# 轉職 PM 之後，我獨自升級：為產品開發世界獻上美好洞察 - Kaba Su

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#### 📚 議程介紹

{%preview https://webconf.tw/agenda/24 %}

###### ▼▼▼ 開始筆記 ▼▼▼

### 轉職 PM 之後
#### Product Designer hi→ Product Manager

##### 產品管理
- Viable & Valuable（產品可以活到明年）
- 成本過高 → 思考提高效率、調整 Priority
- As a PM 更要有產品的願景跟效率、要有資料分析跟實驗的能力
- Lead by making decisions 作決定
- 準時上線重要？還是產品做好重要?
- 從完美主義(Designer)變成 Just Enough(PM)
- 不然會把整個 team 的資源投注在（影響力）比較小的事情上
- 更重要的是 stakeholder（比在當設計師的時候）

##### Product Sense
- User Problems (用戶)
- How your biz work (商業)
- Data (資料)
- The tech powers you (技術)
- Agent 可以做到什麼事？
- Market & Competition (市場)
- 競品分析、業界動態

用戶、商業、技術、市場

### 4 key mindsets you have to grow

- Tenhnical Mindset
將任務細分成可控、可以重複的各個環節
Patchworking: Youtube 也有這個功能我也要做一個~
Technical Mindset: 我希望可以在編輯後台讓編輯可以在特定的影片中特定秒數跳出一些資訊…

- Analytical Thinking
用數字描繪定義問題、處理資料、相關與因果、實驗、驗證
>Gut Feeling 「上線之後的表現比之前好」
>V.S.
>Analytical Thinking: 結過 AB testing 在 7% 的測試組的 CTR 表現是有顯著地比控制組好。
- Problem solving
找出問題根源、決定優先、發想解法，提出建議、主動執行、溝通到位
- Problem shifting vs Problem Solving
- 把 a 做好我才能往下做 vs A 目前資源有卡住的情況，但這件事情也很重要，所以我有先就能做的部分處理

- Design Thinking
同理心、協作、發散與收斂、對焦、設計驗證、機會探索
　　經過研究，雖然大卡看起來比較舒適，但結合廣告就沒有本來的效率，而且還有雜亂感，建議在我們再根據用戶的回饋發展不同的假設

### Vision, Strategy, Objective, Metrics, Assumption, Validation

Vision 實現 strategy 衡量 objective 追蹤 metrics 改變 assumption 探索與學習 validation

我到底依據什麼做 Priority?
- 老闆說了算嗎?

>沒有對錯，就是根據當下的優先序去做排序

**⚠️有隕石！快逃（Ｘ**

> 推薦閱讀：昨天 Stanley 老師的議程共筆簡報
> {%preview https://hackmd.io/@webconf/ByRF-qhl-l %}

### Assumption and Validation

1. **質性用戶研究**
通過與使用者進行深入的訪談、焦點小組討論或觀察，來了解他們對產品的看法、需求或者易用性問題。這些研究能夠提供更深層次的洞察，揭示數據中看不到的細節。

2. **量化調查**
使用調查問卷以及各種量化研究方法，用以揭示使用者的行為模式和趨勢。

3. **數據分析**
通過分析使用者的行為數據，了解產品的實際使用情況，並根據數據指標來檢查假設是否成立。這包括分析DAU、CTR、留存率等指標。
- 上線之後才能做，先用前面兩個，後面再慢慢推

4. **AB Testing**
將使用者隨機分為兩組或者多組，測試不同的產品版本或功能，通過對比兩組數據來驗證某一改變是否有正面效果。

5. **Gradual Rollout**
逐步將新功能推出給一部分使用者，觀察其表現並根據回饋進行調整，再逐漸擴大到所有使用者。這是一種風險控制的方式，讓團隊可以在早期就識別和修正問題。

6. **客戶回饋管道**
直接從使用者獲取回饋，這可以通過客服系統、App內表單或SNS進行。這樣的通路通常能快速揭示使用者遇到的問題或不滿。

### 兩個常用的工具（用來辨別任務優先度）

- Eisenhower Matrix
- 排除象限 3 不重要又緊急的事情

- Stakeholder Matrix

### 團隊的共同語言
營收是存活很重要的任務

> No MARGIN,NO MISSION!
> 現實是很難一邊賺錢一邊拯救世界（嘆氣）

### Outcomes v.s. Outputs

要把 Outputs 連結到 Outcomes


找到商業與使用者問題，用技術來達成成果

- 用戶問題、商業問題(藍色)是我們真的在乎的，會以此為指標確定我們績效或目地有達成

Quadruple Diamond
- 這些框架之外，實際上會遇到更多問題。老闆可能會期待一次大大的改頭換面，而不是每次都迭代小的功能。
- 盡量做好期望管理（向上管理），畫出一個藍圖、願景（把小功能堆疊成一個專案、產品、策略）
- 防禦其他間諜來佔領市場

