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关于PRD
温馨提示：如果你已经是一位产品经理，完全可以跳过本章节，进入第2部分的内容；如果你着急看到模板本身，那么可以直接进入第3部分！
PRD的基本概念及其用途
PRD，即产品需求文档（Product Requirements Document），是一个详细描述产品目标、功能、用户需求和预期交付物的文档。它是产品管理和开发过程中的一个关键组成部分，主要用途包括：
沟通工具：PRD作为一个沟通桥梁，确保所有团队成员、利益相关者和开发人员对产品的愿景、目标和需求有统一的理解。它帮助团队保持一致性，减少误解和沟通不畅。
指导开发：PRD为开发团队提供了一个明确的指南，列出了产品应该实现的具体功能和性能要求。这有助于开发团队规划开发流程、分配任务和资源，确保产品按计划和预期质量开发。
决策依据：在产品开发过程中，PRD可以作为修改和调整决策的依据。当面临需要变更需求或功能的情况时，团队可以参考PRD中的原始目标和优先级进行权衡和决策。
评估标准：产品完成后，PRD中定义的需求和目标可以作为评估产品是否满足预期的标准。通过对照PRD，可以验证产品的功能、性能和用户体验是否达到了既定的要求。
总的来说，PRD就像是产品的“设计蓝图”，它详细记录了产品应该是什么样子、需要完成什么任务以及如何满足用户的需求。一个好的PRD能够有效指导产品从概念到市场的整个开发过程，确保最终交付的产品能够满足业务目标和用户期望。
需要强调的是，PRD（产品需求文档）在格式和内容上并没有一个固定的、统一的标准模板，这主要是因为不同的企业、团队甚至不同类型的产品（如传统软件功能产品与人工智能产品）有着不同的需求和关注点。
企业文化和流程：不同企业的文化和产品开发流程会影响PRD的结构。一些企业可能更倾向于详细且全面的文档，而其他企业可能偏好更精简和灵活的文档。
团队的专业背景：团队成员的专业背景和技能也会影响PRD的内容和格式。例如，技术驱动的团队可能需要更多的技术细节和架构说明，而业务驱动的团队可能更注重市场分析和商业模式。
传统软件功能产品：这类产品的PRD通常会更加注重功能需求、用户界面和用户体验的描述。文档中可能会包含大量的功能列表、用户故事、界面设计图和流程图。
人工智能产品：AI产品的PRD除了包含基本的功能需求外，还需要涵盖数据需求、模型训练、评估指标、性能要求等方面。可能还需要考虑数据的获取、清洗、处理流程以及模型的可解释性和伦理问题。
（当然，对于我们之前研习的其他文档模板，也是同理，不存在统一的标准，但背后的思想、逻辑是值得我们去学习和应用的）
PRD编写的基本原则
尽管没有统一的标准模板，但在编写PRD时，以下几个原则是普遍适用的：
清晰明确：无论文档的格式如何，需求描述都应该是清晰且无歧义的，以确保所有团队成员和利益相关者都有相同的理解。
关注用户价值：PRD应以用户价值为中心，明确产品是如何解决用户的痛点和需求的。
可实施性：需求描述应考虑实际的技术可行性和资源限制，确保目标是可实现的。
适度的细节：根据项目的阶段和团队的需求，提供适当层次的细节，既要足够指导开发，又要避免过早过度地限制解决方案。
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关于CRISP-DM
CRISP-DM的基本概念
CRISP-DM（即“跨行业数据挖掘标准流程”的缩写）是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法，是数据科学领域最广泛使用的分析模型，它包括六个主要阶段：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。这些阶段指导从理解业务问题到部署数据驱动解决方案并持续改进的过程。
