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實習心得分享 – B2B 新創公司 AI 產品經理實習分享(一)

By 2022年12月28日 12 1 月, 2023 No Comments

魏佑霖 Weber Wei

國立台灣大學
台大農業經濟研究所 碩士

目前就讀於國立台灣大學的 Weber,在碩一下加入 MoBagel 實習。原本就熱衷於數據驅動解決方案 (Data-driven) 的他,先後在行動貝果的 Sales Team、Product Team 兩個團隊實習。由於跨職位的實習經驗,讓 Weber 從不同的角度換位思考,對於產品開發與研究能擁有更全面的洞察。一起來看 Weber 的實習的心路歷程吧!

在開始聊實習旅程之前

大家好,我是 Weber,這次來分享在 AI 新創公司 MoBagel 擔任產品經理實習的心得與收穫,在分享之前,先聲明我僅以實習生的角度分享產品經理工作,以及 MoBagel 是間以 AutoML 為主的 B2B 軟體產品公司,如有文中不夠客觀的部分,還請見諒!

首先介紹我的背景

學歷:台大農業經濟研究所 碩士 ( 碩一下加入 MoBagel )
| LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/weberwei/
| 與這份實習相關的經驗
1. Problem-Solving 相關:
管顧社、台大 CTPS 課程、CXW 等
2. 數據分析相關:修過製造業數據科學、行銷資料科學、線代等課程,會手刻一些 ML 模型
3. 程式語言:Python, SQL, Java
4. 創新經歷:生產與銷售高單價植觀葉植物,瞄準疫情商機,曾創造數十萬營收 ( 過去副業 )

MoBagel 在做甚麼

行動貝果 MoBagel 是一間專注於 AI/AutoML 和資料科學領域的軟體產品公司,透過 AutoML 與 AI 解決方案幫助客戶更快速、無痛地導入 AI 應用, MoBagel 客戶來自於製造、零售、電信、供應鏈等產業。

| 公司規模:大約有 100 人,主要有台灣、美國、新加坡辦公室
| 公司產品:Decanter AI (AutoML Platform)、8ndpoint ( MarTech 數據整合與應用工具 )
| 其他服務:Google Workspace 代理、廣告投放服務、AI 專案顧問服務、AI Workshop、學校教育
| 公司精神:Think with AI, simplify the future.
| 募資狀況:2022 年 A+ 輪募資,累計募資金額為 2100 萬美元

申請/轉換產品經理實習的原因

我在 2022 年 5 月加入 MoBagel Sales Team,擔任專案經理 (Pjm) 實習生 6 個月,因為想要學習與了解更多軟體公司的運作模式,以及運用所學知識與經驗、幫助公司帶來更多 impacts,所以向公司申請轉換到 Product Team 的 Product Manager Intern。

在新創公司中,可以嘗試爭取自己想要的發展方向! 有主動申請與準備好就有機會

產品經理實習生在做什麼

產品經理的工作內容會根據不同產業、軟體硬體、2B 或是 2C 商模、產品成熟度等而有些不同。我們公司是 B2B 的軟體公司,將在明年投入更多海外市場的業務拓展 ( 美國、日本、新加坡等國家 )。

這次實習我主要協助 Senior Product Manager 制定下一年的 Product Strategy,具體則是透過市場分析、競品分析、與不同團隊的需求訪談與現況分析,產出未來一年的 Roadmap。

負責的產品是 Decanter AI ( MoBagel 自行開發的 AutoML 平台 ) 幫助使用者從數據收集到模型預測結果的部屬更自動化 ( 目前專注於結構化資料 )。

🚩 Decanter AI 自動化機器學習平台:https://mobagel.com/tw/decanter-ai/

Decanter AI 資料處理
Decanter AI 概念示意圖

簡單分享一下,Product Strategy 是什麼?如下圖所示,Product Strategy 的位階在於公司策略目標與產品 Delivery 之間,內容包含:目標客群、解決的問題、價值主張、差異化、訂價、銷售方式等。

產品發展策略

如何產出 Product Strategy ?

基於公司目標與策略,透過外部市場分析與內部資源盤點,收斂出 Product Strategy。

聽起來容易,實際上很複雜,原因大致歸納如下:

  1. 大量資訊整理與收斂
  2. 盡可能滿足各個團隊與 Stakeholder 的需求與期待
  3. Product Strategy 需動態調整,並兼顧 Top-down 與 Bottom-up 的資訊流通
  4. 產品有點複雜,牽扯到許多資料學知識與不同產業的 Domain Knowledge

在與 Senior Product Manager 一同工作時,最常用到的分析思維:

  1. 永遠以終為始 Goal-oriented
  2. 拆解問題盡量 MECE
  3. 假說思維 Hypothesis thinking

制定 Product Strategy 是個不斷驗證假說的過程,尤其軟體產業的市場高速變動,需要快速迭代、優化。驗證假說的方式很多種,常見的方式有:二手資料調研、產業專家諮詢、使用者訪談等,但需要考慮問題的重要性與驗證假說的成本,在資源有限的情況下 deliver 高品質的內容。

講完大致上的實習內容後,以下是我對於 PM 這個職位的觀察:

產品經理是個需要兼具策略規劃與落地執行能力的角色

要帶領團隊成員走向正確的方向,找出市場需求、使用者痛點,並思考我們技術如何幫助客戶創造價值,以及評估市場商機、與競品做出差異化,此外,也要盤點公司內部資源 ( 工程開發與維護、行銷業務等資源 ),訂出合適的目標與找出符合各個 Stakeholder 需求的甜蜜點。

