策略产生的背景
1.随着流量红利的消失和产品同质化日趋严重,如果想更多的占用用户时间,就需要满足用户个性化的需求,这就导致策略的诞生。策略具有复杂和易变的特点,所以策略产品经理这个岗位就逐渐诞生了
2.产品经理工作的分工变得越来越细,随着行业发展以及产品经理从业人员的急剧增长,需要更精细化的分工来提高效率,所以有了商业产品经理、增长产品经理、用户产品经理、策略产品经理、后台产品经理
什么是策略
一种解决问题的手段,实现某个目的。和其它产品功能一样,都是服务于业务的一个功能点。而差别在于策略功能的用户需求和影响条件复杂多变,无法通过一个功能点就满足各类用户的各类需求。
从产品功能举例有:百度的搜索策略、头条的个性推荐策略、滴滴的订单分发策略、京东的优惠券派发策略、P2P产品的风控策略、电商返利系统的防作弊策略等等
策略的意义
策略能以更低廉的成本,以更高效、更精准的方案实现各种复杂的数据抓取和分发需求。
因为策略的底层技术支撑是AI算法,所以策略是可以不断进化,并且实现自我完善的,它也更适配于各种复杂的场景和需求。
策略的应用场景
1.当某个功能流程涉及到前后台数据抓取和分发逻辑时;
2.当产品用户量和数据量巨大,用户群种类和数据种类繁多,用户需求复杂多变时;
3.当产品需要通过一个功能点满足用户在各种场景下的各种需求时;
4.当某个功能点涉及的相关因素会随着用户的增加或需求的变化,而不断增加和变化时。
如果功能满足以上四个条件,那就也许,就需要给该功能配置底层策略功能了。
策略PM VS 功能PM
不同工作流程中策略产品和功能产品的区别传统的产品经理主要是进行用户画像,然后抽象出主要目标用户,然后为这类用户做设计;而策略型产品经理主要是在信息过载的情况下,为用户提供个性化的推荐服务,服务于用户个性化的需求。
两者的共同点就是都是为了提升用户体验并服务于结果(比如阅读时长)。
策略PM VS 数据PM
某种程度上来说,策略产品经理是数据产品经理的延伸。
策略PM的基本素质
1、需求挖掘:不仅能借助用户视角,分析各类用户在不同场景下的一致需求。还要借助上帝视角,分析各类用户在各自不同场景下的分别存在哪些特定的需求,并分析出相关影响因素。
2、功能设计+文档编写:有极强的逻辑思维能力、分类整合能力、目标拆解能力。能把一群人,在不同场景下的各类需求和影响因素拆解清楚。将产品解决方案,通过严密的框架、模型、逻辑表述和结果示例,描述出来。
3、开发跟进和验收:对数据敏感,具有较强的数据埋点和分析能力。需要从多个元素中找到关键影响因素,善于从数据中发现和总结问题,引导下一个策略迭代。
4、上线数据分析和需求回归:能沉住气,耐得住寂寞,拥抱结果的不确定性,持续迭代在黑暗中寻找道路。
策略PM工作四要素
1、待解决问题:就是这个策略是要解决什么问题?
2、输入因素:影响策略的相关因素有哪些?这个要从用户使用场景出发,拆解的越细越多越好。相关因素能拆解多少,要看产品经理对业务、对用户的理解能力和对场景的拆解能力。
3、计算逻辑:策略的设计部分了,包含逻辑结构、触发条件、计算公式、展示效果等。
4、输出效果:就是达到理想状态后,用户会看到什么效果。或者系统计算的结果是什么样子。
以今日头条为例:
待解决问题:如何从大量候选内容中找到用户最喜欢的内容。
输入因素:用户喜欢这件事情可能会受到哪些因素的影响。比如画像标签(性别、年龄、职业、所在地等)、行为标签(比如说他喜欢给点赞收藏哪一类的文章,哪一类的文章阅读时长较长等)......
计算逻辑:实际工作中这个计算逻辑主要由策略RD开发给出,就是所谓的算法,其实PM也不用关心里面的细节,但是你要清楚里面大概的思路。
输出效果:所有的候选内容按照用户喜欢度从高到低排序,得到用户最终看到的feed流。
分析来源:BOSS直聘JD
搜索关键词:策略产品经理
筛选策略:1-2线知名互联网公司,去除内容策略、广告策略相关职位,共计12个JD
总结
市场上对策略PM的需求不少,但不如数据PM的职责明确、集中,会细分为不同的策略:推荐策略、搜索策略、内容策略等,因此对资格要求也不尽相同。
策略设计、落地、迭代的主要目的还是促进业务的持续发展,发挥产品核心价值,加强产品创新。
具体工作基本可以总结为策略的“全生命周期管理”,策略的设计、落地、跟进、迭代,以及整个策略体系的构建;对PM算法要求较高的岗位会包含建模分析、提供建议等
主要职责
1、策略体系建立:结合业务场景,设计策略体系,包括量化体系、推荐策略、搜索策略等
2、策略优化:
(1)深度分析和挖掘用户行为数据,制定和完成产品策略,并为改进策略提供依据;
【进阶:对用户能力进行建模和分析,提供诊断和合理建议】
(2)配合算法研发,跟踪产品形态和数据,通过跟进ABTest等方式促进策略迭代,评估策略效果并不断优化。
3、策略产品:调研规划、产品设计、策略制定、开发落地
4、业务应用:构建用户成长体系,实习那用户行为价值分层,对不同层级用户执行价值及活跃管理策略
任职要求
数据:对数据敏感并有很强的洞察能力,快速从繁杂数据中发现问题,极强的业务学习能力,能够把数据和业务紧密联系,良好的数据分析和解决实际问题的能力
工具:熟练mysql、数据处理工具,熟悉常见的数据分析和处理方法,会写科学的上线效果评测
经验:策略、推荐、搜索、数据挖掘相关产品项目经历;建模分析经验
专业:统计、数学、计算机相关专业优先
性格:思维敏捷,做事心细,有良好的文字表达能力和逻辑思维能力,较强的学习能力,自我驱动力强,具备优秀的合作沟通能力
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