第一章 产品经理的四个素质
1.创业精神
创业心态：抗压能力强，主动性高，愿为达到目的而持续付出
2.求知心态
（1）多看交互、用户研究相关的工具书，经典的关于市场研究的书；
（2）及时了解互联网新动向，观察周围能遇到的男女老少平时都在用什么样的软件；
3.联想能力
联想能力包括三个部分：洞察能力（感知身边的小事，并构思改进策略），归纳能力（不要只会抄竞品，要学会发现深层次相同的思想，然后基于思想去创新），联想能力（基于前两者的积累，让自己的思维能够跳跃而有依据）；
4.善断
要能够在复杂多变的互联网环境中作出最有利于产品目标的决策。
在抉择是否需要做一个功能的时候，常用的方法是实现一个简陋的产品原型（MVP），然后通过实验来看用户对此功能的反馈，使用A/B test方法论，基于反馈和数据进行辅助决策。
第二章 如何全面深入地了解用户
1.亲力亲为的研究用户
作者举了网易云发力电音的例子，如果他不去了解听电音的用户，那么他对于电音的印象将会提留在土嗨，也不会想到要在电音领域发力。而事实证明在网易云向电音发力后，fade在国内流行后，网易云获取到了大量的活跃用户。
2.用户研究的旧瓶装新酒
分析产品(经典的用户体验五层框架)：
1. 战略层面（市场分析，政治环境、产品定位）、
2. 范围层面（基础功能、特色功能）、
3. 结构层面（页面结构图、业务流程图等）、
4. 框架层面（重要的页面有哪些？）、
5. 表现层面（视觉设计）
用户研究方法：
（1）深入访谈：去了解用户的偏好，加入社区文化，感受社区中的群体狂欢；
（2）焦点小组：能一次性拿到多角度更全面的用户反馈，但是有可能用户会选择说谎来维护面子
（3）问卷调查（定量研究）；
（4）可用性测试：用户在实验中进行使用测试；
（5）留置研究：用户在实际使用场景里使用得出的
用户研究的3个关键：
这些用户是不是典型的目标用户？确认这点可以通过先定义目标用户，然后进行判断。 e.g. 每周至少有1-3天听歌；有自己独特的音乐品味；对自己喜欢的风格、艺人有一定的了解；这样的用户可以称作网易云音乐的典型目标用户。
挖掘到的信息是否真实？ 解决思路本质上为沟通技巧：1.引导用户说出他内心的真实想法；2.结合语境上下文以及个人的逻辑，分析用户真正想表达的意思。
怎么将用户研究的结论运用到产品中？很难一言两语说清楚，总的思路来说是寻找一个最优解，用户调研是其中之一，还要结合市场分析，竞品分析以及自身优势分析等条件进行最优解搜寻。
3.快速划分用户群
用户群的因子，一般分为两类：基本人口属性和垂直领域的属性。
（1）用户有哪几类
（2）每一类用户群的特点是怎样的，大概有多少人
（3）竞争对手们覆盖了哪些用户群
4.洞察心理和人性
以网易云音乐的评论功能为例，分析了人的爱现心理以及有情感共鸣的需求。
5.群体用户心理
人是社会性动物，倾向于呆在群体中并保持和群体一致的态度和观点，以获得群体认同感。
一个群体的向心力越强，群体的成员关系就会越紧密，同时与外界也将更加界限分明。
6.从一个产品的用户到一片产品的用户
（1）培养同理心；（2）设身处地的想；（3）发展多方面的兴趣，食人间烟火；
第三章 需求分析方法论
步骤：收集需求➡️评估需求（真伪、时间紧迫性、重要程度、不完成的风险…）➡️精炼阶段（挖掘产品利益最大的需求）
1.尽可能收集多的需求
作者一般在版本更新的时候会将上新的功能分为三类：体验修补型，主打亮点型，长远布局型。
2.需求背后的动机
为什么需求来源方提出了这样的需求，背后的理由是什么，他看中什么想要得到的又是什么？
3.评估实现需求的影响
4.角色、场景、流程
不同角色对一个功能的需求不一致；
场景：分析需求真实发生的场景；
流程：分析满足需求的关键路径，判断能否满足；
举了AA收款功能的例子。虽然去问大家需不需要一个线上AA收款功能的时候，基本上大家都说需要，但是无论在支付宝还是微信中这个功能都被隐藏的比较深，因为这种收款功能引起的用户心理的转变。在传统的线下A钱场景中，AA这个动作本身就能给付款方带来压力，大家在该场景下也愿意主动去付款。而转移到了线上之后，AA这个动作的压力会转移到收款人身上，如何不会有损面子的将所有的款项收集齐是AA制产品需要重点考虑的。
5.符合产品目标
6.四两拨千斤：如何在红海市场中低成本快速获取大量用户。
7.为了口碑满足需求
用户口碑的三个特点：
（1）超出预期
（2）乐意传播
（3）大体量的用户
第四章 产品经理的基本功
数据分析
中国互联网已经进入流量获取成本很高的时期了（人口红利已经基本消失），一二线城市的用户获取成本很高，而三四线城市下沉市场的用户往往由于没有较好的获客渠道，成本也较高。
因此产品想要增长的话，如何高效而低成本的获取流量是非常重要的问题。而想要了解增长，除了增长相关的方法论知识之外，数据分析相关的技能也需要打磨，推荐书本“精益数据分析 Alistair Croll”.
作者对数据分析的一些个人感悟：
1.不能只看大数据，需要精细化分析
以网易云为例，当整体数据呈现评论数和点赞数每天都在连续增加，领先竞争对手的时候，我们还可以更加深入的从一些小点进行切入，寻求可以优化的点：超过100条评论的歌曲数量占比有多少？用户相互回复的比例有多少？评论、点赞数量的分布是怎么样的，大量点赞是否集中在少数评论上，还是具有长尾效应？
2.需要看数据的变化、趋势
在业务增长期的时候各项数据指标都在稳步上升是很正常的。而在业务平缓期，数据看上去很平稳，这时候需要PM能够敏锐的察觉到细粒度的不同核心数据的趋势。例如，当一个内容型产品处于平缓期时，每日的用户活跃数，内容发布量，消费量等数据都处于平稳的状态；于是这时我们可以将内容拆细来看，查看每个一级、二级类别内容的数据情况，查看它们的数据情况。
3.需要对比数据，做到心中有谱
这一点最普遍的问题是，是否知道某项数据的天花板在哪里，我们需要将局部数据与大盘进行对比，得出更客观的结论
4.找到关键数据
可以参考User Growth相关的数据，查看关于衡量业务增长的关键数据指标的详细描述部分。
5.数据约等于效率的意识
数据分析可以帮助PM进行决策，甚至A/B test有时候可以替代PM进行部分决策，这些都是为了降低决策的失误率和风险。
交互设计和信息架构
PM要求同时具备出色的抽象能力和具象能力：抽象能力运用在系统级别的思考上，而具象运用在用户体验级别的思考上。
具象层面：
（1）最关键的是考虑用户认知、使用场景：用户认知-用户在使用产品的时候，不要让他产生任何思考。
（2）不断积累设计模式，很多交互设计的书籍会详尽的列出常用的交互控件、设计规律等。
抽象层面：
（1）思考用户与信息、内容、服务等的关系；
（2）考虑复杂的多路径，设计整体的架构信息。当我们思考用户与信息之间的多路径
UI设计和编程能力
审美能力
审美能力对产品的影响范围分为三层：视觉/体验层、用户行为/产品层、价值观/世界观层。审美能力是厚积薄发的，无法急功近利，只能靠日积月累。