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产品开发的职业发展变化

陈饮冰
陈饮冰
3505
2025-07-06 01:39
2025-07-06 01:39
3505

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产品开发这个职业在过去一两年发生如下主要变化:同质化竞争使老牌产经的经验失效,Ai渗透使基础不牢的新人更容易被误导,供应链过度竞争使倒货出身的产经难以为继。

说直白一点就是,同质化让选品的决策更难,Ai让新人的培养更难,供应链淘汰让项目落地更难。结果就是:公司选不出品,招不到人,项目落不了地,开发找不到岗位,做不出赚钱的项目,工作中学不到东西。


本文主要讲述上述变化对产品开发职业发展的影响,依然按照whatwhyhow”的结构来进行说明,即“本质是什么,为什么会发生这个事情,我们应该如何解决这个事情”。文章较长,着急的同学可直接下翻看案例。


第一部分:同质化竞争使老牌产经的经验失效

同质化竞争的本质:“不确定性”主导了整个产品开发过程


我相信很多人会有同感,很多新品在跑出来之前其实你都见过,但是为啥你没把握住这个机会呢?


有些产品确实需要很高的门槛,但多数产品是不需要太复杂的判断和大量前期投入的,他需要的是你快速,小心的去尝试。市场大逻辑规则是:你闯对了市场需求,所以才赚到了钱,而不是市场先向你保证能赚钱,然后你才去认真做产品的。

如下一些常见的案例:

车载风扇现在正是旺季,当前产品都是USB供电的。几乎可以100%确定,最晚到明年初就会出现带电池和显示屏的无线风扇,但是此时此刻你会去做吗?

鹅颈支架,几乎可以预料,会出现一个粉色或者紫色的爆款,但是你会去做吗?

乍一看这都是很难做的产品,但是如果我们能把用户场景,产品痛点,竞品细节,成本构成,营销策略一条一条梳理出来,你还会觉得难吗?

当路径依赖遇到行业剧变,固有经验的有效性就会大打折扣,这种打了折扣的经验反过来进一步打击开发人员的信心和互信,最后导致新品开发难以维持。具体的表现就是,新品和新方法出现的时候,先是看不起,然后看不懂,等看懂了已经追不上了。

#1的链接在上架之初是没有类似竞品的,因为专利吓退了不少卖家。3月开始陆续有拆解版的仿品出现,但是敢投入的人仍然很少,等到陆续有新方案跑出来,再去投入的机会就越来越少了。

老牌产经的本质:老牌产经不是年龄大的意思,而是经验丰富,资源深厚,人情通达的“产品专家”。这些大佬更擅长站在岸上出主意,而不是定方向抓细节,实打实干活出成绩。

经验失效的本质:经验失效就是市场需求的变化对产经的能力提出了新的要求,具体包括且不限于:

更加专精的产品定义,以前60分的产品就能卖,现在得85分才能占住坑位;

例如上述婴儿车风扇,其高水平所体现出的细节包括且不限于:


1.表面无棱角或者裸露的金属,不会划伤小孩皮肤;


2.没有显示屏,而是采用了灯珠来显示电量,不会干扰小孩休息;


3.超级轻便,重量118g,不仅便携,而且安全,不会因为超重而掉下来;


4.出风口尺寸控制在4.5mm,小孩不会把手指伸进去;


5.夹子内附防滑层,可调角度达到315°和300°,实用性和安全性拉满;


6.无需工具,徒手旋转即可拆洗;


靠抄袭竞品,搜刮供应链,读Ai报告,是不太可能做出这种专业水准的产品的;

更加高效彻底的选品深挖,容易挖到的idea都挖完了,现在要去挖没那么显性的idea了;


例如这两个加热饭盒,最大的区别是:前者是父母买给孩子,妻子买给丈夫的关心,所以好看,好用更重要,后者是货车司机买来热饭的工具,便宜成熟更重要。两者虽然是同一个类目的两个方案,但是定价逻辑完全不一样。


