22年个人总结

长话短说版:没人用的产品,价值为0。

下面是絮絮叨叨。

22年之前的5年时间里,主要都投入在我们公司的物联网业务上,21年下半年有几个伙伴成长不错,就把业务交接给他们,让他们来管,我自己从新注入到公司的云通信业务上。表面上负责产品研发(CTO)和供应链管理,实际上主要投入的精力偏后者,前者也有靠谱的小伙伴们在一起做,所以不用操心太多。供应链方面,我们这么多年下来都没有一个非常核心和稳定的leader在负责,所以我跟老大主动请缨,负责了起来,期望能把公司的资源(主要是运营商、云厂商的资源)做的更稳健,把资源的调配和运营做精细化,总体朝着降本增效,同时兼顾质量稳定去做。

22年,在技术方面,主要是系统学习了区块链的一些技术原理,包括比特币的共识机制、挖矿原理、加密货币钱包原理,以太坊的智能合约原理。总体上,对区块链的认知上更深入了几层,比之前停留在『炒币』的概念上增加不少知识。当然这种系统的学习,不代表能把这种市场的反应机制看清,所以依然不参与炒币。比如最近的这一波比特币行情就完全错过了。

在开源方面,更多倾向于了解成型的开源产品和开源社区的运作模式,而不是开源框架。了解和学习了开源软件社区的运作模式,主要了解了与我们云通信产品有较大相关性的上下游产品。发现现在开源软件,更多的喜欢用小而美的语言开发,例如NodeJs、Typescript、Ruby、Python、Golang、Rust等等,而老牌的Java、C++、C#等语言比较少被用来开发开源软件产品。开源社区的运营和公司的运营相比并没有更简单或更难之说,都是需要投入大量精力去做才有可能做好的。现在很多开源软件产品也经常喜欢把软件核心开源,吸引开发者,把开发者转化为用户,然后通过提供商业版或者在线SaaS版、托管运行的模式来盈利,这就解决了很多产品的营销问题,不太需要为产品投入太多的市场营销费用。当然,开源产品的营销也是有成本的,找业界大佬带货,把star数做高都是常见套路。经常会有一些成熟的商业软件的开源替代品(Alternative)出来,宣传是某某软件的平替。但其实,大多数开源软件只是解决了功能上的相似,很多大型的商业软件在生态建设上投入非常高,建立的商业壁垒也很高,不是说你开源就容易替代的。开源的另一个好处是解决一些数据上的信任问题,降低开发者的决策壁垒,有一定的好处。如果说一个开源社区运作的好,他的生态就是参与到这个社区的开发者,通过开发者来打通各种上下游软件(包含商业的和开源的),把开源生态一步步建设起来,前期一定是很难的,关键还是得要持之以恒的投入。虽然很多开发者看起来像免费的劳动力,但开发者的质量参差不齐,对需求、问题的响应较慢,这也是开源社区相对于商业软件的劣势,需要时间来沉淀,慢慢的完成逆袭。

在供应链和资源管理上,主要更多的是出于合作互补的方式,把别人的长项引进来,补充我们的弱项,再把我们的长项包装出去,输出给用户。其中资源的运营也是非常核心的部分。对于资源运营,最核心的就是通过灵活的调度手段,把合适的资源匹配给合适的客户。那就需要做到精细化的运营,对客户的需求本身要有比较深刻的把握,对资源本身的特性也要区分好。评判资源的优劣,要有多维度的考量,比如质量、价格以及配套的服务等方面,从中衡量出资源的优劣程度,再结合用户的需求,组合打包,给到客户。

