这篇文章最初出现在高级后知踪中心的负责人克里斯汀·伯曼 （ Kristen Berman） 的页面上 。 一定要停留在她的页面上，以获取更多关于行为科学的深刻见解。
传统的产品经理通常对人类行为具有敏锐的直觉。 但是，行为产品经理已经学会了如何比仅依靠本能更严格地结合人类行为科学。
这篇文章（引用Ben Horowitz的重要文章）介绍了行为产品经理（BPM）的概念 —行为科学经理将行为科学和方法整合到产品设计中的产品经理—并讨论了BPM和传统PM的特征。
行为产品经理
- BPM知道人类有系统的非理性。 他们寻求了解这些非理性并为他们建立。
- BPM知道其用户没有固定的首选项。 他们知道用户会根据体验的设计和环境做出不同的决定。
- BPM不惧怕是家长式的。 他们知道，为用户提供所有选择和信息可能很麻烦，而不是受欢迎。 他们认为简化决策是他们的工作，有时这意味着做出符合用户最大利益的决策。 （请参阅关于善与恶的最后一点：良好的BPM有理由相信他们鼓励的行为会改善客户的福利）
- BPM知道用户是决定今天的自己（现在）还是明天的自己（对我来说），会做出不同的决定。
- BPM理解习惯养成非常困难。 他们知道，让用户做出一次自动化使用和价值提取的一次性决策要比每天将产品插入用户的生活并要求他们每天登录/执行新操作要容易得多。
- BPM能够为工程和设计团队有效地交流，教育和翻译行为科学见解。 他们确保团队中的每个人都被细化到体验的各个细节，并要求对方提供行为洞察力，以证明大小产品和设计决策的合理性。 有一种共享的语言，专注于细节。
传统的PM 是为角色或理想的客户行为而不是实际用户行为构建的。
传统的PM会 在没有任何帮助或帮助的情况下向用户提供信息或功能，因为他们认为用户有足够的时间和专业知识，并且还希望自己做出大多数决定。 他们假设用户和他们一样优先考虑他们的产品。
传统的PM 不了解成帧和上下文驱动行为改变的功能。 他们不承认人们很难做出有利于他们长期利益的选择。
传统的PM 无法完全内部化他们对用户的控制权，而是将其视为驱动产品指标的引擎。
- BPM对于确定关键行为并确定其优先级毫不留情-他们希望用户执行什么不舒服的特定操作（而不是像“登录” *这样的通用操作）。 例如，如果他们正在构建在线教育平台，则可以用具体的术语定义理想的关键行为，例如“在注册课程后立即将在线课程表添加到他们的日历中”或“在30分钟或30分钟后到达他们的第一个在线课程。”
- BPM确保所有团队成员都有意见并同意这种特定的关键行为。 他们努力确保所有团队成员都在积极利用它来推动他们的工作重点。 BPM围绕此关键行为制定了研究计划，具有针对此关键行为的适当数据跟踪指标，并且当它停止按预期驱动业务增长时，可以更改关键行为。
传统的PM 注重行为的通用和短期产品度量。 他们重视登录的行为或花费的时间，而不是某人登录时的行为。例如，听到传统的PM是很常见的 说他们希望用户查看其仪表板。 传统的PM值使他们的用户接触信息，而不是让用户根据该信息采取行动。
传统的PM 阐明了广泛而笼统而又不舒服的关键行为。 他们可能会说类似“帮助用户完成在线课程”或“我们希望他们尝试其他课程”。 通过询问团队中的每个人他们认为关键行为是什么，您可以快速确定行为是否过于广泛。 如果每个人都说不同的话，那么行为产品经理就失败了。
*我已多次拒绝“登录”，并将继续在这篇文章中。 为什么？ “登录”到您的产品并不一定意味着任何事情。 这并不意味着用户已成功获得价值。 这并不意味着他们会付钱给您。 实际上，这可能表明您的产品没有提供正面的客户价值。 如果用户必须每天回来，您是否帮助他们节省了时间？ 您是否帮助他们减轻了担忧？ 假设您是在线的Quickbooks或Mint。 如果某人每天必须登录以检查其业务会计系统或个人财务状况，那么您不会在帮助别人。 但是，如果Quickbooks Online衡量了有效使用情况（确实如此），就会激励人们建立一些功能来使您登录并采取行动来改善您的业务财务。 这就是为什么衡量并激励代表用户正值的实际行为至关重要。 有关此内容的更多信息，请参阅“ 时间花光” 运动。
- BPM会假定他们不是识别客户洞察力或产品机会的第一人。调查新问题时，他们不会从原始研究或新功能入手。 他们将寻找现有的学术文献/案例研究，而不是重新发明轮子。
- BPM将质疑他们对问题和解决方案的直觉以及他们团队的直觉。 当有人说“我们之前尝试过，但没有成功”时，他们会要求将数据视为证据。 他们不会将自己的个人经历作为功能请求的依据。
- BPM将听取客户访谈和焦点小组的意见，但仍怀疑人们的态度，信念和看法会转化为实际行为。 优秀的产品经理一直在思考“说/做”的难题。
传统的PM 不使用数据驱动的见解来推动其研究议程或产品优先级。
传统的PM 在编写产品要求之前不会进行文献审查。 他们始终如一地让原始的定性研究推动路线图的优先排序。
