互联网互联网公司产品经理实习报告

互联网互联网公司产品经理实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家互联网公司担任产品经理实习生，负责电商平台新功能“智能推荐”的迭代优化。通过用户调研收集500+份反馈，分析3万+次点击数据，将核心转化率从12%提升至18.6%，其中移动端转化率提升至21.3%。应用A/B测试验证5套交互方案，最终方案点击率较基准提升27%。参与需求评审会20场，输出10份PRD文档，其中7份被团队采纳。熟练运用Axure制作原型，通过数据分析工具Tableau监控核心指标，掌握用户分层与敏捷开发流程。总结出可复用的“数据驱动决策”方法论，通过量化用户行为关联转化漏斗，将问题定位效率提升40%。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把学校学的那些产品知识用上，看看真实互联网公司是怎么跑项目的，怎么跟团队协作的。

实习单位是个做在线教育出身，后来业务扩展到企业服务的公司，团队规模不大，但氛围挺拼的，技术、设计、运营都挺能打。

实习内容跟电商平台的项目搭界挺多。刚开始是跟着导师做竞品分析，把市面上5个主流App的功能点都拆解了，做了个对比表。7月15号开始接手“智能推荐”功能的小改，那块主要是我跟着学。导师让我先做用户调研，我用了7天时间，在线问卷加3场1对1访谈，收集了500多份有效反馈，发现60%的用户觉得推荐结果跟自己兴趣关联度不高。

我就琢磨着怎么优化，花了2周时间用Axure画了5版原型，每版都调整筛选条件和权重算法的设置。8月2号拉上技术、设计开了个评审会，我主要讲怎么通过调整因子来影响推荐结果。技术那边提了几个实现难点，比如实时计算用户行为的性能问题，我就去查了Redis缓存方案，写了个小Demo验证了下可行性。最后定版方案是用了协同过滤+内容推荐的混合模型，跟原版比，核心转化率从12%提到了18.6%，移动端数据更好看，达到了21.3%。

这期间还有个挑战是需求文档写不好，7月20号有个需求被技术那边打回来3次，说逻辑不清。我就去复盘了之前的PRD，发现没写清楚规则优先级，比如当用户收藏夹和实时行为都存在时，哪个权重高。后来我弄了个决策树图，把各种场景都标清楚，再发给导师过，导师说这样清晰多了。之后输出的10份文档里，有7份一次过审。

8月15号他们搞了个A/B测试周，我负责监控我的方案数据。一开始看报表有点懵，后来技术同事教我用Tableau画监控看板，把点击率、转化率、跳出率这些指标都关联起来。有个次级转化漏斗特别卡，发现是“添加购物车”到“提交订单”环节流失太严重，最后推动运营做了个优惠券提醒，数据立马通了。

实习最后那周，我参与了新功能“课程标签体系”的规划，主要是给内容打标签。这个项目有1万+门课程的数据量，一开始想直接人工分，但导师说效率太低。我就学了Python写了个脚本，先跑通30%的数据，把相似课程自动聚类，再让运营根据结果调整，最后整体时间缩短了2天。

实习成果就是那个“智能推荐”改版上线，数据是实打实的。收获是搞懂了A/B测试的完整流程，从假设提出到数据解读。最大的体会是做产品不能光靠直觉，得有数据支撑。比如有一次我觉得某个按钮颜色改亮点用户会喜欢，结果A/B测试没显现出优势，最后还是用原来的深色版。

困难主要是需求评审会发言紧张，怕说不好被笑话。后来我准备发言稿时会列好几个关键数据，比如“根据用户调研，XX功能使用率只有15%，但转化率有30%”，有数据撑腰感觉底气足多了。

职业规划上，我发现自己对用户增长这块挺感兴趣，这次实习也让我意识到数据驱动决策有多重要。公司管理上，我觉得新人培训可以更系统些，比如需求文档的模板和检查清单可以整理得再详细点，避免大家走弯路。另外岗位匹配度上，我希望以后能接触更多从0到1的项目，而不是改版优化。

三、总结与体会

这8周实习，像是把书本里那些零散的产品知识点串联起来了。7月10号刚进公司时，连需求文档怎么写规范都没完全搞懂，写了个方案让导师批了3遍才过。到9月5号走的时候，独立负责的“智能推荐”改版上了线，转化率从12%提到18.6%，这感觉挺实在的。

实习最大的价值在于把“用户”这两个字真正刻进心里了。以前做作业时，用户画像都是编的，这次直接访谈了50多位用户，听他们吐槽“推荐的东西跟我毫无关系”，这种反馈比老师打分管用多了。为了验证一个筛选条件的有效性，我调了300多个参数做A/B测试，虽然最后只提升了3个百分点的点击率，但这个过程让我明白产品迭代真的要靠数据说话。Tableau看板里那几条红色的下降线，比任何老师的批评都让我着急。

这次经历也让我看清了职业方向。我发现比起纯粹的策略规划，我更享受那种把想法变成具体功能的成就感。比如那个“课程标签体系”项目，1万+门课程的数据量一开始吓到我了，但用Python脚本预处理数据后，突然觉得技术实现没那么神秘。导师说做产品经理要懂技术、懂设计、懂数据，这8周确实让我对“懂”有了新理解不是要精通，而是要能跟团队有效沟通，知道每个环节的可行性。

看着9月新来的实习生们还在适应需求评审的节奏，我有点感慨。学校教的那些理论，比如用户旅程图、竞品分析，其实都是基础工具，真正用起来才知道得往哪个方向使劲。比如我之前觉得写个PRD很简单，实际操作发现，技术要的不仅是功能描述，更是实现逻辑和边界条件。这次实习让我意识到，学校知识就像乐高，公司实战是拼搭过程，缺一不可。

对于后续学习，我打算明年春天考个数据分析相关的证书，现在就在补SQL和Python基础。另外，那个“智能推荐”改版里用到的协同过滤算法，学校课程只讲了个皮毛，我准备找些开源项目自己跑跑，看看能不能把算法理解得更深。实习最后导师跟我说“以后想做增长方向可以多关注”，这句话我现在还在琢磨，感觉这才是产品经理能走的长路。

从学生到职场人的转变，可能就是这种吧以前做作业怕做错，现在负责的功能上线前怕出bug；以前觉得方案写得好就行，现在明白方案能落地、数据能支撑才是关键。这种责任感，比期末考试的压力更实在。

四、致谢

在这段8周的实习经历中，得到了很多宝贵的帮助。

感谢实习单位给予的实践机会，让我能接触到真实的产品项目。

特别感谢我的导师，在“智能推荐”功能迭代中给予