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作为产品狗的我,正在焦虑的两个大问题

一个月没有写文章了,放心,我还在。今天写的内容是自己从业以来主要纠结、焦虑的问题,跟炒冷饭一样,半年炒一次,虽然每次都能炒出不同的味道,但总归不是那么爽。因此,打算写出来和大家一起讨论下,毕竟每个人的情况不同,而我想知道其他人是怎么想这些问题的。

3月初的时候,突然发现自己25周岁了,工作也快三年了,生理年龄和工作年龄好像都到了某一个阶段。

从我第一天工作开始,我就一直非常期待“工作经验3年”这个时期的到来,因为感觉3年这个数字好像表明自己到了一个更高的层次。而真正快来到来的时候,不是开心,而是又一次的焦虑。

在这两年半中,有过很多次的焦虑,对应的,也有过很多次思考。主要,可能还是围绕在以下两个大问题:

工作年限到底算什么?

我有过非常急切的期待时间可以过的再快点,这样我就更快能够到“工作经验3年”的阶段。

为什么会有这种比较奇怪的阶段呢?

因为几乎所有的招聘网站都会大致按照“1年以下”、“1-3年”、“3-5年”、“5年以上”这种工作时间作为硬性条件的筛选,而这种看似通用的东西,在当时给了我一种“标准”的感觉。

工作年限”,这几个字对于年轻的小伙纸们其实特别刺眼,因为年限这个词,仿佛一记大招,不管不顾,反正就直接挂了你,尤其跳槽的时候吧?哈哈哈。但同时,对于稍年长的大伙纸们就有一种万能通行证和保护伞的感觉,反正顶着走就可以了。

但是15、16这两年自己摸索着从0到1、从1到1+做产品的过程中,我发现曾经的自己对这个词存有非常大的误区:

其实真正的工作年限并不应该以“年”为单位,而应该以“时”为单位。

而为啥市面上喜欢用“年限”而不是“时限”呢?

因为“年限”是个客观衡量,而“时限”是个主观判断。

我们以市面上的工作经验5年举个例子:

工作5年,每年年扣除节假日后按251个工作日计算,每天工作8小时,那么5年=10040小时,而这个数字应该就是市面上推崇的10000小时成为专家的那个10000小时吧?

发现了吗?不管你是拼了命的工作和学习成长,还是懒懒散散的原地踏步,大家都一样,5年10000小时,客观规律。

我们再用3年来算一下:

工作3年,如果要达到10000小时,依旧按照每年251个工作日来计算,需要每天就需要工作13.28个小时。

再看一下,是不是发现这个是主观判断了?是否可以达到这个时限,完全取决于是否比别人多花时间在工作和学习上,在别人休息的时候学习和沉淀。

市面上总体上来说不会去博小概率的事件的,更倾向采用保守、客观、相对高效的做法。

虽然想明白这一点在人才市场里好像并没有什么卵用,但至少,也是个向“时限”努力的方向吧。

虽然对于年限时限傻傻分不清楚,但是对于 年限并不等于经验 这点,还是感受非常深的,这也是我曾经刚入行的时候抱着“工作年限算是个屁”思想的源头。

很多人做事情:

很多人做事情根本不问为什么,做就好了;

很多人做事情中出了问题,急的不知道该怎么办,那就不做了;

很多人做完事情根本不知道自己做了什么,反正做完就好了;

很多人下一次做事情还是不问为什么,反正循环上一次就好了;

有些人做事情:

有些人做事情前会问为什么要做;

有些人做事情中出了问题,会调动脑细胞思考,想办法推进;

有些人做完事情复盘出现的问题,思考可以做的更好的方法;

有些人下一次做事情吸取上一次的教训基础上,再一次循环做事;

有些人每做一些事情就是一次小小的成长,小小的成长慢慢就累计成大成长了。但是更多的人每次都在重复的做事,并且只是做事,然后原地踏步。

我觉得下面这张鸡汤图很好的说明了以上两点,就干了这碗:

要行业连贯还是要岗位连贯?

不知道有多少人会纠结这个问题,但是讲真,我基本每半年纠结一次。每次差不多半年,回头复盘自己,就会有一种半年前什么做的都不那么好的感觉,同时还会对自己目前所做的事情的性价比抱有怀疑态度。

说这个思考之前,先简单定义一下“行业”、“岗位”分别是什么意思吧

行业(简单理解):

行业大类,例如:电商、金融不同;

行业小类,例如:证券、基金、保险、信托不同;

行业小小类,例如:A股产品经理、每股产品经理等;

行业小小小类,例如:行情数据产品经理、第三方支付产品经理等;

岗位(简单理解):

岗位大类按照不同职能,例如:设计、产品、运营、开发等;

岗位小类按照不同平台,例如:移动端/前端/后端产品经理、全产品线产品经理等;

岗位小小类按照不同功能,例如:社区模块产品经理、会员体系产品经理等;

以上只是为了便于讨论前提一致,并没有做非常系统化的定义,但即便是这样,每个人应该也都可以对号入座自己曾经以及现在的情况吧?那么将来呢?

