中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展處于顯著領(lǐng)先的地位竟贯，無(wú)論是社交產(chǎn)品锌杀，移動(dòng)支付產(chǎn)品，電商平臺(tái)亦或是O2O產(chǎn)品早已遠(yuǎn)超美國(guó)泻仙，而在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域糕再，我們?cè)缫炎哌^(guò)要靠抄襲美國(guó)才能成功的階段；在我國(guó)玉转，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)由PC互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)再到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)突想，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng)，用戶(hù)流量幾乎都被BAT和TMD所壟斷究抓，人口紅利也消失殆盡猾担，再做一款爆款A(yù)PP沒(méi)有往常那樣簡(jiǎn)單了，中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境留給“個(gè)人英雄主義”產(chǎn)品經(jīng)理的機(jī)會(huì)越來(lái)越少刺下，因此仍然停留在功能創(chuàng)新和用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化的產(chǎn)品經(jīng)理將失去一定的競(jìng)爭(zhēng)力绑嘹，產(chǎn)品經(jīng)理需要更多了解行業(yè)以及商業(yè)運(yùn)作的規(guī)律和本質(zhì)，而人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的理念也終將成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的一次轉(zhuǎn)型和過(guò)渡怠李。

總結(jié)近期的產(chǎn)品經(jīng)理招聘信息圾叼，產(chǎn)品經(jīng)理的工作范圍包括以下：
（1）產(chǎn)品經(jīng)理要熟悉行業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)，多參與行業(yè)交流捺癞，變成行業(yè)專(zhuān)家夷蚊；
（2）產(chǎn)品經(jīng)理要負(fù)責(zé)產(chǎn)品研發(fā)管理，包括基本的研發(fā)項(xiàng)目管理髓介、產(chǎn)品版本管理惕鼓、產(chǎn)品體系規(guī)劃等工作；
（3）產(chǎn)品經(jīng)理要參與商業(yè)運(yùn)營(yíng)唐础，包括用戶(hù)增長(zhǎng)和用戶(hù)運(yùn)營(yíng)箱歧，尋找商業(yè)模式、產(chǎn)品變現(xiàn)的方式一膨；
（4）產(chǎn)品經(jīng)理要參與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，包括核心數(shù)據(jù)指標(biāo)价淌、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)找出產(chǎn)品增長(zhǎng)路徑瞒津；
（5）產(chǎn)品經(jīng)理要負(fù)責(zé)產(chǎn)品的持續(xù)迭代工作，優(yōu)化產(chǎn)品細(xì)節(jié)病毡，形成閉環(huán)流程屁柏。

從以上的工作范圍有送，我們可以發(fā)現(xiàn)功戚，產(chǎn)品經(jīng)理的競(jìng)爭(zhēng)回歸到了商業(yè)運(yùn)營(yíng)層面的競(jìng)爭(zhēng)啸臀，回歸到了商業(yè)本質(zhì)層面的競(jìng)爭(zhēng)烁落，比拼的是一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)形態(tài)下的商業(yè)化產(chǎn)品的長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)和發(fā)展。由此我們可以得出灯萍，在進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)后每聪，全棧產(chǎn)品經(jīng)理的趨勢(shì)將會(huì)變得越來(lái)越明顯，他們需要懂用戶(hù)药薯、會(huì)做用戶(hù)調(diào)研绑洛、會(huì)寫(xiě)用戶(hù)畫(huà)像童本、理解UI設(shè)計(jì)的趨勢(shì)穷娱、懂得用戶(hù)體驗(yàn)、產(chǎn)品層面需要懂微博泵额、公眾號(hào)嫁盲、小程序、獨(dú)立APP亡资、其他渠道平臺(tái)等產(chǎn)品的特點(diǎn)，技術(shù)層面需要懂前端和數(shù)據(jù)庫(kù)嗦董，只有這樣瘦黑，才能規(guī)劃出具有全局思維的產(chǎn)品奇唤；而公司也需要綜合能力更強(qiáng)的全棧產(chǎn)品經(jīng)理咬扇；在未來(lái)廊勃，專(zhuān)注于產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)的產(chǎn)品經(jīng)理將會(huì)被淘汰，專(zhuān)業(yè)全面化的商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理將站在歷史舞臺(tái)梭灿，真正決定產(chǎn)品經(jīng)理高度的將是對(duì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的理解和把控冰悠。

然而不同領(lǐng)域，不同行業(yè)的商業(yè)邏輯差別很大皮迟，所以對(duì)于商業(yè)化產(chǎn)品經(jīng)理而言桑寨，拓寬自己的視野，將收獲的內(nèi)容進(jìn)行梳理歸納烦粒，提取模式原型代赁，建立自己的商業(yè)模式庫(kù)芭碍，對(duì)商業(yè)模型、盈利模式窖壕、用戶(hù)服務(wù)方式瞻讽、產(chǎn)品服務(wù)特征有多個(gè)維度的判斷標(biāo)準(zhǔn)，這樣才能在經(jīng)驗(yàn)積累的基礎(chǔ)上建立自己的一套方法論晌砾。其次烦磁，對(duì)于我們所形成的知識(shí)體系哼勇，在拓寬廣度的同時(shí)呕乎，也要追求深度猬仁，追求深度并不是說(shuō)對(duì)于該知識(shí)領(lǐng)域的方方面面都要精通，而是追求更加深入的思考聋溜，思考問(wèn)題的本質(zhì)叭爱，能夠清晰凝練系統(tǒng)化的看待問(wèn)題漱病。

