模块 2: 高级产品管理工作2.3: 产品策略

2.3: 产品策略

  • 完成时间： 60-90 分钟
  • 前提要求： 模块 1.4（任务编排）、模块 1.5（自定义子代理）

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概述

模块 2.3 教你使用 AI 作为思考伙伴来制定产品策略。你将使用 Rumelt 的策略内核框架（诊断 → 指导政策 → 连贯行动）来构建战略思维，通过魔鬼辩护人压力测试选择，并将策略文档转换为执行演示。

关键要点： AI 无法为你做出战略决策，但它可以帮助你更快地研究、严格应用框架、挑战假设并清晰沟通。

什么是产品策略？

产品策略是一套关于艰难选择的集合，涉及在哪里集中资源以及如何创造竞争优势。

策略 vs. 非策略

非策略真实策略
”增加 50% 收入”（目标）“专注于针对 SMB 的语音优先 AI，明确不与 Notion 在广度上竞争”（明确选择 + 权衡）
“构建 AI 聊天、语音、自动化”（功能）“在一个我们可以用有限资源独特获胜的能力上深入发展”（聚焦方向）
“成为最好的生产力工具”（愿景）“最初补贴 AI 成本以通过使用数据和留存建立防御性”（定位）

AI 在策略中的角色

AI 不能做AI 能做
做出权衡（需要判断力）并行研究竞争对手
提供关于市场的深入上下文严格应用框架
承诺艰难选择挑战假设（魔鬼辩护人）
合成文档和创建演示

Rumelt 策略内核框架

三部分结构

┌─────────────────────────────────────────┐
│         1. 诊断                        │
│    挑战/机会是什么？                   │
└─────────────────────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│       2. 指导政策                       │
│   我们的整体方法是什么？                │
│   （在哪里竞争，如何获胜）               │
└─────────────────────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│      3. 连贯行动                        │
│   我们将采取什么具体步骤？               │
│   （相互强化并与政策对齐的举措）         │
└─────────────────────────────────────────┘

1. 诊断

基于真实数据的战略挑战或机会的清晰、可操作陈述。

好的诊断：

AI 格局正在迅速升温。Notion、Linear 和 Asana 在过去 6 个月内都发布了 AI 功能。作为一个较小的参与者，有 2 人的 AI 团队和有限的预算（每季度约 5 万美元），我们无法在广度上竞争。我们需要找到一个防御性位置，在那里我们可以用有限的资源独特获胜。

糟糕的诊断：

竞争对手在做 AI（太模糊，没有洞察）

2. 指导政策

关于在哪里竞争和如何获胜的明确权衡的整体方法。

好的指导政策：

我们将专注于针对 SMB（5-20 人团队）的语音优先 AI，明确不与更大的参与者在广度上竞争。我们将通过小团队需要但企业聚焦的竞争对手不会构建的 AI 功能进行差异化。我们将在基础定价中补贴 AI 成本以推动采用，最初接受较低的利润率以通过使用数据和留存建立防御性。

糟糕的指导政策：

我们将构建出色的 AI 功能并在市场上获胜（没有选择，没有权衡）

3. 连贯行动

实施指导政策并相互强化的具体、协调的举措。

好的连贯行动：

Q1 2026：
- 将语音扩展到会议笔记 + 任务分解（深化语音能力）
- 发布 SMB 特定模板（5-20 人团队工作流）
- A/B 测试基础价格中的 AI vs. 高级层

Q2 2026：
- 语音协作功能（多用户语音会话）
- SMB 管理仪表板（小团队主管的使用跟踪）
- 基于 Q1 数据完善定价

策略开发工作流程

1. 竞争研究
   ↓ (使用带有 WebSearch 的并行代理)

2. 战略选择
   ↓ (做出 5 个关键权衡决策)

3. 魔鬼辩护人
   ↓ (压力测试每个选择)

4. 合成
   ↓ (AI 使用 Rumelt 内核创建策略文档)

5. 演示
   ↓ (使用 pptx 技能创建执行幻灯片)

