对B端产物司理来说，必备的一项技术就是写出逻辑清晰可以实施的PRD，而本文就将以B端供给链产物为例分享如何撰写PRD。

TO C产物司理有一项重要技术是将需求转化为交互体验的本领，所以在前几年移动互联网发作的时代我们看到产物司理常常存眷原型交互质量。TO B产物司理，尤其是用AI赋能财富互联网的B端产物司理必备的一项技术是写出逻辑清晰可以实施的PRD。

本篇用6块部门讲授如何撰写B端供给链产物PRD：

之一块先讲B端供给链中产能评估PRD的根基信息与传统PRD的异同；

第二块讲设计B端PRD版本维护记录的重要性；

第三块讲授本次B端PRD业务需求针对点；

第四块讲设计的成果模块；

第五块为焦点模块讲授B端产物的措施逻辑设计，再下一步措施人员可以参照本PRD举办编码技能实现；

第六块是B端供给链产能评估产物的重点板块，讲授AI赋能供给链产能评估引擎。

最后总结TO C转型做TO B 且用AI赋能B端产物至少要具备的技术。

之一块 根基信息

本PRD可以操作原有的ERP权限，和原数据库表单及报表条件，故此仅开拓成果。实譬喻下图：

第二块 版本迭代记录

B端产物成果的设计有设计者本身的设计理念，譬喻产能评估系统，笔者的设计理念是用呆板进修来设计，那尚有用运筹写理念尚有运用其他理念来设计的，假如没有详尽的版本迭代记录，对产物的恒久成长容易发生断代，这一点也是与传统的TO C产物看界面交互就能猜到产物的设计有很大的差异。

第三块 业务需求

B端产物，出格是在供给链产物中，详细的产物利用人员往往是客户可能公司内容的详细的相关操纵人员，故此业务需求需要明晰适合的操纵工具来设计需求。

第四块 成果设计

对付B端尤其是供给链B端成果设计多是对表的设计，即需要哪些表完成哪些成果，需要哪些新的成果，需要新设计哪些表。实譬喻下图 :

第五块 成果逻辑

对TO C转行 TO B的产物司理来说PRD焦点的也是需要提高自我要求的处所就是成果逻辑，这里的成果逻辑包括：B端产物需要的设置元素，对付本篇案例来说详细包括：设置元素、所需数据表、各个场景下的产量计较逻辑。
实譬喻下图进程：

第六块 AI赋能供给链引擎

因为人工法则设置时效有滞后性，且人工法则可以或许预测的特征数量有限，故此回收呆板进修运用神经 *** 的特征来预估产量，用呆板进修预估产量如下图：

6.1 AI赋能供给链产能评估的配景

从第五块我们发明，需求是知道对产量的需求量，也知道设备数量，工艺程度，和人员数据，在第五块里我们设计了许多人工法则，即人工引擎。

当设备、工艺、人员程度等存在诸多不确定性的时候，人工引擎调解显然是不能满意实际出产产能评估的需要的，故此我们思量操作AI来赋能，做呆板引擎，让呆板进修来取代可能赋能人工引擎。

供给链端产能评估的计较，有很是多的待确定因子，更有需要我们输出的产能预测功效。而AI中典范的热门应用是呆板进修，呆板进修的焦点本领是操作神经 *** 对多因子输入条件举办神经 *** 进修预测，然后输出一个可以认为是更优的解。

6.2 AI赋能供给链产能评估的产物布局

AI赋能产能评估产物布局图如下图所示：

6.3 AI赋能供给链产能评估的呆板进修计较流程

呆板进修产能评估模子计较流程如下图：

总结TO C 人转型TO B对本身要求应该至少包括如下：

擅长撰写B端的流程；

光有大致的流程是不可以或许做成优秀的B端产物的，且是必需包括B端产物实现的细节运算流程才气到达B端产物的目标；

AI是提高效能的利器，在做任何B端产物的同时，我们不妨用AI来赋能，可以或许发闹事半功倍的结果。

TO C是拉新思维，TO B是留存思维，且TO B做的的好也能辅佐拉新。

最后等候我们产物司理不只可以或许做增量，也擅长做增效！

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