图片来源：IBM
CRISP-DM的通用性和灵活性使其适用于广泛的行业和应用，尤其是在数据挖掘和分析对产品核心价值具有重要作用的情况下。由于AI产品通常依赖于从数据挖掘和机器学习模型中生成的洞见，因此它为AI产品管理提供了一套系统的方法来从业务理解开始，直到模型部署和监控，确保数据分析的成果能够有效地转化为产品特性和用户价值。
CRISP-DM在AI产品领域的可用性
CRISP-DM尤其适用于那些依赖数据挖掘和分析来驱动决策、提供洞见或增强用户体验的AI产品的情景，例如：
预测性分析产品：对于需要通过历史数据来预测未来趋势、事件或用户行为的产品，如需求预测、用户流失预测、股票价格预测等，CRISP-DM提供了一个清晰的框架来理解业务需求、处理和分析数据、构建和评估预测模型。
客户细分和个性化推荐：在需要对用户进行细分，以提供个性化服务或推荐的产品中，CRISP-DM能够指导团队从数据中识别不同的用户群体，并根据他们的特征和行为模式开发定制化的推荐算法。
欺诈检测和风险管理：在金融、保险和电子商务等行业，使用AI进行欺诈检测和风险评估的产品可以通过CRISP-DM流程来识别数据中的异常模式、建立风险评估模型，并持续优化这些模型以应对新的欺诈手段。
操作优化和资源管理：对于旨在优化业务流程、提高运营效率或更好地分配资源的AI产品，如供应链管理、库存优化、能源管理等，CRISP-DM能够帮助团队通过数据分析识别改进机会，并构建模型来指导决策制定。
数据驱动的决策支持系统：在需要为决策者提供基于数据的洞见和建议的产品中，如商业智能（BI）工具、市场分析平台等，CRISP-DM流程可以指导从数据收集到洞见提炼的整个过程。
CRISP-DM提供了一种结构化的方法来开发和部署数据驱动的解决方案，这有助于AI产品经理利用它来确保AI项目与业务目标对齐：
业务理解：这是AI产品经理定义AI产品将解决的问题或机会的阶段。它涉及将项目与业务目标对齐，并确定AI如何提供竞争优势或解决特定问题。
数据理解：AI产品经理需要清楚地了解将用于训练和验证AI模型的数据。这涉及识别数据来源、理解数据结构、评估其质量和适用性。
数据准备：为AI模型准备数据是一个关键步骤，通常需要进行大量的清洗、转换和特征工程。AI产品经理与数据科学家和工程师紧密合作，确保数据准备就绪。
建模：这个阶段涉及选择、训练和调整机器学习模型。AI产品经理需要对不同的建模技术有基本的了解，并与技术团队合作选择最适合产品目标的方法。
评估：AI产品经理参与评估AI模型相对于预定义指标的性能。这个阶段确保模型满足业务目标，并为最终用户提供价值。
部署：一旦AI模型准备就绪，就需要将其集成到产品中并向用户部署。AI产品经理监督这个过程，确保模型有效实施，优化产品的用户体验。
持续改进：CRISP-DM的循环性质反映了AI产品管理中不断学习和改进的必要性。部署后，AI产品经理收集反馈、监控性能，并启动进一步的数据挖掘过程，以精炼和增强产品。
CRISP-DM在AI产品领域的局限性
由于CRISP-DM主要关注于从数据中提取知识和模式，而AI产品开发通常涉及更广泛的技术和方法论，包括但不限于数据挖掘，因此以下情况CRISP-DM可能就不大合用了：
实时系统：CRISP-DM过程模型未特别设计来处理实时数据流和实时决策系统。这些系统通常需要更快速的数据处理和模型更新，以响应即时的数据变化。
深度学习项目：虽然CRISP-DM可以适用于某些机器学习项目，但对于依赖复杂网络架构和大量计算资源的深度学习项目，可能需要更专门化的开发和迭代方法。
AI伦理和可解释性：CRISP-DM模型较少涉及AI伦理和模型可解释性的问题，这在许多AI产品开发中是重要考量，特别是在涉及用户数据和隐私的情况下。
