一、認識
產品思維是每一個產品的底層能力，也是幫助他們從新手進階到資深產品人的核心能力。我們宏觀認識產品思維有哪些內容？
第一部分：認知用戶： 如何建立用戶模型及深度，瞭解用戶，洞察用戶核心需求。
第二部分：創造價值： 在瞭解用戶模型的基礎上，如何做出高質量的決策，實現產品和用戶的價值。
第三部分：“產品落地”：通過迭代快速驗證產品決策有效的方法。
二、總結記錄
第一部分：認知用戶：
產品經理和創業者的存在價值是洞察商業規律，市場機會背後的用戶訴求和用戶心裏，這要求我們對用戶有足夠深的認知，這種認知是動態的深入的差異的。任何用戶的基礎是用戶畫像時候，通過用戶場景和用戶心智對用戶決策判斷進行約束，最終才能找到用戶的真正需求。
第二部分：創造價值：
對用戶充分認知之後就進入了創造價值階段，只要幫到用戶或讓用戶認爲自己被幫助了才能創造價值，創造好的體驗，是否能夠幫助用戶解決問題是衡量用戶價值產品價值和產品體驗的標準。
第三部分：產品落地：
認知用戶等於對外界的認知而創造價值絕對內外兼得交互。當充分認知外界後就能較清晰的理解需要創造的價值。接下來便是對內的理解，什麼樣的產品能夠創造預想的價值，從創意到實現，除了足夠的樣子，還包括供給側能力和迭代思維兩個核心邏輯，只要貫穿整個產品生命週期的科學思維做，就是需要產品的熟悉和掌握的三項核心思維。
三、細節匯聚
以前產品經理做一個網站會研究用戶的需求分析，他們想要什麼想看什麼什麼樣的產品方案能夠更好地滿足他們這個網站，既使用戶的體驗場所，也是增加公司盈利的場所。今天這一點也沒變無論是外賣平臺，還是其他的平臺，即使要海量的用戶好數百萬服務者各方宿酒交織在一起，他們依然既是用戶的體驗場所，也是整家公司盈利的場所。所以產品扮演的這兩個角色要求產品設計的總公司和用戶的整體數據的角度思考問題什麼是從公司和用戶的整體訴求的角度思考問題呢，說白了就是用最小的成本創造最大的價值，如何用最小的成本創造最大的價值呢？就是帶動你的用戶觀察用戶的核心需求，把好鋼用到刀刃上。
什麼是最少可新產品就是說，如果你真的判斷不了沒關係，面對未知你不要閉上眼睛圖可以養個石頭頭頭路探探路，如果這個石子太小，你聽不見聲響，如果太大是一種浪費，石子不大不小剛剛好，這就是最少可行產品。
爲什麼要小步快跑快速迭代呢，因爲錯了，是數多對的四數少佈置太大，把掉進坑裏只能一個一個mvp試試看。對了就留下來錯了，就刪掉算是摸着石頭過河。
爲什麼說產品價值等於新體驗-舊體驗錢一遷移成本。
互聯網如何影響產品思維。就涉及以下四個關鍵變化，第一產品觸達成本驟降。第二認知用戶質的飛躍，第三個性化體驗成爲可能。第四生產方式徹底改變生產方式的改變，主要源於生產成本的降低。
用戶場景是對產品所在外部環境的描述。考慮使用手機的物理環境，考慮用戶所在的社會場景，考慮用戶的心流，利用場景判斷需求。
用戶心智是用過需求的根源。探索用戶心智的難點。社會對每個用戶的影響包含哪些因素，以物質和經濟資源一個人擁有的財產和資產窮人和富人在許多事情上的判斷和認知差異很大，也不講大道和價值層面的差別，由於貧富差異帶來的外部影響依然很大，生活環境消費，習慣和文化程度和價值觀都受物資資源影響。
四、行動價值彙集
1.社會資源：一個人認識誰，以及社交網絡的影響力，一方面是他是否有能力影響別人，另一方面就是別人對他能施加多大的影響力。比如一個人要有物質條件充裕，但極容易受他人影響，那他的消費習慣和價值認知，就更傾向自己社交圈子的常見情況，反之將會更加有自己的主意。
2.文化資源：一個人的文化程度，知道哪些事情，是否有自己的價值觀和想法，知識的多寡決定了一個人能否理解產品的價值，或者從什麼維度理解產品的價值。
3.用戶常見的認知偏誤：
a、損失厭惡。優惠券成了很重要的營銷工具，它的核心目的是讓原本猶豫甚至沒有消費意願的消費者也來購買商品。
這個目的的達成依靠的就是損失厭惡。損失規避÷損失厭惡一由阿莫斯特沃斯基與丹尼爾卡尼曼提出。指的是當人面對同樣級別的收益損失，會覺得損失更加難以忍受。
b、錨定效應。A和b的銷量很小，並不重要。他們就是放在c的旁邊，作爲一個重要的錨定物的。
c、注意力偏誤現象。主線流程之外的信息和功能要默認用戶不瞭解，大段的文字和小字體的文字也要默認用過不會閱讀。有重要的疼流程步驟，信息傳遞，就是需要更加突出，或者阻斷式提醒。
d、迭代思維，新體驗的最小成本嘗試，觀察結果識別正誤。堅持對的放棄錯的。判斷最重要的體驗差。
e、數據分析：
1.分析師的核心能力是思辨，對講真話負責，保持中立。
2.論據充分，論證嚴謹，觀點簡明。
3.數據先於觀點，而不是觀點先於數據。
4.不要把問題複雜化，也不要懼怕複雜度。
5.分析什麼問題，往往比用什麼方法更重要。
6.好的分析師給別人輸入，而不只是幫別人輸出。
7.分析沒什麼價值，除非洞見改變了什麼其他東西。
8.如果可能，應該基於問題收集數據，而不只是基於數據來問題