22年给我最大的转变是更多的商业上的思考,以前更多是「技术改变世界」的理想主义,一个产品不管有没有技术含量,能创造价值就是好的产品,否则都是垃圾。在ToB这个行当里,产品好不好真不是产品、技术说了算,而是你的客户愿不愿意买单。一个产品从研发到交付到客户手上以及后续的服务,是有诸多细节的,从研发、到营销、到运营(解决方案契合客户需求)、到售后服务,都是能体现你产品(公司)价值的地方,而其中最关键的还是营销。ToB的采购中,不像C端用户,自己买自己用,决策链非常短,好用且值得就买。B端的采购,从需求的发起方到决策方到采购方以及到后续的使用方,都是不一样,如果盯着一个非关键决策的链路上打,容易吃力不讨好。当然这里不是说产品做成屎也能卖出去,而是至少要匹配客户需求的,产品在2B的决策链(或者打分)上的权重不是最高的,更多还是商务决策(价格、服务、质量、品牌、口碑、关键关系)上的多维度打分。

总结一下:不管做2B还是2C,产品要及格以上,但关键要想好去哪里圈客户,把客户做进来了,产品才能体现价值,没人使用的产品,价值为0,如果再算上研发成本,价值就是负数了。

关于SaaS软件与国产化替代的一些想法

关于SaaS软件与国产化替代的一些想法

题外话

转眼间,创业已经10年了,所以一直以来从公司层面看我的工作履历是非常简单的,上一家是阿里巴巴的淘宝网,现在这家就是创业公司,已经长达10年之久。公司虽然没有大富大贵,但目前还没倒闭,还是能持续的为社会创造价值(至少在纳税,至少能解决一些就业问题),也就足够了。最近刚把博客空间名从「jiacheo杂谈」改为「jtalk」,其实没啥区别,我还是我,因为近几年在做一些帮助企业出海的服务的业务,所以就改成一个更容易识别的名称(更洋气?),也算是一个新的阶段的开始吧。

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关于SaaS软件,我们公司从创业伊始,就是做SaaS软件起家的。当时我们几个合伙人刚从阿里巴巴出来创业,对阿里本身的商品体系有一定了解,也对阿里巴巴的使命「让天下没有难做的生意」这个使命坚信不疑,所以创业的产品还是围绕着电商(2B),帮助商家解决一些问题。因为当时阿里巴巴也在做开放平台(当时主要是基于淘宝网),所以我们就基于淘宝开放平台开放的接口,做了一套SaaS CRM,帮助商家解决和消费者的通信触达问题。

我的2017书单

前言

今年比以往不同的是,看了比较多的书,当然都是浅看,不是工具书我一般都不来回看,看完一遍就在脑子里过一下,也不强求能学到什么知识,只要能从在学到一些新的体会就达到看书的目的了。没错,看书还是要带着目的看的。

大多数书都是用微信读书看的,纸质的也有,但比较少,因为手机在任何地方任何地点都能看,压榨空隙时间第一选择。微信读书的体验还是很不错的,功能简单,而且可以通过读书时长获取读书币,然后读书币可以买更多的书,良性循环。

接下来介绍下每本我看过的书和一些心得体会吧。

我的2017书单

NO1. 《刻意练习》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书是讲一些高效的学习方法的,就是想要高效的学习并深入,除了努力之外,我们还需要带着明确的目标,配套合适的方法,才能做到短时间内领悟更多。 这本书还有一个观点是,天才并不存在的,很多我们看到的天才,只不过是他们在很小的时候,通过《刻意练习》的方法,让自己在某一领域深入掌握各种技巧而已。当然,刻意练习并不简单,需要考验你的耐心,方法以及能指导你的老师(高人)。3F法则(Focus、Feedback、Fix)已成为我的座右铭:)。总之,这本书比《一万小时理论》更值得一看

NO2. 《腾讯传》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书就是讲腾讯的发家史,当然写的看似波澜不惊,但是每一段波澜不惊的创业背后都是创业者苦逼的持久战。创始人对公司文化的影响极其深远,创业除了碰运气,还要在浪潮来之前准备好姿势(这需要比常人多十倍、百倍的努力),踏浪而上,成为弄潮儿。另外一点是创业者需要不断的居安思危,不能看到眼前有收入可以养活团队就能『躺着赚钱』了,灾难来临的时候从来不会告诉你,你跟其他公司的区别就是能不能顺利度过去。

