策略产品经理
2022-07-14 15:06:28 0 举报AI智能生成
策略产品经理一书（夏杰著）的大纲概要
作者其他创作
大纲/内容
新形势下的产品经理
原因：互联网“人口红利”消失，获客成本越来越高
结果导向：存量用户的精细化运营成为重点
职能：发现问题，数据赋能制定策略，并策略验证，实现微创新
技能：数据敏感、底层数据逻辑、逻辑闭环、细分的专业领域
策略产品经理需要掌握的知识体系
埋点：数据源头
分类：
点击事件
页面事件
曝光事件（有效曝光）
基本采集数据：
产品标识
埋点位置
页面名称
埋点标识
埋点参数
测试及线上跟踪
A/B test：通过版本分流让用户参与测试，观察市场反馈
现状分析
用户量（太小则不适合）
基于A/B test 平台
存在应对场景
体验优化
转化率提升
广告效果优化
算法优化
确立目标（可定义，可量化）
假设构建
试验实施
分流方案设计
版本开发
A/B测试平台接入
结果分析
机器学习：通过大量训练案例数据找到理想函数输出结果
解决问题的特征
有大量已知数据
不同数据之间有规律可循
这种规律传统编程难以实现
模型分类
分类
给一个事物打标签
回归
预测一个具体的值，一般是一个连续结果
聚类
一群数据中找到相似的数据并分组，使其在某一维度上有相似性
降维
在复杂问题中找到最影响结果的若干维度的特征
常见算法
感知机学习算法（二分类的线性分类算法）
线性回归
逻辑回归
K邻近算法
朴素贝叶斯分类器
定义策略产品需求
需求分析视角多元化
明确业务背景
拓宽视角，综合评判
前端可视化形态
纯逻辑形态
数据调研
策略需求，无法预料结果
需求完整性
需求量化、价值可视化
非规则类约束
可解释性
安全性
数据授权
个人隐私
性能评估
一份优秀的PRD
需求概述
需求背景
需求目标
版本控制
交互、视觉示意图
策略逻辑
流程图
策略内容
优先级定义
A/B Test
埋点方案
策略产品经理能力模型建构
能力模型
学习能力
创造性/灵活性
实用性/实践性
合作能力
责任心
工作流程
发现问题
问题来源
不仅仅考虑用户的问题，也需要关注商业化考量
策略需求的分类
前端策略类需求
逻辑策略类需求
数据策略类需求
产品设计
数据的应用
策略与逻辑
全局视角制定策略
保证策略的健壮性
策略的价值化
全程参与研发，实时调整
数据的可用性
日志数据：通过埋点采集的源数据
底表：源数据通过第一次清洗形成的结构化数据
数据仓库：经过加工形成按照不同主题进行组织的数据
数据集市：根据不同业务、应用把数据仓库中的数据进行分类
及时响应策略调整
明确定义需求的预期效果和收益指标
确定策略上线的标准
准备降级方案
持续迭代
如何搭建
信息处理变革史
分类处理技术
搜索引擎
个性化推荐
什么样的业务适合推荐策略
丰富的内容和用户数据
非工具类业务
用户逛的场景居多
搭建推荐策略产品需要的条件
结构化数据的质量是前提
产品埋点质量
数据存储
数据库设计
有使用场景
搭建策略产品流程
确定产品目标
流量增产类型
转化率提升类型
和收入相关的类型
实施过程
工业级推荐系统架构
多路召回：系统会按照预先制定的不同策略模型在候选集中过滤出符合条件的物品
综合排序（粗排、精排）
策略干预
数据预处理
多路召回
排序策略
结构化思考方法
从数据中发现问题
方法
情景分析 SAP
原因分析 CAP
决策制定 DMP
计划分析 PAP
步骤
明确问题本质
拆解问题，大胆假设
用数据验证需求价值
衡量策略效果
未来属于会用数据的产品
习惯思考
快速学习
反思
抽象归纳
实践
经验
数据基石
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