產品經理是產品的核心管理者，因此需要產品經理了解用戶、發現需求、策劃產品、推動上線、優化產品、產生最大化用戶價值。在這個過程中，產品經理貫穿始終，需要具備各個環節的能力。文章梳理總結了產品經理需要重點提升的4個能力：邏輯能力、溝通能力、數據分析能力和項目管理能力，與大家分享。
大家從《產品經理！你是青銅還是王者？》了解到了產品經理的段位，那一個產品從業者要學習、掌握什麼樣的知識，具有什麼樣的能力才能將自己的段位提升呢？先看一下2011年（移動網際網路技術剛剛開始），我心中認為的產品應有的知識體系結構：
10年網際網路的發展，尤其是移動網際網路和人工智慧、4G技術等新技術的發展與應用，以及個人的產品經歷的不斷充實，也讓這個知識體系有了迭代：
迭代後的結構不再強調負責的工作與對應的知識領域的關係，這是因為當前更加細分的產品工作都普遍要求我們具有更多樣、更豐富的知識體系。所以這個新的所需知識結構下，就不再保留以前的工作職責與知識體系的一一對應關係。其次，這個體系中偏重於知識能容，而並不包含如何使用Axure，Excel從入門到精通之類的技巧性內容。
知識體系的基礎，自然還是個人的世界觀、價值觀，這些決定了很多你理解和接受其他知識的程度與結果。而私人知識，與上面的公共知識相對，具有更強的個人性，和自己的閱歷，家庭傳統與教育，以及相處朋友相關。這兩部分都是影響我們認知，理解，掌握公共知識的基礎。
基礎之上，是作為產品十分重要的4個能力：
01 邏輯思維能力
邏輯思維能力是作為一個產品經理最核心的素質，正如《產品經理的本質》中講到，產品經理最重要的工作就是洞察、解構客觀世界，並通過系統重構。這個過程就是要靠清晰的邏輯思維能力，這也是為什麼絕大多數產品經理招聘啟事中，都有一條「有良好的邏輯思維能力」的原因。
邏輯思維本身是一個非常複雜與深奧的話題，比如亞里斯多德的三段論（演繹邏輯），理工科可能涉及到的形式邏輯，乃至黑格爾的邏輯學。在產品領域我對邏輯的理解簡單（不是很準確）地講，就是「結構化」的分解思考與尋求真實的「因果關係」。
現代（西方）科學的方法本質就是將大問題逐步分解成小問題，然後尋求逐步解決，最終解決整個問題，這本質上就是「結構化」的方法。但是能夠解決一系列小的問題，就最終能解決大的問題，前提的條件是這些小問題之間沒有相關性，即如何正確地進行「結構化」。關於如何能提升結構化能力，可以展開寫一篇萬字長文，這裡只簡單介紹3個樸素方法：
1. 正交法
講需要分析的問題進行清楚定義，然後通過腦圖去分解各個要素與彼此的關係。但，腦圖必須以「正交」（如果對「正交」概念不清晰的話，請大家查閱中學或大學的數學基本概念；通俗地講，就是兩個維度沒有相關性）的形式對問題所涉及到的要素維度進行組織，即大前研一講到的「全覆蓋，不重疊」。
在確定了維度後，找到每個維度的所有可能取值（值域），最終構建了這個主題的要素組合空間，比如機票的這個主題，我們簡單地可以用以下這幾個維度來系統地分析：
上述是一個簡化的正交分析，共有11個常見的維度定義了「機票」的空間，也「全覆蓋」了我們當前的機票主體所有的可能性。而任何一個維度取值的變化，都並不會帶來其他維度的關聯變化，這就是「不重疊」。
我利用大家都很熟悉的概念說明正交分析法，但現實中大多數的問題，正交的維度往往沒有這個例子這麼顯而易見：要麼找到的維度存在相互糾纏的要素或者空間缺失（2*2的空間中實際只存在3個象限）的問題，這往往還要做維度組合壓縮的設計；要麼我們總是會發現很難找全描述主題的維度，而後者的維度突破往往會創造出新的細分市場或競爭力，比如京東從（品類，價格）的維度上增加交付的維度，創造出新的競爭力。
正交分析法，能夠幫我們比較系統地界定出所面對的主題的要素空間，就如立體解析幾何中我們可以用（x,y,z）描述一個點在空間的位置一般，對主題中的各種情況，可以系統地進行分析與處理。
而正是因為正交，所以任何維度的變化都是獨立的，並不會引入其他維度因子跟隨變化，從而保證了子問題的獨立性，實現問題本身的結構化分解。而解決所有子問題，就能最終解決全部問題。同時，由於維度的清晰地正交劃分，更可能找到解決一系列子問題的統一方法，達到事半功倍的效果。