NO3. 《资本的逻辑》 ⭐️⭐️⭐️
这本书不建议看电子版,因为电子版制作很粗糙,很多数据图表都没有了,而且小数点也没有,所以会经常看到一些奇怪的巨额数字,需要自己去脑补实际的金额。最重要的一句话:企业的估值是向前看,而不是向后看。 估值就是对未来的期望值。

NO4. 《未来简史》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书可以和《奇点临近》一起看,预测在不远的未来,随着超级人工智能降世,人来的价值观会发生什么样的变化。从科学的角度讲,人类本身没什么意义,都是一堆算法和随机过程的组合而已,人类的这几百万年的进化,极有可能是为了唤醒地球上的超级人工智能生命体而已(远古的天外文明埋下的种子,哈哈)。未来,如果人类和超级人工智能结合之后,不再死亡,也不再有肉体,那么我们现在的宗教里面天堂、地狱、神都不再有意义,那么,这些有神论者,该如何自处?

NO5. 《即将到来的场景时代》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
传感器 + 物联网 组成的雾计算,以及以云计算为基础的ai技术,通过整合人类的各种数据,做到书中描述的场景时代并不难,难的是道德上的变革:隐私数据该不该共享?数据的所有权、隐私问题、网络安全问题,这几大问题没有好好的解决,还是很难铺开。当然,可以接受的是,新技术的变革和流行,反过来推动这些问题的解决(或者更大的利益来抵消损失的权益)

NO6. 《人民的名义》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
这个不多说,一切为了剧透。 这本书(或者这部剧)名义上是以『人民的名义』写反腐,实际上是以反腐的名义写当代中国官场现形记。 主角和他的盆友们都是官二代、红二代,很容易形成抱团取暖、勾心斗角。

NO7. 《奇点临近》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
技术正在加速进化,我们处在变化中,如果看的时间不够长,会以为是比较常规的线性变化,而把时间轴拉长,会发现我们正处于技术变革的指数曲线上。我们正在走向变革的奇点。如果不抓住机会乘势而上,那我们之于即将到来的超级人工智能就像尼安特人至于现代智人一样,将会被灭族!不过作者对强人工智能总体上是比较乐观的,认为生物智能(比如人类)和非生物智能可以完美结合,和谐相处,合体之后变成全新的超人类(感觉在看龙珠Z)。技术的进步总会带来一些毁灭,但阻止技术进步并不能阻止毁灭的降临,所以我们应该更加加大力度发展技术,让毁灭来临之前,我们人类的技术可以与之抗衡。

计算机终将拥有意识,到时候人类不小心把一个计算机关机了并摧毁了,会不会犯了杀计算机(or机器人)罪?

作者的一些预测观点已经发生或者正在发生,再过20年,人类之上,会不会有新的物种出现?拭目以待吧。

NO8. 《增长黑客》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书内容还可以,就是文法比较散漫,语法比较随意,对于刚接触互联网的新人(尤其是上了年纪的),不会容易理解。增长黑客的主要工作就是用各种『黑客手段』(超出常人一般的做法,不是指真的黑客)驱动公司的业务增长。主要从运营的角度,从获客、到转化、活跃、留存、老带新等阶段,做与之相匹配的操作,驱动各个阶段的增长。

NO9. 《格鲁夫给经理人的第一课》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书字字珠玑,对刚接触管理工作的人,会很有帮助。不多说了,自己看吧。

NO10. 《你一定爱读的极简欧洲史》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
今年流行各种《极简xx》,这本书对于历史经常考试不及格的我还是很有启发,简洁明了。总结起来,整个欧洲的历史和罗马文明分不开,虽然罗马早就亡国了,但他的影响,一直留存到现在,这就是文明的力量。

