前facebook产品技术leader徐玮：如何建立用户增长机制

市面上所有人都可以做产品经理，但所有人也做不好产品经理。在我眼中，最好的产品经理应该具备一下几点核心能力：

- 看到事物的本质：

真正好的产品经理都是思考比较深的。对一件事情的判断，不基于表面的认知偏见，而是深入思考其内在的本质。这要求产品经理有足够强的好奇心驱动，有足够全面的逻辑思考维度进行深入本质的分析。这点非常非常难，一般需要阅读大量书籍，形成自己独有的底层思维模式和判断能力。

- 逻辑清晰：

说起来很简单，做到却不容易。

对于初级pm来说，要求就是把东西讲清楚。

对于高级pm来说，要求就是把项目方向规划清楚。聊几句就大概能判断出一个人的逻辑能力。

- 数据分析能力：

这一点我觉得国内的很多pm都是欠缺的。但我觉得数据分析能力是体现一个pm综合能力最重要的指标之一。这里可能要求pm有一定的数理背景和综合分析能力。

- 做成过事情：

真正从0到1做成过一个比较大的项目。在业界有一定知名度和影响力。很多pm只会纸上谈兵，但实践上会出现各种不可控的因素。这点体现了pm的执行力和对风险和方向性上的把控能力。

- 管理能力和个人魅力：

对于高阶的pm，作为团队的核心leader。需拥有一些管理者的魅力。调动资源，让大家齐心协力一同向一个目标努力，不断激发团队成员的潜力和热情。这是管理的艺术。也是产品经理需要不断磨合锻炼的重要能力之一。

产品经理的门槛很低，谁都能做。但产品经理的门槛也很高，世界上非常缺优秀的产品经理。

理解事物本质的能力。

也是亚里士多德说的“第一性原理”。也就是小学老师教的透过事物看本质。如何提升，share一些我的浅见。

- 多看书。所谓常识，其实是一个时代的偏见。学过社会行为学的你一定知道，真理总是掌握在少数人的手上。所以要跳出这个偏见寻根问底光靠自己的认知是不够的。必须与历史时代的思考者交流，和他们对话，理解他们对事物本质的研究和思考，并提炼和升华出自己的认知。有人会觉得读书很慢，效率不高，但其实读书是提升认知最快的方式之一。

- 多实践。在日常的工作和学习当中，多思考，多想一步。从Daniel Kahneman的“思考快与慢”一书中我们得知，人的大脑是懒惰的，远古时代，在生存条件不确定的情况下，消耗能量会使生存的概率更低，所以大脑会抑制一切消耗能量的行为。这是写在我们基因中的。但是如果你想真正提高认知看到世界的本质，就要调动大脑中的“慢系统”。简单的方式就是不断对于一个需求，一个问题，不断问自己为什么？层层剖析，像洋葱一样层层剖开，找到根源，思考这个需求的解决方案。不是老板叫你做什么你就无脑做什么。这样才能得到本质能力的提升。

其实大家害怕焦虑的，是被裁，被淘汰。

鹿哥跟大家说说我的经历。我本科是文科生（管理学然后转去学经济学），研究生读的计算机。真正认真学计算机只有1年半的时间。计算机基础能力可能远低于各位同学。慢慢我发现自己对算法非常感兴趣，又有一定的数学基础，所以我那时疯狂开始学习算法，不是刷题，而是算法背后的逻辑架构。慢慢我开始在算法中脱颖而出，也做了算法课的助教，为了变着花样给学生们出题，我对各种算法的变形和实用性又有了更深入的了解。

毕业加入Facebook以后，我是工程师背景进去的，发现对产品产生了强大的兴趣。在做增长产品期间，我们组80%的产品都是我发起的。以至于后面我们组根本不需要产品经理。。后面开始带团队带项目。成为了我们项目组的产品和技术leader。

从上面故事中，只要是两点：

1. 找到你的兴趣和优势的一点，尽量学得更精更深。

2. 在某一个领域你可能很难成为这个领域的top 1%，但是如果综合其他领域，你可能就会成为这个特色人才结构的top1%。

最重要的，还是要让自己永远充满好奇心，保持学习的心态。这样你就不会因为时代的变革而被淘汰。

增长的方法有千万种，这里我从另一个角度来说说如何建立可控的用户增长机制。

这里的关键词是“可控”。

就像买股票一样，你或许可以某夜一下暴富，也可能一失足归0。真正厉害的，是“可控稳定”的增长。

来Share一下Facebook是如何做“可控”增长的。

- “可控的目标”：很多公司制定都是拍脑袋定的目标，比如说定个2000万的dau目标。但是目标的设定没有衡量的标准。之前我们定目标的非常严格，会考虑很多因素：自然增长，产品，行业状况，历史数据，等等的因素，然后综合定一个跳一跳可达到的目标。这样对团队才更有指导性和激励性。每个阶段会根据指标做相应的产品和战略上的调整，产品的规划也会变得更有节奏。

- “稳定增长”：很多人期望一下子得到爆发性的用户增长。这些事情会去尝试，但就像投资一样，鸡蛋不能只放在一个篮子里。更稳定的增长大部分来自于数据挖掘和产品的优化迭代。有强大的数据平台支持能够使得这些稳定增长的小项目快速迭代试错。从无数次的试验中推导出对产品的理解和增长的规律。很多不起眼的小改动往往有四两拨千斤的效果。

- “可控的风险”：由于市场的变化，产品战略的调整，黑天鹅事件等影响。往往会出现数据指标的急剧下滑，多维度的数据监控和分析系统能准确，快速帮我们定为到精准影响指标趋势下降的原因。从而尽早尽快把风险控制在一定程度之内。维持指标长远稳定的增长。

首先数据分析一定是做增长的必要条件。业界有一句话叫：“如果你无法衡量，你就无法增长。”这里的衡量，就是数据分析。

下面我说说数据分析在产品增长中所起到的作用：

1. 通过数据分析找产品机会。比如我们要做新用户留存。那你可能要找到新用户留存的关键事件。是上传通讯录呢？是加好友？是发第一个post？是见到第一个好友？还是...? 你当然可以一个个去试，但就像盲头苍蝇一样，很没效率。你也可以通过数据分析找到成功概率比较高的事件尝试，一来你更了解了你的产品和用户，也会使迭代的成功率大大提高。

2. 数据分析实验结果。我面试过很多数据分析师，比如说一个产品改动提高了5%。这5%是怎么算的？有没有影响的其他变量？是不是统计学上显著的？这个改动对于你们整体dau的增长是怎么换算的？这个是短期增长还是长期的增长？我发现很多人都回答不出来。但如果无法做到精准衡量，就没办法沉淀下认知和持续增长。

数据分析是增长的核心能力之一。而很多人只做到了“数据” 没有做到“分析”。希望对大家做增长有所启发。

我之前负责Facebook效果视频广告的商业化产品。我来分享一些观点。

首先用户体验是个战略上的问题，如果不是特别缺钱或者融资估值市场的压力，一般情况下大部分公司肯定以用户体验作为衡量的最重要标准。

下面以商业化产品举例：

从战略层面上：