### Product Life Cycle

PSF (Problem Solution Fit) (Development, Introduction)
PMF (Product Market Fit) (Growth, Maturity)
(Decline)

> 講者：在我的職涯經歷中遇到很多大火產品到後面消失，例如：無○小站。所以如何找到第二曲線，或是「下市」都會遇到許多挑戰。

### 最終你還是要了解商業模式與損益表

推薦觀看|
好葉:一個故事看懂財務報表，提升90%投資創業成功幾率
https://www.youtube.com/watch?v=gdtUDPkg8IY

### AI的未來 = 充滿皮克敏的未來
探索不只有地上，還延伸到地下
~~(這句話是重點嗎？我也不知道)~~

> 大致的意思是他可能會在中間迷路、你可能常常也不知道他要去哪裡、會帶給你什麼
> 這句不是只是皮克敏影片裡本來的台詞嗎 XD

### 設計的控制權與價值正在轉移
- PM 都可以用 AI 做 Prototype
- UX 被成長與營收指標綁架，流程最佳化取代了清楚與體貼
- 資料與演算法逐步取代同理與研究，決策變得不可預測
- 未成熟的產品快速推出，背離過往UX原則
- 設計師的能量被組織政治、會議與職涯焦慮消耗
- 社群與產業 活動被大型公司主導，公共討論空間萎縮

> ### 延伸閱讀：
> [UX Collective 2025 趨勢報告 A Love Letter About Change ：一封關於改變的情書](https://meiling-c.medium.com/ux-collective-2025-%E8%B6%A8%E5%8B%A2%E5%A0%B1%E5%91%8A-a-love-letter-about-change-%E4%B8%80%E5%B0%81%E9%97%9C%E6%96%BC%E6%94%B9%E8%AE%8A%E7%9A%84%E6%83%85%E6%9B%B8-56e926428300)
>
> 原文
> [A Love Letter About Change](https://trends.uxdesign.cc/?source=post_page-----8ab5dbe4acdb---------------------------------------)
>

設計的控制權與價值正在轉移
- AI 讓質性研究更快、更大規模
- 快速完成整理與主題歸納
- 擅長找出高密度語意模式
-
- 效率同時帶來洞察失真風險
- 容易抹平矛盾與猶豫
- 少數關鍵聲音可能被忽略
- LLM 內建文化與語言偏誤

- 研究者需成為 AI 的校正者
- 由於目前比較頂尖的模型仍以歐美資料進行訓練，因此對於亞洲市場來說，仍可能存在偏誤。因此，我們在做研究的過程中，AI之於我們的角色是輔助研究，但不該取代判斷。
- 必須有人工作為檢核，對抗式研究
- 成為「pi 型人」包含專業領域以及AI工具的使用

> ### 延伸閱讀：
> [How AI reshaped the future of qualitative UX research](https://medium.com/design-bootcamp/how-ai-is-reshaping-the-future-of-qualitative-ux-research-50a698626450)

#### AI 帶來了什麼好處？

覺醒者：
* 技能平權，將初階人員的產出品質提升至接近資深水準，顯著縮小組織內部的能力落差
* 強者能夠越強嗎？

產能倍増：
* 解構「人力-產出」的線性關係，如 Duolingo 在未增加全職人力的情況下，實現內容產出速度4-5倍的增長。
* 競品研究可以在幾分鐘到幾小時之間完成。

自動化：
* 用戶研究與開發迭代週期已經可以從數週大幅壓縮至數小時。

#### AI 帶來了什麼挑戰？
人才斷層：
* 基礎任務的自動化剝奪了新手的練功場域，恐導致未來資深人才出現「空心化」危機。

平庸與資訊癱瘓：
* AI導致設計產出趨於標準化與平庸
* 且大量生成的「資訊垃圾」與錯假訊息正引發決策癱瘓。

運算成本通膨：
* 企業運算成本激增，高昂的生成式 AI 支出正嚴峻考驗企業的投資報酬率 （ROI）。

> 引述 [name= Bob] 所以誰來出錢？（突然被 cue）

#### 每個人都是覺醒者，我們能升級什麼呢

簡立峰：AI 可能創造 1% 的超級人類，（掌握99%機會）

> 推薦觀看：[AI 可能創造1%超級人類 ，掌握99%機會](https://youtu.be/w3nBw-6nwQ4?si=pqwAVcfRzX0KoF4G)
>