數(shù)據(jù)不會(huì)騙人杨帽，各個(gè)公司已經(jīng)逐漸搭建起了自己的商業(yè)智能平臺(tái)（BI Platform），商業(yè)智能平臺(tái)在很多公司也被稱(chēng)為駕駛艙儀表盤(pán)晃危，顧名思義老客，這些歸納的數(shù)據(jù)幫助決策者看到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的趨勢(shì)，回答經(jīng)營(yíng)鳍鸵、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的各項(xiàng)問(wèn)題尉间，得到?jīng)Q策的依據(jù)哲嘲；在此基礎(chǔ)之上，產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)應(yīng)用画切，用于做出市場(chǎng)預(yù)測(cè)侦啸、改善服務(wù)。商業(yè)智能平臺(tái)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)和組件通常是ERP數(shù)據(jù)庫(kù)拧烦、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)钝计、數(shù)據(jù)看板，工具通常用OLAP债沮、Digital Dashboards本鸣、Data Warehousing荣德、Google Analysis等等，有助于企業(yè)獲得更準(zhǔn)確的報(bào)表和分析報(bào)告鲤拿，做出業(yè)務(wù)決策近顷，提高運(yùn)營(yíng)效率窒升；大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是在BI的基礎(chǔ)上家淤，利用Hadoop絮重、Spark、Hive青伤、HDFS等工具和框架，從數(shù)據(jù)中獲取信息号杠，做出更好的決策姨蟋，并能存儲(chǔ)、挖掘和分析數(shù)據(jù)悠砚、跟上業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢(shì)灌旧。

商業(yè)化產(chǎn)品經(jīng)理需具備增長(zhǎng)黑客的思維绰筛，增長(zhǎng)黑客最常使用AARRR模型铝噩，AARRR模型中的字母分別代表獲取薄榛、激活、留存、收入和推薦硬猫，實(shí)施增長(zhǎng)策略的過(guò)程再次不闡述改执，增長(zhǎng)策略是通過(guò)一些創(chuàng)新的手段、創(chuàng)新的技術(shù)實(shí)現(xiàn)最佳的效果衬横。商業(yè)化產(chǎn)品經(jīng)理也需要具有財(cái)務(wù)能力终蒂，能夠讀懂財(cái)務(wù)報(bào)表的關(guān)鍵信息拇泣，通常來(lái)說(shuō)霉翔，我們要會(huì)讀懂資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表瀑凝、現(xiàn)金流量表臭杰，這三張表通過(guò)BI平臺(tái)可以很直觀的展示硅卢，就像人的體檢報(bào)告一樣将塑，展示公司當(dāng)前的狀態(tài)点寥，而財(cái)報(bào)則代表了企業(yè)是否健康，通過(guò)橫向分析和垂直分析蔽莱，分析公司目前的產(chǎn)品或服務(wù)的經(jīng)濟(jì)特征盗冷，確定公司戰(zhàn)略方向仪糖，分析當(dāng)前的盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)锅劝，通過(guò)工具技術(shù)故爵，做出具有預(yù)測(cè)性的財(cái)務(wù)報(bào)表诬垂。

商業(yè)分析從行業(yè)研究開(kāi)始剥纷，行業(yè)研究根據(jù)一定的方法可以快速搞懂晦鞋，行業(yè)研究包括宏觀的判斷和微觀研究悠垛，研究流程一般如下：首先确买，定義研究范圍湾趾，用一句話兩句話確定清楚行業(yè)人群搀缠，細(xì)分市場(chǎng)等等艺普；然后增加數(shù)據(jù)來(lái)源歧譬，通過(guò)一些權(quán)威的網(wǎng)站或者和高校進(jìn)行合作瑰步，了解行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息面氓；通過(guò)已知的數(shù)據(jù)信息舌界，制定分析框架呻拌，分析市場(chǎng)規(guī)模、考慮行業(yè)趨勢(shì)垃喊、了解入場(chǎng)或擴(kuò)張存在的潛在障礙初家。行業(yè)研究數(shù)據(jù)資料來(lái)源方法有很多溜在，比如百度輿情掖肋、百度指數(shù)志笼、Think with Google等等纫溃，專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的行業(yè)報(bào)告通衬洗埃可以使用艾瑞咨詢(xún)万伤、IT桔子等等敌买；商業(yè)分析通常采用MOST分析模型虹钮、PESTLE分析模型芙粱、SWOT分析模型、MoSCoW分析模型等等律姨。