如何做一名策略产品经理？
作为一个前AI解决方案专家，做过大量的推荐策略、搜索策略以及金融反欺诈策略，现在转行做互联网商业化策略产品，尝试给大家系统性地介绍一下市场上常见的策略产品经理岗位，以及对应需要的技能。 策略产品经理是干什么的？ 策略：计策&谋略。在一定约束条件下，为了实现业务目标而采取的一系列方案。比如知乎首页推荐Feeds流，业务目标是希望提升用户对于推荐内容的点击率，我们需要构建一个模型能够预测用户对于内容的点击率，点击率预估就是我们该场景下的目标函数。但我们还需要做到首页推荐的内容不能有敏感内容，同时还需要保证内容的新颖性，时效性等等，这些都是我们的约束条件，不能随心所欲地推荐任何内容。 所以策略岗需要处理的问题，最终基本是拆解成一个数学问题，学习目标是什么，目标函数是什么，约束条件是什么。最终输出的是：模型  or 运营策略规则； 为什么策略产品经理岗位近些年兴起了？ 以前也有专门的策略岗位，但主要偏向于金融风控策略。近期兴起的策略产品经理岗位主要集中在互联网公司。随着互联网流量红利到头，我们需要基于现有的流量做更加精细化的运营，以前那种啥也不做用户和流量每年仍然会疯狂上涨的时期已经过去了。各大APP比如抖音&京东日活早已经到达瓶颈。比如京东以前是没有用户增长部门的，19年成立了专门的用户增长部门来负责整个平台的用户增长。各个业务方向都需要进行更加精细化的运营，也就相继产生了各个方向的策略岗位：推荐策略、搜索策略、增长策略、广告策略等等。 策略岗位有很多类型，但主要分为两个方向一种是分析，一种是产品。很多公司这两个岗位是合二为一的，策略产品经理既要干分析，又要做产品规划。专门只做分析，不负责策略落地跟进，和后续整体策略产品规划的，这种比较工具人。我将市场上常见的策略产品经理岗位归纳在下面： 最早的一类策略产品经理，在银行和金融科技领域最常见，不过在金融领域一般都叫做风控策略分析师。 增长策略是近些年互联网领域新兴的一个岗位，因为互联网流量红利到头，各大互联网公司需要持续的用户增长就需要专门的部门来负责用户增长，如何花最少的钱带来更多的用户。 移动互联网时代用户有大量碎片时间来浏览各类信息，如何发掘用户的兴趣进行精准推荐是各大互联网公司长期在探索和实践的，也应运而生了推荐策略产品。 对于推荐策略产品经理日常工作内容感兴趣的，可以阅读下面这个回答。 负责推荐系统的产品经理日常工作内容都有什么，怎么优化推荐结果？ 如果说推荐是发觉用户的兴趣，那么搜索就是匹配用户的需求。电商APP比如京东&淘宝，70%的GMV还是由搜索贡献的，如何更加精准识别用户搜索意图&匹配需求，是搜索策略产品需要考虑的。 想了解电商搜索引擎整体框架的，可以阅读下面的系列文章。 King James：电商APP智能搜索第一讲——搜索引擎整体框架 King James：电商APP智能搜索第二讲——如何召回搜索结果 King James：电商APP智能搜索第三讲——如何排序搜索结果 King James：电商APP智能搜索第四篇-业务效果评估指标&辅助作用 这世界上大部分的互联网公司都是广告公司，比如百度、谷歌、Facebook和字节，目前广告收入仍然占据百度总收入的60%以上。即使像淘宝和京东这样的电商公司，广告业务也是它每年收入的重要来源。如何基于平台的流量进行高效变现是广告策略产品的工作职责。 对于推荐系统和计算广告区别不清楚的，可以阅读下面这个回答。 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 当前还有一些垂类的策略产品比如外卖订单匹配策略、零售行业的选品策略、定价策略、选址策略等等。这里也不一一展开了。 成为一个合格的策略产品至少需要具备以下三个基本技能： 这年头如果还是只会Excel进行数据分析那太Low了，策略产品至少需要会Sql&Hive。