德
智(會被取代的部分)
體
群
美（設計師注意，風格不會被取代）

Mindfulness

:::info
MINUTE TO ARRIVE
當你願意為對方帶來好的意圖，會有正向的回饋！
:::

---
### ( ੭ ̇ᗜ ̇ )੭ 聊天室 ( ੭ ̇ᗜ ̇ )੭

>標題好宅唷ㄛ
混合了
轉職 + 我獨自升級

>帽子也是鋼彈 lol

>簡報跳痛風格好大哈哈哈
哈哈
>版權商準備出動（Ｘ
> 為什麼這場聊天比較熱絡
> 感覺跟講者節奏很有關係

>A棟的都蠻常聊天的？


> 最近流浪的美食家好看 推🤩(誰在乎)
> 想要一隻史伊ＱＱ

> 我沒找到Stanley~~
> 感覺可以去蹲老師的臉書

>這一場的大家們也是筆記之鬼

是不是變冷了，好冷
> 去 M 棟體驗什麼叫真的冷

> 對不起大家我我我我拍照斜斜ㄉ，設計師強迫症發作請忍耐
> 沒關係 謝謝圖片支援
> 謝謝圖片支援！後方看簡報字好小 ><

a/b testing 在台灣還是相對不太容易落地的
> 跑一個寂寞

皮克敏：海的對面是什麼，我會自己走過去...
> 再遠都會去搬禮物回來升級自己!
問一下，如果想入坑的話有推薦從哪開始嗎？
從留下你的 id 開始（？
> 從下載開始
> 不然就推薦你媽玩 他會每天叫你起來打蘑菇
> 可以先看你喜不喜歡皮克敏那種有點ㄎㄧㄤ的可愛樣子再決定
> 推推玩，和我一起打菇
> 所以手機版直接入坑？
> 推推玩，一起交換明信片，他們拍明信片也很ㄎㄧㄤ

>真的不是很推薦直接用 AI 摘要逐字稿馬上使用呀Q_Q
>請把他當你的同事
> 怎麼說啊？
> 建議還是有自己的理解 vs AI 的理解共同產出，不然會不知道哪些是被 AI 誤導，AI 會寫得很理所當然。但很細看的時候會發現他的重點或省略掉的部分可能不是你自己的期待。最後當要整理的時候會變成你要質疑一個很聰明的同事的感覺QQ。
> 了解！平常測試覺得摘要還算精確，so 比較好奇
> AI的摘要會很容易漏掉一些研究人員「直覺」會覺得有趣而且特別的線索
> 這樣會是要先有自己觀察跟假設然後叫 AI 特別去看跟收斂嗎
>> 是哦，其實好的UX research都應該要先有自己的假說，跟自己的觀點。 我自己的用法是再用 AI 去驗證我的驗證。而不是直接叫他驗證我的假說
> true
> 了解 tksss

> 延伸想問，跟 AI 去延伸詢問質疑這點一直都抓不太好，不想全然相信但不知道怎麼問更好、得到更完整全面的資訊
>> 可以多說明一下嗎？ 我看看有沒有可以分享的想法 XD
>> 像是平常在想研究框架，AI 可能會給一些點，但我期待他不要跟著我的想法或是希望給我點更新鮮、我不知道的資訊，但一直反覆問（EX：請他質疑我、用多年經驗幫我看 bla）都得不太到好的結果
>>> 我覺得這點就是 AI 還沒辦法做到的創意。 我自己的做法是，反而會請他不要用UX的觀點去看。 又或者請他幫我排成一些有趣的簡記（像我今天的FAITH或卓學長的FRAME），就比較會有一些跳出框架的想法
>>> 我自己會用使用者訪談的方式去了解他，或者是用不同模型、

>> 建議可以給他一點角色 像是他是一個熱愛工作新鮮事物的水瓶座開發者？
>>> 可能會有水瓶座的朋友表示無奈 XD

>>> sorry 那換一個問法，如果對於我完全不知道的事情，希望 AI 幫我學習新知識。如果他沒辦法給全面資訊我該怎麼學習完整內容、知道自己不足
>>> 其實真的給他一個角色或方向會好一點？ 而且要不斷對話

> 研究人員的「嗅覺」是目前AI無法學會的事 +1+1

> 愛情勒貓頭鷹
> 結果跑來下面聊天 對不起ㄌ講者

>> 聽到ai寫的就不想打字了(丟筆)
>> 哇真的丟了QAQ