實質上，現在已經被大家廣泛接受的商業智能技術（BI，Business Intelligence）中的 OLAP（Online Analysis Processing）的基本分析原理就是基於這種多維正交分析方法的，可見大千現實世界絕大多數複雜的問題，都可以使用這種方法進行分析。
正交分析法本質的維度的區分，更廣泛、高級的應用就是日常我們掛在嘴邊的「降維打擊」，而能做到這一步，往往要先具有「升維思維」。
2. 分層法
在計算機科學、信息技術領域，分層方法是普遍被使用的方法。這種方法將完成一個目標需要做的工作與任務，所需的條件與功能或服務進行分類，並按照每個類別之間的關係（往往是向下單一依賴）進行排列。
下層完成本層類別的工作，並對上一層輸出結果，提供服務。以此類推直至最終達成目標。最典型的實例就是經典的網絡通訊協議，如圖所示：
OSI參考模型
OSI模型與TCP/IP參考模型對應關係
分層法，本質上是將類似的功能、服務、任務進行分類，以分層的形式進行「封裝」（學過面向對象編程的同學可能很熟悉這個概念，在公司的管理和組織，以及其他工程學科實質上也是很常見的方法），基於下一層的輸入，完成本層次的工作，並輸出上一層的所需。
每層的工作，只需要基於下一層的輸入，完成所有本類別的工作，不暴露本層邏輯與複雜度，將結果按照約定提供給上層。這種分層的邏輯很像我們常見的管道模型：輸入-加工-輸出，也和工業中的流水線邏輯類似。
分層法的核心是每層的高度的自治，即無論本層發生什麼變化，原則上都不影響約定輸出的結構與協議（即輸出具體的結果可能發生變化，但仍然在原來的約定範圍內，例如約定輸出是2個數字，邏輯改變帶來了從（2，5）變成（7，8），但並不會將輸出變成一個字符串）。
實現高度的自治，需要遵循了「高內聚，低耦合」的原則：即高度相關的、高度相互影響的東西放在一起，將相關性弱的分在不同的類別裡。這種原則下的自治，帶來的好處就是每層只解決一個獨立的問題，變化對其他的問題相對影響少（和「正交」的邏輯很像吧），從而幫助我們做到，將大問題分解成小問題，每個問題逐步解決，最終實現大問題的全面解決。
我的「網際網路產品設計方法論」的方法論模型，也使用了一個層次模型，將一個網際網路產品（也可以泛化到更廣範圍）的設計中普遍存在的各種問題，分為6個類別，對應6個彼此界定清晰，相對獨立層次的任務。通過這種方式，將一個產品的設計工作更清晰地界定出多個步驟與對應的輸入輸出，從而幫助我們更好地控制產品設計的流程與質量。
3. 流程法
這是我們日常最常用的方法，對於一個準線性的主題，比如如何做一件事情，最簡單就是按照操作流程的每一步，進行逐步分析，包括需要什麼前提條件（信息與物質），判斷的要素，採取什麼行動，這和大家做菜很類似。
這個方法其實很像一個不那麼標準的分層法——流程法是最標準的輸入-加工-輸出模型；也可以看作是正交法的一個變型，即線性（1個主維度），動態過程的模型。
與正交法類似，這個過程也是要做的是「不跳步，全分支」，才能保證產品處理流程不遺漏，系統不出錯。這種方法相對與分層法，在解決更具體的產品工作或者運營流程上，存在循環的結構，更具實用性。
這種方法細緻有效，可以很好解決我們日常生活中的很多問題：比如作者本人有段時間被這種方法訓練到了強迫地步：出門上班前，先摸口袋，細數5件物品（身（身份證）手（機 2部）鑰（匙）錢（包）），出門回頭，掏出鑰匙，左擰2圈，用手推門，確認鎖好，口中默念「門已鎖好」，才可離家。
但是這個方法有效地避免了我忘帶每日所需，以及很多人的通病：總是不確定自己有沒有鎖門！但這種方法也會帶來一定程度的副作用，就是你會逐漸進入一種細節強迫症的狀態。
凡事皆有兩面性，這是產品典型特點，在邏輯方法上也體現的淋漓盡致！
邏輯分析能力除了使用「結構化」方法外，另外一個難點就是確定因果關係。由於篇幅所限，不展開講，這裡只是強調一個極其常見的誤區：將關聯關係當作因果關係。要記住，關聯關係好確定，因果關係很難確定。因果關係是解決問題的根本之道，但是關聯關係往往會擾亂我們的視聽與判斷。
