你知道互联网产品经理的工作流程是什么吗？

你知道互联网产品经理的工作流程是什么吗？

不同行业、不同公司、不同业务线、不同类型的产品经理的工作流程都会存在差异，不能一概而论。下面，我们就一起来看看互联网产品经理的工作流程是怎么的吧!

不同行业、不同公司、不同业务线、不同类型的产品经理的工作流程都会存在差异，不能一概而论。下面，我们就一起来看看互联网产品经理的工作流程是怎么的吧!

一、产品经理的需求来源

产品经理一切工作的本源是：需求。所以我们从需求来源开始讲起产品经理完整的工作流程。互联网需求来源一般有：

1、产品需求：产品经理通过数据分析、用户调研、竞品分析等方法验证通过的需求

2、运营等业务部门提交的需求：比如以京东为例，服饰业务部/生鲜业务部/家电事业部的运营、采销等人员出于提升业务指标的角度会提出各种需求

3、老板的需求：领导从外部合作的角度或者产品战略的角度也会给手下的产品经理提一些需求，比如我还接到过大Boss和老板娘的需求

4、Bug修复等：在工作中修复BUG是一件比较常见的事情，影响面大的BUG会走紧急修复流程，不太严重的BUG会走迭代排期。

二、需求池的管理

通过以上几种方法收集到的需求会统一放到需求池中。需求池大家可以理解为所有需求的集合(包含待确认、设计中、带排期、开发中、已上线等所有状态)。一般来说，使用execl表格管理需求池即可，按照各种需求状态进行分类展示。

三、需求优先级

我们需求池的需求会非常多，但是每个迭代的时间是有限的/研发资源是有限的，所以导致我们只能从需求池中挑选出少量需求进行开发，从而诞生了需求优先级的概念。

一个迭代中肯定有限做优先级高的需求!

那如何排定需求优先级呢?

一般来说有两个场景：

1、从0到1设计一款产品

这种场景下的需求来源基本上都是产品需求。建议大家去了解一下KANO模型，这个场景下的需求优先级一般来说是：基本型需求>期望型需求>兴奋型需求

2、在原有产品基础上优化

这种场景的需求来源会非常广泛，可能之前讲到的4中来源都是涉及，那如何排定需求优先级呢?一般按照产品价值和实现成本两个维度。

产品价值可以分为两类：业务价值和用户价值。

价值定义

业务价值：对应商业类产品，称为商业价值，体现在能给业务带来多少收益。

用户价值：对于使用者来说，能给他带来的价值，比如说能减少操作步骤。

在这种方法下，优先级的排序逻辑是：产品价值大实现成本低>产品价值大实现成本高>产品价值小实现成本低>产品价值小实现成本高。

四、需求确认

当梳理完需求优先级之后，我们就按照开发工作量挑选优先级高的功能组成新版本/新迭代周期的需求列表。

梳理完需求列表之后一般要跟直属领导当面沟通一版，这叫需求确认。在这个阶段要做好挨批、被怼的准备。领导会从各个维度“挑战”你需求的合理性。所以大家在需求评审前一定要多思考几遍，尽量多用客观数据去说服领导。

如果需求确认通过，会进入到产品设计阶段。

五、产品设计

产品设计阶段会包含如下几个小阶段：

1、使用产品脑图梳理产品/功能结构框架，特别是对一些逻辑复杂的新产品/新功能。

2、使用产品流程图梳理产品/功能核心业务逻辑。流程图的梳理尽量详细，各种异常场景的判断一定要在流程图中有所体现。对于涉及多个参与方业务，可能还要梳理泳道图。

3、使用墨刀/axure等原型工具输出产品原型。原型是产品逻辑的可视化表现，也是产品经理最最基本的基本功。

4、撰写产品说明文档(PRD)。PRD是产品详细逻辑的最终呈现，也是内部沟通的标准文档。PRD撰写完成之后就可以进入到需求评审阶段

六、需求评审

需求评审是指产品经理要向UI、交互、研发、测试等内部人员讲解产品逻辑，保证产品逻辑在内部传输过程中不失真。

需求评审的过程中，有4点需要注意：

1、评审的时候，先讲需求背景。即这一版本为什么要做这需求?做完以后预计会达到什么效果?让相关参与方从心理上认同做这件事的价值。

2、在讲具体需求的时候，按照对应的责任人进行拆解。比如在讲解功能A的实现逻辑时，我一般会说客户端需要完成的内容是1、2、3;服务端需要完成的工作是1、2、3;算法侧的工作是1、2、3等等。

3、存在争议的地方先记录下来，评审结束后再细化。

4、就是评审结束以后要追排期。即作为产品经理你要盯着研发Leader，设计Leader，测试Leader让他们出需求排期，以此保证项目按时上线。

七、项目管理

需求评审完成之后，项目经理(大部分公司由产品经理担任)会输出详细的项目排期表，然后项目所有相关人员会按照项目排期表有条不紊的协作。项目管理的详细流程如下：

八、数据分析

产品上线之后，产品经理要做好产品分析工作，以验证产品/功能是否达到预期目标。特别是产品上线7天后，产品经理需要想全体组员发送产品上线数据报告。

如果数据不达预期，就要进行深入的分析内在原因是什么，然后数据分析的结论很可能是下一迭代的需求来源，从而开始一个新的迭代周期。

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