更加专业的供应链对接,以前发一堆参数等供应商报价就能搞定供应商,现在需要和供应商更加紧密的合作,参与产品开发的几乎全部工作

例如这个高尔夫球车上的手机支架,他的工艺,倒角,贴纸,尤其是中间画龙点睛的一圈橙色,是需要产经跟厂家去提的,厂家不会自己开一个这么复杂的模具等顾客上门来贴牌。


缺乏专精产品知识以及对需求变化缺乏敏感度,缺乏职业主动性的开发,会很快被淘汰


同质化竞争的原因:跟风,看到了新的方案不想认真研究,也研究不透,想等别人去跑通市场然后跟后面抄款摘桃子。

这种情况在2021年之前还是有不错的成功率的,因为在21年之前市场总体上还处在上行周期,有比较多的增量空间供抄款卖家摘桃子。21年之后增量空间就很少了,但是来摘桃子的抄款卖家却越来越多,自然同质化竞争就不可逆转了;


经验固化的原因:路径依赖。

路径依赖是几乎所有人都会有的问题,但不是所有的经验和路径都能经得住市场考验。比如打分式选品,公式化选品,堆料式差异化,早期可以蒙概率,现在的新品开发靠蒙是绝对蒙不过去的。

同质化竞争的方案:梳理自己和自己团队的竞争优势和发展方向。

差异化竞争不是一句空话,它需要你有自己的用户研究方法,切入的细分方向,产品的细节特征和定价区间。如果还是靠抄,那么能抄的竞品越来越少,越来越难,早晚有一天会抄不下去;


例如:


要做用户导向,就把一个用户场景摸清楚。比如做卡车司机的生意,他们年龄多大,开哪些车型,驾驶室会布置哪些东西,吃什么喝什么,有没有职业病,怎么充电充气加水排水,夜间雨雪天等恶劣环境下如何应对,车上有没有养狗,把这些问题搞清楚了,方向自然就清晰了;


要做选品导向,那就把类目关键词,竞品和供应商全部监控起来。比如关键词ST出现了新的方向,竞品有了上新,评论出现了新的场景,有人申请了新的专利,这些信息看一天两天也许看不出什么机会,但是连续盯3个月绝对能让你看到机会;


例如你在做手机支架,如果找不到很明确的发展方向,不妨看看最近注册的相关专利,有专利的地方,通常也是有机会的地方;

要做差异化导向,那就把常见的差异化的方向整理出来。看到感兴趣的品类就一个一个去试,看有没有机会,比如男女性别细分,规格大小细分,用户场景迁移,外观工艺迭代等等,只要认真观察,也是很容易找到机会的。


例如手机支架仍然是绝对的男性需求主导,女性审美的手机支架几乎空白。但deepseek可以告诉你,其实美国女性驾驶员比例是超过男性的。

如何防止经验失效:

1是回到业务现场去,自己看数据,跑供应链和谈方案,专业经验是无法通过学习和听汇报得到的,必须得是亲自参与,亲自感觉,亲自总结;


2是“盯梢”,盯住你打算进入的产品线,把最新的产品力,关键词,用户反馈和供应商方案盯住,盯住最新,最强的对手,成长的速度是最快的;

例如tool tray,很明显出现了套装化,磁固化,多色化,便携化的趋势,类似的很多工具配件也都出现了相似趋势。如果对这类趋势缺乏敏感度,还是用过去竞品分析的老套路来做产品定义,就很容易掉坑;


第二部分:Ai渗透对新人的诱惑和误导

Ai渗透的本质:极致效率化和标准化的要求必然促使绝大部分低效人员的直接淘汰,留下来的人要么更加廉价,要么更加专业才能不被Ai取代(这也是今天招人和找工作都很难的原因),没有核心判断和高效执行能力的人,必然会越来越难


问题在于,市场竞争激烈,大环境无法为新人提供足够长的时间,足够多的项目来锻炼基本技能。选品从0基础到独立做出成功项目,至少需要1年的高强度练习,无论是公司还是个人都未必有这个耐心,最终就是碎片化的信息耗尽了注意力


我希望大家明白一个基本道理:热度越高的行业,非理性的诱惑就越多,最基础的判断能力就越宝贵。大家都说赚钱的东西,未必有那么赚钱,大家都不说的东西,往往闷声发财的卖家不少。

Ai的优点很多,包括且不限于无所不知,知无不言,言之凿凿。跟Ai对话很容易让人获得极大满足感,Ai干活即使干得不好也很少有人会怪他。本质原因我觉得有如下几点:


1.Ai作为一个机器是绝对理性的,可以处理几乎所有的理性难题,把感性空间留给对方,让对话人获得极大的满足感;


