在互聯網下半場的集體焦慮中，如何應對「產品趨同」與「機會變少」的挑戰？在人工智能、大數據風口浪尖上，產品人應注意哪幾點？對于創業者來說，任何一個新興的領域都是無比殘酷的，這意味著產品必須能夠留住用戶，從而深挖用戶價值。那產品人如何突圍？
第一，明確目標。在大數據和人工智能的場景下，很多時候我們和客戶都不知道要什么。這時需要和客戶一起去想，如果我有這個能力和數據，可以提供什么樣的服務？Shareinstall通過數據可視化展現，協助產品運營作出最佳決策。
第二，考慮數據。數據源不錯，我們可以用這個數據源來做一個產品，但是如果這個數據源不被控制，這個產品做完了以后，把數據源抽走，這個產品就沒法往下走了。Shareinstall考慮的是有什么樣的數據，用自有的數據，這些自有的數據有什么獨特性，通過這個獨特性推出一個新的產品，或者說有一些什么樣特殊的能力，這些特殊的能力能夠把用戶和其他人區分開來，通過這個能力跟數據方合作推出新的產品，所以對數據的考慮非常重要。
第三，預測評估。做出一個數據產品，尤其是預測型的數據產品，怎么去評估？對于一個產品的評估，它有很多方面，對一個數據模型，什么樣的模型是好，什么樣的模型是壞，它也有很多方面。評估模型，一個是這個模型的表現，另外是這個模型的穩定性。Shareinstall從產品人角度出發，認為這一點是非常重要的。
第四，測試需求。大多時候，產品是我們想和創造出來的，我們覺得可以用這個產品給客戶解決一個問題。那么客戶是不是需要？在這里我并沒有把需求放在第一位，是因為對于數據產品，前期的需求往往不明確，很多都是要用 POC 來測試市場的需求。POC 的產品可能比較簡單，但是包括核心的因素，再用這個產品去找一些客戶去測試。在測試過程中，客戶發現的確能給解決問題，這就有可能成為一個成功的產品。但是如果客戶發現這個產品有可能太超前了，或者并沒有觸到客戶的痛點，現在并不需要。對于產品來說這可能是一個失敗的嘗試，但是卻是一個成功的創新嘗試，因為如果有 10 個想法，有 1、2 個想法能變成真正的產品，這已經是非常高的成功率的。因為要做一個好的數據產品，真正解決用戶的痛點的數據產品并不是那么容易的。

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總結

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