用户交互和体验：CRISP-DM重点关注数据和模型，而对于那些与用户交互密切、需要精细设计用户体验的AI产品，可能需要更多关注设计思维和用户研究方法。
敏捷开发环境：在快速迭代和灵活调整项目方向的敏捷开发环境中，CRISP-DM的线性和阶段性特点可能不适应快速变化的项目需求。
特别地，在GenAI领域
对于生成式人工智能（GenAI）领域的产品应用，CRISP-DM过程模型也可以适用，但需要一些调整和扩展。生成式人工智能（如文本、图像生成等）与传统的数据挖掘项目在目标和技术实现上存在一些差异，这就要求CRISP-DM模型在应用时进行适应性的调整。
适用性分析>>>
业务理解：这一阶段依然适用，理解业务目标和需求对于任何AI项目都是基础且关键的。对于GenAI项目，明确生成式AI能为业务带来的价值和改进点尤为重要。
数据理解：这一阶段同样适用，尽管GenAI项目可能更侧重于数据的多样性和创造性。理解用于训练模型的数据集对于生成质量高的输出至关重要。
数据准备：数据准备阶段在GenAI项目中仍然关键，但可能涉及到更多与生成内容相关的数据处理技术，如数据增强、数据合成等。
建模：建模阶段在GenAI项目中有其特殊性。生成式AI通常涉及复杂的神经网络架构，如GAN（生成对抗网络）、变分自编码器（一种深度学习模型）等。选择和优化这些模型需要深入的技术知识。
评估：评估阶段在GenAI中可能需要更多主观的评价标准，因为生成的内容质量不仅仅取决于传统的性能指标，还可能涉及到创造性、多样性等因素。
部署：部署阶段对于GenAI产品同样重要，但需要考虑用户如何与生成的内容互动，以及如何持续监控和改进生成模型的输出。
调整和扩展>>>
用户体验和交互：对于GenAI产品，用户体验和交互设计的重要性更高，因为用户通常会直接与AI生成的内容进行互动。这可能需要在CRISP-DM模型中加入专门的用户体验设计和评估阶段。
伦理和可解释性：生成式AI可能会引起一系列伦理问题，如内容的真实性、版权问题等。因此，在应用CRISP-DM时，需要特别关注伦理审查和模型的可解释性。
迭代和创新：生成式AI的一个核心特点是创新和多样性。因此，CRISP-DM模型应强调迭代和实验，鼓励在项目过程中不断探索新的方法和技术。
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基于CRISP-DM框架的
AI/ML产品PRD模板
接下来我们要研习的这份用于AI/ML产品的PRD模板，它是在CRISP-DM的方法和流程框架基础上定制化改造而来，从理解业务问题、数据理解、数据准备、建模、评估到部署，这个PRD模板有助于我们定义涉及到数据（更准确地说，是以数据为关键的）人工智能或机器学习产品的需求。
该模板的基本构成如下：
产品（概述）
目标
业务理解
数据理解
数据准备
建模
评估
部署
迭代
详细时间表
资源分配
预算考虑因素
风险评估
数据治理和隐私
技术要求
沟通计划
用户验收测试（UAT）
每个阶段的退出标准
接下来，让我们以“为电子商务平台开发AI驱动的个性化推荐引擎”为示例主题，进行该模板的学习：
产品：个性化推荐系统
概述：开发一个AI驱动的推荐引擎，通过分析电子商务平台上的用户行为数据（如浏览历史、购买记录和评价反馈），向用户提供个性化的产品和服务推荐。
目标
提高用户满意度和用户粘性，通过提供针对性的推荐来增加用户在平台上的互动。
增加转化率和销售额，通过精准的推荐引导用户发现和购买更多商品。
优化库存管理和营销策略，基于推荐系统的洞见对产品进行智能定位。
业务理解
目标详述：构建能够实时分析用户行为并根据用户的兴趣和偏好提供推荐的系统。系统应能够自我学习和适应，随着用户行为的变化不断优化推荐结果。
关键利益相关者：
维护团队：负责系统的日常运维和技术支持。
运营管理团队：负责管理电子商务平台的产品列表和库存。