没有选择标准答案,但以我自己来看,我一直是以下两个大方向上纠结和选择:

同一个大行业,跨大岗位;

同一个大行业,连贯的大岗位;

坚持在一个大行业里,熟悉业务、连贯业务、深入业务,争取在未来的某天成为业务专家。同时,不断修炼基本的做事方法论。

为什么希望是大行业,而不是小小小行业?是因为一般小小小行业的东西都可以互相搭配组合使用,光在一个非常非常非常细分的领域,从一般概念上,比较容易局限思考。

至于为什么更加倾向跨大岗位,例如跨产品和运营,因为它们对于打造一个好产品来说,是相辅相成但不同职能不同角度的两方面。一个把产品做出来,一个把产品卖出去,一个通过运营优化产品,一个通过产品更好的运营,没有孰轻孰重,只有针对产品不同的阶段不同的目标有所偏重。

虽然没有统一标准答案,以上也只是我自己的想法。但是,选择还是有一些大前提的:

长期的爱好/兴趣点/梦想是什么,或者说没有前者的情况下不讨厌什么,主观能动性比自己想象中的重要很多。

人会变、想法会变、外界条件会变,所以,路也会变,需要经常去思考去更新自己的路;

理解上面说的点,可能举个真人的例子是最好的吧?那么,只好用自己的,反正一年后可能就又变了:(其实这部分也可以不看,反正我用来复盘自己的)

14年:刚毕业的菜鸟

焦虑点:

意识到自己太浮躁、思考不深入,想要改善一下;

行动:

去了一家传统软件公司做产品助理,认为传统软件更加平台化一些,需要更强的业务理解能力和抽象逻辑能力;

收获:

在师父(高级架构师)的带领下,分析竞品的方案差别、分析用户使用场景、确定新产品的落地方案、不断优化产品功能点、拆分业务模块、分析用户故事、画原型图…

回顾一下,这段经历非常超出预期:

有幸认识了一个非常好的师父;

初步学习到了更理性、更有逻辑的思考问题(理性,是一种新的性感方式)。

曾经做过的方案的很小一部分

15年,做了一点微小的工作

焦虑点:

意识到自己不适合传统软件的气氛,同时思考整个人生跨度上的赚钱方法,想去一家互联网公司、最好做金融的;

行动:

来了华尔街见闻,从产品助理到产品经理;

收获:

产品上:独立负责一款产品从0-1以及不断优化迭代,不断磨练了产品基础功;

项目管理上:一版本一版本的尝试适合团队的管理方法,逐渐找到、积累自己和开发、设计、测试以及各方面资源沟通的节奏、判断力以及信任感,慢慢有了自己的搭配组合;

业务上:小韭菜入市、技术面、基本面都搞过,最后决定主跟消息趋势走辅助技术面;

回顾一下,感叹自己工作人品炸裂:

人手不够?菜鸟来凑,专业不够?菜鸟来练。15年略混乱、略虐、压力很大,但是,只要人扛得住,工作层面真的特别锻炼人;

总算是一脚踏进投资,尽管是亏的,依然是个良好的开始,毕竟,后面还有70年,还可以向天再续500年;

尝试搜一搜,居然搜到了曾经App的样子,苍天饶过谁

16年,又做了一点微小的工作

焦虑点:

15年的产品方向做了几个月,有感知没办法做下去。(这么说应该会被捶死吧?)

虽然各方面能力都锻炼了一年,但其实离心中的目标还有一定差距,希望能够加强。

行动:

参与艰苦的调整产品方向,以新面目再次出发;

收获:

结合了对市场的认知,又一次把产品从0-1,感觉非常神奇;

强化了各方面的能力,渐渐去系统的思考工作这件事,学会总结出合适自己的方法论来高效的做事情,解放生产力用来干别的;

去培养人,学会合理、有节奏、有计划的放工作给下面的小伙伴,解放自己同时让他人成长;

思考产品和运营的节奏关系,做一些活动、推广、投放的数据复盘,尝试结合产品和运营童鞋讨论阶段性的计划,虽然无暇实践细节,但总算是往结合方向走了;

不能说再一次人品炸裂,只能说选择都是自己做的。

17年,去做“跨”的事情:

焦虑点:

基础功阔以了,自己的方法论也有了,但是时间依旧是太多分散在需求的处理上,终归局限自己了。对行业的深入学习理解呢?对产品+运营节奏的实践呢?

行动:

继续留在见闻,打算慢慢转向偏产品管理+实践运营路线,同时通过产品和运营的结合,更加深入的了解业务。当然, YY不犯法:

搭建运营框架、多尝试找到套路、规整半人工半自动化的数据分析(能建个简单数据分析小组辣是极好的,可能想太多了);

产品层面上嘛,当然希望自己能够更综合的调度资源、更决断的决断力啦~

通过以上2年多经历的简单罗列,你会发现以下几点:

首先要感知到自己的问题或者焦虑,其次才是解决问题和焦虑,从而让自己暂时平静。没有焦虑过的小伙伴们要么自我规划实在太牛逼,要么可能就是不重视自身的感觉咯喔。

不是所有人都会长远规划自己、规划了也不一定能够按照自己最初的目标坚定不移的走下去,既然无法,那么不如想的美一点但踏实的走一步看两步就好。

我是这样的,那你呢?

附在后面

不想错给大家带来不太正确的东西,因此附上10000小时成专家的理解。

10000个小时定律的说法来源应该是K. Anders Ericsson的论文《The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance》。

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