Connor Wang

In a seminar where Mixpanel Co-founder Suhail Doshi shared his view on how to formulate a successful start-up. At a glance, it's nothing special or even a bit cliché, but is the very essence of making the right product. At first, he asked 3 questions: Is my product easy to

这个是我们 APMP 中的一篇阅读材料. 接下来会有一系列的阅读材料 + case study + 产品实操. 我们 APMP 的目的是识别能够超越我们期待的产品人, 赋予最好的知识和体系, 给予最大的空间和信任, 为用户和公司产生最大的价值. 目前计划的 APMP 包括以下: 四个产品体系四个做产品的系统 - 问题篇 新功能 增长四个做产品的系统 - 问题篇 规模化 PMF / PCF 扩张四个做产品的系统 - 应用篇 新功能 增长四个做产品的系统 - 应用篇 规模化 PMF / PCF 扩张Growth (增长)Acquisition (新增)Retention + Engagement (留存 + 促活)Monetization (商业化)Growth Models (增长模型) Growth

Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments by Stefan H. Thomke https://www.amazon.com/Experimentation-Works-Surprising-Business-Experiments/dp/163369710XWhat Customers Want: Using Outcome-Driven Innovation to Create Breakthrough Products and Services by Anthony W. Ulwick https://www.amazon.com/What-Customers-Want-Outcome-Driven-Breakthrough/dp/0071408673Ask Your Developer: How to Harness the Power of Software

记得2017年时候, 手头这个项目刚刚启动时, 在晨兴的办公室见 Richard (刘芹), 他问我: "为什么选择这个行业?" 我回答说: "现在的年轻人太多的生存, 太少的生活. 我们想要做好的生活." 这个愿景也是我们一直 believe in 的. 房产, 医疗, 金融是 technology disruption 链条中最尾部的几个行业, 那为什么我们还要选择租房行业呢? 因为我觉得互联网的本质是信息 (information), 而租房是 entropy (熵) 最高的赛道之一. 表示整个垂直的 digitalization (电子化) 还没有大规模的发生, 而房产又是 fat-tail 的供给分布 + 低HHI 指数 (<100, 供给集中度很低). 行业的状态也是业务员职业生命周期 : 老板职业生命周期是一个 1:10+ 的状态, 所以无论是线上还是线下, 都是有很大的改进空间的. 但这是个很难的事 (所以才有意义做). 言归正传,

从2010年毕业, 经历过 investment banking, bitcoin 和 两个创业项目 (目前在做第三个). 对互联网行业的热爱和创业的热情是我始终没有消退的. 回顾过去几年的经历, 自己经历过 CEO, PM, TPM, HR, Architect 等等各种角色, 以下是我想和大家分享的我对一个 senior product manager / technical program manager 的部分认知和期待. 战略影响力和解决冲突能力影响 stakeholders 并与他们创建共识很多同学会专注在"影响"和"创建共识"这两个方面, 但是很多时候, 搞清楚谁是stakeholders, 在项目中他们关心和在乎的是什么, 往往是最重要的第一步. 当你搞清楚谁是 stakeholders 以后, 下一步就是创建共识和对齐目标: 时间表, 目标, 工作计划, 和合作规则. 这一步能让团队很快速的在一些简单的事情上面达成一致, kickoff 接下来的合作.当其中有初次合作的参与者, 你可以通过围绕几个技术和具体问题开展一些实际的讨论和研究来建立彼此的信任和尊重. ENG会更加认可切实际和可行的方案,

Lenny Rachitsky (Airbnb 前 PM Lead) 提出的几个小窍门, 帮助你更好的拓宽自己的产品思考 Talking to customers 访谈你的用户 👂️Talking to employees who talk to customers (e.g. sales, customer support, marketing) 访谈和用户交流的同事 🤗Observing your customers, through data and user research 通过数据和用户研究观察你的用户 🧐 Spending quality time with previous data dives and user research 仔细分析已有的数据做用户研究 🔬Using the product yoursel️