NO11. 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书主要讲解周鸿祎的互联网思维,每个互联网大佬都有自己互联网思维。雷军的互联网思维就是用效率升级改造产业链,产出物美价廉的高性价比产品打击存量市场,把用户留住,然后在用后续的其他手段获利。周鸿祎也差不多,只不过在软件层,而不是硬件层这么做。互联网思维的核心点除了免费(或高性价比)之外,其实是要做到以用户为中心,以产品价值为核心,才能最终留住客户,你才能做后面的事情。

NO12. 《自私的基因》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
这本书看书名容易产生误解,以为基因本身有思考能力,否则他怎么做到『自私』?其实不然,基因就是一种复制子,他的使命是更长久的(复制自己并)存活下去。基因的自私不代表人性的自私。基因创造我们的身体和大脑,但他并不能直接控制我们,而是通过代码片段,对我们造成影响。人类的文明史就是基因和幂母(MEME)的斗争史。幂母也是一种基因,他也是一种复制子,也有『自私』的特性。以后产生的超级人工智能,可能就是幂母的一个后代而已。 机器人要变成『人』,一定要突破如何繁衍下一代的关卡,比如纳米机器人很可能就是下一代地球的霸主。

NO13. 《极简宇宙史》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
非常Exciting的一本书,一场非常有趣的思想实验。从万有引力到相对论到量子力学再到弦理论,每种很牛逼的理论都有他们的适用范围,接下来科学家都在搞的就是一个大而统一的理论,可以把这些所有的理论都兼并起来,解决他们之间的冲突。这一切只是时间的问题,而这个时间,对浩瀚的宇宙来说,不过是一瞬间的事。

NO14. 《大国大城:当代中国的统一、发展与平衡》 ⭐️⭐️⭐️⭐️
看完这部书,我为中国感到前途光明。因为我们的城市化是这么的畸形,而这些畸形都是内部的问题造成的,不是别人束缚我们,所以我们只要愿意改革,再上进几个层次都不是问题。从大局的眼光看,当前的既得利益,都一文不值。其实我们生活在城市里,有城市户口,对大多数农民工工来说,我们都是既得利益者。最近北京搞的一些脑残的清理xxx的运动,简直就是逆城市化行为,历史的车轮的滚滚向前的,这些拍脑袋的人阻止不了我们伟大的时代到来。

2017总结

看的书比较杂,这里技术类的不列出来,技术类的书我建议还是看纸质的,图文并茂更容易理解。关键要带着目的去看,然后看的同时一定要多动手,举一反三,才能更快掌握技术类的新知识。 当然不是所有书都要带着功利的目的去看的,比如《人民的名义》这种就是为了娱乐放松下。

读书容易给人一个感觉,就是读的书越多,会越觉得自己无知。但没必要觉得气馁,你get到了,你就比别人进步了。

2018书单

  1. 《长尾理论》
    这本书刚开始看,没看完,2018年看完。

  2. 《小米生态链战地笔记》
    这本书看了几章,都比较接地气,同时我目前也正在做物联网相关的工作,然而小米在4年前就开始布局了,然后现在去他们的米家商城看,哇塞,除了手机,其他都做的很不错,特别他们的只能家居这块,米家app里面居然可以编程,不得不佩服雷军的眼光。

  3. 《创新者的xx三步曲》
    周鸿祎教主推荐的,在他的方法论那本书里,今年买的还没看多少,2018看完。

  4. 《TensorFlow 系列》
    了解下当前ai都在干啥,希望在超级人工智能这个新物种降临之前,能知道他们是怎么生存的。

关于用户研究

昨天晚上,黄猿师兄(@小猪和蜜桃的故事)过来给我们分享了关于用户研究的一些心得,感觉很不错,所以也分享一下。

1. 用户研究是隶属于UED的,在产品的各个阶段都需要用到他。

在产品未出来的时候,用户研究需要先行,进行用户调研,市场调研,竞品分析等等。在产品出来之后需要进行收集用户反馈,可用性测试,用户数据分析来改善产品的用户体验,最后当积累了一定量的大数据的时候,可以通过挖掘用户数据来推断出接下来做什么产品会受用户欢迎。大数据不仅仅是属于后端同学使用的,实际上数据的分析在改善产品方面有很大的作用。

