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技術對產品的驅動力

2019-02-21點擊量:

互聯網井噴的十年已經過去,十年間衍生出了眾多國民級應用,涵蓋了社交、出行、娛樂和貿易等幾乎人們生活的各個領域,那么所有人都在想著同一個問題——互聯網的下一個十年會如何?很多人說流量紅利消失了,流量紅利并不是消失了,而是變得更加金貴了,產品的核心競爭力不在于產品滿足了用戶的哪方面需求而在于如何能更好的滿足用戶需求。技術對于產品的驅動力越來越明顯,而對于產品經理的要求也越來越高,產品經理的能力模型也在不斷迭代。

舉個簡單的例子,淘寶的雙十一超級活動,我們使用淘寶秒殺和搶購的過程中,如果出現了服務器繁忙這些詞匯,對于用戶體驗的影響折損是巨大的,用戶在使用軟件的過程中只關心能不能滿足自己的需求,他們是不會考慮后臺少則千萬動則過億的并發訪問量的,但是作為產品方為用戶服務卻不得不考慮這個問題,這時候單純的站在用戶視角很難解決這個問題,高性能高負載成為了產品最具價值的核心競爭力(ps:近幾年好多產品因為性能頻繁上熱搜,隨后就是廣大網友的各種對比),這只是一方面性能問題,數據的存儲問題,大數據配合深度學習的場景化投放問題等等,讓產品從認識用戶到讀懂用戶,很像一對戀人從戀愛到結婚的過程。
一個復雜系統的架構設計其實就是用產品思維解決技術難題,如何讓數據走最快的路到達自己應該被讀取/存儲的地方?數據:“我能怎么辦我也很無奈啊,堵車很難受啊。”如何在高并發的情況下保障前端用戶的響應時間不超過200ms,從用戶體驗層面這個需求非常簡單可以一筆帶過,但是系統要考慮的是如何在這200ms內完成數據整個鏈路的傳輸,同時保障各數據庫間的數據一致,考慮事務的提交終止和回滾,還要考慮最底層的計算資源能夠支撐該負載量,這一系列問題帶來的是諸如數據庫主從熱備份,分布式鎖服務和緩存機制等多個技術體系升級,在整個數據的流轉和計算過程中還要解決數據冗余和異常處理的問題,在這個過程中我們不難發現一個時間需求帶動的是多個系統的性能需求和整個產品的后臺邏輯需求。
為了做更好的抽象我們來舉個比較實在的例子,最近春運,拿用戶搶票流程中支付前過程進行舉例:用戶進入車票詳情頁,車票詳情頁在高峰期請求量很高,為了讓用戶不進入這個頁面卡頓,這是用戶體驗需求,肯定不可能讓每個用戶訪問該頁面都請求一次服務器,這時候就需要運用緩存技術將該頁面單獨緩存然后給用戶請求這時候有效解決了用戶體驗的問題,對應后臺的需求則是數據庫同步,緩存寫入和釋放等需求。用戶點擊下單,高峰時段幾千號人搶幾十張票,這時候售票平臺會面臨超售的情況,用戶會面臨前臺顯示和后臺真實儲量不一致的情況,避免這種情況發生需要應用分布式鎖服務和在數據庫中票數預減和真實數據庫中票數反饋的問題,在這中間頻繁的發生數據交互,最核心的就是數據一致性問題。
如何面對一個復雜架構和系統的設計這是擺在產品經理面前的一道難題,不僅要對業務內容有很深的理解,同時也要對系統的運作有清晰的認知,系統是沒有很高的容錯空間的,但是影響用戶的覆蓋面是非常大的,這時候對于一個高度集成的系統來說是非常復雜的。技術體系本身也是產品,只不過所有內容都是抽象出來的而已,如何讓這個抽象的過程更清晰和更高效,底層服務平臺,平臺服務用戶,這是這個時代產品經理應該思考的問題。
技術不等于開發,不等于算法,也不等于運維,技術是一個服務框架是一套思維體系,這個框架內包含算法設計,前后臺邏輯設計,數據庫邏輯設計,學技術不是說今天寫hello world,明天寫TensorFlow,后天用python做自動化運維這樣,我們要懂得技術體系和產品結構的深度融合,主要體現在三方面:

  1. 讓產品更懂用戶,推薦策略穩準狠;這里我們要知道算法的原理是什么,應用方式是什么,數據清洗的目的和方法,能給用戶帶來什么便利?結合用戶群的屬性和用戶場景做產品,讓產品站在用戶角度考慮問題,這里包括用戶不同場景安全策略有哪些,該場景下用戶更注重空間還是時間,如何讓系統更精準的衡量用戶使用成本和收益?
  2. 降低開發、維護和迭代成本,充分考慮產品功能擴展性和技術平臺擴展性,多路復用管控統一方便企業進行產品的運作,同時方便整個產品管理流程中產品與開發和數據科學的溝通等等
  3. 用戶體驗升級,更快識別和響應用戶需求,平臺如何做到高負載高并發讓用戶無感知,用戶使用產品的流暢性如何提升等等。

資歷尚淺對用戶的理解沒有那么深刻,歡迎各位大佬提意見同時互相學習。

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