1、思考现有工作和问题的本质。
这也被称为第一性原理，落实到具体行为当中就是多问为什么。
举个例子，A委托B去京东商城上买了一个电视机。A算不算京东的用户呢？我在京东的用户研究时，需不需要考察A的感受？为什么？
我的答案是需要。虽然B在网站上完成了搜索、浏览、对比、沟通、支付功能，但是涉及到产品质量问题、售后服务等，产品的使用者A依然会想到问京东。
事实上，京东提供了物流、安装、延保等服务。
这个问题的本质是，京东商城定位是提供用户购物全流程服务方案，我们在提出方案时就要考虑全流程上的用户体验。页面是软件产品的一部分，软件产品是用户服务的一部分，不能只盯住一个网站把他当成产品的全部。
深入思考，方能产生洞见
2、思考所有问题中的重点。
事情这么多，影响因素这么多，方案这么多，如果只做一件事情，只抓一个原因，只选一个方案，如何选择，如何在重点方向做到极致。
我从2017年年底开始不断去报了好几门网络课程，买了不同人出的关于产品学习的书，也买了关于设计、用户研究的书籍，知乎上面认真听了数十个Live，此外还在得到上购买了梁宁的课程，在混沌大学购买了王诗沐的产品课程。平常也很注意向其他的产品经理请教他们当前所做的业务以及经验教训。
一时间发现体系众多，需要思考的方面太多，脑袋感觉都要胀破，然而到实际工作时，很多时候这些方法无从下手，学了很多反而变得更焦虑。最终我从中走出来，把推荐系统作为一个阶段性的职业重点，并深入研究了原理、技术实现和应用，最终有所得，信心也大大增加。
3、思考竞争对手在怎么做。
在做产品中，需要思考竞争对手的策略，做SWOT分析。我们的方案的现在有哪些竞争对手，我们如何建立壁垒，如何防范新的竞争对手进入。
在做事当中，叫对标行业最优秀的人。经常换个角度来想，如果是王兴来做，他会怎么安排自己的工作，怎么安排自己的时间，将从哪些方面来反驳我的观点。
4、思考行业和领域的发展趋势。
从广义的互联网行业来说，例如Gartner技术曲线的走向，新成长起来的用户群喜欢什么，用户将以怎样的方式接入互联网，接入产品。
从细分领域来说，自然语言处理技术现在能解决什么问题，领域内顶尖的学者在研究什么问题，领域内的顶尖团队开发的服务是什么，新入者可能的突破方向在哪里，客户/用户需要的服务我们能满足到什么程度。
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