下面的三點思考，是最近產品落地過程中以及通過觀察其他產品的日常工作，覆盤總結得出。

一、對自己的模塊/產品有清晰的認知和定位

對於系統複雜性較高的互聯網公司，除了產品架構師，很少有產品能獨立負責一條完整的產品線，更多的是將一條產品線按照一定的模式劃分成多個模塊，每個模塊由一個產品負責。

對於負責某一條產品線中某一個模塊的產品經理，不僅要對自己的模塊有清晰的認知也要對整條產品線有清晰的認知。

不管你負責的模塊是什麼，一定是爲整個產品服務的，產品的目標間接影響了你所負責模塊的目標。同時，根據模塊的不同，每一個模塊都有自己的定位和職責。當對模塊以及產品有一定的認知和定位，當老闆提出一個需求時，纔會從單純的按照老闆需求執行的執行者變成可以對老闆需求進行理解並融入自己想法的推動者。

目標決定方向，邊界決定功能。

整體目標決定了你負責模塊未來一段時間的發展發現，要在哪些方面做出成就做出創新，邊界決定了哪些功能由你來做哪些功能由別人來做。

作爲初級產品的執行者，更多的是接收需求，落地需求；但是作爲一個高級產品的推動者，更多的是定義需求，定義邊界；哪些該自己做，哪些該別的團隊做，讓需求更合理，更符合團隊的定位。

二、像PM一樣做PM

PM = Project Manager = Product Manager，像項目經理一樣做產品經理，很多公司在實際產品落地、項目執行環節，項目經理一職都是由產品經理承擔。

項目經理的優勢，是可以對整個項目的方向和進度進行把控，同時也對整個項目有清晰的理解和認知。

爲什麼說要像項目經理一樣做產品經理？

對於多模塊聯動的產品線，一個項目落地可能涉及幾個甚至十幾個業務模塊，作爲需求發起方，如果對整個項目需要串聯的每一個模塊沒有清晰的認知，那麼很難保證項目在規則時間內上線。

所以，在做產品的過程中，不能僅僅侷限在自己負責的業務內，要了解整體產品線的所有模塊，在規劃產品需求過程中，要站在更高層面去思考需求的合理性、需求的可實現性，而不僅僅侷限在自己的模塊中做“井底之蛙”。

同時，當主動發起項目需求時，也可以在項目遇到問題時迅速定位問題，不過多依賴外部的幫助去推動項目進度。

三、數據思維不只是說說而已

數據定義目標，數據驗證目標，數據優化目標。

在產品需求規劃過程中，無論是KPI也好、OKR也好，都是目標導向，那麼目標如何定、目標如何完成、目標是否還有提升空間，這些都是基於數據來驗證的。

不僅僅是數據產品才需要具備較高的數據思維，任何一個產品，如果你想向更高層面去發展，都應該主動培養自己的數據思維。

數據思維是不需要被提醒，將數據可以融入到日常實踐中的一種習慣。當然，這種習慣在初期是很難養成的，經常在需求規劃完開始開發過程中，纔想起來應該需要數據驗證下需求是否合理，或者在和老闆彙報時，被老闆問起是否有數據支持時，纔想起來應該看數據。

把數據作爲需求規劃，需求提出過程中不可獲取的一個環節，在規劃需求前先問問自己：相關的數據是否有？能否通過數據驗證需求要不要做？需要上線後能否通過數據驗證需求是不是有效？上線後一段是否能否通過數據分析是否還有後續優化空間等等。

數據不是想起來時才需要，而應該是融入到產品規劃、落地、優化的業務閉環當中。所以，數據思維不只是說說而已，要落地、要實踐，才能真正培養數據思維能力。

從初級產品向高級產品的進階，沒有什麼捷徑可走，更多的是在實踐過程中的總結與覆盤，在產品路上不斷的挖坑與填坑，並儘可能的不挖同樣的坑。

#專欄作家#

記小憶，公衆號：PM龍門陣，人人都是產品經理專欄作家，OTA中後臺產品經理。

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