文章介绍了产品经理如何运用财务分析优先级技术进行产品决策主要围绕三个核心财务问题净现值、内部收益率和折现回收期。强调产品经理应考虑机会成本高于净现值、折现回收期反映风险而非收益、确保数据客观等关键点。通过这些财务指标企业可以更科学地评估产品投资回报为资源分配提供客观依据特别适用于现有产品发展和新产品筛选场景。现实的说对于很多企业来说产品的具体目标无非就是三类增加收入降低成本找出有利可图的新产品。如果基于这样的目标那么产品经理就肯定涉及到从财务分析的角度来考虑优先发展那些具有更好经济效益的产品。简单说这种优先级技术就是纯从成本和收入的角度对备选产品进行排序。也正因为如此这种优先级技术更多考验的是产品经理的财务知识当然我也知道大部分产品经理包括我在内对财务知识的了解也仅仅是略胜于无因此这种优先级技术我也不太可能讲多深大概聊一下就可以了。1、财务分析优先级技术的三个关键问题即使不太懂财务知识只要我们分析一个产品的未来发展一定会涉及到三个最核心的问题1、如果我们投资这个产品在X时间之后我们会有多少今天的钱2、这个产品的回报率是多少3、要多久才能收回这笔投资从业务的角度看这是三个核心问题但是从财务的角度看这是三个财务概念大家看下图有朋友会说了这都是怎么计算出来的呢你算问对人了我也不知道不知道不代表我们用不了这种技术两条路第一去要求财务部门的同事帮你完成这个计算第二推荐一个在线计算的平台https://easyirrcalc.com/zh-CN2、产品经理需要思考的虽然我们不太可能做这么专业的计算但是在使用这种技术的时候几个专业的问题必须考虑到毕竟我们是用财务的知识来处理业务的问题。1、机会成本的权重要高于净现值净现值和银行的利率有关比方说图中的7%但是我们在考虑备选产品的时候机会成本必须要考虑到或者可以这样理解把净现值作为基准如果我们测算出某个产品能够获得15%的回报那么这就是这个产品与7%的净现值比较的机会成本用我们都熟悉的话说就是这个产品的收益跑赢了通胀。2、折现回收期不是告诉你能赚多少钱顾名思义折现回收期的计算最终结果告诉你的是在那个时间点你开始有了正回报也就是开始赚钱了但是真正能赚多少并不知道或者可以这样理解折现回收期是一种预测而不是事实因为它会收到一些因素的影响比方说银行利率的变化影响净现值企业财务状况和风险承受能力的变化比方说企业抽走了你负责产品的一部分资金或者对风险厌恶程度的提升等。因此折现回收期代表的只是如果资金回收周期越长那么风险越大。3、数据要客观在这个技术中只有净现值是我们改变不了的至于其它数据比方说投入和回报其实是可以人为决定的那么一套合理的数据就成为最终结果是否尽量靠近真实情况的前提。关于这个我也没法说太多全在个人态度以及前期数据收集和分析是否科学全面。你可以很客观的进行计算也可以很夸张、很理想化的进行计算比方说类似加盟领域中快招做的那样。但快招公司可以因为欺骗加盟商跑路你一个产品经理能跑路吗大概就些这么多吧有兴趣使用这种技术的朋友可以尝试一下一般这种技术用在现有产品的发展或者新产品的筛选上并且非常符合O们的口味。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
【推荐】产品经理必须掌握的10种优先级决策技术详解
文章介绍了产品经理如何运用财务分析优先级技术进行产品决策主要围绕三个核心财务问题净现值、内部收益率和折现回收期。强调产品经理应考虑机会成本高于净现值、折现回收期反映风险而非收益、确保数据客观等关键点。通过这些财务指标企业可以更科学地评估产品投资回报为资源分配提供客观依据特别适用于现有产品发展和新产品筛选场景。现实的说对于很多企业来说产品的具体目标无非就是三类增加收入降低成本找出有利可图的新产品。如果基于这样的目标那么产品经理就肯定涉及到从财务分析的角度来考虑优先发展那些具有更好经济效益的产品。简单说这种优先级技术就是纯从成本和收入的角度对备选产品进行排序。也正因为如此这种优先级技术更多考验的是产品经理的财务知识当然我也知道大部分产品经理包括我在内对财务知识的了解也仅仅是略胜于无因此这种优先级技术我也不太可能讲多深大概聊一下就可以了。1、财务分析优先级技术的三个关键问题即使不太懂财务知识只要我们分析一个产品的未来发展一定会涉及到三个最核心的问题1、如果我们投资这个产品在X时间之后我们会有多少今天的钱2、这个产品的回报率是多少3、要多久才能收回这笔投资从业务的角度看这是三个核心问题但是从财务的角度看这是三个财务概念大家看下图有朋友会说了这都是怎么计算出来的呢你算问对人了我也不知道不知道不代表我们用不了这种技术两条路第一去要求财务部门的同事帮你完成这个计算第二推荐一个在线计算的平台https://easyirrcalc.com/zh-CN2、产品经理需要思考的虽然我们不太可能做这么专业的计算但是在使用这种技术的时候几个专业的问题必须考虑到毕竟我们是用财务的知识来处理业务的问题。1、机会成本的权重要高于净现值净现值和银行的利率有关比方说图中的7%但是我们在考虑备选产品的时候机会成本必须要考虑到或者可以这样理解把净现值作为基准如果我们测算出某个产品能够获得15%的回报那么这就是这个产品与7%的净现值比较的机会成本用我们都熟悉的话说就是这个产品的收益跑赢了通胀。2、折现回收期不是告诉你能赚多少钱顾名思义折现回收期的计算最终结果告诉你的是在那个时间点你开始有了正回报也就是开始赚钱了但是真正能赚多少并不知道或者可以这样理解折现回收期是一种预测而不是事实因为它会收到一些因素的影响比方说银行利率的变化影响净现值企业财务状况和风险承受能力的变化比方说企业抽走了你负责产品的一部分资金或者对风险厌恶程度的提升等。因此折现回收期代表的只是如果资金回收周期越长那么风险越大。3、数据要客观在这个技术中只有净现值是我们改变不了的至于其它数据比方说投入和回报其实是可以人为决定的那么一套合理的数据就成为最终结果是否尽量靠近真实情况的前提。关于这个我也没法说太多全在个人态度以及前期数据收集和分析是否科学全面。你可以很客观的进行计算也可以很夸张、很理想化的进行计算比方说类似加盟领域中快招做的那样。但快招公司可以因为欺骗加盟商跑路你一个产品经理能跑路吗大概就些这么多吧有兴趣使用这种技术的朋友可以尝试一下一般这种技术用在现有产品的发展或者新产品的筛选上并且非常符合O们的口味。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
