戈夜綠

　　详细剖析两个企业补税案例，也能一定程度上消除上述担忧。枝江酒业之所以被要求补缴8500万元消费税，直接原因是审计部门发现问题，税务部门据此执行。

　　2018年自然资源部成立后，钟自然任自然资源部党组成员，中国地质调查局局长、党组书记。直至2022年9月卸任。今年1月2日，即2024年首个工作日，其官宣被查。

每一款成功的產(chǎn)品背后，都有一個清晰而堅定的目標(biāo)。無論是小米“做全球最好的手機，只賣一半的價錢”，還是微軟“讓每個家庭的桌上都有一臺電腦”，偉大的產(chǎn)品都始于一個明確的方向。本文圍繞“如何定義產(chǎn)品目標(biāo)”展開，提出三個關(guān)鍵問題：“我們會什么？”“我們想做什么？”“我們應(yīng)該怎么做？”通過小米的創(chuàng)業(yè)故事和AIGC等實際案例，深入剖析如何基于自身能力與資源，制定切實可行的產(chǎn)品目標(biāo)，避免盲目跟風(fēng)，確保產(chǎn)品在迭代中始終不偏離初心。

2010年4月，小米在北京中關(guān)村正式成立了，成立之初，雷軍和他的同事們就定好了一個共同的目標(biāo)：“做全球最好的手機，只賣一半的價錢，讓每個人都能買的起“?？吹竭@里讓我不由的聯(lián)想到還有一家公司在創(chuàng)立之初，似乎也有這樣一個宏偉且樸素的夢想。

”讓每個家庭的桌上都有一臺電腦“，沒錯，這正是當(dāng)年比爾蓋茨成立微軟時而定下的夢想和目標(biāo)。每家偉大的公司在成立的時候都必須是有一個目標(biāo)和夢想的，并且在后面的發(fā)展中，所有的業(yè)務(wù)都必須圍繞這個目標(biāo)去開展。其中最主要的原因是，公司有自己的使命，有自己承載的愿景，只有一個清晰的目標(biāo)指引，才會自上而下的帶領(lǐng)公司每一位員工堅定不移的走下去。

做產(chǎn)品也是一樣，一款從0到1的產(chǎn)品，第一步就是要有清晰的定位和目標(biāo)，這個目標(biāo)會指引整個團隊如何走下去，有了這個目標(biāo)，在后續(xù)的迭代和更新，任何決策都會始終圍繞這個目標(biāo)進(jìn)行，整體大的方向是不會脫離產(chǎn)品規(guī)劃的，也符合產(chǎn)品的初心。

那我們該如何定義自己的目標(biāo)呢？

首先我覺得我們要思考三個問題：

我們會什么？

我們想做什么？

我們應(yīng)該怎么做？

當(dāng)年小米在成立之前就是通過這三個問題才確定了自己的目標(biāo)。

“我們會什么？”，雷軍當(dāng)時已經(jīng)帶領(lǐng)金山成功上市，自己也在互聯(lián)網(wǎng)、軟件行業(yè)深耕多年，積累了很多商業(yè)經(jīng)驗和人脈資源，手里也握著大把的現(xiàn)金流。對于他個人而言，他會的就是：

精準(zhǔn)的商業(yè)判斷——從WPS到金山毒霸，再到后面的游戲、卓越網(wǎng)，這一系列的創(chuàng)業(yè)之旅，證明了雷軍對于商業(yè)判斷有著獨特且正確的精準(zhǔn)理解。

極致的產(chǎn)品思維——哪怕在資源有限時，仍堅持“把產(chǎn)品做到極致”的理念，金山詞霸的詞典收錄量曾碾壓同期競品；

強大的資源整合能力——上市過程中協(xié)調(diào)資本、政府、團隊多方關(guān)系，硬是把一家軟件公司帶上了港交所；

互聯(lián)網(wǎng)的前瞻嗅覺——早在2000年就創(chuàng)辦卓越網(wǎng)布局電商，雖最終出售給亞馬遜，卻驗證了他對趨勢的預(yù)判；

逆境翻盤的韌性——面對微軟的降維打擊，金山曾瀕臨倒閉，但他帶著團隊轉(zhuǎn)型游戲和殺毒軟件實現(xiàn)重生。

這些能力最終匯聚成他日后創(chuàng)立小米的核心方法論：用互聯(lián)網(wǎng)思維做硬件，以效率革命顛覆行業(yè)規(guī)則。

做產(chǎn)品也是一樣，當(dāng)公司或者團隊內(nèi)部要做一款新產(chǎn)品時，不是拍拍腦袋就輕易決定的，一定要根據(jù)現(xiàn)有的情況和資源，反復(fù)的去審視自己到底會什么。如果我們不根據(jù)目前的情況，就踏足新領(lǐng)域、做新東西，在未來一定會出現(xiàn)各種各樣的問題打得我們措手不及。

舉個例子，比如說這幾年AIGC很火，很多公司都希望通過AI結(jié)合當(dāng)前的業(yè)務(wù)去做些新東西，希望可以以此帶來更高的效率或受益，但是并不是所有的業(yè)務(wù)都適合AI，不能為了AI而使用AI，我們一定要根據(jù)AI的特點和能力，結(jié)合當(dāng)前的業(yè)務(wù)場景，做詳細(xì)的判斷：

業(yè)務(wù)是否具有高時效性？

業(yè)務(wù)是否具有高解釋性？

業(yè)務(wù)是否有大量的數(shù)據(jù)？

業(yè)務(wù)是否有軟硬件資源支持？

業(yè)務(wù)的容錯率時怎樣的？

業(yè)務(wù)的泛化性強不強？

…

當(dāng)我們考慮了以上問題后，才可以去想明白，業(yè)務(wù)是否合適且有必要結(jié)合AIGC。其次，當(dāng)我們決定將AI引入項目中，我們還要再去梳理每一個環(huán)節(jié)，比如在模型選擇上，我們是選擇通用模型還是基座模型，選擇哪些基座模型更適合，用哪種方式去進(jìn)行模型的微調(diào)和訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集應(yīng)該怎么準(zhǔn)備，應(yīng)該準(zhǔn)備多少，prompt怎么寫，如何定義效果評估指標(biāo)，產(chǎn)品后期怎么維護，還有什么優(yōu)化點等等。

所以，作為產(chǎn)品經(jīng)理而言，當(dāng)我們在工作中，無論是做新產(chǎn)品，還是在老產(chǎn)品上做更新迭代，都需要清楚我們會什么，這在根本上是決定了未來產(chǎn)品的發(fā)展趨勢。

未完待續(xù)。

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