從產品經理工作再細分的四種角色
從產品經理工作再細分的四種角色

你應該曾經見過這些條件:1. 新產品開發之產品規格/時程/成本之掌控、2. 新產品上市規劃、3. 產品行銷規劃、4. 產品生命週期管理及市場競爭分析、5. 協調及整合各部門產品開發相關事宜及6. Marketing information蒐集及產品策略制定。

以上的工作內容說明(Job Description)是台灣IT產業某家知名上市公司招聘『產品經理』所開出的需求。從上述「規格」看來,大家應該不難發現:『產品經理』這個職位所涵蓋的工作內容的確非常廣泛,對於產、銷、人、發、財都需要有一定的專業知識。

筆者以為,要能找到這樣的人才,肯定不是件容易的事,主要原因有二:

第一,薪資待遇與工作內容不成比例;
第二,缺乏產品經理培訓機構。

因此,筆者常跟學員開玩笑說,「能符合『產品經理』需求的人選,肯定是未來的『儲備總經理』。」

話說回來,既然不容易找到全才的人,那麼產品經理的工作內容有辦法切割嗎?

產品經理的四種角色

依筆者之見,『產品經理』這個職位應當可以再細分成以下四種角色:

(1).Product Architect(產品建構師)

主要負責產品架構與規劃。簡單來說,所謂產品架構即是「將顧客的需求發展成為產品設計的過程」。面對科技日新月異的快速更迭,如何將新產品快速推向市場,已成為企業維持其市場競爭地位的重要課題。一種普遍的做法即是採行「產品平台策略」。例如:要開發一套系統,你會選擇用什麼樣的framework來開發?會選用什麼樣的產品工具來開發?如果有整合的問題,應該要用什麼樣的方法來解決會比較好?特別是如果要整合的系統是一個封閉型的系統的話,應該要怎麼辦?採行產品平台策略的好處即是產品的延伸能夠有效率且一致性地快速上市,Google能夠在很短的期間內推出百種產品服務就是採用平台策略的典範。

是以,產品架構如果未能妥善規劃得宜,不僅新產品無法快速推向市場,讓競爭對手有機可乘,更會提昇新產品失敗的風險。

產品規劃
面對科技日新月異的快速更迭,如何將新產品快速推向市場,已成為企業維持其市場競爭地位的重要課題,採行產品平台策略的好處即是產品的延伸能夠有效率且一致性地快速上市。

(2).Product Designer(產品設計師)

主要負責產品需求與設計。所謂產品設計指的是「設計一個產品的過程、發想、產品應該具備的功能。一種不只是想到自己、而為他人著想的服務。而且是為了能夠改善他人生活進而改變週遭世界的一種服務」。一個設計的成敗就在於產品設計師是否成功的站在產品使用者的角度思考,簡單來說,就是是否具備『同理心』。『同理心』則是協助產品設計師為顧客創造更好的使用者經驗。

(3).Product Manager(產品經理)

主要負責新產品開發之專案管理、團隊管理等相關事項。一旦新產品進入到開發階段,產品經理的角色將轉變成專案經理,負責引領新產品團隊完成開發到上市的各項任務,如:
- 產品設計與開發
- 產品使用測試(Product use testing)與驗證(Validation)
- 產品上市計劃(Launch management system)

(4).Product Marketing(產品行銷)

主要負責產品上市後運營等相關事項。一旦新產品上市成功之後,所謂的『新產品』將會變成公司的Regular Product,正式納入所屬產品線(Product Line)進行管理,接下來有關該產品的營運(Operations)、銷售支援(Sales Support)、行銷傳播(Marketing Communication)等工作將交由「產品行銷經理(Product Marketing Manager)」來接手。其主要的任務就是負責將產品的技術規格轉換成顧客聽得懂的語言並且真正的將產品帶入市場。

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產品行銷主要負責產品上市後運營等相關事項,包括產品的營運、銷售支援、行銷傳播等工作,簡言之,就是將產品的技術規格轉換成顧客理解的語言,將產品帶入市場。
圖/ mrmohock via shutterstock

結語

如果是跨國企業或是大公司,通常有機會將產品經理的工作劃分給不同事業單位,好處是權責分明,最大的挑戰則在於「如何做好跨部門溝通」;但如果是中小企業或是微型企業,那就只有老板或是重要幕僚自行兼任,雖然少了繁瑣的溝通,但要想吸引到好人才加入更是難上加難。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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