《产品日思录》是我个人公众号上每天更新的系列文章，记录了我在做产品过程中的思考、总结、经验积累，也希望在这里和简书的大家分享~
今天的思考源于和网易前同事的一次讨论，他目前的工作越来越倾向于做策略产品，但自身经验却是以前端产品为主，因此做的很痛苦，不知如何去适应，这里表达下我的看法。
首先，我认为，策略产品和前端产品，只是工作重点不同，对产品经理的能力要求——逻辑分析、需求分析、产品规划、项目管理、部门沟通等都是一样的。只是策略产品更偏向数据、逻辑、算法方向，而前端产品则更偏向交互设计、用户体验方向。
那么，作为策略产品经理，工作难点在哪里呢？
第一，需求不够明确。所谓“策略”，有的是为了满足用户个性化需求，比如智能推荐，猜你喜欢；有的是为了满足商业化需求，比如广告展示策略；有的是为了提高产品体验，比如热门排序，搜索匹配优化。这些策略，用户并不会提出明确需求，只是希望“更好、更准、更贴心”，这就要求产品经理仔细推演需求背后的逻辑，为用户提交超出预期的体验
第二，策略无法调研。相比前端产品，策略产品无法根据表象，反推背后逻辑，更多情况只能靠公司的技术积累，或者自己的经验，或者去看书、看文章，学习路径很长很缓。
第三，无法保证最优，需要持续优化。尤其没有历史数据参考的算法，参数调优是个体力活，一般都是根据经验拍脑袋，然后再上线快速调整，调整的过程也是个不断拍脑袋的过程，很难做到最优，非常头疼……
那么，问题来了，怎么做来克服这些难点呢？
一个字：啃！
具体来说，啃数据、啃算法、啃公式、啃逻辑、啃代码、啃书籍、啃文章
啃数据：
做策略，本质上是做数据，需要根据数据表现制定规则，让数据表现的更好。那么基本的数据统计、数据分析方法要学，很多文章书籍都有讲述，多看多学。
啃算法啃公式：
通过数学建模，找到数据之间的规律，这需要对各种公式算法了然于胸，智能推荐领域比较需要这方面的背景知识，推荐看看《推荐系统实践》这本书。
啃逻辑：
这里的逻辑，是指把算法统计出的数据，按不同规则组织起来，解决用户不同场景下的诉求，比如排序算法，可以按人气最高排序，按最活跃排序，还可以综合人气、活跃排序。
啃代码：
有个小技巧，就是通过抓包，或者反编译别人的代码，猜测别人产品的算法逻辑，再应用到自己产品中，比如当时我做数据产品，就是用这个方法“偷取”别人的数据传输策略和采集策略的。
啃书籍啃文章：
这个就不多说了， 如果是排序策略，建议看看阮一峰写的《reddit排序算法》；如果是推荐策略，就看那本《推荐系统实战》；如果是广告策略，建议看看《计算广告》；寻路策略，建议看看《图论》……另外像“万方数据”上，也能查到很好的文献（需付费）……
以上是我的思考，较浅显，你觉得呢？期待你的留言。
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