产品发布是正式向客户提供一款产品的生命周期阶段。Gartner 2021年第三次年度技术型CEO调查选择了280名技术型CEO,他们均来自收入不超过2.5亿美元的企业机构。调查询问了他们在2021年最迫在眉睫的举措。调查结果发现,确定新机会、优先考虑功能和开发互补产品是受访的技术型CEO最常提到的产品战略和发布举措。当被问及他们所在公司已实现的里程碑时,74%的受访者表示其公司已发布了第一款产品(或服务)。寻找新客户是令受访的技术型CEO寝食难安的头号挑战。
为了准备一次成功的产品发布,大多数技术型CEO需要监督关键优先任务的职责并将该职责下放给他们的团队成员。在大型企业机构中,通常会有专门用于产品发布的产品营销资源。但一般情况下只有较大的企业机构才有专门用于产品发布的产品营销资源。在中小型企业(SMB)中,产品发布负责人通常由产品经理担任。产品经理会与技术型CEO、销售和营销部门密切合作,共同开展产品的上市(GTM)活动。
成功的产品发布需要由了解产品发布最佳实践的技术型CEO来推动。除了获得新客户外,成功的新产品发布还能加强现有客户维系和长期收入增长。无论市场的特殊性如何,所有新产品发布都需要有明确的目标、方向和流程。
Gartner产品发布研究的重点是如何提供成功的产品和服务(见图一)。该研究将帮助参与产品发布管理的技术型CEO有策略地投入资源和资金来实现收入加速。
图一、技术型CEO的成功产品发布流程

为什么这一点十分重要?
不是所有产品发布都能取得成功。产品在发布时可能因以下(多项)原因而失败。对于那些发布产品较少、但对创造需求和增加收入有直接和重大影响的小公司而言,风险会变得更高。
产品发布失败可能是因为以下(多项)原因:缺乏产品发布流程和准备、产品开发延迟(错误、特征蠕变)、产品质量问题、未能满足客户要求、不具有竞争力的定价或成本计算、糟糕的产品定位、没有效果的产品宣传材料、模糊的价值主张和目标受众、缺乏支持和销售培训、未及时回顾并予以纠正以及错过市场机会。
常见的产品发布挑战有哪些?
最常见的产品发布挑战有:首先,成功的发布需要整个公司的努力以及所有利益相关者的配合,但技术型CEO通常会等得很晚才任命一个发布负责人并分配职责。第二,许多技术型CEO以迭代的方式优先开发或完善他们的产品,使得发布时间和产品采用范围成为一项挑战。第三,技术型CEO很难找到一个具备成熟营销实践和足够经验来创建计划或具备充分资源来使发布取得成功的人担任发布负责人。第四,技术型CEO没有为规划和决策延迟分配足够的时间以减少企业机构的种种限制(例如最初的产品定价签字、演示和培训预算),这些限制会使关键销售和支持团队的准备工作复杂化,进而导致错过发布目标。最后,技术型CEO在产品发布后迅速转入“收购和增长”模式以把握新的销售机会,而放弃了产品发布后的评估,这使他们失去适用于下一次发布的宝贵经验。
技术型CEO可以通过早期检测来更好地避免产品发布失败并提前采取针对挑战的补救措施。
成功的产品发布应该是什么样子的?
由于不存在一个适合所有产品的方法,因此技术型CEO需要为每次产品发布定制成功指标。成功指标根据产品发布的类型而有所不同,例如主要、次要(升级)或最小可行产品(MVP)。一些成功产品发布指标和目标的示例包括:
收入和新交易数:在目标时间范围内,就发布所带来的增量收入和赢得的新客户建立指导。例如在第一年获得25笔新交易和150万美元的收入。
客户线索、机会和流水线:确定具体的客户线索和由此带来的目标机会,同时为发布所带来的销售制定量化的期望。例如在六个月内产生200条客户线索、45个机会和300万美元。
用户互动:通过定义何为成功的用户互动,着眼于用户采用和吸收的健康度而不仅仅是客户获取。例如每日/每月的活跃用户=25%的用户群。
产品质量:专注于发布前对于“好的”产品质量和用户体验的看法;必须尽可能将这些指标与独立于用户群规模的变量联系。例如发布时少于50个P1/P2漏洞/错误。
发布时间表:在产品开发周期的早期确立目标发布时间,以便销售部门和企业机构做好准备。例如发布日期为目标日期两个星期之内。
免费试用:包括转换为付费客户的比例。例如前六个月提供200次免费试用(第一年转换率达到25%)。
分析师在研究中提及/加入的次数:12个月内分析师在报告中提及3次。
总之,产品发布是一个需要投入大量资金和资源的首要领域。为了实现收入加速,技术型CEO必须开发和完善他们的产品发布实践,包括确定计划范围、批准和实施市场营销、销售和运营以及客户支持、评估发布后的成功等。
好文章,需要你的鼓励
Python通过PEP 810提案正式引入惰性导入功能,允许程序延迟加载导入库直到实际需要时才执行,而非在启动时全部加载。该提案由指导委员会成员Pablo Salgado于10月3日提出并于11月3日获批。新功能采用选择性加入方式,保持向后兼容性的同时解决了社区长期面临的启动时间过长问题,标准化了当前分散的自定义解决方案。
Meta FAIR团队发布的CWM是首个将"世界模型"概念引入代码生成的32亿参数开源模型。与传统只学习静态代码的AI不同,CWM通过学习Python执行轨迹和Docker环境交互,真正理解代码运行过程。在SWE-bench等重要测试中表现卓越,为AI编程助手的发展开辟了新方向。
Valve最新Steam硬件软件调查显示,Linux用户占比达到3.05%,较上月增长0.37个百分点,相比去年同期增长约50%。游戏网站Boiling Steam分析显示,Windows游戏在Linux平台兼容性达历史最高水平,近90%的Windows游戏能在Linux上启动运行,仅约10%游戏无法启动。
卡内基梅隆大学研究团队发现AI训练中的"繁荣-崩溃"现象,揭示陈旧数据蕴含丰富信息但被传统方法错误屏蔽。他们提出M2PO方法,通过改进数据筛选策略,使模型即使用256步前的陈旧数据也能达到最新数据的训练效果,准确率最高提升11.2%,为大规模异步AI训练开辟新途径。