【魯米週報】#9 - PM懂技術到什麼程度？
本週工作反思
最近在做一個公家機關委託的案子，寫正式文件的頻率比平常高很多，junior PM 跑來問我，資料備份要求的相關文件要怎麼寫。
我隨口丟了一句：「3-2-1 備份原則，去跟工程團隊確認我們是不是這個機制，這樣寫起來比較漂亮。」
他一臉萌呆。顯然沒聽過這個詞。
所以我解釋了一下，3-2-1 備份原則的基本概念：
- 3：保留 3 份資料副本
- 2：存放在 2 種不同的儲存媒介
- 1：其中 1 份放在異地，不同的物理位置
為什麼要這麼多種備份？因為單一備份是不夠安全的，如果備份跟原始資料放在同一台機器上，那麼硬碟壞了備份也無法救回來。或是兩份都在辦公室，火災或淹水時也會同時損毀。所以備份要放在不同地方，用不同媒介儲存。
這個原則有升級版： 3-2-1-1-0，新增的 1 是一份離線的副本， 0 是備份要經過驗證還原、零錯誤，這個升級版主要原因是為了對付勒索軟體。
我提這個故事，是因為PM雖然不需要懂技術實作，但是還是要廣泛的對名詞有認知、知道背後的邏輯，這樣才能和工程師在同一個基礎上討論，寫正式文件的時候也知道要如何著手，總不能雙手一攤，叫工程師全部寫出來，然後還要一個一個教你吧。
有些基礎知識不一定每天用到，但某一天突然就會派上用場，所以平時多吸收一點，關鍵時刻就有豐富的知識可以運用。
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PM Lumi
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Stop relying on vanity metrics. Measure what actually matters for product success
產品好不好用，大多數團隊會用 NPS 幾分、SUS 幾分，或是引用幾段用戶訪談的內容。作者說這些指標沒辦法量化進步，也沒辦法比較兩個版本的差異，所以決策容易容易被最戲劇化的故事牽著走。
作者提出的替代方案叫 SUM（Single Usability Metric），把四個指標合成一個數字：
- 完成率：用戶有沒有完成任務，用 1 / 0.5 / 0 記分。最基本，但對嚴重問題最敏感。
- 滿意度：用 SEQ（Single Ease Question）七分量表問「這個任務整體來說有多難或多容易？」，把 5 分當作及格。七分比傳統五分量表更能看到細節。
- 完成時間：轉成 Z 分數跟基準比。樣本小的時候用幾何平均，不要用算術平均，避免離群值把整個數值帶偏向某一邊。
- 錯誤率：分成介面問題、情境問題、操作失誤三類。這裡有個關鍵定義：所謂「錯誤機會」是指用戶必須在至少兩個合理選項之間做決定的那個點，不是螢幕上每一個可以點的元素。
文章裡有一個 Google Drive 對 Dropbox 的實測。50 場會議、14 位有效受試者，最後 Dropbox 的 SUM 只高了約一個百分點，表面上兩個產品差不多，但是從細節裡就能看出兩種產品的差別：Google Drive 滿意度略高，錯誤率卻更高；Dropbox 的用戶在分享設定那邊會不小心建出共用資料夾；Google Drive 的「移動」功能位置容易被忽略。
了解原則之後，作者給了實際的做法步驟：挑 3 到 5 個關鍵流程（啟用、核心交易、內部工作流），找 12 到 20 位相關用戶（要做量化推論，12 到 20 人才有統計的意義），把那四項數據，用試算表算完成率、幾何平均、SEQ 統計、錯誤率，最後把總分跟各項分開呈現，每一項都連回具體的設計問題。
什麼時候不適合用 SUM？產品極簡、只有一兩個動作的時候，還有早期探索、功能需求迭代比較頻繁的時候。
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本週科技時事：了解世界趨勢
1. Nvidia 與 Poolside AI 簽 60 億美元授權協議，另投資 10 億美元
Poolside 投前估值 120 億美元。協議同時包含約 109 名 Poolside 員工收到 Nvidia 的工作邀約。
2. Anthropic 準備 IPO，年化營收約 650 億美元
數字為七月底的年化營收。市場預期送件時間可能落在八月底，規模有機會與 SpaceX 的上市紀錄相當。
3. Google 以 1000 萬美元收購破產航空公司 Spirit 的內部資料
資料用於訓練 AI，內容包含約 100 萬封員工電子郵件與 500 萬則 Teams 訊息。
4. Apple Music 開始標示 AI 生成的歌曲
「實質使用 AI 生成」的歌曲會顯示可見標籤，屬於 Apple 的 AI Transparency Tags 計畫的一部分。
5. Tesla 取得內華達州 robotaxi 營運許可，上限 5000 輛
同一批核准中，Waymo 與 Uber 各獲得 1000 輛的許可。
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