来源|Kevin改变世界的点滴

在赶着倒计时时间，最近带着团队做的自媒体创作工具也即将要上线一个稳定的版本。

稳定的版本指的是：用户主流场景覆盖，并且有一个不差的用户体验。回顾这一年时间不知道绘制了多少个页面、BUG等，好歹交付了一个产品，我认为自己也算一个60%的产品经理。

产品经理要有一个产品owner的思想。针对用户角度，梳理需求的核心操作场景，在关键场景建设产品功能是核心的。

1.什么是60%的产品经理

一个60%的产品经理，首先要提供一个有效的功能。

下面我用最近我们团队做的一个案例来举例：空行背后的60%

对于一个公众号创作者来说，我们总是会把别人写的好的文章保存下来，基于这样一个大众创作者需求，我们提供了一个公众号文章保存的功能。

比如我们工具提供的公众号文章单篇图文保存能力，允许创作者将自己喜欢的公众号文章保存到自己公众号的草稿箱里进行编辑。

保存完成后，打开自己的公众号草稿进行编辑。就这么一个功能，看起来很简单，实际上也是一个60%的产品经理。

在起初版本上，保存在草稿的文章打开后会有上下文段落有多余的空行。出现的是多个空行在每个上下文段落随机排列，需要创作者手动每行删除，十分麻烦，相比手动复制黏贴来说，速度还是慢了非常多；

于是随着优化与更新，在一周的时间里，我们还是只能达到只有一个空行在上下段落。

但就这一个空行，造成了创作者仍然需要对某些长文进行无数次的删除空行操作，仍然体验非常差。

对于产品经理来说，这个功能的确上线了，但是从上线后的用户体验确实糟糕的，用户还不如选择手动复制黏贴，这样的产品就不是60%。

2.做产品就是将梦想映进现实

做产品经理时间长了，做产品就是把产品设计的预期和最终实现始终的差距缩小，而产品研发过程就是一个将“梦想”推行成为现实的过程。

因此掌握一些没必要需求还原的功能，会大大增加产品研发效率。这也是为什么我提倡不要去做一个100%的产品经理，在理论上是可以实现的，在现实情况下是难以达到的。

做一个60%的产品经理，对自己产品设计的功能、系统结构上线了60%就可以了。下面我列举一些我在产品研发过程中，碰到那些不要“吹毛求疵”的需求，可以避免你踩坑。

1.数据可视化

在做数据可视化的时候，我建议就不要出设计图了，让前端开发们选择开源的可视化组件完成，而产品经理专注在数据指标、数值范围、数值计算的前提条件与结果即可。

这类需求我建议产品经理用原型设计即可，不需要UI设计，当然如果是打算做成标准化的数据产品提供给外部企业服务，那么因为需要一套标准的系统辨识度，则需要对应的UI设计了。

如下是某数据类厂家的系统平台，可以看到在各个行业线下的数据看板都有唯一的数据看板展示。

2.体验速度的0.5秒、1秒到2秒再到10秒

天下武功，唯快不破。

做产品也是一样，访问速度、加载速度都是影响用户体验的核心要素，曾经PMTalk的小程序一篇文章，用户点击打开时间超过了5秒，结果就是没有用户用，哪怕这个内容的标题看起来再干货，用户也无法忍耐。

从5秒到2秒，我们可以很快通过前后端分离、图片加载等，一个星期的版本完成，而从2秒到0.5秒就比较困难了，涉及到服务器性能、CDN、框架结构等等，改造成本就比较大了，所以在往往大多数情况，一个产品页面2s虽然不算特别快，但是从用户角度来说还能够理解和容忍。

3. 数据更新的时效性

和加载访问类似，在数据采集、数据分析期间，对于数据的格式、数据量的大小是会提前设计要求的。

比如单篇公众号文章的保存，有图片、字体、间距、公众号卡片、小程序卡片、视频号卡片等样式，我们可以提前设计以下规则。

针对图片：采集的图片大小要源文件还是要压缩处理？

公众号各类样式单元：是否要支持采集还是不支持？

公众号这类平台，内容样式类型多，你很难一次性支持，所以产品经理要选取主要使用的功能卡片，像我们在做自媒体创作工具优先选择公众号卡片、小程序卡片、视频号卡片，而其他类型的格式就没有支持了。

以上都属于数据采集的范围，可以看到在理想设想上，以上的数据采集都能实现，但因为技术资源、时间、成本等问题，根本就无法一次性全部拿出来，能够以用户核心场景覆盖上线，就是一个60%的产品经理。

3.60%不等于MVP。

产品经理有一个MVP的概念，也就是MVP版本是一个产品的第一阶段闭环。

但60%，不仅是功能数量完成度，还有就是某个单个完整的功能技术实现体验，比如前面说的访问速度、空行数量等，要完整提供至少比用户不用你的工具下更好的效率，才是一个合格的基准线，否则产品就无法投入使用，也是没有价值的。

在产品经理生涯中，你会发现许多产品的60%即是你工作的最后版本，因为上线的数据效果、资源支持、公司调整，产品就再也没有办法完成剩余的40%，你根本无法实现以后的规划，也很难有闭环的工作经验。

所以一个60%的产品经理，就是要求PM在工作之外找到需求平衡， 在观察上线后用户预期与行为变化后再进行优化，反而更加靠谱。