2.Ai作为一个封闭端口是绝对保密的,对话人不用担心被误解和泄露,而人类的对话往往充满防范和偏见,这导致Ai的对话输出质量远高于人类;


3.Ai的边际成本趋近于0,而人的价值和成本会随着时间不断累积不确定性,今天用着很合适的人明年就不一定了,但是Ai肯定是越熟越好用;


这些优点的副作用是:Ai越高效,Ai之下的个人努力就越微不足道,愿意去面对压力,解决问题的人就越少,个人就越没有成长的机会和空间,最后就是越来越多的人被动躺平

Ai无法解决的问题是:他是个机器,只能被动的回复和解决提交的任务,做不到主动的发现,沟通,判断问题。问题的发现,沟通,判断和定义,需要人的主导,这类人无法被淘汰,未来会越来越值钱。

举一些直观的例子:公司要切入新品类,Ai能代替团队分析可行性吗?团队对产品方向有分歧,Ai能一锤定音吗?产品上架后销量不佳,Ai能确定是哪个环节的问题吗?


要解决基础问题,主要靠抓底层原理,因为底层的东西不轻易改变,一旦学会就能终身受用。

例如选品,无论工具和数据结构怎么变,市场潜力永远是由垄断强度,需求匹配和技术进步这3个要素来决定的。只要你能够学会拆解产品力,对用户需求进行重新组合和解释,对新趋势,新技术保持追踪,无论你用什么工具都会顺手。


第三部分:供应链过度竞争使倒货出身的产经难以为继


供应链洗牌的本质:行业竞争和动荡使得供应商的淘汰加快,产能,资质和新品开发能力的两极分化现象越发明显,具体表现就是:好的供应商做不起,一般的供应商靠不住。


有些产经长期依赖于供应链推品,自己的选品业务不够深入,等到依赖的供应链资源被淘汰,或者需要重新开发新品线时,其选品效率就完全跟不上了;


有些产经脱离一线业务太久,对竞争策略和用户需求的变化缺乏敏感度,在选品时就做不出确定性。

例如越来越多的产品出现了手动改电动,有限改无线,机械改电子,注塑改抛光的消费趋势,售价也跳出了原有的价格区间,对于这些变化缺乏细致研究的经验主义开发,很难看得懂背后的需求和成功逻辑;


这些新品的出现,不仅仅是因为技术迭代,也是因为对使用场景的拓展和细分人群的重新定位,不在一线干活的人很难对这种变化及时察觉。


供应链洗牌的原因:因为利润越来越薄,很多没有门槛的供应商都跑了,要么搬到国外,要么搬到更偏远的地方。留下来的供应商,要么是实力大佬,要么是廉价手工厂,要么是自产自销顺便接单的销售型工厂,卖家普遍喜欢的性价比工厂越来越少了;

有些产经入行较顺,做出几个爆品后进入管理层,然后依靠压榨团队维持业绩,大部分精力都用在写PPT上了,时间长了专业能力自然就生疏了。


要解决产品落地的问题,要靠产品体系而不是单一的选品流程,体系总比个人可靠

1是要有主打的品类,场景和差异化产品力,不要东一榔头西一棒子没有沉淀,这是开发成功率的保证;

2是要有细化的供应链开发,考察,导入和管理流程,所有的需求要能精准传达到供应商那里落实,这是锻炼综合能力的有效方法;

3是对供应商进行明确的重要性和合作深度分类分类,对于关键供应商最好进行绑定,一般的供应商要做好备份,这是应对供应链洗牌的必要应对措施。

第四部分:产品开发的道与术


道的核心是信任:开发要得到团队,老板和供应商的信任,才有机会去做更多东西,学更多东西。


术大体上有如下9条:


1.专业靠谱:判断靠谱,表达靠谱,纪律靠谱


2.思维严谨:经营思维,逻辑思维,主导思维


3.习惯细致:自我管理,上手干活,认真学习

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2025-07-06 01:39
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例如这两个加热饭盒,最大的区别是:前者是父母买给孩子,妻子买给丈夫的关心,所以好看,好用更重要,后者是货车司机买来热饭的工具,便宜成熟更重要。两者虽然是同一个类目的两个方案,但是定价逻辑完全不一样。


