转行做产品经理，需要掌握哪些能力

《快速转行做产品经理》小白求职or跨行PM职位的理想入门书籍

2011年10月4日，李开复老师发了一条有关产品经理的微博：

什么职业是未来创业做CEO最好的“预科”？我的回答是产品经理，因为产品经理扮演着产品、技术、市场、客户、运营、设计中的核心角色。建议那些有意成为CEO的同学，如果先就业（无论是在大公司还是在创业公司），可以考虑走产品经理这条路。

这段话鼓舞了很多年轻人，包括作者李三科老师。

道理大家都懂，有的人选择保持现状，浑浑噩噩；有的人决定迎难而上，突破困境。三科老师属于后者。

与其他产品经理书籍相比，这本书可能没有什么非常独到的大神见解，但却是职场小白（应届毕业生）求职产品经理职位or其他职位在职人员试图转型产品经理的理想入门书籍。

李三科老师通过自己的转型求职经历，深入浅出地向不了解产品经理职务的0基础学员科普专业知识：

1． 为什么想要成为一名产品经理？

2． 成为一名产品经理需要哪些知识技能？

3． 去哪里学习产品经理知识？

4． 如何结合自身优势（工作经验），有针对性地选择行业公司？

如果你也有意向成为一名产品经理，不妨和我一起学习这本书的内容吧！

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李三科老师转型求职产品经理的过程

一．摸着石头过河。

下定决心转型成为产品经理，三科老师向在职公司的产品副总裁说明转岗意向，副总裁婉转地拒绝申请，原因如下：

没有相关的产品经理工作经验，应该先花时间学习产品经理的知识，了解工作内容，确定自己是否真的喜欢这个工作。

（个人觉得这真的是一位好上司，不是直接泼冷水，而是引导年轻人如何正确走上自己的理想道路。）

按照副总裁的建议，三科老师首先想到在职公司的产品经理，每到吃饭时间，就向产品经理请教相关知识，饭后进行笔记整理。

有了产品经理这个领路人，三科老师的学习路线逐渐清晰起来，开始在产品经理相关网站上沉浸学习别人的帖子，参加线下沙龙活动，照葫芦画瓢，掌握了许多相关技能。

二．黑暗中的曙光。

每天都在学习，但却毫无进展，看似平静的外表下都是焦虑的煎熬。

一篇竞品分析帮助三科老师打开了产品经理的道路。

第一次写竞品分析，三科老师很想知道自己写的怎么样，同时也希望更多人看到自己的努力，发私信给同事和微博大号，请他们帮忙转发。皇天不负有心人，第一篇竞品分析得到很多人的转发与评论，大大鼓舞了三科老师。

我真的被副总裁感动地一塌糊涂。第一篇竞品分析引起热议，副总裁对三科老师说：“你昨天写的那个竞品分析还真不错，我在微博上看到好几个朋友都转发了啊。重在坚持，每一篇都有进步就非常好了。”