2. 用户体验的五大层面。

从上到下是表现成,框架层,结构层,功能层和战略层。最顶层是用户直接能感受到的东西,而最底层是用户感知不到的,看起来很虚,但却很影响深远的一层。产品的形成,往往是由战略层开始,通过市场调研,发现做某类产品有市场,于是交给下游的产品经理做功能的需求设计,产品经理最后把功能和结构层框架层跟交互设计师一起确定,把产品的交互稿定下来,接下来就是UI表现层了。所以一个产品的产生往往是由战略层来决定的,他一开始影响深远,但随着时间的推移,他的影响会越来越小,直到战略方向要大调整的时候, 整个产品也即将面临大改版了。如下图

用户体验5要素的影响和时间的关系
用户体验5要素的影响和时间的关系

也可以看出,如果一个产品一开始的战略定位不对,后面调整起来,就是全盘都要调整了。(大公司的表现是,当产品换了一个新的老大,往往一个新的老大会想表现自己的‘杰出才能’,调整产品的战略,导致之做的很多工作要重新调整,最终反馈到用户的是:“哇塞,你们又升级啦!”“尼玛!这个按钮怎么没了?”“卧槽,排序算法又变了?” 等等)

3. 用户研究的手段

分类起来可以归结为两种:一种是面向人的定性研究,另一种是面向数据的定量研究

在做面向人的定性研究的时候,必须要把人物角色和使用场景都考虑到:

人物角色:好比说一个产品的使用者,是一个什么样的人?一个淘宝卖家客服,还是白领消费者,还是公司CEO,这些都必须要归类出来。然后对这些人分别进行定性研究。“你不能拿着你的社交APP去问一个还不回走路的小孩他的感觉是什么样的。” 也就是说你要先定位你要分析的人群, 然后再给这些人群归类,通过提取共性,抽象出人物角色。再进行分析。

使用场景:这是一个非常重要的因素却往往容易被忽视。比如你办公司的宽带是20M的,你不能把你的用户请过来你的办公司,让他体验你的产品顺不顺畅,而是应该走到你的用户所在的环境中去对用户进行调研。还有一些土豪公司,在自己的办公楼搞了一个XX产品用户体验式,里面是豪华的设备装修,8G16核的机器,然后邀请一批用户到你这里,给他们冲上一杯香浓的咖啡,然后让他们来体验产品,这种做法是跟用户的真正使用场景完全脱节的,这时候用户给你的反馈,一点用处都没有。

另外必须要注意的是,用户真正的需求,往往不是他们说出来的,而是通过观察感受出来的。人往往会有虚伪的一面,你问他,直接的反馈不一定是真实的反馈。(比如你要做一个男性成人用品的产品,需要知道用户的JJ长度分布情况,然后你调查的结果肯定会比大多数人实际长度长一些,无法做到客观。)

定量分析:

根据数据来做定量分析的结果,一般是比较客观的(数据足够多的时候)。但是数据只是反馈了客观的数据,你不能加上主观的猜测然后刚好符合数据的表现就说明是这样的。比如,你一个功能做上去好久发现没人用,然后数据分析的结果证实了这一点,如果这时候你说这个功能没用是不客观的,你要看这个功能有没有入口,然后在用户的使用场景下,找到这个入口困不困难等等。数据是客观的,但不能为了‘佐证’你某个观点而滥用数据。

数据分析一般是用来验证你产品新功能的决策正不正确。比如你通过ABtest发现新功能的用户活跃度和消费度更高了,说明这是一个好的功能可以上。反之,应该继续改进产品。

数据挖掘不同于数据分析,他问问可以挖出用户潜在的需求,这是用于帮助产品新功能或者说新产品的决策的。比如美国著名的视频网站netflix就是通过大数据分析他们的用户平时都喜欢看什么类型的电视剧,最后发现用户喜欢看剧情片,所以出钱投资拍摄了美剧《纸牌屋》,现在已经第二季了。当然数据挖掘的难度比数据分析更大,更有创造性。

题外话:netflix我用过他们的开源zookeeper客户端curator, 确实把zookeeper那些shi一样的接口包装得容易用了许多。(不过还是有少许bug, session expired后有些时候没有自动重连)如果你要用到zookeeper,可以试试他们的框架。

响应式交互网站

最近把博客升级了一下:

1. 主题换成了响应式(responsive)的主题

2. 评论系统使用disqus

响应式web设计
响应式web设计

为什么要这样呢?

