阿里高级技术专家：成长路上如何破局？(17)

杭州大雪，度假前端团队合影（2018）
第二个挑战，是思想跨栈，从技术/产品思维到业务思维的转变。
前端技术有其特点：1）天然开源；2）交互设计强相关；3）产出物可见。这些特点带来了我们这个群体对开源与分享的热衷、对美感与细节的追求、以及对用户体验的极度关注，因此优秀的前端工程师产品 sense 多半不错，从琳琅满目的技术产品、炫酷的官网、完善而规范的文档/Demo 就可以看出。但技术/产品 sense 与业务 sense 之间仍有巨大鸿沟，以 Push 平台的 case 举例，不同思维方式考虑的点：
前端思维：配置页面打开速度怎么样，大表单有没有缓存机制，Push 文案在不同尺寸屏下被截断的效果，承接页兼容性如何。
后端思维：消息能不能准确送到，任务如何拆分与合并，线程池如何设计，海量消息高并发如何解决吞吐率和时效性问题。
产品思维：消息类型能不能横向扩展，推送时间是否支持自定义，数据报表能不能与触达任务无缝衔接打通。
业务思维：哪类 Push 拉新效果更好，什么时间发打开率更高，哪些消息面向活跃率/又有哪些是面向成交，两者比例如何拿捏。
做业务要为最终结果负责，而前端角色从技术/产品思维到业务思维的一跃有很多天然的瓶颈与鸿沟：
过度的产品化执念导致容易陷入细节。
缺少与业务方长时间高频度的互动，对商业模式的理解、数据的敏感度不足。
从阿里内部看，更偏垂直专业领域的 KPI 与晋升体系一定程度上也决定了技术产品化的重要性会略高于业务结果。
从产品/技术思维到业务思维的转变，可以尝试从以下几个方面来培养：
培养对目标与数字的敏感度，尝试收集并形成自己的订阅报表，定期 Review，多追问指标升降背后的原因。
加强与业务方互动，多从业务目标视角看待每个需求，使用 STAR 法则梳理关联关系，多问几个为什么。
尝试结合掌握的信息去做公式拆解与沙盘推演，例如 App DAU = (MAU * 月均访问频次)/30 域内日均拉新 域外日均拉新，目前的现状每个指标分别在什么量级，每个需求又分别服务于哪个指标，能够提升多少，提升后是否能推导出目标达成，拆解事项并梳理优先级。
抛下过于超前的产品执念，避免陷入细节，以产出最小可行产品（MVP）为原则快速试错与迭代，区分好「锦上添花」与「雪中送碳」。