终于知道我的职场道路为何如此不顺，原来是缺了这样一位副总裁！

有了上一次写竞品分析的经验和教训，这一次，三科老师打算写出一些不一样的内容，要写出意向公司的高层或者产品经理想看的内容（写完@该公司高层查看）。

根据行业现状与意向公司的未来发展建议，这一次的竞品分析为三科老师赢得了第一个产品经理的面试机会，虽然没有拿到offer，也是巨大的突破。

三．成为产品经理。

乘胜追击，三科老师坚持在网络上发布意向公司的竞品分析，在不同的面试学习中，终于成功转型为一名产品经理。

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取其精华，去其糟粕

用一个词总结三科老师的求职转型经历——曲折，这也是大多数职场小白的必经之路。我们可以从这段经历学习到什么呢？

一．不要过度沉醉于自我感动。

产品经理需要画原型，这就涉及到两个工具：AXURE和MINDMANAGER。

很多小白认为，将这两个工具学习到大神级别，就可以成为产品经理。NO！这并不是产品经理的核心竞争力，学会基本 *** 作，慢慢地在日常工作中逐步优化提升即可。

身为应届毕业生or跨行转型职员，很少有人可以一步登天，更多的小白是从初级产品经理做起。我们可以参考公司在招聘网站上发布的初级产品经理职位相关要求：

1  聪明，执行力强，掌握基本办公室软件，能够快速上手，协助产品经理完成一些基本任务（打杂）；

2  熟悉产品上线流程，会做需求调研，用户访谈，会写竞品分析，会画产品原型，写需求文档；

3  加分项：有相关产品项目经验。

三科老师的建议：先入职，再提升。

二．结合自身经验优势，有针对性地选择公司。

为什么三科老师能够拿到智联招聘的产品经理offer呢？

原因：三科老师有在阿里巴巴做B2B销售的经验，给B2B的中小企业招聘外贸业务员，智联招聘刚好需要发展这个项目。

产品经理的能力包含2条线：业务线和技术线。

业务线：了解用户需求和场景。

技术线：需求调研、写竞品分析、画产品原型、写需求文档等。

三．把握每一次面试中的学习机会。

三科老师的每一次面试机会都来之不易，每一次面试结束，面试官询问还有什么问题想要了解，三科老师都会问：“您觉得我要成为贵司初级产品经理，还需要在哪些方面努力？”

虽然没有拿到offer，把面试官的建议记下来，更踏实地学习和练习，心里也不慌了。

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一个完整的产品案例

产品经理究竟是做什么的？

1  发现需求；

你有没有非常喜欢的APP这个APP有没有什么功能让你觉得可以改进？

产品经理就是把这个需要改进的功能，从假想变为现实。

2  寻找目标用户；

这不能是一个人的自嗨，必须是一群人的狂欢。

多问一些目标用户，确定他们是否也有这个需求。

3  需求调研；

当面访谈、电话访谈、在线聊天（QQ/微信）、问卷调查。

4  用户画像；

用户照片、姓名、性别、工作岗位等信息，附上用户性格特点描述，让同事明白什么样的人会喜欢新开发的功能。

5  竞品分析；

新开发的功能是否有其他公司做过？

有：做的怎么样呢？是否可以参考？

没有：为什么别的公司不开发这个功能？

6  梳理功能；

新功能需要哪些更小的功能支持？

如何进行优先级排序？

把实现新功能的每一个步骤依次写下来。

7  绘制流程图；

梳理业务流程和用户使用流程。

8  画产品原型；

画出要改造的APP页面，新功能如何添加实现。

9  需求文档；

UI设计师、研发工程师、测试工程师、运营的同事都会参照这份文档开展工作，尤其是设计和研发部门，文档中任何一个产品细节考虑的不够周到，都可能导致他们做无用功，甚至多次返工。

需求文档有两种写法：

传统：用Word来写，包括目录、综述、产品结构、产品功能等内容；

个别：把一张张产品原型截图放到一张大画布，在产品原型截图旁边写注释。

10 需求评审；

告诉同事打算做什么，请大家看看靠不靠谱。

11 项目管理；

与各部门沟通，确认各部门工作内容和完成时间，统筹确定项目的上线时间和上线所需资料。

12 测试、验收和上线；

各部门同事合作完成了项目，查收项目完成效果，OK的话，上线新版APP。

13 版本迭代。

收集用户对于新功能的反馈，查看转化数据，为下一个APP版本上线做准备。

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总结

相比起产品经理职位的知识科普，李三科老师敢想敢做，百折不挠的奋斗和分享精神更加鼓舞人心，让读者看到了一个普通人实现逆袭的可行性。

一开始，李三科老师写的竞品分析，在大神看来可能十分幼稚。直至今日，李三科老师已经成功成为一名资深产品经理，依旧乐于把一开始写的文章拿出来分享，完全不惧怕批评和嘲笑，这种谦虚的态度和格局很少有人能够做到。毕竟每个人都想向大众展现完美的一面。

想成为产品经理又觉得自己做不到？阅读这本书，按照书里的流程做一遍，说不定就成功了呢？

公众号：姚先生快乐进步营

1 数据分析师。

数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

3 数据挖掘工程师。

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集整理分析和建模工作。具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。

4 数据算法工程师。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux *** 作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5 数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练 *** 作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

讨论产品经理的能力，要从其工作性质和内容说起。

产品经理顾名思义就是负责产品管理的岗位，是一个产品从诞生到维护的牵头人，全权负责产品的最终完成。从大体上看，产品经理的主要工作内容有四大板块：产品的前期规划、产品设计、产品的实现以及后续迭代优化。

