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2025-06-14
2017 年参加美团时，正值外卖事务爆发期，日均订单量打破千万。但昌盛背面是黑产的疯狂进攻：虚假交易、恶意刷单、账户盗用等危险如潮水般涌来。
我担任的风控产品团队，面临着一个生死出题 —— 如何在不影响用户体会的前提下，精准阻拦危险。
我初尝“价值与本钱”的严酷天平。一次大型营销活动中，为精准阻拦刷单，咱们规划了一套异常紧密的规矩链：用户下单需完结实名认证、绑定银行卡、初次下单地址验证等五步操作。
逻辑完美，上线后刷单率直线下降，团队欢呼。
但实在数据给了咱们当头一棒：普通用户下单转化率暴降35%！商家客服被正常用户的投诉淹没：“我仅仅想买份外卖，怎样搞得像贷款？”
那次教训刻骨铭心：风控的“安全收益”必须大于用户承受的“操作本钱+信赖损耗”。
咱们终究转向更荫蔽的模型：根据设备、行为、历史订单的实时动态评分系统，对99%的正常用户无感阻拦，只对高危险行为施加强验证。
风控的实质不是竖起高墙，而是让坏人进不来的一起，好人四通八达。
转战百度做数据渠道时，我一度迷信“数据自在”。
咱们打造了一个无比强壮的自助分析东西，支持SQL编写、多表相关、自定义可视化。认为这是赋能用户的“利器”。
现实却令人沮丧：中心用户活跃度缺乏10%。调研发现，普通事务人员翻开界面就懵：“我要的仅仅上周出售Top10，为什么让我选数据库、写字段？”
那些炫酷的功用，成了阻挠用户获取价值的门槛。
真实的转折点，是把“定制化”转为“场景化”。
咱们不再展示冰冷的东西面板，而是预置高频场景：产品司理看“功用渗透率与留存关系图”，运营看“活动ROI仪表盘”，出售看“区域业绩热力求”。
用户点开即得要害定论，深度分析需求则经过“探索”按钮折叠。
数据产品的中心价值，是把杂乱核算封装成“一眼即懂”的洞悉。
参加腾讯担任AIGC后，我亲历了一场交互革命。
初期咱们沿袭传统途径：精心规划提示词模板库、参数调节滑杆、风格选择器……功用完备，但用户反馈冷淡：“还是太杂乱，不知道能做什么。”
直到ChatGPT横空出世，其自然对话的法力点醒了咱们：人类最本能的需求是用自己的语言表达目的，而非学习机器的逻辑。
咱们砍掉一切杂乱控件，只留一个输入框：“描述你想生成的画面”。一起投入巨资优化“目的了解”而非增加按钮——当用户输入“春节海报，要有龙和焰火，喜庆一点”，系统主动了解风格、元素、主题，生成多版计划。
数据印证了方向：对话式产品的周留存率是传统界面的2倍以上。
更深的领会来自一次用户测验。一位规划师尝试新功用时说：“曩昔我用专业东西要调半小时的光影，现在直接告诉AI‘阳光从左边斜照下来，在木地板上拖出长影’，它居然懂了。”
现在各种agent产品的诞生，也印证了这个方向的正确性。
当技能能了解人类的情感与意象，界面便成了多余的桎梏。
回忆这段近10年的产品旅程，我越发坚信：产品成功的终极密码，是持续优化用户获取价值的“净值”——即用户感知到的中心收益，减去一切操作本钱、了解门槛与信赖损耗。
在 AI 东西井喷的 2025 年，产品司理的人物正在产生质变：从功用规划者到生态架构师，需求预研技能趋势，构建「产品即渠道」的生态。从需求搬运工到价值裁判官，在数据使用与隐私保护、商业目标与用户体会之间寻觅平衡点。从事务执行者到战略先知，像乔布斯预埋陀螺仪为 AR 铺路一样，产品司理需求提前 3-5 年布局技能储备。例如，咱们在 2023 年就开始研发多模态交互技能，为 2025 年的沉溺式内容体会奠定根底。