- BPM将优先考虑日志记录和测试基础结构（用于理解的工具）而不是新产品功能。 实际上，他们可能会选择延迟启动以放入测试系统。
- BPM促进了一种团队文化，这种团队文化对数据完整性，测试方法和用户在产品中采取的行动采取了极其宽容的态度。
- BPM将严格执行数据/日志质量检查流程。 在未首先测试数据收集是否按规定工作之前，他们永远不会启动功能。
传统的PM 推迟将测试框架和功能构建到核心功能中。 他们参考自己或他们的网络经验来证明功能或构想值得优先考虑。 当测井无法工作或无法进行更多工程工作而无法衡量关键成果时，他们会感到惊讶。
- BPM知道行为很难改变。 因此，他们寻求证据证明功能/更改将产生预期的结果。 BPM与实验有关。
- BPM使用实验来了解某些东西为什么起作用或不起作用，这使他们有信心根据结果建立长期的路线图和策略。
- BPM对实验控制条件无情。 一旦他们决定投入宝贵的资源进行实验，就不会在实验设计上妥协。 他们坚持认为，控制必须隔离关键变量，即使它降低了客户体验。 他们了解到，他们正在折衷为数不多的现有客户，以改善未来客户的体验。
- BPM确保随机分配，并避免自我选择。 实验中的每个人都应同样有可能最终成为对照。 相关时，他们要求数据团队对随机化进行两次和三次检查，以确保它是真正随机的。
- BPM记录了实验条件，以便设计和工程理解关键的问题和假设。
- BPM会发布团队的假设，即哪个版本将获胜，他们对样本量，转换，效果量以及实验进行多长时间的假设。 他们要求数据团队在启动之前发布其数据分析计划。
- BPM打包并促进成功和失败的实验，以便公司的其他成员（或公众）可以从投资中学习。 他们相信系统的结果报告，并且不害怕大声交流从“失败”中学到的教训。
传统的PM 不会考虑相关性与因果关系之间的差异。 当没有可控制的实验来证明这一点时，他们经常自信地将特征更改归因于因果关系（新功能之所以有效是因为我们的设计）。
传统的PM会 折衷实验控制，以取得短期业务成果。 他们会一直运行测试，直到达到具有统计意义的水平（而不是声明目标样本量）为止。
传统的PM 无法向设计和工程团队阐明实验条件和详细的假设。 这将导致多次修订和会议（考虑到需要花费多少时间，将来可能会引起对实验的不满）。
传统的PM 不会赞扬无效的结果，也不会因为没有在无效的功能上过度投资而为公司省钱。
- BPM创建潜在用户和当前用户必须执行的所有决策才能达到关键行为的行为图。 该地图放大了整个过程的每个步骤和每个细节。 他们使用详细的地图来获得对该问题的共同看法并确定产品和功能机会的优先级。
- BPM精心记录了用户当前遇到的障碍。 他们通过观察，行为图和数据的组合来做到这一点。 他们不断询问团队可以消除哪些障碍以及可以扩大哪些好处。 他们对过程中的细微摩擦深感担忧，并无情地消除了它们。
- BPM为他们的设计师注入了坚定不移的美学，以简化和轻松。 他们要求设计师证明用户必须做出的每个附加步骤，选择和决定。
- BPM建立并阐明了强大的好处，这些好处增加了用户克服障碍的动力。 他们优先考虑可为产品使用带来直接，具体和享乐价值的功能，只要这些功能也符合客户的长期正价值。
- BPM不会将副本保留到最后。 他们了解复制在驱动思维和构图方面的作用。 产品必须与副本紧密配合。
传统的PM 会创建任意角色，例如“足球妈妈”，
按受众特征而不是思维方式进行细分。 不良的产品经理不利于团队进行行为映射。 他们考虑
在改变某人做出决定的环境细节方面改变态度和信念。
传统的PM 在审查设计时不会打印出设计。 他们扫描它们的外观，但不要求设计师捍卫其外观设计的复制品，视觉元素或利益框架。 糟糕的BPM不在乎他们的团队是否担心细节。
- 这很简单，但是在实践中会引起争议。 BPM使用其能力为客户的生活带来积极的价值。
- BPM致力于改变其用户的行为 ，以履行公司的顾客福祉使命（假设使命是积极的……烟草公司无需申请）
- BPM拒绝操纵人类心理的不合理性，以从客户那里获取更多的钱来获得更低的价值。
- BPM区分短期和长期价值。 例如，如果Zynga成功让我每天玩5个小时，那么它们可能为我提供了短期价值（否则我就不会继续玩）。 但是它们可能无法带来长期价值。 在为短期/今天的自我和长期/明天的自我做出决策时，人类的行为有所不同。 因此，良好的BPM可以衡量沉重的游戏体验的长期影响，以及它是否与用户的正向幸福感相对应。
传统的PM 始终优先考虑短期增长指标。 糟糕的BPM会利用权力从用户那里获取金钱和时间，而无需担心或优先考虑积极的用户价值。 糟糕的BPM会利用自己的力量来邪恶。
克里斯汀（Kristen）在Intuit和一家名为Lytro的初创公司担任6年项目经理。 现在，她是杜克大学高级事后研究中心的原则，也是Irrational Labs的联合创始人。 她帮助初创公司和科技公司运用行为科学来帮助人们变得更加幸福，健康和富裕。
