提效实践：产品经理如何用的多模态能力提高工作效率？

经验 2024年08月09日 07:55 305 雨蒲

前两周OpenAI发布了GPT-4o，估计你们也看到各种新闻。有些人看完惊叹AI进化太快，有些人好奇怎么免费使用。

四月看完发布会，没有停留在惊叹，而是埋头使用GPT-4o，研究产品经理如何利用它的新能力来提高工作效率。

结果，还真被我发现几个很实用的场景，赶紧记录分享下。

这次GPT-4o更新了多模态能力。所谓多模态，是指AI大模型能识别处理文字、语音、图片和视频。

如果你看过发布会，相信会被GPT-4o的语音识别和对话能力震撼到。可惜现在他们的App还没更新，我又无法安装Mac版App，暂时无法体验，心塞。

除了语音，图片识别效果也很惊艳。亲测体验，能感受到GPT-4o确实比GPT-4强很多，尤其在识别中文方面。

举例来说，我每次让GPT-4识别图片里的中文，出错很多，而GPT-4o，只是偶尔有几个字识别错，整体的准确率很高。

这回GPT终于有眼睛啦，加上它强大的大脑，可以做更多的事情。

用了GPT-4o两周，我发现产品经理在这几个场景可以借助它的多模态能力帮我们提高效率，效果非常好。

场景1：分析流程图，优化流程

ChatGPT出来后，许多人都在讲用它来帮我们生成流程图。这当然是一种辅助方式。但如果想依赖GPT生成可用的流程图，显然不现实。

在我看来，提效实践：产品经理如何用的多模态能力提高工作效率？画流程图的过程，是产品经理的核心工作之一：分析流程、表达需求。

流程图只是一个结果，核心在于你是否清楚这个流程是怎样的，应该如何优化。

窃以为，如果产品经理自己无法将流程图画出来，也很难将流程表达清楚，让GPT画出符合需求的流程图。反之，当你能描述清楚，让GPT完全按照需求画流程图，那你自己也可以画出来。

实际工作中，你接到需求，不可能让领导帮你画流程图吧。而是，按照你的理解，梳理流程，画出流程图，让领导审核。

现在GPT有眼睛了，我们可以反过来用，不指望GPT帮我们生成，而是让它帮我们分析流程，看哪里有问题，需要优化。这也更符合我们的实际工作场景。

你看，我给它发了一张泳道活动图，它能准确分析出里面包括用户、APP、管理后台、话费供应商这4个部分，连对应的位置都标出来。

除了识别文字，它连图中的箭头指向都识别很准确，给出的优化建议也非常到位。

比如，它发现这个流程有两步是可以合并的，减少用户操作；还提到后台可以做异步处理，减少前端等待时间。

这些都非常专业，可以帮产品经理，完善流程设计。

场景2：分析产品界面，优化产品设计

我们做产品时，经常讨论产品的功能设计，如后台要有哪些功能、怎么布局，甚至还会纠结一个按钮是放左边好，还是放右边好。遇到这种情况，现在可以找GPT来点评、给建议了。

你看，我给它上传一张某鹅通的SaaS后台界面，只用简单的提示词，GPT1分钟内就给出了优点分析和改进建议。

另外，在产品设计中，设计师给你两个设计稿，让你选择，你会怎么选？有了GPT，做选择更理性、更容易了。

我给它上传了AntDesign原型框架两个不同版本设计风格的后台截图，让它来分析分析。

你看，依然是简单的提示词，它就可以从不同角度进行分析，还可以让它用打分的方式，帮我们列出对比，方便我们判断选择。

场景3：分析数据图表，发现规律或问题

之前，我分享过用ChatGPT做数据分析的方法，是直接把数据给GPT。

有些时候，还是会担心泄露数据，或者已经数据图表了。这时仅仅用数据图表，GPT也能给出很有用的洞察。

假设，老板看了数据报表，给你截了个图，问你为什么数据下降了，你慌不慌？是不是得赶紧找数据，排查问题。

如果你没思路，不妨拿数据图表，问问GPT。

你看，我发了一个日活数据的折线图，它可以准确地看到哪里数据下降了，给出可能原因分析和行动建议。

这对数据分析经验不多的产品经理来说，简直是大神级的助理。

当然，我们可以根据它的建议，深入看数据，给它更多的图表，逐步定位问题。

后面，我又给了它日活的历史数据和各个渠道的日活数据趋势，它给出的建议也更加具体。

不得不说，现在GPT-4o的数据分析能力，比GPT-4强很多，可以帮我们做很多数据分析工作，非常方便，效果也非常好。

这个话题比较大，这次先不展开，如果大家有兴趣，不妨多点赞转发，告诉我，给我催催稿。

最后，做点总结