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Scott Belsky

Detailed Analysis & Action Guide/2024-05-20

产品感第一英里AI 变革创业心态极简主义用户心理学

内容概要

本期访谈中，Scott Belsky 分享了他对产品感（Product Sense）、创业心理学以及 AI 如何重塑产品开发流程的深刻见解。他提出了著名的“第一英里”（First Mile）理论，强调用户在最初 30 秒内的“懒惰、虚荣和自私”。此外，他详细讨论了如何在资源受限的环境下通过“砍掉一半功能”来提升核心指标，以及 AI 如何通过“折叠技术栈”让产品经理和设计师探索更广阔的创意空间。这不仅是一场关于产品的对话，更是一场关于人类心理与技术演进的深度思辨。

逐字稿双语 PDF

工具/书籍

  • Adobe Express / Firefly
    -Adobe 推出的生成式 AI 创意工具，旨在降低创作门槛。
  • Tome
    -Scott 投资的 AI 演示文稿工具，可根据叙述自动生成 PPT 框架。
  • Queue
    -跨平台的流媒体内容清单管理工具。
  • 《Build》- Tony Fadell
    -Scott 极力推荐的产品实战书籍，由 iPod 之父撰写。

行动建议

今天

  • 第一英里审计: 亲自走一遍自己产品的注册流程，记录下每一个让你感到“费劲”或“无聊”的瞬间。
  • 三问测试: 打开产品最核心的三个页面，检查是否能清晰回答“我从哪来、我在干嘛、我去哪”。

本周

  • 功能杀手清单: 列出产品中用户使用率最低的 20% 功能，评估如果下周关掉它们，核心指标会发生什么变化。
  • AI 辅助探索: 尝试用 ChatGPT 或 Claude 针对你正在策划的一个功能生成 5 个不同的交互方案。

深度探索

  • 订阅 Implications: 阅读 Scott 关于 AI 长期影响的深度思考。
  • 研究“黄金直觉”: 观察团队中资深 PM 的决策逻辑，分析他们是如何平衡数据与心理直觉的。

关键洞察

  1. 心理学 > 技术: 产品的胜出往往不是因为技术更先进，而是因为它更顺应人类的原始本能（懒惰、虚荣）。
  2. 惊喜的力量: 用户不会传播“符合预期”的产品，只会传播“超出预期”或有“魔术感”的产品（如 Tesla 的彩蛋）。
  3. 资源作为肌肉: 资源是碳水（短期供能），资源感是肌肉（长期能力）。在经济下行期，锻炼“资源感”是团队的核心竞争力。
  4. AI 扩大探索面: AI 的价值不在于给出最终答案，而在于将原本需要几周的方案探索缩短至几秒，从而让 PM 有更多机会找到那个“例外”。
  5. 管理者的叙事职责: 在“混乱的中期”，领导者的任务是向坐在“黑窗后座”的团队成员不断播报进度，防止他们因看不到终点而崩溃。

嘉宾介绍

Scott Belsky

  • 身份: Adobe 首席战略官 (CSO) 兼设计与新兴产品执行副总裁，Behance 创始人。
  • 职业经历:
    • Behance - 创始人兼 CEO (2006 - 2012)，后被 Adobe 收购。
    • Benchmark - 风险合伙人 (2016 - 2017)。
    • Adobe - 曾任首席产品官 (CPO)，现任首席战略官。
  • 核心专长: 产品心理学、创意工作流优化、早期风险投资、组织设计。
  • 社交媒体:

核心论点

论点一：产品感本质上是人类心理学

核心观点: 优秀的产品经理不应迷恋解决方案，而应深度共情用户的痛苦。

  • 用户本性: 在接触新产品的前 30 秒，用户是“懒惰、虚荣且自私”的。他们不想学习，只想立即看起来很棒并获得成功感。
  • 第一英里 (First Mile): 团队往往把最后的时间花在打磨功能，却忽视了用户最初的 30 秒体验（引导、默认设置、定位感）。