1. 使用并行代理进行竞争研究

启动多个代理来同时研究不同的竞争对手。

启动 3 个代理来研究竞争 AI 格局：
- 代理 1：研究 Notion 的 AI 功能、定价和定位
- 代理 2：研究 Linear 的 AI 功能、定价和定位
- 代理 3：研究 Asana 的 AI 功能、定价和定位
 
对于每个竞争对手，我需要：
- 他们发布了什么 AI 功能
- 他们如何定位和定价 AI
- 什么似乎在工作 vs. 不在工作
- 哪里可能有空白给我们

为什么并行代理有效： 比顺序研究快 3 倍，每个代理使用 WebSearch 获取最新信息。

2. 做出战略选择

回答 5 个多选题，强制做出真实权衡：

选择选项
#1：专注 vs 广度A) 在一个能力上深入发展
B) 将 AI 扩展到所有功能
C) 为能力建立伙伴关系
#2：竞争响应A) 竞相创新
B) 不同方式差异化
C) 忽略并专注于路线图
#3：商业模式A) 高级 AI 层（利润率优先于采用）
B) 补贴以推动采用
C) 基于使用的定价
#4：产品范围A) AI 作为产品
B) AI 作为增强
C) AI 用于特定工作
#5：风险容忍A) 快速行动，承担风险
B) 深思熟虑并防御性
C) 等待并学习

你的 5 个答案成为你的指导政策。

3. 魔鬼辩护人 - 压力测试选择

在每个选择后，使用 AI 来挑战你的思路：

用户选择：A) 在语音上深入发展
 
魔鬼辩护人响应：
你在语音上下了所有赌注。但如果语音在 6 个月内变得
商品化呢？OpenAI 刚刚以 1/10 的成本发布了更好的语音
识别。如果每个人都有语音，你就在不再差异化的东西上
建立了你的策略。有 2 人团队，你不会有资源来转向。
这不是有风险吗？
 
用户然后：坚持选择 OR 重新考虑

为什么这有效： 迫使你在承诺之前思考缺点。最好从 AI 那里听到艰难的问题，而不是从你的 CEO 那里。

4. 合成策略文档

一旦你做出了 5 个战略选择，AI 使用 Rumelt 内核将它们合成到一个完整的策略文档中：

AI 负责：

  • 竞争研究 → 诊断
  • 你的 5 个选择 → 指导政策
  • 创建与选择对齐的 6 个月路线图 → 连贯行动

你提供：

  • 战略选择（AI 无法做出这些）
  • 关于约束和情况的上下文
  • 关于哪些魔鬼辩护人挑战重要的判断

输出结构：

# H1 2026 AI 产品策略
 
## 诊断：战略挑战
[竞争格局 + 你的约束 → 核心挑战]
 
## 指导政策：我们的战略方法
[你的 5 个选择合成到连贯方向]
[明确权衡 - 我们不做什么]
 
## 连贯行动：H1 2026 路线图
 
### Q1 2026
- 举措 1（与选择对齐）
- 举措 2（与选择对齐）
 
### Q2 2026
- 举措 3（建立在 Q1 上）
 
### 成功指标
- 指标 1：[目标]
 
## 关键假设
- 假设 1：[什么需要是真的]
 
## 竞争定位
- 为什么客户选择我们 vs. 替代方案
- 风险和缓解

5. 使用技能创建执行演示

使用 pptx 技能将你的策略文档转换为演示幻灯片：

使用 pptx 技能从我的策略文档创建执行演示。
 
要求：
- 12-15 张幻灯片覆盖完整策略
- 包括：标题、执行摘要、诊断、竞争
  格局、战略方向、权衡、路线图 (Q1/Q2)，
  成功指标、关键假设、为什么我们会获胜、风险
- 面向执行受众的专业设计
- 保存为 strategy-review-slides.pptx

注意： pptx 技能需要 python-pptx 库。如果安装失败，你可以创建幻灯片的 markdown 大纲。

真实世界示例

场景： 你是 SingTech 的 AI 产品经理。你发布了用于 K歌娱乐的 AI 语音点歌功能（好评如潮，使用率中等）。领导层问：我们应该如何为 H1 2026 演进我们的 AI 策略？