随着移动互联网的崛起,越来越多的网站把他们的站点迁移到移动端,小公司(业务比较单一)的做法是直接做一个APP把web端的内容用app重新实现一把,而大公司一般(由于业务太多)是做一个移动平台的APP的皮,内嵌一个webview控件,里面跑的是H5的代码,可以保证各大智能手机平台(IOS, android)上访问到的内容是一模一样的,同时保证了开发的迭代速度。数据还是来自原来的数据,只不过是输出HTML5,同时做了响应式的交互罢了。这样同时可以保证APP不过于庞大的同时能提供跟web上一样的服务。在以前,wap流行的时候,wap浏览器渲染能力太弱,页面真心难看,所以大公司也不会太关注wap端的发展。但是智能操作系统的告诉发展为h5的流行带来了契机,移动端的体验容易上去了,各大小公司也就都来搞一把了。

响应式交互最早我care是谁提出来的,但是我最早知道的一个响应式交互这个词是来自于titter的bootstrap 的css框架,那时候(2011)还不懂什么是响应式交互,只不过感叹于这个框架的强大,所以用了起来。虽然他不兼容IE6,IE7两个原始浏览器,但是用来做后台系统的管理界面,那就甩出什么extjs,jquery-ui(我们都用过)好几条大街。如果你正好需要快速搭建后台系统,建议使用bootstrap。实际上现在好多创业型的小公司,为了快速开发同事保持界面的整洁,也采用了bootstrap框架来做开发(如果你团队缺乏专业的前端人才,正好拿来使用),兼容的事情,总会有别的框架帮你搞定。(我们的做法是只兼容到IE7,IE6直接提示用户去升级浏览器,否则是无法使用的。)

后来越来越多的地方有人提到了响应式交互,我的理解是,实际上就是自适应式的交互,页面的内容能够根据你浏览器当前的window size来调整内容(要么隐藏,要么换行)的显示,以期望你的网站在各种分辨率下都能正常访问。目前国内大多数网站的大多数页面都还是固定宽度的(900,950,1000等),很少有整体网站做了响应式交互的,因为实在不好实现。像国内UED团队比较活跃的淘宝网,也仅仅是首页和“我的淘宝”做了响应式的设计,除了这两个之外的其他页面都是固定宽度的(1000)同时主内容居中显示。

到了移动端,我们发现这个做响应式页面的难度降低了,因为目前主流的移动平台IOS和Android上的浏览器几乎都是全面支持H5和CSS3的,这样的话再移动端使用CSS3来写响应式的页面难度就大大降低了,这是移动互联网天然的优势,也是他之于pc互联网有大进步的地方。当然目前H5和CSS3在android平台上表现出来的性能还是不佳,导致一些使用app内容webview来加载h5内容的app我们经常要等好久(比如手机淘宝的app,用三星的s4,渲染一个页面还是太久,比iPhone5要慢个1两秒),另外是canvas的性能也不咋地。当然这主要是android系统性能不够优化的原因,但是我们看到android的进步很快,相信很快这两个系统直接的性能差距就会没有了,到时候正是H5和CSS3统一移动端的时候。

所以,你如果打算做一个新时代的网站,注意要多考虑响应式(responsive)交互以及移动互联网。

扩展阅读:

响应式网页设计  http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%93%8D%E5%BA%94%E5%BC%8F%E7%BD%91%E9%A1%B5%E8%AE%BE%E8%AE%A1

响应式web设计 http://www.yixieshi.com/ucd/11828.html