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策略产品我的认识与理解

钱魏Way · · 72 次浏览

什么是策略产品?

产品经理的一个经典定义是产品的CEO,是为产品结果负责的人。随着互联网的发展,交互方式已经形成用户习惯,产品的竞争从前端交互设计的战场转移到了内部系统的战场,而这也导致策略产品经理有更高的价值。优秀的策略产品能够让产品达到外部环境给产品划定的上限。

策略产品是一个非常新的岗位,除了HR,就连一起工作的同事也很难说清楚到底是什么的。大部分对于产品经理的认识可能是理解用户需求、画原型图、规划版本迭代、推动项目上线的工作。

公司针对产品经理的分类为:

  • 前端产品经理
  • 后端产品经理
  • 中台产品经理

上述三个产品其实的策略产品还是存在较大的不一致。以下定义来自于《策略产品经理项目实践》:策略产品是在限制条件下通过各种手段或方式获取产品全局最优解。

限制条件

限制条件即“策略红线”,常见的限制包括:

  • 法律法规限制:如未经允许获取用户隐私信息
  • 用户体验限制:如给用户大量发送营销短信
  • 项目资源限制:如成本预算、开发人力..
  • 其他限制:如小程序和App推送规则不一致。

手段或方式

手段或方式即实施路径:

  • 设定评估体系和目的
  • 分析和挖掘数据制定可行性方案
  • 推进项目的实施与落地
  • 评估项目收益

全局最优解

全局最优解可能是商业利益的最大化。现实场景中我们往往获得的是“局部最优解”,通过不断的优化挑战去慢慢逼近“全局最优解”。策略产品就是在外部条件相同的条件下提升产品能力,从而在越来越加剧竞争的互联网环境中获取优势。

策略产品与功能产品的不同

前面所说的前端、后端和中台产品,我把他们看作是功能型产品,主要工作是规划与推进新的功能与特性。而策略产品经理主要的工作是在已有的功能或者模块上进行优化。

  • 策略产品经理对数据分析和数据策略模型要求更高。功能产品可以站在客户的角度思考用户需要什么,策略产品更多的是从数据层面寻找规律。
  • 策略产品经理追求全局最优解。功能产品着重考虑核心用户群体的诉求。策略产品需要考虑每个细分群体的诉求,规划不同的策略。
  • 策略产品更注重定量评估。功能产品往往看的是时间序列上的趋势变化,策略产品通常用A/B测试实验看淡变量对效果的影响或通过数据建模的方式分析每个变量的影响。

策略产品与数据产品的不同

策略产品和数据产品都需要一定的数据分析能力和业务理解能力。都是在用数据的思维与方法来解决业务问题。不同的是:

  • 数据产品经理侧重数据的产品化,策略产品经理侧重针对产品运营环节的局部问题形成策略的模型化。
  • 数据产品大部分面向的是内部用户,通过输出数据产品与服务解决问题。策略产品更多的是面向C端用户,通过输出规则解决问题。

策略产品经理可以看作是数据产品的职能在产品运营领域的延伸。另外策略产品经理和数据分析师相比:

  • 数据分析师对接的是业务的产品和运营人员,以解决产品和运营的需求为目标,产出分析结果,对分析结果的真实、有效、可用性负责
  • 策略产品经理对接的是技术研发人员、市场运营、产品经理等,产出的是机制、规则或解决方案,对业务目标负责。

策略产品的职责

策略产品经理除了深入的了解业务外,还需要极强的数据感知能力和技术理解力。我个人觉得最大的不同是需要和数据团队和算法团队的高频互动。不同的公司业务情况不同,大部分策略系统做的比较优秀的公司,都是算法工程师主导的,因为算法、产品、数据中,算法硬性门槛最高。但是产品经理有自己的优势,那就是策略的核心是商业价值和用户价值,如果产品经理能学习算法和数据,去主导策略,可能会有更高的系统上限。

传统意义上,策略系统包括搜索、推荐、信息流、广告,这些也是常规的策略PM战场。其实所有依赖数据策略提升的,都是策略PM的范围。

  • 比如外卖员的匹配策略,不仅要提高系统效率,还要给优秀的外卖员更多的派单倾斜。
  • 比如供应链的选品策略,可以根据用户的消费情况去上架商品,提高销量。
  • 比如设计网约车的司机激励政策,从而提高高峰期的需求应答率。
  • 比如设计更好的补贴策略,在控制成本的情况下,提升补贴效率。

策略产品经理需要明确系统设计和优化的目标,需要从数据中找到规律作为设计和优化的依据,需要将业务需求格式化为系统的条件,需要有足够的算法能力完成系统设计,还需要从用户case中找到系统优化的新思路。

