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HAONAN · PERSONAL AI LAB05 先定位再做AI产品
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05 先定位再做AI产品

05 先定位再做AI产品
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专业解读

这张定位漏斗依次检查行业边界、业务场景、技术路线、用户画像、市场容量和相对竞争力,最终形成清楚的产品定位。右侧的生态图谱使用场景价值与市场规模组织观察,提醒产品经理寻找具有明确用户问题、适当资源条件和差异化空间的方向。定位工作需要把业务判断与实际研究连接起来,为需求选择、方案设计和资源安排提供依据。

图片中的医疗场景与坐标用于说明思考方式,具体市场位置需要通过实际调研确认。使用这张图时,可以把每一层转化为一组研究问题,记录已掌握的证据和仍需验证的条件,逐步说明产品服务什么对象、解决什么任务以及怎样持续提供价值。

一、行业边界需要说明业务条件

行业选择需要理解现有业务如何运行、用户怎样获得服务以及组织怎样形成收入和成本。产品经理应研究行业中的主要角色、工作流程、信息来源和采购关系,确认哪些问题具备实际解决机会。对行业术语和业务规则缺少认识,容易把表面的操作困难理解为独立需求,从而忽略问题背后的组织条件。

医疗场景的行业研究可以围绕医院、科室、专业人员和服务对象展开,观察信息如何产生、怎样确认以及怎样进入后续工作。研究材料需要说明来源、使用范围和确认人员,方便团队讨论判断依据。行业边界清楚之后,还需要解释当前团队能够接触哪些用户、获取哪些资料以及承担哪些持续服务责任。

二、业务场景需要找到连续任务

图中的业务场景强调高频、重要且问题明确的任务。产品经理需要观察任务在什么情况下发生,输入来自哪里,由哪些角色处理,结果被谁使用,以及失败会影响什么。把连续过程说明清楚,才能判断 AI 可以参与哪个环节,并确认引入能力之后是否真正改善了用户工作。

场景研究可以采用访谈、现场观察和业务记录核验,形成任务流程、困难清单与影响说明。对同一任务,还需要区分不同机构、岗位和使用环境的条件差异。场景范围应足以组织完整验证,又应保持明确边界,使团队能够说明当前支持什么使用条件,以及哪些情况需要继续研究。

三、技术路线应服务确定的任务

技术路线需要与模型能力、知识资料、检索、工具调用和系统接入共同考虑。产品经理应与工程人员说明用户任务的输入、处理过程和输出要求,再判断哪些能力能够支持这些要求。技术选择需要记录使用条件、质量标准、响应时间和运行成本,便于团队比较方案并开展验证。

对于需要可信资料依据的任务,应检查知识来源、内容版本和检索效果;对于需要操作业务系统的任务,应检查接口、权限、状态与人工确认。遇到模型能力限制时,可以调整任务范围、交互方式或人员协作过程。完整的技术路线应解释怎样处理正常流程与异常情况,并明确后续维护与评测责任。

四、用户画像需要连接使用与决策

图中的用户画像提醒关注核心用户、使用门槛、付费意愿和决策关系。面向机构的产品通常涉及使用人员、管理人员、采购人员和维护人员,他们对产品的要求可能不同。产品经理需要理解各角色负责什么、希望改善什么结果以及能够提供哪些资源,使方案同时具备使用价值和组织接受条件。

用户画像应来源于真实研究,包含任务、行为、困难、环境和约束,避免仅使用年龄或职位标签描述对象。对于医疗产品,还应确认专业职责、系统使用权限和人工判断过程。画像材料需要能够帮助团队解释不同用户怎样进入流程、怎样完成任务以及怎样确认产品带来的变化。

五、市场容量需要说明测量口径

市场容量研究需要明确讨论的是哪一类机构、用户或任务,以及观察的地区和使用条件。图中提出人数、单价和渗透程度等方向,使用时应分别核验数据来源与适用范围。产品经理需要说明哪些对象确实具备需求,哪些对象能够采购或持续使用,以及产品服务范围如何影响可接触的市场。

市场判断也需要关注推广、交付和维护条件。能够提供服务的对象数量,可能受到机构接入、培训资源、数据准备和售后能力影响。研究材料应记录关键假设,并说明哪些证据能够支持它们。通过实际客户访谈、采购过程观察和试点使用结果,可以持续校准容量判断与业务安排。

六、相对竞争力需要找到明确依据

图中的竞争力包含数据资源、场景理解、产品体验和交付能力。产品经理需要同时研究直接竞品、间接竞品和用户现有的替代方法,了解各方案怎样完成任务、具备什么条件以及存在哪些限制。比较应围绕同一用户对象与任务展开,使差异能够对应实际使用价值。

差异化方向需要与团队能力连接。拥有特定资料、理解专业流程或能够提供可靠的系统接入,可能形成有价值的产品条件,但仍需通过用户研究和使用验证确认。竞争材料应说明证据来源、比较口径和结论范围,帮助团队选择可以持续建设的能力,并解释为什么用户愿意采用当前方案。

七、用定位空间组织产品方案

右侧图谱提醒同时观察场景价值与市场规模。不同位置对应不同的资源、服务和竞争条件,产品经理需要解释当前方案准备在哪些条件下获得用户与业务价值。对于范围较明确的专业任务,可以重点验证效果、可信程度和交付条件;对于覆盖较广的任务,还需要研究推广、规模化和持续维护能力。

定位结果应形成共同使用的说明材料,包含目标用户、核心任务、价值假设、产品范围、技术条件和竞争依据。需求评审可以据此判断功能是否服务当前定位,商业讨论可以据此检查投入与服务安排。条件变化之后,需要重新核验相关证据,并明确它对产品范围和资源计划产生什么影响。

八、定位验证需要进入真实使用过程

定位验证可以围绕用户任务、方案效果、采用条件和业务价值组织。研究阶段说明问题是否存在,场景评测说明方案能否完成任务,试点使用说明用户是否能够持续采用,交付检查说明团队能否稳定提供服务。每个阶段需要明确观察对象、证据材料和判断责任,让结论具有可以追踪的依据。

图中提醒关注只看技术、用户对象不清楚、竞争空间理解不足和实施难度估计不足等问题。产品经理可以把这些提醒转化为评审问题,邀请业务、工程、数据和运营人员共同检查。定位材料持续更新之后,能够帮助团队集中资源解决当前最有价值的问题,并让后续产品决策保持清楚方向。

定位层级 研究材料 主要判断
行业边界 业务流程、组织关系、来源资料 当前团队具备什么使用与服务条件
业务场景 用户任务、困难与影响记录 需要改善哪个连续过程
技术路线 数据说明、系统条件、场景评测 怎样可靠完成任务
用户画像 行为、职责、权限与决策关系 谁使用、谁确认、谁负责采购
市场容量 来源数据、测量口径、关键假设 哪些对象能够持续采用
相对竞争力 比较矩阵、替代方案、差异证据 哪些能力值得长期建设

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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