随着行业快速发展，人口红利消亡，免费吸引过来的用户如何商业化、如何变现变成了很多公司的难题。互联网已经没有时间和空间让你慢慢通过免费策略积累用户、吸引用户关注，现在的产品更需要用户可以接受的完整的商业逻辑。 新西兰电话号码列表 互联网行业的发展已经进入了精细化运营的产品时代。产品不再是一个“商品”，不再存在通过创意、通过解决某个痛点就能够长期取胜，竞争已经变成了对“用户使用时间”的竞争、对“用户心智”的争夺。 竞争也不再是软件使用熟练程度的竞争、研发流程管理成熟度的竞争，而是回归到商业运营操作的竞争，回归到理解商业本质的竞争，新西兰电话号码列表 比拼的是谁能够提供一个完整的、长期运营的商业化产品。 更多的能力将体现在商业相关维度，既包括基础的能力模型，又包括基本的思考模型。在遇到任何问题时，产品经理都应该去辨别、判断、思考，新西兰电话号码列表 提出解决方案，这才是商业产品经理的价值。 工作范围应该包括以下几个大的方面： 新西兰电话号码列表 要熟悉行业发展的动态，多参与行业交流，需要变成行业专家。 负责产品研发管理，包括基本的研发项目管理、产品版本管理、产品体系规划等工作。 负责产品商业化运营工作，包括用户增长和运营、寻找产品商业模式、新西兰电话号码列表 实现产品变现等工作。 负责产品数据运营工作，包括确定核心数据指标、挖掘用户行为数据、找出产品增长路径等。 负责产品的持续迭代工作，持续运营产品，收集用户反馈，优化产品细节，形成闭环工作流程。 2. 产品价值 从关注产品功能设计中跳脱出来，更多地关注商业的经营、团队的管理、公司在市场上的生死竞争。要想解决问题，产品经理就要倒逼着领导提供资源、提供支持、提供服务。新西兰电话号码列表 颠覆过去“职能上级”“职能部门”的机制，上下级之间、每个部门之间都要变成市场关系，过去的上级、任何一个职能部门都可以成为你的资源，一切都无边界，不应该被组织架构束缚，不应该被“部门墙”阻挡，要一切都为了用户价值而奋斗！ 就像“鲶鱼”一样，能够激活整个组织。 3. 成长估值 不管每天遇到什么问题，新西兰电话号码列表 我们都在想解决方案，想以前有没有遇到过类似的情况，以后如果遇到了类似的情况应该怎么做更好，这就是个人的成长。公司能够给到一定的资源与机会，但是能带走的是能力与力量。 职业生涯是自己的，只有自己才会对自己的成长负责，才应该关注自己的能力成长，关注自己的价值积累。整天抱怨、新西兰电话号码列表 整天发牢骚、和“蛀虫们”对拼消耗，就是在慢性自杀。 每天应该关注产品能力是否有提升、在时间管理方面是否有进步、行业资源有没有积累、行业人脉有没有积累、个人领导力有没有提升、个人沟通能力有没有提升等。越成长所面临的压力就越大，主要表现为： 有能力承担更大的责任：在能力提升后，公司自然会给更多的工作。 能够解决更大的问题：功劳的背后就是责任，新西兰电话号码列表 做每个工作都可能犯错，能承担多大的错误，就证明能力有多强。这不是让承认错误，而是解决问题。 能够做出更大的贡献：功劳属于团队，成绩是共同努力的结果。 4. 商业分析 恐惧是痛点，难受不是痛点，痛点只是做产品的一个抓手。 一个用户的决策一定受多个相关性因素影响，同时也可能受周围一群人的行为影响。所以，看问题的角度要学会多样化，每一个角度判断问题的基础逻辑不同导致结果有区别。在考虑问题的时候不能只看一时的数据，一定要有时间长度的考虑，一定要学会思考用户生命周期，新西兰电话号码列表 做产品要能从一点到一类、从一个用户到一个家庭、从一次消费到一辈子消费。 无论原生驱动力还是数据指标，最终的目的就是用最少的钱解决问题，并且赚了更多的钱，创造价值。追求资本投资的热点不一定就是赚钱的商业行为，就像马云说的：“以前说，当风来的时候，猪都能飞，但是当风过去的时候，摔下来的肯定是猪”，如果看不清本质，那么一味地追逐风口是没有任何意义的。 任何涉及到交易的行为都是一场商业活动，本质就是通过生产、购买和销售产品（例如，某种商品或某种服务）谋生或赚钱。 其实看得全面，新西兰电话号码列表 了解全链条的运作规律可以帮助我们找到整个价值链的链主。链主是指在整个价值链中占据优势地位，对整个价值链或者价值链中的大部分企业的资源配置和应用具有较强的直接或间接影响力，并且肩负着提升整个价值链绩效重任的核心企业。能够成为链主企业的，大都是处于下游，接近消费市场，但同时又在品牌影响力、研发能力、营销手段等方面具有超强实力的终端产品制造商。 5. 数据加成 在正确的方向上执行，同时让数据成为商业的利器才能具备核心竞争力。知道用户是谁，决定数据质量的好坏。所以，数据的可信度、用户的识别度（用户画像）非常重要 数据收集的重要来源是对产品研发时做的数据统计埋点。关注全部数据，有更宏观的整体把控。对于数据上报，要有一定的周期性，以保证可以随时查看、校验。对于产品的不同生命周期，新西兰电话号码列表 关注的数据维度和侧重点也有所区别。最关注的数据有哪些？其实没有标准答案。