【重磅系列】跟着老汤一步一步建立产品管理体系-第四篇-系统管理体系-产品周期管理系统(下)

情况3:产品发展周期缺乏前瞻

在上一篇中,我讲到了,产品发展周期可以分为两个阶段,一个是新产品管理阶段,一个是产品上市后的管理阶段,也可以理解为新产品周期和产品生命周期两个周期的管理。

当然,这是一种学术化的定义,对于我个人来说,我会从产品管理的角度去考虑,我通常会把新产品周期称为是“可控管理”,把产品生命周期的管理称为只“不可控管理”。

为什么这么说呢?

在可控管理(新产品周期)中,对于企业,对于产品经理来说,一切都是可以通过计划进行控制的,比方说什么时候完成问题分析,什么时候完成需求优先级排序,什么时候开始开发,什么时候生产,什么时候交付,什么时候发布等等,即使出现一些偏差,那么,产品经理也可以通过内部资源的完善和调整保证产品是在按照计划执行的。

但是,一旦产品推向市场,那么,很多时候我们就无法对产品的发展走向进行有效控制,尽管我们会通过一系列的手段进行管理,但大部分时候只是见招拆招的过程,而对于企业和产品经理来说,最期望的是什么呢,就是通过对已产生的市场表现预判出产品的未来走向。

产品生命周期的管理分为四个阶段(引入期;成长期;衰退期;退出期),这是我们都知道的,具体我就不介绍了,可以http://www.chinapm.com.cn/?p=2863到这里地址下载查询版。

正如我刚才说,如果能够在产品进入到某个阶段的时候,预测到会在什么时候进入到下一个阶段,那么,就会有助于我们提前做好准备,并制定好相应的策略,这是多么美好的一件事啊,也正应了产品管理对产品经理的一个高级要求:把现状投射到未来。

当然,我们可以去猜测,去想象,但是管理是门科学,不是经验主义的试验田,更不能是理论高高在上,落地遥遥无期的空谈。

因此,如何能够进行预测,实现一种科学的前瞻性,至少对于每个产品经理来说,都应该成为一种不断追求的能力和职责。

当然了,现状我们也看到了,就是几乎所有的企业和个人都非常不关注这一点,一方面是因为企业依然不知道产品经理到底要做什么,另一方面是很多的产品经理缺乏这样的能力。

举个很小的例子,比方说销量的预测,针对短期、中期、长期的预测是有不同的方法来支撑的,具体用哪一个,很多产品经理是不知道的。

而销量的预测是产品发展周期中的一个非常重要的市场衡量指标,如果我们能做到的话,那么,我们就知道在什么时候需要对销售资源进行调整,从而能够让产品的发展更具科学性。

当然了,在本文中,我还是重点想说一点基于PLC的四个阶段预测想法。

那么,PLC的四个阶段能够被预测吗?

就目前业内的观点,PLC是有可能被预测的,不过暂时只能预测到成熟期,那么,衰退期能否被预测呢?有人说能,但是暂时没看到科学的方法,因此,咱们本文中还是简单说一下进行PLC其它三个阶段预测的思路。

整体的预测公式是:logyt=logk*(loga)bt

logyt预测值

logK:极限值

loga:曲线位置

b:曲线中间部分斜率

t:时间

因为PLC是一条曲线,因此,我们最终是把预测结果绘制到曲线上的。

第一步:获得已有的销量数据

因为PLC的阶段划分依据就是两个维度,一个是时间,一个是销量,因此,我们预测PLC的阶段,也是从这两个维度来预测的。

例如,你现在手里有了2013年-2018年某产品的销量数据,见下图:

第二步:测算预测值

在预测值的测算中,我们需要采用三段对数总和法进行测算。

咱们通俗点说,就是把2013年-2018年这六年平均分为三段,基于对数进行测算,因此,我们首先得算出每年的对数值是多少。

例如:2013年的对数值是log10=1.000,2014年的对数值是log25=1.398,依次计算,见下图:

接下来,我们就来计算三段对数的总和,公式如下:

1logyt=log10+log25=1.000+1.398=2.398

2logyt=log50+log70=1.699+1.845=3.544

3logyt=log100+log105=2.000+2.021=4.021

接下来就是关键的了,我们根据前面提到的总公式来计算b、loga、logk的值,见下图:

注意,在loga和logk的公式中,有个上标r,这个r指的是已有数据值n的1/3,也就是每段的个数,这里为2,也就是6/3=2,这个值要用来计算斜率b的。

再结合前面提到的总公式:

logyt=logk*(loga)bt   /  yt=k*abt

如果我们把logyt=ytlogk=k,loga=a,那么,通过反对数就可以同样测算出a、k的值,

见下图:

这样我们就可以通过反对数计算出a的值是0.064,k的值是151.356,而k值就是极限值,这样,我们就把b、a、k值都计算出来了,然后带入到总公式中,则是:

yt=151.356*(0.064)0.645t

然后,把你要测算的时间t(就是0、1、2、3、4、5、……)代入到公式中,就可以测算出每个年度的销量预测值。

并可以绘制出对数坐标图。

图就不画了啊,太麻烦了。

第三步:确定PLC各阶段的临界值

例如,当t等于0的时候,第一个点的值是yt=151.356*0.064=9.687,也就是投入期的起点。

那么,什么时候会出现第一个拐点,也即是进入期到成长期呢,这个时候就得计算t了。

当然,这个计算还是基于总公式来算的,计算公式见下图:

这里有个新的系数,就是e,e的这个值是怎么来的呢,我也不知道,就是说明0<a<1,e取2.71828就可以了。

这样通过计算,我们就知道了如果从2013年产品处于引入期阶段,那么,在两年零三个月后,会进入到成长期,也就是2015年的第四个月引入期会结束,销量预测会达到55.681。

其它的就不算了啊,简直要了命了,我也说一下啊,以上数据都是用计算器算的,我早就忘了怎么算了,呵呵。

我举这个可能对很多朋友看起来非常难的例子的目的不是说让大家知道怎么去算,而是还是强调一点,不仅仅是在周期管理系统中,其实在其它的产品管理体统中,都需要我们用一种科学的态度去做好每项工作,会想的人很多,会说的人也很多,但是会算的可就不多了,当然了,对于大部分的产品经理来说,要做到这一点,首先还是得树立一个有逻辑的工作方法,至于具体如何去实现,你只要把每个工作的业务模型做出来,自然有专业的人会给你做的。

还是回到本篇中要说的主题,在周期管理系统中,说到底,我们最根本的职责就是基于PLC的阶段特点制定出对应的策略,我们都不希望这个策略的制定是见招拆招的,更希望是未雨绸缪的,因为只有这样,才能让我们的职位更加凸显价值,因为,我们确实是需要有超人般眼光的一个人群。



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