關於如何提升自己的邏輯思考能力，大家可以參考學習一下大前研一的《思考的技術》，以及麥肯錫的相關方法書籍。
02 溝通能力
溝通能力是公認的產品經理必備能力，那麼什麼又是溝通能力呢？一般情況下，大家認為溝通能力就是表達能力，但實際上這需要我們具備更多的能力：
1. 傾聽能力
好的溝通，前提並不是表達而是傾聽，無論是需求的調研與獲取、還是產品原型的迭代反饋，都需要產品經理能夠放棄自己的先入為主與成見，傾聽用戶與相關方的意見與反饋，深入理解他們的核心訴求與語言背後的想法，才能準確地把握核心需求與產品方向，而產品方案得到團隊的認可與支持才有穩定的基礎。
2. 設計能力（介質、環境）
這裡的設計能力是是指溝通的方式設計，有效的溝通方式的設計關係著溝通的效果，以調查問卷的設計為例，問卷設計的科學性本身就是一門科學，而並不是簡單的問題列表。
可信性、準確性和可度量性如何進行保證，都是以《計量心理學》這些專業的學科知識為基礎的。即使是焦點小組的問答模式，問答的方式本身就是一場包含著心理學設計成分的訪談。溝通設計的能力是低成本，快速獲取到真實、準確信息的關鍵。甚至於程式設計師鼓勵師，本身就是溝通設計。
3. 表達能力
表達能力是溝通能力最終的綜合體現，沒有好的傾聽與設計，單一的「表達」，最多實現單向的信息流動。而沒有清晰出色的表達，信息的流動也至多實現了一半。表達如何提綱挈領，簡單直接，準確清晰，是一門重要的學問，這和銷售的1分鐘、3分鐘電梯談話很相像。
表達能力不僅是口頭的，如何通過文檔簡單、直觀觀、系統地進行梳理與描述，同樣是表達能力的一環。將複雜語言表達的概念與關係，用簡單的圖型進行描述；將繁複的數字用圖表、或者簡單的公式進行表述，都是非常高級的表達能力。
其實，溝通作為雙向的信息流動與理解，能力建立的基礎是微軟CEO 薩提亞《刷新》中特別強調的同理心（我們經常稱為「共情」或「換位思考」），只有你能站在對方的角度，設身處地地從他的角度理解溝通對方的處境（技術上所謂的上下文，Context），利益與訴求，成本與能力，特別是知識與文化體系，才能夠挖掘出真實準確的需求，亦或讓對方能夠準確理解你的產品方案，並給與建設性的建議或者助力。而多學科知識，尤其是IT技術和心理學的知識，往往能幫我們更好地用不同的方式和方法幫助我們進行更有效地溝通。
03 數據分析能力
數據分析能力是個更複雜的能力，相關的書籍與文章不計其數，結合工作的實踐方法上，也可以寫一本書出來。我理解的數據能力，應該包括業務性、數據性、方法性與邏輯性四個方面，篇幅所限，簡單談一下：
1. 業務性：業務、層面、指標
數據分析不怕的是不會數據分析，怕的是為分析而分析，即失去業務性。為了數據分析而數據分析，往往得不到什麼有價值的信息，反而會帶來很多混亂的噪音與指導。我們首先需要明確的是數據分析是為了業務服務的：所有數字背後的邏輯、關係和業務含義才是數據分析的價值。
現實中的業務是很複雜的綜合體，提升業務質量，解決業務問題，首先我們要用邏輯分析能力將複雜、綜合的業務問題，儘量分解為「正交」，「全面」的不同部分。我一般將之稱為「層面」（Aspect）。例如一般情況，業務會分為：用戶、營收、成本等這些方面。
有些時候層面可以直接被分解成為一組指標（Index），有些時候可能需要被進一步分解成為「子層面」（Sub-aspect），並需要進一步迭代的分解直至成為一組指標。自下向上來定義：方面就是一組具有高度相關性的相近的指標集合，用來描述業務的某一個領域的特性或問題。
之所以用一組指標來表示，往往是單一的指標只能反映很簡單甚至是片面的信息，而只有通過一組信息才能有效地表徵與評估這個層面的業務情況。數據分析多數是去分析單一指標，但是需要明確的是，我們往往需要一組指標，且很清晰地了解彼此的關係與不同場景下的業務含義，才能做到真正有意義，和價值的數據分析。機械地對幾個指標進行分析，往往只能做到瞎子摸象。