听起来蛮简单的吧？其实不止，这四个板块，每个板块又细分出很多工作。

1产品的前期规划

主要是指产品的战略布局和产品规划。

根据市场调研，包括行业趋势调研、竞品分析等，建立商业需求文档；对用户需求调研，包括目标群体的研究，需求挖掘，聆听用户的需求倾诉等等，建立产品需求文档。

对以上两方面分析得出的结果对产品进行布局和规划，确定产品的定位、功能要点的定义、规划和设计等等，建立产品路线图。

举一个典型案例，Dropbox， 当时并不确定做这个对用户到底有没有用，是不是他们需要的，所以Drew Houston在产品还没有的时候就做了一个视频放到网上去，讲述了这个东西是该怎么用，服务如何运作，结果播放次数超百万，网友纷纷表示很期待，后续这个产品就如期进行开发上线了。

2产品设计

主要是产品设计的整个流程。

包括产品策划，交互设计，UI设计，视觉设计等等，都要跟进。

3产品实现

包括产品的开发、上线，属于产品研发过程中的项目管理。

在这一阶段里，体现的更多的是产品经理的管理能力、沟通协调能力，毕竟敲代码不能产品经理亲自上手，主要负责跟踪开发进度，出现问题时能够及时友好地进行沟通协调。

4产品的迭代优化

这个就很好理解了，任何产品都不能一次就成，那是不完美的，产品上线后也要及时获取用户的反馈，不断对产品进行更新优化，才是能促使这个产品走的更远的关键之一。

举一个身边的例子，滴答清单。国内此类应用并没有发展的像国外那样成熟，滴答清单算是里面做的很不错的了，但还是有很多问题与不足。我身边的朋友在使用的过程中不止一次和我抱怨日历计划配色太丑，不符合当下女孩子的审美要求。她就去给滴答反馈，很快就得到了回应，发现配色已有所改善，我朋友对此赞叹不已；如果滴答清单当时滴答没有及时进行优化，我朋友明年一定不会续费。

这就是用户流失，所以产品后续迭代优化，同样不能忽视。

对于产品经理的工作和各个环节所需要的素质，知乎联合资深从业者推出了训练营，欢迎大家和业内人士沟通探讨：

那产品经理的工作涉及到这么多方面，到底需要具备哪些能力？或者说哪些能力是至关重要的？

我也总结为4大点：

首先，放在最前面的肯定是领导力。这要求一个产品经理必须要具备良好的沟通协调能力、团队合作能力、任务合理分配能力、处理团队内外部的人员关系的能力。

其次，是项目管理能力，作为一个产品经理，必须要了解并参与过产品从诞生到优化的整个过程，否则连产品诞生的流程都不熟悉，怎么去做这个牵头人？

第三，解决用户问题的能力，也是整理需求的能力，无论是市场调研，还是用户需求调研，本质上产品经理最大的价值就是通过产品来解决用户的问题，用户需要的是什么？不同的用户有哪些需求差异？应该更倾向于哪种用户的需求？从调研来看，你得到的信息一定会是纷繁杂乱的，如何将这些纷繁杂乱的信息进行结构化，梳理出你最想要的，也是一种较有挑战性的能力。

第四，业务能力，你一定要对整个流程中的各个流程有所了解，才能够更好的把控。市场调研、用户调研、竞品分析、需求分析、产品设计、交互设计、开发管理、运营策略、数据分析等等，都是一个合格的产品经理，必不可少的业务技能。

第五，技术相关能力，这是加分项，懂得技术的逻辑，易于和开发沟通，才能更好地理解、指挥实现产品的性能和特点。

如果你觉得还不够详细，那我送你张图，与回答所说大同小异，但本质上是相同的：

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训练营

5 天零基础入门：产品经理、交互、UI 设计师

作者 知群

¥ 899

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希望这篇回答对大家有所帮助，也希望我们准备的训练营能够进一步提升你的「产品力」。

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

数据分析分类

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析常用方法

1、PEST分析：

是利用环境扫描分析总体环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）与科技（Technological）等四种因素的一种模型。这也是在作市场研究时，外部分析的一部分，能给予公司一个针对总体环境中不同因素的概述。这个策略工具也能有效的了解市场的成长或衰退、企业所处的情况、潜力与营运方向。一般用于宏观分析。

2、SWOT分析：

又称优劣分析法或道斯矩阵，是一种企业竞争态势分析方法，是市场营销的基础分析方法之一，通过评价自身的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部竞争上的机会（Opportunities）和威胁（Threats），用以在制定发展战略前对自身进行深入全面的分析以及竞争优势的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。

