，和一本100页的书供你选择阅读，两本书讲的核心点都一样，相信你会选择100页的。

2.4 产品需要验证

大家都知道重要性，但是往往做的并不够，作者提到这一点，相比也是发现了这点。
具体而言，包括几个环节，涉及到不同的人：

1. 首先是开发团队要有一个演示会议，站在开发人员的角度过一遍。
2. 测试人员根据需求和测试用例或者验收标准过一遍。
3. 产品经理需要自己验证一遍，自己多用。这个环节被大部分人忽视了
4. 对于我们公司ToB的产品而言，项目经理也是需要验证一遍的。
5. 最后种子客户过一遍。
   不同角色的人，需要根据需要再不同阶段参与，尽量早的参与，会尽可能让大家保持在正确的路线上，同时提升成效。

3 平台相关

难能可贵的是，作者对平台有一些自己深入的认识。作者认为好的平台应该是开放的，并具体给出了一些方法：

1. 交叉链接，带曝光带流量
2. 平台能力复用，杜绝浪费
3. 反哺和闭环，实现共同发展
4. 沉淀数据资产，创造更大的价值
5. 接入开放平台，实现强强联合

这里面有些方法已经在我们的平台里面使用了，有些还没有，值得深入思考和分析。

4 其他

一些超出我猜想的内容，包括平台中的人性对抗，跨界。作者有详尽的讲解，非常不错，建议深入理解。 其中有一点：平台产品需要品牌，个人认为这是非常重要的，就算只是在公司内部使用，也是非常有必要。

总结

这是一篇覆盖点比较广的文章，能深深的感觉到作者耗费了很多时间和精力去打造AI平台性质的产品，提到的很多实用方法，值得借鉴和学习，对我自己有指导作用，有些点可以更深入的挖掘，也能避免一些坑，节约不少时间，也希望更多人能够学习、理解、活用。