相关的可视化数据分析软件比如Tableau也是基本要求。这里推荐一个B站上一个专门教MySQL数据库的教程，大家自己看就行了。 MySQL_基础+高级篇- 数据库 -sql -mysql教程_mysql视频_mysql入门_尚硅谷_哔哩哔哩_bilibil 数据Sense一方面是天生的，一方面是建立在自己对业务的了解程度。数据结果是这样，能够快速发觉出异常。能够基于问题，快速建立一整套的数据分析体系，比如如何构建用户画像，用户画像分为哪些维度等等，这些是需要一定业务知识的。 我在上面介绍每个岗位时都首先介绍了业务目标，因为策略是服务于业务的。所以策略产品需要对业务非常的熟悉，需要多和业务同学进行交流，尤其是风控策略&广告策略，了解用户&商家的诉求。只有知道实际的业务是什么样，才能制定切合实际可落地的策略，不然都是纸上谈兵。 关于策略岗位需不需要懂算法，我的观点是我们需要懂一些常见算法的数学原理，以及基本模型构建的核心流程和效果评估指标，尤其是推荐 & 搜索 & 广告策略产品。最基本的AUC、召回率、精准率等需要知道，模型如何构建和训练的，训练样本如何选择，什么是过拟合等。 最后大家如何进入策略岗位，尤其是小白如何准备策略岗位的面试，我这里推荐一些干货微信公众号和各个领域经典的书籍，这些书籍都是我自己在看过大量策略相关书籍后推荐给大家的。 推荐几个微信公众号： 淘系技术：介绍阿里在很多场景应用的模型和算法，大部分文章也是比较通俗易懂的； Python是我唯一建议产品经理去学习的一门计算机语言，不建议去学习Java、C语言&C++等，第一学习难度很大，第二学出来说实话对于工作没啥帮助。R语言和Matlab在工业界几乎不用，也没有学的必要。工业界算法都是用Python，因为Python里面太多可以直接调用的库非常方便。如果一个人能够通过上网课自学Python真的需要非常大的毅力，没有外界的压力推动的话很难学会，顶多懂一点皮毛。网课学习代码最大的难点就是没有人请教，不会改BUG。我以前没有读硕士之前曾经尝试过，后来放弃了。第一没有人请教，第二没有压力推动真的很难持续学习。这里我不推荐任何网课，因为真的很难靠网课学会。 如果想系统性的学习机器学习，我建议还是专门读一个相关方向的硕士，国外有很多一年制的Data Science和AI方向的硕士。在作业、考试和毕业论文等多方压力下，这一年只要你努力学习肯定能够对机器学习有一个非常清晰的了解，甚至可以转岗做算法工程师。大家也不用担心本科毫无基础能否学习机器学习，我读硕士时班上计算机科班的同学没几个，大家都在学业的压力下逼迫自己学习，最终顺利毕业。专门读硕士是为了你有一个专门的时间来学习，一边工作一边学习机器学习真的很难坚持。 美团点评技术团队：美团技术团队  将美团内部各个场景应用的技术全部公布出来，非常好的一个网站。 可以让你了解策略产品经理都是怎样入门的，构建整体的思维模式； 小白了解推荐系统，唯一推荐的一本书 商业化广告策略看这一本就够了，作者是业内极其有名的专家。 作者在知乎也有账户：北冥乘海生 了解整个金融反欺诈系统和反欺诈策略，看这一本就可以了。 各大互联网公司的用户增长都进入瓶颈，如何持续增长，请看增长黑客，入门级读物。 最后给大家推荐我之前写的一些文章，可以让大家在没有任何技术背景的情况下了解一些机器学习的基本知识。策略产品平时和算法打交道比较多，需要更好地去了解算法平时的工作内容、常用模型和经常提到的专业术语。 King James：通俗易懂谈机器学习 King James：通俗易懂讲解深度学习和神经网络 King James：通俗易懂讲解决策树算法系列第一讲：决策树模型基本概念及如何构建 点赞和喜欢是对原创最大的支持，谢谢～关注我，了解策略产品经理和AI产品经理最新动向MonkeyELuff进策略产品经理交流群，每周六晚上直播分享策略干货和科技行业前沿发展~ 