3、5W2H分析：

用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目具体：

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

4、7C罗盘模型：

7C模型包括

（C1）企业很重要。也就是说，Competitor：竞争对手，Organization：执行市场营销或是经营管理的组织，Stakeholder：利益相关者也应该被考虑进来。

（C2）商品在拉丁语中是共同方便共同幸福的意思，是从消费者的角度考虑问题。这也和从消费者开始考虑问题的整合营销传播是一致的，能体现出与消费者相互作用进而开发出值得信赖的商品或服务的一种哲学。经过完整步骤创造出的商品可以称之为商品化。

（C3）成本不仅有价格的意思，还有生产成本、销售成本、社会成本等很多方面。

（C4）流通渠道表达商品在流动的含义。创造出一个进货商、制造商、物流和消费者共生的商业模式。作为流通渠道来说，网络销售也能算在内。

（C5）交流

（C6）消费者

N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。

W = 想法（Wants）：想得到的东西，像运动饮料、旅游鞋。

S = 安全（Security）：安全性，像核电、车、食品等物品的安全。

E = 教育（Education）：对消费者进行教育，为了能够让消费者也和企业一样对商品非常了解，企业应该提供给消费者相应的知识信息。

（C7）环境

N = 国内和国际：国内的政治、法律和伦理环境及国际环境，国际关系。

W = 天气：气象、自然环境，重大灾害时经营环境会放生变化，适应自然的经营活动是必要的。像便利店或是部分超市就正在实行。

S = 社会和文化：网络时代的社会、福利及文化环境理所当然应该成为考虑因素。

E = 经济：经济环境是对经营影响最大的，以此理所当然应该成为考虑因素。7C罗盘模型是一个合作市场营销的工具。

5、海盗指标法AARRR:是互联网常用的“用户增长模型”，黑客增长模型：

Acquisition：获取用户

Activation：提高活跃度

Retention：提高留存率

Revenue：获取收入

Refer：自传播

数据分析常用工具

日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级，还有较多的也在用pg。

其次分析师是用一些专业的分析软件spss，sas，自助分析用的BI软件平台如：finebi、tableau等。

finebi

其实想强调的是分析师40%-60%的时间可能会花在数据的获取、处理和准备上，所以最好能会点sql，个人觉得对于分析师与其去了解数据库，不如好好去学下sql，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库包括一些开源的数据库甚至各公司内部的数据平台都对它有良好的支持。最后对于第三方的一些数据收集或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析可以用finebi。

数据分析流程

有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：

1提出问题（需求） 2结论/假设 3数据准备 4数据分析 5报告生成 结论验证。

我们按照如上的分析步骤来个示例：

XX产品首销，哪些用户最有可能来购买？应该给哪些用户进行营销？

第一步首先是提出了问题，有了需求。

第二步分析问题，提出方案，这一步非常重要，正如上面提到的第二三类的数据分析本身就是一个假设检验的过程，如果这一步不能很好的假设，后续的检验也就无从谈起。主要需要思考下从哪些方面来分析这个问题。

可以从三个方面：（PS：这里对于一些常规的属性比如：性别、年龄、地区分布了这些基本，老大早已心中有数，就不再看了）

1曾经购买过跟XX产品相似产品的用户，且当前使用机型是XX产品上一或几代产品，有换机意愿需求的。

2用户的关注程度用户是否浏览了新品产品站，是否搜索过新品相关的信息，是否参加了新品的活动。

3用户的消费能力历史消费金额、历史购机数量、本年度购机金额、本年度购机数量、最近一次购机时间及金额等。

第三步准备数据：

创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，这时候就是考量你的数据平台、数据仓库的时候了，仓库集成的好，平台易用的话时间应该不用太长。

第四步数据分析：笔者是把数据导入到finebi进行分析的，也可以用python，其实用excel也非常好，只是笔者对excel的有些处理不是很擅长。

第五步就是图表呈现，报告的表达了，最后我们验证得到的一个结论就是：购买过同类产品，关注度越高，复购周期越近的用户越最容易再次复购。

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以上就是关于转行做产品经理，需要掌握哪些能力全部的内容，包括:转行做产品经理，需要掌握哪些能力、学大数据以后可以做什么工作、2.产品经理需要具备什么样的能力如何培养等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！