更加专业的供应链对接,以前发一堆参数等供应商报价就能搞定供应商,现在需要和供应商更加紧密的合作,参与产品开发的几乎全部工作

例如这个高尔夫球车上的手机支架,他的工艺,倒角,贴纸,尤其是中间画龙点睛的一圈橙色,是需要产经跟厂家去提的,厂家不会自己开一个这么复杂的模具等顾客上门来贴牌。


缺乏专精产品知识以及对需求变化缺乏敏感度,缺乏职业主动性的开发,会很快被淘汰


同质化竞争的原因:跟风,看到了新的方案不想认真研究,也研究不透,想等别人去跑通市场然后跟后面抄款摘桃子。

这种情况在2021年之前还是有不错的成功率的,因为在21年之前市场总体上还处在上行周期,有比较多的增量空间供抄款卖家摘桃子。21年之后增量空间就很少了,但是来摘桃子的抄款卖家却越来越多,自然同质化竞争就不可逆转了;


经验固化的原因:路径依赖。

路径依赖是几乎所有人都会有的问题,但不是所有的经验和路径都能经得住市场考验。比如打分式选品,公式化选品,堆料式差异化,早期可以蒙概率,现在的新品开发靠蒙是绝对蒙不过去的。

同质化竞争的方案:梳理自己和自己团队的竞争优势和发展方向。

差异化竞争不是一句空话,它需要你有自己的用户研究方法,切入的细分方向,产品的细节特征和定价区间。如果还是靠抄,那么能抄的竞品越来越少,越来越难,早晚有一天会抄不下去;


例如:


要做用户导向,就把一个用户场景摸清楚。比如做卡车司机的生意,他们年龄多大,开哪些车型,驾驶室会布置哪些东西,吃什么喝什么,有没有职业病,怎么充电充气加水排水,夜间雨雪天等恶劣环境下如何应对,车上有没有养狗,把这些问题搞清楚了,方向自然就清晰了;


要做选品导向,那就把类目关键词,竞品和供应商全部监控起来。比如关键词ST出现了新的方向,竞品有了上新,评论出现了新的场景,有人申请了新的专利,这些信息看一天两天也许看不出什么机会,但是连续盯3个月绝对能让你看到机会;


例如你在做手机支架,如果找不到很明确的发展方向,不妨看看最近注册的相关专利,有专利的地方,通常也是有机会的地方;

要做差异化导向,那就把常见的差异化的方向整理出来。看到感兴趣的品类就一个一个去试,看有没有机会,比如男女性别细分,规格大小细分,用户场景迁移,外观工艺迭代等等,只要认真观察,也是很容易找到机会的。


例如手机支架仍然是绝对的男性需求主导,女性审美的手机支架几乎空白。但deepseek可以告诉你,其实美国女性驾驶员比例是超过男性的。

如何防止经验失效:

1是回到业务现场去,自己看数据,跑供应链和谈方案,专业经验是无法通过学习和听汇报得到的,必须得是亲自参与,亲自感觉,亲自总结;


2是“盯梢”,盯住你打算进入的产品线,把最新的产品力,关键词,用户反馈和供应商方案盯住,盯住最新,最强的对手,成长的速度是最快的;

例如tool tray,很明显出现了套装化,磁固化,多色化,便携化的趋势,类似的很多工具配件也都出现了相似趋势。如果对这类趋势缺乏敏感度,还是用过去竞品分析的老套路来做产品定义,就很容易掉坑;


第二部分:Ai渗透对新人的诱惑和误导

Ai渗透的本质:极致效率化和标准化的要求必然促使绝大部分低效人员的直接淘汰,留下来的人要么更加廉价,要么更加专业才能不被Ai取代(这也是今天招人和找工作都很难的原因),没有核心判断和高效执行能力的人,必然会越来越难


问题在于,市场竞争激烈,大环境无法为新人提供足够长的时间,足够多的项目来锻炼基本技能。选品从0基础到独立做出成功项目,至少需要1年的高强度练习,无论是公司还是个人都未必有这个耐心,最终就是碎片化的信息耗尽了注意力


我希望大家明白一个基本道理:热度越高的行业,非理性的诱惑就越多,最基础的判断能力就越宝贵。大家都说赚钱的东西,未必有那么赚钱,大家都不说的东西,往往闷声发财的卖家不少。