数据科学团队：负责开发和优化推荐算法。
成功标准：
用户互动提升：将用户在平台上的平均页面停留时间提高20%，并将用户的点击率提升15%，以反映用户对推荐内容的兴趣和参与度的增加。
销售和转化增长：通过个性化推荐，期望实现平台月销售额（GMV）至少增长10%，并将新用户注册率提升20%，从而直接促进业务增长和市场扩展。
用户满意度提升：通过定期的用户满意度调查，目标是将用户对推荐系统的满意度评分提升至少15%，确保推荐系统能够满足用户的个性化需求。
数据理解
输入数据：用户互动数据（点击、浏览、购买）、用户属性（年龄、性别、地区）、产品信息（分类、价格、标签）。
增加用户行为心理分析，例如用户购买动机、喜好趋势等，以及考虑不同用户群体的行为差异。
数据收集过程：
用户互动数据：通过网站和App的用户活动追踪系统实时收集，并存储于大数据平台。
用户属性：在用户注册时收集，定期通过用户活动和反馈更新。
产品信息：从电子商务平台的商品管理系统同步。
数据质量注意事项：
处理缺失值、消除重复记录、验证数据的一致性和准确性。
用户互动数据可能受到僵尸账户或刷单行为的影响，需要特别注意识别和过滤。
数据准备
数据清理：
统一数据格式，处理缺失值（例如，使用平均值填充或忽略缺失的记录）。
识别和删除异常值（例如，利用IQR方法或3σ原则）。
特征工程：
基于用户行为构建特征，如用户的活跃度、偏好类别、平均停留时间等。
基于时间序列分析用户行为的周期性和趋势性。
利用NLP技术提取产品描述中的关键信息作为特征。
建模
建模技术探索：
协同过滤（CF）：基于用户和产品之间的相似度进行推荐。
基于内容的推荐（CBR）：根据产品特性和用户偏好进行匹配推荐。
深度学习模型，如神经协同过滤（NCF）、序列模型（如RNN、LSTM）用于分析用户行为序列。
模型验证：
使用A/B测试评估不同推荐模型的效果。
利用精确率、召回率和F1分数等评价指标来衡量模型性能。
应用在线和离线评估相结合的方法来全面评估推荐系统的性能。
评估
评估指标：使用CTR（点击率）和转化率来衡量用户对推荐的响应，使用平均观看时长来评估用户对推荐内容的兴趣。此外，还应考虑多样性指标，确保推荐不会过度集中在少数项目上。（通常，在实际的产品开发和评估过程中，可能需要结合多种指标来全面评估推荐系统的效果）
模型评估过程：在控制组（无AI推荐）和实验组（有AI推荐）中进行A/B测试，比较两组的用户行为差异。利用上述指标评估推荐算法的实际影响，并确保推荐结果的有效性和准确性。
部署
部署计划：在电子商务平台的后端部署推荐模型，并在前端实现用户界面的更新，以显示个性化推荐。确保新系统的平稳过渡，包括必要的技术支持和用户引导。
监控和维护：设置实时监控系统，跟踪推荐算法的性能，如响应时间和错误率。根据用户反馈和系统性能数据，定期更新和调整算法。
迭代
迭代计划：定期（例如每个季度）回顾推荐系统的整体表现，包括用户反馈、业务指标和技术性能。根据这些信息，识别优化和改进的机会。在必要时，进行算法调整或数据处理流程的优化，以提高推荐系统的准确性和用户满意度。
详细时间表
制定一个详细的项目时间表，包括每个阶段的起止日期，重要的里程碑，以及预期的关键成果。例如，数据准备和清洗可能需要2个月，模型开发和测试可能需要3个月等。
资源分配
明确项目需要的人力、技术和物理资源。例如，数据科学家、开发人员、UI/UX设计师的人数，所需的计算资源、软件工具和服务器等。
预算考虑
估算项目的总体预算，包括人力成本、技术采购和使用成本、外部服务费用等。确保预算符合公司的财务规划和项目的预期回报。
风险评估
识别可能影响项目成功的潜在风险，包括技术风险、数据质量和隐私风险、市场竞争等，并为每个风险规划相应的缓解措施。
数据治理和隐私
确保项目符合数据保护法规，如GDPR。制定数据收集、存储和处理的政策和流程，保障用户数据的安全和隐私。