2. 數據性：口徑、存量、流量
數據分析的基礎是數據，忽略了數據本身的特性，就如古人說「盡信書，不如無書」一樣，成為「盡信數，不如無數」。因為現實的世界中，有太多有意無意的行為，用各種數字、概念與複雜的分析隱藏真實情況。其中最常見的一種，就是統計口徑的錯誤。
旅遊業務如果用SNS的7日留存來衡量，你會第一時間質疑這種業務的存在的可能性；而如果將佔投訴比0.5%的一個問題a，故意放在其所屬同類問題集A（佔總投訴比1%）的背景下討論，你很可能會得出解決a將會讓投訴率降低50%的荒謬結論；將「可能」的概念偷換替代成「實際」的，則將大大放大問題的嚴重性，成為一個大大的鍋。
數據分析常見的時間相關的口徑或者概念，很重要的就是存量，與流量。存量是指某個時間點的數據情況，而流量則是指一個時間段（兩個時間點之間）的數據情況。用戶滲透率，就是一個在某個時間點的概念，如果想看剛進入我方業務領域的競爭對手對我們的影響，這個存量數據一定給出的是滲透率上升的結論，無法給出正確答案。
從競爭對手進入開始到當前的用戶使用量的環比，或者這段時間的滲透率與上一個周期的相比的增長率才能刻畫出這個時間段的變化。
3. 方法性：均值、分布、時間
數據分析本身是有相當多的方法論指導的，其中最常見的，也是最有用的就是「統計」以及背後的「概率」。我個人感覺這也是大學所學的各種數學中（北大計算機作為全國少有的理科，當年數學要求僅次於數學系），最具有廣泛實用價值的一門數學。
但是實踐當中，大量的數據分析都存在著方法性的錯誤。例如我們很多統計分析中，最常用的是平均值，用來表徵我們的一組關鍵數據特點，比如均值為1，和均值為10，我們一般認為後者會比較大。但事實上，均值、中位數等等這種值，都是對一組數據的簡單、直觀的特徵表述，其中存在很多的簡化和省略。
典型的例子是和時間用在一起：當衡量國際機票的速度的時候，大家往往會很直觀的選擇平均出票時間，但是統計出的平均出票時間是20多天，這種讓人驚掉下巴的統計結果其實絕大多數的原因來自於使用了「平均」這個錯誤的方法。
當10張票中9張票都是1分鐘即完成出票，而1張票因為是旅行團包機票，起飛前一天才出票，例如第14天出票，平均出票時間則是1.4天。這個結果如果公布給消費者，幾乎所有人都會預期，買票後1.4天才能拿到票，那麼還有誰會買明天起飛的短途廉價航班？
正確的方法則是應該用「分布」的方式來表徵我們的出票速度，即90%的可能性，你的票在1分鐘內就會出票成功。這個結果在用戶那裡引發的預期顯然與上一個天差地別。而如果用戶非要用一個數值來表徵，用劃分區間的加權平均值至少是個更好的替代。
4. 邏輯性：自我證明
一種複雜的不易察覺的邏輯，得出的結論往往就是選擇的前提或者條件自己本身。所以結論永遠正確，但是無法帶來真實效果
04 項目管理能力
項目管理是一門獨立而且體系化的學問，有專門的PMP認證。當然網際網路行業的項目管理與傳統的項目管理有所差別，但是主體上也還是協調相關資源，按照計劃在規定時間內達成項目目標的過程。
產品經理需要通過使用Project等項目管理軟體，識別關鍵路徑，提前發現資源衝突，進行協調和溝通，最終實現項目的順利。這也是為什麼很多，特別是中小網際網路公司中產品經理也是半個項目經理的原因，有興趣的同學自行找相關的書籍學習即可。
說完了4個能力，我們下一篇文章來講講知識體系中眾多的專業學科對產品經理的價值。
（未完待續）
作者：輝叔，北大計算機學士，經濟學學士，智能科學碩士。一個網際網路從業10餘年的老產品，曾經從0到1打造了小豬短租（產品聯合創始人）；也作為去哪兒國際機票總經理負責完整業務與團隊。希望將個人的產品觀點、方法與經驗，以及學習到的真知灼見與高級智慧分享、並幫助到每一個關注的朋友。
本文由 @輝叔 原創發布於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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