人工智能|复盘总结近期的一个人工智能物联网(AIoT)项目?( 二 )


其次,做产品规划与定位时,一定要从复杂的业务中剥离出核心的业务价值点,契合客户核心的目标才是最重要的。解决问题或者设定产品目标:我们既不能仅仅局限于解决某一个业务场景,但是又要细化的某一个业务场景,分开需是一个价值好的模块有独立价值,各个模块组合起来,还能形成更大的业务闭环产生更大组合效应目标。
这个项目,经过一轮调研下来,我明确的业务核心发力点,即一个目标,三个业务组,两个管理关键点。目标仅仅契合客户的经营中最关心的点,这个点能够未客户创造核心的效益,实际经营中客户也是围绕这个核心目标进行展开。
总结:在这个阶段其实对于产品经理的经验其实考验非常大,要求有非常强的洞察力,能够从客户不经意的一句话,甚至处理业务的一个动作,就能够思考到是否是个小的价值功能点。还要具备很强的沟通的能力,凡是沟通和表达能力差一点的,很能从最懂业务的客户那里获取到核心的需求点。
做B端模糊的业务,完全不像一个有明确的目标的C端业务,毕竟我们自己不是客户,我们对客户的业务场景一开始是不了解。同时,产品经理需要具备多项技术能力,能够知道一些技术原理,知识要全面,系统&软件&硬件&算法等,因为每一次调研其实自己大概就要有一些初步设想和方案,如果完全不懂技术,或者只懂一部分,还是不够的。
2. 方案设计这个项目,经过调研我已经拟定了产品目标,那么接下来就是具体的方案设计与产品规划设计。对于总体方案其实非常明确,就是某大型集团的门店数字化转型升级,那么核心就是围绕这个进行展开,由多个业务子系统负责支撑!经过多轮与客户高层的汇报沟通,总体方案获得认可得以明确,剩下的就是具体如何去执行目标。
在调研的过程中其实积累了较多的可以发力的业务,但是还必须平衡一下具体从哪一个业务开始,万丈高楼平地起,纵然业务再多,也需要先明确一个核心先做的业务。平衡业务从哪里开始的时候,我主要考虑了以下几个因素:

  1. 这一个业务是否所有门店都适用?考虑的是产品的适用性以及可扩展的规模,因为规模决定了最后投资收益的核算;
  2. 这一个业务是否核心刚需?对于第一个业务非常重要,客户或者门店对于一个供应商其实一开始是很陌生的,那么只有产品足够刚需且足够好才容易被接受获得推广;
  3. 投资回报比如何?项目的核心目标是降本增效,那么一定要体现出核心的投资回报比,那么一定要非常容易能够测算出项目的经济价值,且价值较大。
综合以上几个因素,我们选择了第一个业务项目:
  1. 项目可以在所有门店进行部署,不论是新开的门店,还是老门店,不受环境的约束;
  2. 业务非常刚需,和一线员工以及门店管理员一聊对方就清楚价值,且目前没有被很好的解决;
  3. 可以省人工,且可降低工作强度具备很好的员工满意感价值。
具体到产品方案设计的时候,又增加了几个考虑选项:
  1. 尽量不过多增加硬件投入,因为门店上千家,单个门店增加一项硬件投入,整体下来就比较大,所能使用软件或者现有硬件基础设施就基于现有设施进行;
  2. 不拘泥于单一单元考虑问题,实现总体考虑,一项信息多个业务使用,降低研发投入,避免重复设计。
3. 产品设计&研发由于肩负方案与产品以及项目管理职责,所以产品设计部分也需要自己实际考虑;软件交互以及UI设计其实没有什么特别需要强调和总结的,其实就是按照常规的优秀水准进行就可以了;主要总结一下关于AI视觉相关的思考,项目主要的核心内容就是利用安防监控网络进行视觉解析,然后用于客户经营业务的辅助,从而降低人工成本。
那么整个产品的核心设计部分就落在了AI视觉算法的挖掘上了,这个上面其实主要以下经验总结:
  1. 算法的核心目标是解决业务场景中的问题,所以第一步,一定是深入到场景中,挖掘出业务场景中的核心问题,然后针对相关问题思考视觉算法;
  2. 人员总是懒惰的,不要寄希望于需要人工过多的主动配合以及增加其他特定的识别标志物;整个问题的解决重点是要回归到业务场景本身,要从场景中去挖掘,就是客户现有场景中的物品的以及画面。重心应该放在如何利用好这些信息,如何更精准的识别出来;
  3. 需要多重穿插,识别物是一方面,连续动作是一方面,甚至还需要结合其他信息进行综合判断,但是核心点还是落在于如何巧妙解决问题;实在困难的时候,我也曾出现过连续用我这个人,“人工”识别业务场景几个月思考问题,最终找到了某几个问题的处理方案;