"In the first 30 seconds of using a new product, you are lazy, vain, and selfish." — Scott Belsky

论点二：通过“减法”实现增长（Half-Half 规则）

核心观点: 减少选项和功能往往能显著提升核心业务指标。

  • 优化你“想要”的问题: 不要为了防止用户流失而堆砌功能，要优化到让用户因为喜欢你的核心功能而向你索要更多。
  • 杀掉功能: Scott 分享了在 Behance 早期通过砍掉“小贴士交换”和“群组”功能，反而让核心指标（项目发布量）增长了 10 倍的案例。

论点三：AI 正在“折叠”组织技术栈

核心观点: AI 将消除职能间的壁垒，让个人拥有跨领域的“超级权力”。

  • 探索空间: AI 不会取代创意，但会极大增加“探索表面积”。PM 可以利用 AI 快速生成 5 个方案，即使不直接使用，也能通过排除法找到最优解。
  • 黄金直觉 (Golden Gut): 随着 AI 承担了重复性劳动，产品领导者的核心价值将转向基于心理学和经验的“直觉决策”。

数据验证结果

验证项 1: IBM 首席执行官称 AI 将取代 8,000 个岗位。

  • 原文声称: "IBM 负责人宣布他将不再雇佣原本要雇佣的 8,000 人，因为 AI 可以完成这些工作。"
  • 验证结果: ✅ 确认
  • 来源: Bloomberg (2023年5月报道)
  • 可信度: ⭐⭐⭐

验证项 2: 100 多年前人类的预期寿命仅为 25 岁。

  • 原文声称: "100 多年前人类的预期寿命是 25 岁。"
  • 验证结果: ⚠️ 存疑（数据略有偏差）
  • 来源: Our World in Data
  • 分析: 1900 年全球平均寿命约为 31-32 岁。虽然 Scott 的具体数字略低，但他关于“人类生物本能追求短期反馈”的逻辑在进化心理学上是成立的。
  • 可信度: ⭐⭐

验证项 3: Vinod Khosla 预测 AI 将取代 80% 的工作。

四维分类评估

🟢 高度正确（已验证）

观点 1: 第一英里（Onboarding）对留存至关重要。

  • 依据: 行业公认准则，留存曲线的斜率通常在第一天就已决定。

观点 2: 资源匮乏（Resourcefulness）比资源（Resources）更能激发创新。

  • 依据: 经典的“精益创业”理论及 Adobe 自身转型的成功实践。

🔵 当下可执行（有明确步骤）

建议 1: 创业信念测试。

  • 执行方法: 问自己“如果已知现在的所有信息，我还会开始吗？”如果答案是否定的，立即转型或停止。

建议 2: 产品的“三问”审计。

  • 执行方法: 在任何页面问自己：我怎么到这的？我现在要做什么？我下一步要去哪？

🟡 理智质疑（需验证）

存疑点: AI 真的能让 PM 完全取代数据分析师吗？

  • 质疑原因: AI 目前在处理复杂、特定业务逻辑的数据时仍存在“幻觉”风险，完全脱离专家可能导致决策偏差。

🔴 需警惕（风险点）

风险点: 过度简化的“砍功能”策略。

  • 风险说明: 对于 B2B 软件，某些低频功能可能是大客户签约的硬性要求（Checklist），盲目砍掉可能导致大客户流失。

深度评分

知识价值: 9.5/10

  • 提供了极高维度的产品哲学和心理学框架。

可执行性: 8.5/10

  • 无论是“第一英里”还是“三问测试”，都有极强的落地性。

商业潜力: 9.0/10

  • 对 AI 时代的组织变革提供了前瞻性的指导。

投入产出比: 10/10

  • 1 小时的对话涵盖了 Scott 20 年的创业与管理精华。

综合评分: 9.3/10

参考来源