不管是那个类型的策略产品,日常的主要工作不外乎:

指标体系的搭建

当策略产品接收一个任务需求时,首先需要确定的指标。需要注意的是,业务指标不一定的就是系统目标。以搜索为例,如果业绩指标是转化率,如果一味的追求高转化,最终导致的结果可能是排在前面的商品都是低价产品,利润率非常的低。如果业绩指标是营收,如果一味追求高营收,给用户推荐的内容可能是那些高利润率但产品质量存在问题的产品,造成的影响可能是伤害用户体验。如何在限制条件下找到平衡指标是策略产品首先需要处理的事项。

数据分析与洞察

数据分析不是为了做出一个领导希望看的报表,也不是把一堆指标各种分析,然后得出一些非常直观的结论。数据分析的目标是从数据中找到问题,洞察到新的信息。数据洞察就是要以带来改变为目标,要能指导下一步的动作。从数据中找到一些规律,通过这些规律推演系统改造。数据分析的主要方向:找到系统存在的缺失点和问题点,推进改进,或找到系统存在的机会点,尝试拓展。

格式化业务需求

总要一些业务诉求是非常的模糊的,有的业务有时仅仅提出的是现实中的问题,并没有提供解决方案。优秀的策略产品经理就是需要把各种实际问题格式化为算法工程师快速进入解题状态的应用题。

策略系统设计

如果策略产品经理缺乏系统设计能力,不理解系统内部逻辑,就只能设计一些简单的规则,一方面降低了算法效率,一方面也无法有效达成业务目标。算法工程师不了解业务诉求,只做算法性能的优化,这其实是大部分公司的现状。而优秀的策略产品经理能很好地理解系统设计,并且实现业务需求。系统设计能力体现了一个优秀策略产品经理的综合能力。

用例研究

策略产品工作过程中免不了遇到各种问题反馈,针对用户反馈你需要对这些反馈的用户case做综合分析。这个case覆盖了多少用户?这个case背后的原因是什么?有没有方案可以避免类似问题发生?

策略产品经理的技能树

虽然产品经理有了越来越多的类型,但产品经理的能力模型并没有标准化。每个类型的产品经理应该掌握哪些知识和技能,这个问题依旧没有标准答案。理想情况下,产品经理有一个整体的技能树,不同的技能加点,意味着走不同的产品路线。就和游戏里一样,每个人都可以在工作中选择路线,获取经验,解锁新的知识和技能。以下是网来自网上的一张图:

不同类型的产品经理虽然有相同的岗位能力需求,如项目管理能力、沟通能力等,但还是需要有特定的领域知识:

  • 对于C端产品,特定的领域知识包括设计心理学、用户研究方法、交互设计能力。
  • 对于B端产品,特定的领域知识包括组织行为学、信息架构能力、系统设计能力。
  • 对于商业产品,特定的领域领域知识包括广告相关知识、经济学知识。
  • 对于增长产品,特定的领域知识包括流量平台的规则和玩法、广告相关知识。
  • 对于策略产品,特定的领域知识包括基础算法知识、数理统计知识、系统设计能力。

当然对于一个产品经理个体而言,如果有机会和能力掌握更全面的知识,可以保证在变化的互联网环境下,有更强的个人竞争力。

传统产品经理需要掌握的技能

以下内容来自:高崖内(腾讯产品专家)

传统产品经理需要负责的内容:

传统产品经理需要掌握的技能:

策略产品经理需要掌握的技能

策略产品经理除了上述技能外,还需要掌握的内容:

1、数据分析能力

这里的数据分析不是看数据报表,也不是在Excel中做一些简单的数据汇总整理。数据分析需要的是你掌握能够直接分析用户或系统产生的明细数据,而不是基于已有的统计汇总数据进行深入分析。为什么不是针对已有的统计汇总数据进行分析?因为统计汇总数据反应的是整体的运营情况而掩藏了细节。策略产品的主要工作是从细节中发现改进点。

想要直接分析明细数据,必须要掌握的是SQL。你无需掌握详细的数据库知识(建表、索引..),但必须掌握基础的查询语句。见产品经理应该掌握的SQL技能

2、模式发现能力

简单的SQL获取无法规律和规则,这时候需要借助简单的算法或者工作来帮助发现模式:

3、基础算法适用场景的掌握

为了与算法同事更好的沟通,你无需掌握深度学习相关的原理,但必须掌握各种基础算法的适用场景。scikit-learn算法选择路径图获取能够帮助到你。

除此之外,为了获取全局最优解,还可能还需要掌握一些数学知识:

  • 概率论相关知识
    • 排列、组合
    • 贝叶斯法则
    • 概率分布
  • 统计学相关知识
    • 推断统计
    • 置信空间
    • 假设检验

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