避免看待問題片面化和碎片化，結(jié)構(gòu)化思維和邏輯思維是產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的思維，在平時要注重培養(yǎng)。作者對這兩種思維進行了簡單的分析，一起來看看~

我一直認為的是，掌握執(zhí)基礎(chǔ)行的東西親手去做，然后自己提煉總結(jié)。正所謂：聽過很多道理，仍然過不好這一生。

在前面的文章中講過產(chǎn)品思維的用戶研究、創(chuàng)造價值、迭代優(yōu)化與產(chǎn)品思維的趨勢判斷、產(chǎn)品機會點、系統(tǒng)能力。

前兩篇講產(chǎn)品思維是拆解來看，各點之間割裂，是一種結(jié)構(gòu)化的敘述方式，欠缺關(guān)聯(lián)的邏輯性。所以本篇針對結(jié)構(gòu)化思維與邏輯思維進行一點兒總結(jié)。

01 結(jié)構(gòu)化思維

結(jié)構(gòu)化思維是將事物拆解成各個不相關(guān)的獨立主體，完全窮盡的拆解。以結(jié)構(gòu)作為思考的對象來引導理解和表達，自下而上的歸納分組，邏輯遞進。

圖 1

圖 2

比較兩圖，圖 2 比圖 1 多了一個維度，將原來的要素進行歸納分組，從而讓信息條理清晰。

結(jié)構(gòu)思維的要素：

• 同類信息歸納分組。要素之間是相互獨立的，完全窮盡。
• 邏輯遞進：橫向與縱向均是不相關(guān)的獨立要素，但單個分支縱向是邏輯遞推關(guān)系。

我們利用碎片化時間學習容易陷入焦慮就是因為沒有結(jié)構(gòu)化的思維。我們往往看到相關(guān)的知識就趕緊跳過去，結(jié)果就是學的非常龐雜但感覺自己還是啥也不會。

比如我們學習智能硬件產(chǎn)品知識，分為系統(tǒng)、算法、芯片、傳感器等。系統(tǒng)和算法都與芯片有關(guān)系，要想學透就不能三個要素之間穿插，一個個的將通用知識學透，然后各模塊之間融匯貫通。

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02 邏輯思維

邏輯思維是將內(nèi)容鏈接、組織在一起的方式或形式。具有概念特征、判斷特征、演繹推理特征。

形象化表示，就像我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

如上圖，上一層的某個點可以與下一層的幾個點進行邏輯連接，一層層的傳遞下去，最后得出結(jié)論。

03 鏈接

結(jié)合兩篇文章舉例：在產(chǎn)品思維 1 中提到“繪制用戶體驗地圖”，在產(chǎn)品思維 2 中提到“系統(tǒng)能力”。其實這兩個有關(guān)聯(lián)性，并不是完全撕裂的。

我們來看一下“用戶體驗地圖”。運營一款產(chǎn)品需要信息傳播、渠道建設(shè)、售前、客服、售后、信息反饋渠道（含信息收集）、設(shè)計良好的產(chǎn)品使用過程等。

繪制一張好的地圖需要運用系統(tǒng)能力綜合考慮上面列舉的各方面，所以講體驗地圖的時候如果不運用系統(tǒng)能力進行結(jié)構(gòu)化拆解和邏輯化關(guān)聯(lián)，那這張地圖就會漏洞百出。

大家一定有這樣的感受，看到一個喜歡的東西但是不知道在哪里可以買到；產(chǎn)品出現(xiàn)問題了很難找到廠家進行咨詢或者售后；使用產(chǎn)品的時候罵娘，太 TM 難用，有可能是使用引導出了問題，有可能是產(chǎn)品設(shè)計出了問題。

所以，做好一款產(chǎn)品一定是全盤考慮，不能割裂的思考。從用戶接觸產(chǎn)品到產(chǎn)品的使用周期全鏈路的考量。

所謂，酒香也怕巷子深。講的是信息傳播的問題。

列舉幾點：

1. 信息傳播：讓用戶很容易、方便的接觸到產(chǎn)品
2. 渠道建設(shè)：讓用戶很容易買到產(chǎn)品
3. 售前：讓用戶很容易對產(chǎn)品在購買前深化認知

簡要列舉以上幾點，信息傳播與渠道并不是割裂的，渠道與信息傳播需要相互配合，才能達到較好的宣傳效果。舉個極端的例子，電視上做廣告了，但是店鋪沒有海報宣傳，用戶很難找到產(chǎn)品。那銷量可想而知。

最后

所以，我們在做產(chǎn)品的時候，需要結(jié)構(gòu)化的拆解問題，邏輯性的推理問題，爭取全面的解決用戶的觸點問題。千萬不要割裂的看待問題。

也許我們還是產(chǎn)品助理或者執(zhí)行層面的產(chǎn)品經(jīng)理，但是我們在思考問題的時候多多全面的思考，日積月累，慢慢提高產(chǎn)品能力。

所謂產(chǎn)品經(jīng)理是 CEO 的學前班，這句話有一定的道理。因為產(chǎn)品經(jīng)理最終還是要站在更高的維度去思考問題，走向的是商業(yè)道路。高級 PM 一定不會局限于某個產(chǎn)品，一定是著眼于公司戰(zhàn)略、商業(yè)策略、產(chǎn)品線布局、產(chǎn)品決策等更加高維層面。

祝我們終將成為那個我們期待的自己。

作者：Arvinzhou，公眾號：AI 硬件產(chǎn)品官（ID：AIPM001）

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