產品經理團隊協作概念

除了有邏輯有系統地分析問題,也要有強大的溝通能力。

有了產品策略後,需要落地執行與不斷修正。

小小補充一下:AI 產品與一般軟體產品的差別

  • 產品化很不容易:不同命題需要不同的資料欄位、前處理方式、特徵工程、演算法等,很難一套產品滿足各種應用場景。
  • 目標客群/使用者的選擇:針對使用者了解資料科學程度、所在領域的資料性質等,對於產品的需求也不太一樣,鎖定明確的 TA 才能將產品創造更多價值。
  • 市場的接受度還有成長空間:市場目前對於 AI/ML 還很陌生,且許多企業的數據量與數位人才還不夠多。
  • AI/ML 的應用比較像是 90 分到 98 分的過程:對於大企業可能有足夠的 impact,但中小企業未必,可能一些統計分析方式就能有不錯的成效 ( 當然不同的命題有不同的情況 )。
  • 預測到決策還有一段距離:除了產出預測結果外,可能還需要搭配決策的方法 ( 如:作業研究的方法 ),讓分析結果有更多 insights、更接地氣。

以上是本人的小小觀察。總之,AI 產品相較多數產品複雜,技術門檻也高!

MoBagel 公司福利與工作氛圍

1. 提供早餐與晚餐,週五額外提供午餐,也有零食櫃、牛奶等 ( 實習生也有,超爽的 )
2. 可以很方便地跟不同職位的人約 1 on 1 聊聊,解決工作上遇到的問題
3. 很多會議室、電話亭,想一個人工作的時候可以到閒置的會議室工作
4. 給予實習生很大的發揮空間,這點超重要!

MoBagel 的大家人都超好,像是朋友一樣。

行動貝果辦公室環境
MoBagel 辦公室的植物,很讚!

總結實習的收穫

做產品與做專案的思維轉換:更長遠、廣闊的思考問題

做產品需要更長遠的規劃,並持續更新調研結果,以及快速迭代產品開發,同時需要用廣闊的視野看待不同的利害關係人 ( 同時顧及:老闆、業務、行銷、工程等團隊 )。

跨職位的收穫:更換位思考

從 Sales Team 轉換到 Product Team,從第一線接觸客戶到幕後規劃與分析產品,轉換職位讓我有更多對於公司與產品發展的 insights,並協助 Sales Team 與 Product Team 有更緊密的合作,同時在看待事情時更能換位思考,產出更符合不同團隊所需的交付內容。

策略與解決問題能力的培養

策略不外乎是在資源有限的情況下,如何做更好的資源配置,以達成目標。產品經理實習的職位讓我接觸更多元的訊息,以及不斷練習管顧的技巧,像是提出好的分析框架、進行假說驗證等,最終幫助主管更快速地評估後續行動方案。

補充:有時候覺得自己拆解問題的 Framework 很爛,但藉由實習不斷練習拆解問題,持續精進解決問題的能力 ( 產品經理常常遇到陌生問題 )。

產品經理的技能學習

  • 市場調研、競品分析:跟 Verlyn 學到如何從競品調查中,更快速地切入公司適合的市場與產品方向。
  • Scrum 精神以及如何落實:這個超級重要,尤其是落實 Scrum,需要根據不同團隊、公司狀況而做調整,做好 Scrum 可以提升開發效率許多!
  • 產品經理常用的工具:畫 wireframe, 寫 spec, 與專案管理等工具。

溝通能力的學習

一個優秀的 PM 需要有良好的溝通能力,不論是帶工程團隊,還是與老闆向上管理,皆需要照顧到大家的想法,甚至也要優化溝通管道或工作流程,提升整體團隊的工作效能。看到 Verlyn 十分強大的溝通能力,希望有一天也能像她那麼厲害!

數據科學的實踐

  • 資料科學技術面:公司的資料科學家每 1~2 周會舉辦 TPDC 課程(To be Professional Data Science Consultant),目的是深化內部人員資料科學知識,以及了解資公司產品如何應用資料科學技術。可以從這些課程了解更多資料科學產品面與實務的知識。
  • 產業應用數據面:產品與業務團隊會挖掘既有客戶與 TA 產業的資料科學應用,同時也學到一些產業的知識,如:供應鏈管理、製造業、零售等。數據分析不只是要找出預測結果最好的模型,更是要往上一層思考如何幫助客戶產生商業價值。

延伸閱讀:實習心得分享 – 新創公司業務團隊 PjM 實習分享(二)

總結

產品經理實習生是個很有趣的工作,可以從更高的角度看待產品開發與運營,但同時也需要承擔來自四面八方的需求與壓力,是個高挑戰性的職位。但總體來說,我還是很喜歡 PM 的角色,因為能幫助公司、客戶帶來許多 impact。

最後,感謝帶我的主管 Verlyn、前 mentor Andy,以及 MoBagel 公司的栽培,讓我在實習期間有滿滿收穫!尤其是 Verlyn,平常十分繁忙,需要帶領開發團隊,以及與不同 BU 和老闆開會,但 Verlyn 總會撥出時間,手把手教我需多 PM 知識與思維 ( 淚推 )。

⁍ 原文同步刊載於 Weber 的 Medium

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