从 AI 产品视角重读《人人都是产品经理》：经典内核的当代价值
在 AI 产品快速迭代的当下，很多从业者容易陷入'技术优先'的误区，忽略产品的底层逻辑。重读《人人都是产品经理》会发现，书中提出的核心框架并未过时，反而能为 AI 产品的设计、落地提供更扎实的底层支撑。本文将结合 AI 产品的特性，拆解书中的核心内核及其在 AI 时代的实践路径。
一、经典内核的重新解读：AI 产品的底层逻辑
1.1 产品的本质：解决真实需求
书中核心观点明确：产品的本质是解决用户的真实需求，而非技术的堆砌。这一点在 AI 产品中尤为关键。当前很多 AI 产品陷入'炫技'误区，过度强调模型参数、算法精度，却忽略用户的核心痛点。
- 真实需求的判断标准：需求需具备普遍性、紧迫性、可支付性三个特征。AI 产品需避免为了使用 AI 而创造伪需求，例如在不需要个性化推荐的场景强行引入大模型，反而增加用户操作成本。
- AI 时代的需求挖掘：可结合大模型的语义分析能力，通过用户对话、行为数据的深度挖掘，识别用户未被满足的潜在需求，而非依赖传统的问卷、访谈。
1.2 用户视角：从'我觉得'到'用户觉得'
书中反复强调的'用户视角'，在 AI 产品设计中需要进一步深化。AI 产品的用户分为两类：终端用户和使用 AI 工具的内部角色（如运营、客服），两者的需求存在本质差异。
- 终端用户：关注 AI 产品的易用性、可靠性、价值感，例如 AI 聊天机器人需能快速理解用户问题并给出准确答案，而非展示复杂的技术参数。
- 内部角色：关注 AI 工具的效率提升、可操作性，例如 AI 内容生成工具需提供一键导出、格式调整等功能，降低运营人员的学习成本。
1.3 产品生命周期：AI 产品的全流程适配
书中提出的'产品生命周期模型'（需求→设计→开发→上线→运营→迭代），在 AI 产品中需针对技术特性进行调整：
- 需求阶段：需同步评估技术可行性，例如大模型的生成能力是否能满足需求，是否存在数据隐私、伦理风险。
- 开发阶段：需引入Prompt 工程、模型微调等 AI 专属环节，确保产品的效果符合预期。
- 迭代阶段：需结合模型效果数据、用户反馈数据进行双维度迭代，而非仅依赖用户行为数据。
二、经典方法的 AI 时代实践
2.1 需求挖掘：大模型辅助的用户分析
传统的用户访谈、问卷方法效率较低，可结合大模型提升需求挖掘的效率和准确性：
- 数据收集：获取用户的对话记录、评论、客服工单等非结构化数据。
- 语义分析：使用GPT 或 Claude等大模型，对非结构化数据进行主题聚类、情感分析，识别高频痛点。
- 需求验证：将挖掘出的需求通过大模型生成用户调研问卷，快速回收并分析反馈。
示例：使用 Python 调用 OpenAI API 进行用户评论的主题聚类
import openai
import json
openai.api_key = "your-api-key"
def analyze_user_comments(comments):
prompt = f"""
请对以下用户评论进行主题聚类，每个主题包含核心痛点、出现次数：
{comments}
输出格式为 JSON，包含"themes"数组，每个元素包含"theme_name"、"pain_points"、"count"三个字段。
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model=,
messages=[{:,: prompt}]
)
json.loads(response.choices.message.content)
user_comments = [
,
,
,
]
result = analyze_user_comments(user_comments)
(json.dumps(result, ensure_ascii=, indent=))