谁是用户?用我们产品的人 - 产品用户用你接口的人 - 工程团队成员读你文档的人 - 业务团队成员接受你提供的信息的人 - 所有和你接触的人 为什么需要文化?文化是一个让团队可以共同认可并满怀热情做事的方式. 公司文化的重要性?无论你是在沟通, 执行, 还是在思考, 都可以融入我们的价值观, 帮我们打造更好的文化. 这是我们每个人都有机会和负担, 因为在你的沟通, 执行和思考的过程中, 可以去帮助我们打造更强的文化, 亦可以去摧毁它. 我们的文化 1. Effective Learning / 有效地学习Instead of focusing on new things, learning to us is to discover the whys to existing situations or results. We implement "5 Whys"

To our shareholders: 新产品上线半年来已经累计吸引用户70万, 帮助5万多用户找到合租或完成出租. 目前我们37.2% 的用户是通过平台找到或租出房子的. 在此之外 出租平均完成时间为7.8天求租平均完成时间为5.7天转租平均完成时间为6.4天小程序生态内租房流量和活跃度全国排名第4平台内调研NPS 80 另外我们看到三个很重要的信号 (稍后revisit这个): 主动搜索来的新增用户已经从3个月前的5%增加到了现在35%(brand establishment)10%的用户每天在我们平台搜索整租信息 (sign of mainstream adoption)平台50%的用户是首次租房的小白 (pattern establishing)2018年是GenZ大量涌入社会的一年, 我们和这群人一起踏出了第一步. 我们需要和时间做朋友, 和这群人做朋友, 认真朴实的服务这个人群, 创造价值. 我们深信的不久的将来, 生活类的产品将越来越社区化, 越来越个性化. 年轻用户的心智的越来越成熟, 头脑的越来越聪明, 预示了市场越来越需要更纯粹的产品. 我们strongly believe产品公司being vulnerable to its users是和这个人群建立信任最有效地方式 (详见Brené Brown:

股东和同事们, 过去一年, 我们更加坚信租房行业还是体验最差的行业之一, 也是电子化和互联网化最滞后的行业之一. 但我们肯定它也会像当年的旅游业一样, 一步一步的从重线下(供应链个性化)、轻线上(流量非个性化)到重线上(流量个性化)、轻线下(供应链非个性化)发生转变的. 我们经常会问自己一个问题, 10年后的租房市场是怎样的, 如果答案是和现在完全不一样, 那这个改变肯定是有个变革者去完成的, 那why not us? 如果市场发展方向正如我们判断的一样, 只要我们执行得高效正确, 那舍我其谁? 我们专注的用户人群是租房行业的新人群. 为什么说是新人群呢? 因为我们平台上, 求租用户中大于60%是首次租房用户, 供给端和主流平台的overlap小于5%. We are the future. 我们认为接下来几年, 行业内的创新和突破会打破以往的僵局, 大幅提升C端用户体验和信任, B端用户的效率和利润. 我们一定要围绕着这群新一代的用户, 更好的去理解和分析他们的需求和痛点, 科学逻辑的迭代产品和优化供需,长期深耕, 让我们在未来的竞争中处于一个更好的战略地位. 目前团队情况 Product Team 我们认为租房平台和传统消费类平台不同的是: 传统消费行业是把货带到人, 而租房行业是把人带到货 (物流网络的不同)

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This is a cross-posting from https://towardsdatascience.com/the-art-of-a-b-testing-5a10c9bb70a4 A/B testing, aka. split testing, refers to an experiment technique to determine whether a new design brings improvement, according to a chosen metric. In web analytics, the idea is to challenge an existing version of a website (A) with a

This is a cross-posting from https://towardsdatascience.com/statistical-significance-hypothesis-testing-the-normal-curve-and-p-values-93274fa32687 What does it mean to prove something with data? As the dean at a major university, you receive a concerning report showing your students get an average of 6.80 hours of sleep per night compared to the national college average