Ai的优点很多,包括且不限于无所不知,知无不言,言之凿凿。跟Ai对话很容易让人获得极大满足感,Ai干活即使干得不好也很少有人会怪他。本质原因我觉得有如下几点:


1.Ai作为一个机器是绝对理性的,可以处理几乎所有的理性难题,把感性空间留给对方,让对话人获得极大的满足感;


2.Ai作为一个封闭端口是绝对保密的,对话人不用担心被误解和泄露,而人类的对话往往充满防范和偏见,这导致Ai的对话输出质量远高于人类;


3.Ai的边际成本趋近于0,而人的价值和成本会随着时间不断累积不确定性,今天用着很合适的人明年就不一定了,但是Ai肯定是越熟越好用;


这些优点的副作用是:Ai越高效,Ai之下的个人努力就越微不足道,愿意去面对压力,解决问题的人就越少,个人就越没有成长的机会和空间,最后就是越来越多的人被动躺平

Ai无法解决的问题是:他是个机器,只能被动的回复和解决提交的任务,做不到主动的发现,沟通,判断问题。问题的发现,沟通,判断和定义,需要人的主导,这类人无法被淘汰,未来会越来越值钱。

举一些直观的例子:公司要切入新品类,Ai能代替团队分析可行性吗?团队对产品方向有分歧,Ai能一锤定音吗?产品上架后销量不佳,Ai能确定是哪个环节的问题吗?


要解决基础问题,主要靠抓底层原理,因为底层的东西不轻易改变,一旦学会就能终身受用。

例如选品,无论工具和数据结构怎么变,市场潜力永远是由垄断强度,需求匹配和技术进步这3个要素来决定的。只要你能够学会拆解产品力,对用户需求进行重新组合和解释,对新趋势,新技术保持追踪,无论你用什么工具都会顺手。


第三部分:供应链过度竞争使倒货出身的产经难以为继


供应链洗牌的本质:行业竞争和动荡使得供应商的淘汰加快,产能,资质和新品开发能力的两极分化现象越发明显,具体表现就是:好的供应商做不起,一般的供应商靠不住。


有些产经长期依赖于供应链推品,自己的选品业务不够深入,等到依赖的供应链资源被淘汰,或者需要重新开发新品线时,其选品效率就完全跟不上了;


有些产经脱离一线业务太久,对竞争策略和用户需求的变化缺乏敏感度,在选品时就做不出确定性。

例如越来越多的产品出现了手动改电动,有限改无线,机械改电子,注塑改抛光的消费趋势,售价也跳出了原有的价格区间,对于这些变化缺乏细致研究的经验主义开发,很难看得懂背后的需求和成功逻辑;


这些新品的出现,不仅仅是因为技术迭代,也是因为对使用场景的拓展和细分人群的重新定位,不在一线干活的人很难对这种变化及时察觉。


供应链洗牌的原因:因为利润越来越薄,很多没有门槛的供应商都跑了,要么搬到国外,要么搬到更偏远的地方。留下来的供应商,要么是实力大佬,要么是廉价手工厂,要么是自产自销顺便接单的销售型工厂,卖家普遍喜欢的性价比工厂越来越少了;

有些产经入行较顺,做出几个爆品后进入管理层,然后依靠压榨团队维持业绩,大部分精力都用在写PPT上了,时间长了专业能力自然就生疏了。


要解决产品落地的问题,要靠产品体系而不是单一的选品流程,体系总比个人可靠

1是要有主打的品类,场景和差异化产品力,不要东一榔头西一棒子没有沉淀,这是开发成功率的保证;

2是要有细化的供应链开发,考察,导入和管理流程,所有的需求要能精准传达到供应商那里落实,这是锻炼综合能力的有效方法;

3是对供应商进行明确的重要性和合作深度分类分类,对于关键供应商最好进行绑定,一般的供应商要做好备份,这是应对供应链洗牌的必要应对措施。

第四部分:产品开发的道与术


道的核心是信任:开发要得到团队,老板和供应商的信任,才有机会去做更多东西,学更多东西。


术大体上有如下9条:


1.专业靠谱:判断靠谱,表达靠谱,纪律靠谱


2.思维严谨:经营思维,逻辑思维,主导思维


3.习惯细致:自我管理,上手干活,认真学习

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