技术要求
列出实现推荐系统所需的技术栈和工具，包括编程语言、数据库、机器学习框架等，并考虑系统的可扩展性和兼容性。
沟通计划
制定项目内部和外部的沟通计划，包括定期的项目进度会议、关键决策的汇报机制、以及与利益相关者的沟通策略。
用户验收测试（UAT）
设计用户验收测试的计划和流程，确保最终产品满足用户需求和业务目标。收集用户反馈，并根据反馈调整产品。
每个阶段的退出标准
为项目的每个阶段设定明确的退出标准，确保在进入下一阶段前完成了所有必要的工作和验证。
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补充说明&思考
这份模板的框架出自于Shaili Guru，她是T-Mobile（德国电信的子公司，在西欧和美国运营GSM网络，并通过金融手段参与东欧和东南亚的网络运营）InLab的首席产品经理，在人工智能/机器学习领域有着丰富的产品创新经验。
作为AI产品经理，在这份模板框架中，我们应重点关注和细化“数据理解”、“数据准备”、“建模”、“评估”和“迭代”这几个部分。这些章节直接关联到AI产品的核心——如何从数据中提取价值、建立有效的模型、确保模型的性能，并根据反馈进行优化。深入细化这些部分有助于确保产品能够准确满足用户需求、实现业务目标，并具备持续进步的能力。
在实际的研发团队工作场景下，虽然我们讨论的“AI驱动的个性化推荐系统”的示例PRD提供了一个良好的起点，但它也还还缺乏一些具体和完善的细节。例如，技术实现细节、具体的算法选择、界面原型的设计（明确推荐系统如何与用户交互，包括推荐展示的方式、用户反馈机制等）、数据安全和隐私措施、以及如何处理潜在的偏差等问题，而这些在现实工作中都十分重要，但在简要的PRD中可能未被充分覆盖。
正如我们在前面所说，并不存在这样的一份标准PRD模板，能够适用于所有的产品（哪怕都是AI/ML产品，也不存在完全通用的模板）。就本文所研习的这份模板框架而言，它的主要局限性在于：
缺乏灵活性：标准化的模板可能不完全适应特定项目的独特需求。例如，对于创新性强或非传统类型的AI项目，模板可能无法充分覆盖所有关键方面。
过于依赖结构化流程：过分依赖结构化流程可能限制创新思维。在快速变化的市场环境中，过于僵化的框架可能阻碍快速迭代和适应性。
可能缺乏针对性：对于特定行业或特定类型的AI应用（如深度学习项目），模板可能无法提供足够的专业指导。
因此，作为产品经理的我们，在实际应用过程中需要考虑：
灵活运用：根据项目的具体需求调整框架，不必拘泥于模板的每一部分，而是根据实际情况灵活增删。因为对于PRD而言，其根本目的在于能够清楚传递需求，而不在于格式本身。
适当创新：在遵循基本框架的同时，不妨探索创新的方法和实践，特别是在快速变化的领域或新兴技术应用中。
行业和技术特化：对于特定行业或技术类型的项目，补充行业相关的最佳实践和技术特定的指导，以提高模板的实用性和针对性。
以上，就是关于AI/ML产品需求文档的研习。
我会继续研习和分享更多的PRD模板，敬请期待~
要是觉得我的分享还不错或者对你有帮助，不妨点个关注、在看。
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产品经理的文档模板（2）产品路线图Product Roadmap
参考资料：
https://www.ibm.com/docs/zh/spss-modeler/saas?topic=guide-introduction-crisp-dm
https://www.linkedin.com/posts/shailiguru_aiml-product-requirements-document-template-activity-7079903786869157888-bQKh