方法：

1. 并行研究竞争对手：

启动 3 个代理来研究：
- Notion AI（定位、功能、定价）
- Linear AI（工程聚焦功能）
- Asana AI（企业聚焦、战略方向）

2. 识别诊断： 基于竞争研究 + 约束（2 人 AI 团队，每季度约 5 万美元预算）：

我们无法用有限资源在广度上竞争。需要找到防御性位置，在那里我们能独特获胜。

3. 做出战略选择：

  • 专注：在语音上深入发展（不是广度）
  • 竞争：针对 SMB 差异化
  • 定价：补贴以推动采用
  • 范围：AI 作为增强
  • 风险：深思熟虑并防御性

4. 魔鬼辩护人每个选择： 在每个选择后，听到挑战并完善或坚持它。

5. 合成策略： AI 创建带有诊断、指导政策、连贯行动的完整策略文档。

6. 创建幻灯片： 使用 pptx 技能生成 13 张幻灯片的执行演示。

最佳实践

要做的：

  • 基于真实数据制定诊断（竞争研究、用户反馈、市场趋势）
  • 做出明确权衡 - 说你不做什么
  • 严格使用魔鬼辩护人来压力测试每个选择
  • 确保连贯行动相互强化
  • 记录假设并每季度审查

不要做的：

  • 让 AI 做出战略决策（那是你的工作）
  • 将目标与策略混淆（“增加 50% 收入” 不是策略）
  • 跳过艰难权衡（真实策略需要说 NO）
  • 忽略竞争格局或设置后忘记策略

故障排除

我的策略感觉很通用 - 可以适用于任何公司

修复：

  • 审查指导政策 - 它是否说了你不做什么？
  • 添加具体约束：“有我们 2 人团队和 5 万美元预算…”
  • 测试：竞争对手能否逐字逐句复制这个？如果是，它就太通用了。

魔鬼辩护人问题感觉不公平/过于负面

记住： 最好从 AI 那里听到艰难的问题，而不是从你的 CEO 那里。如果你无法为你的选择辩护，也许重新考虑。使用挑战来完善你的思路。

pptx 技能无法安装 / python-pptx 错误

修复：

  1. 尝试：pip install python-pptx
  2. 如果失败：pip3 install python-pptx
  3. 如果仍然失败，创建幻灯片的 markdown 大纲

我的 5 个战略选择相互矛盾

修复：

  • 一起审查所有 5 个选择 - 它们是否讲述了一个连贯的故事？
  • 检查矛盾：不能既深入专注又到处扩展
  • 测试连贯性：你能否用一段话解释所有 5 个选择？

下一步是什么？

你现在了解：

  • 产品策略是关于做出艰难选择（在哪里竞争，如何获胜）
  • Rumelt 策略内核框架（诊断 → 指导政策 → 连贯行动）
  • 如何使用 AI 进行竞争研究、魔鬼辩护人和文档合成
  • 如何使用技能将策略文档转换为执行演示

你已经完成了模块 2 - 实用产品管理应用！

在三个模块中，你学习了完整的 AI 驱动产品管理工作流程：

模块你学到了什么
2.1：撰写 PRD@-mentions 提供上下文，并行代理用于战略方法，子代理用于反馈
2.2：分析数据漏斗/调查分析、场景建模、A/B 测试细分
2.3：产品策略竞争研究、魔鬼辩护人的战略选择、框架合成、演示

模块 1 技能如何支持模块 2 应用：

模块 1 技能模块 2 应用
文件操作（读取、写入、编辑）阅读模板、创建策略文档、分析 CSV
搜索工具（Glob、Grep）探索上下文文件、定位研究
任务编排并行 PRD 生成、竞争研究
子代理多视角反馈（工程师、高管、用户研究员）
技能将策略转换为执行幻灯片（pptx）
WebSearch竞争格局研究、市场情报

对于互动版本：

输入：/start-2-3
2.2: 分析数据公司概述