05 | 通过一个 AI 产品的落地，掌握产品经理工作全流程

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

AI产品经理的工作流程具有独特性，本文通过一个预测用户流失的项目详细介绍了AI产品经理的工作流程。首先，产品定义阶段需要与业务方共同沟通，明确业务预期目标和上线时间。其次，技术预研阶段需要与算法同学沟通，判断数据是否满足业务需求，并根据算法预估调整需求内容。接着，数据准备阶段需要根据模型预研结果和实际情况，协助算法同学准备数据，包括获取内部业务数据、跨部门集团内数据和外采数据。在数据准备过程中，产品经理需要根据业务理解提供有代表性的数据集，并根据经验提供可能帮助模型提升的特征。整个流程展现了AI产品经理在产品定义、技术预研和数据准备等环节的工作特点和重要性。 模型构建完成后，需要组织算法同学对模型进行宣讲，了解模型选择的算法、特征、建模样本和测试结果。随后，对模型进行评估验收，重点关注模型的准确率和是否满足业务需求。工程开发完成后，进行工程测试验收，然后进行产品上线运营。AI产品经理需要持续观测数据表现，监控模型效果并分析是否需要迭代。 整个AI产品构建流程从产品定义、技术预研、数据准备、模型构建，再到模型验收和工程开发上线。其中，产品定义、数据准备和模型构建是重要关注点。AI产品经理需要深入沟通业务需求，协助获取高质量数据，并重视模型评估，以确保项目成功。 AI产品经理的工作流程与一般产品经理的工作流程最大的不同在于对数据准备和模型构建的重视，以及持续观测模型效果的需求。这些不同源于AI产品的特殊性，需要产品经理深入理解业务和技术，以确保AI产品的成功上线和运营。