策略產品經理實踐

作者有實戰經驗，可惜書中極力迴避實際案例，講的都是實際案例和經驗總結出來的規則。我更願意看實際的案例而不是案例的總結。第5章A/B測試講了一些具體的公式，寫的不錯。 以下是我認爲書中的重要觀點： 1：一定優先做通用策略，再做垂類策略； 2：複雜模型+大量的數據=更好的效果； 3：建立標籤系統是一項繁重而系統的任務； 4：社區非常忌諱短期引入大量新用戶； 5：從筆者項目實踐數據看，辛普森悖論的發生概率實際上很少超過20%； 6：一味地推薦符合用戶價值觀的內容往往會導致內容“水化”、高淨值用戶流失嚴重。 總體評價3.5星，有參考價值。 以下是書中一些內容的摘抄： 1：筆者給策略產品經理下的定義是：在限制條件內，通過推動項目、設定評估體系和全面評估項目收益三種手段，達到全局最優解的產品崗位。 2：從這個例子中可以發現，策略產品經理在解決具體問題時是有較爲清晰的定量評估指標的，同時通過拆解路徑，找到最大價值優化點進行策略優化，經過多次策略迭代逐漸逼近全局最優解。 3：現階段的互聯網公司裏，策略產品經理主要集中在三個方向：推薦/搜索策略、基於地理位置的服務策略、反垃圾策略。 4：筆者認爲，工具屬性的產品需要在主流程上足夠好用，然後再想辦法讓用戶多待一會，而不是在主流程上設置層層阻攔，讓用戶在主流程未完成前就氣憤地離開。 5：和一些可以通過短期培訓快速上手的崗位不同，策略產品經理崗位趨近於“學徒制”，初階策略產品經理需要其他高階策略產品導師在關鍵策略制定上給予指導，只通過看書學習基本上無法成爲一名優秀的策略產品經理。 6：但大多數模型都是不可解釋的，比如某篇文章爲什麼推薦給你，算法工程師大多數也只能說這是模型計算的結果而不能給出更通俗的解釋。 圖1-3　策略產品經理的日常工作 7：有時候，筆者會和朋友開玩笑說，策略產品經理實際上一半時間是在做標註專員的工作，這部分工作像是做智力測驗題，看着枯燥但其實很有樂趣，通過每天修正一些策略，可以讓負例（通常叫Badcase）的比例減少。 8：筆者在價值觀層面有以下幾點總結。·少替用戶做決定，不要過於自我。·堅持做大衆需求，堅持做符合人性的需求，永遠不做損害他人的需求。·產品層面追求平臺化，追求可複用，追求底層特徵準確。 9：·項目以假設驅動，在假設的基礎上還要進行數據驗證，少做會議室裏討論出來的需求，少做沒有先驗數據的需求。· 不要忤逆用戶，可以適當引導但不可以寄希望於大幅度改變用戶心智。 10：在策略上也是一樣，策略分爲通用策略、垂類策略兩大類，一定優先做通用策略，再做垂類策略。 圖2-1　推薦系統的的影響模塊 11：這個邏輯可以用幾個等式來衡量：· 複雜模型+小數據=一般的效果 · 簡單模型+大量的數據=很好的效果 · 複雜模型+大量的數據=更好的效果 圖2-2　推薦系統的流程歸納 12：在實際工作中，根據筆者的經驗，推薦系統的極限可以總結爲一句話：“做好我們能做的，接受我們無能爲力的。” 圖2-8　專家標籤體系設計的5個原則 13：從筆者的經驗來看，建立標籤系統是一項繁重而系統的任務，它不僅需要以策略產品經理爲連接點的全團隊的力量，同時需要詳盡的評審流程和煩雜的前期專家系統構建。 14：如果在理解本節所述的專家系統原則1到原則5的前提下建立標籤系統，存在的最大的兩個挑戰是：標準統一問題、物品標註後臺設計。 15：標準統一問題是指理想情況下團隊中的所有人頻率相同，對同一個物品永遠標註爲同一個結果（策略理想態的定義），現實情況中團隊中每個人的理解都是不同的，這不只是靠制定了標準就能實現的，需要更強的機制保證雙人盲審一致率達到70%（主觀評估項目的經驗閾值）以上。 圖2-10　PGC內容推薦策略 圖2-11　連載內容推薦策略變化 16：連載內容與資訊類內容的不同之處在於連載的內容形式以消遣爲主，用戶的興趣口味取決於近期同類作品的閱讀數量，大多數用戶會在某一類內容看膩後換相近分類內容，而切換口味的動作在用戶生命週期的任何時刻都有可能發生。 17：以上討論說明，社區非常忌諱短期引入大量新用戶，所以大多數社區增長不能使用傳統裂變方法。這也是筆者對社區管理的一點經驗，其實可以總結爲一句話：“社區是一個需要培養的溫和策略的產品形態。” 18：在資訊類和漫畫連載類產品中工作的策略產品經理往往意識不到內容調性的重要性，筆者也是最近幾年才逐漸意識到社區中內容調性的重要性，這也是社區產品和其他內容型產品的重要差異。 19：用戶的本性是喜歡通過比較來找到自己所處的社會位置，對於自身基礎顏值優越的女性用戶，在B產品社區中很難找到差異性（全部都是美女圖片），這導致B產品用戶很難找到自己的相對位置，畢竟用戶自身的優越感來自對比。 20：筆者經歷過的多款產品中都無一例外地呈現出相同的數據趨勢。即使是垂直的內容社區中，平臺認爲的優質內容“叫好不叫座”的現象依然廣泛出現。 21：對於一個項目而言，很普遍的現象是業務方之間（產品經理、研發工程師、運營經理、標註團隊）的“貌合神離”，大家經常陷入的困境是“虛無討論”而不是帶着項目實例討論。 22：本章開篇提到了A/B測試實驗的數據指標往往只服務於短期指標，而主觀評估經常用於評估長期指標的觀點，但是有一個一直未解的問題：沒有人準確地知道這個“長期”到底是多長時間。 圖5-2　“辛普森悖論”成立的示意圖 23：雖然辛普森悖論成立，但並不是說實際工作中無法做到100%分流均勻的A/B測試機制就失效了。從筆者項目實踐數據看，辛普森悖論的發生概率實際上很少超過20%，只要不是嚴重的分流誤差，就不太容易出現辛普森悖論。 24：筆者的經驗是，產品在每一個實驗組中的用戶量在百萬級（產品DAU不應該低於1000萬），則可以同時允許最多7組正交實驗；若每一個實驗組中的用戶量在十萬級或萬級（DAU不應低於100萬），則在同一個頁面、策略不衝突下最多允許4個實驗。 圖5-6　A/B測試的常見操作誤區 25：正則表達式是通過經驗和模式識別得到的歸納規則，有三個優點。· 迭代方便，甚至可以配置爲後臺，實現小時級迭代。· 對目標的達成見效快，穩準狠，且可以自適應優化。· 正則表達式具有強可解釋性。 26：筆者在5年的內容型產品推薦策略工作生涯中，總是繞不開幾個推薦策略的“靈魂拷問”，都是關於優質內容的。相信這幾個問題也經常困擾着所有做內容型產品推薦的策略產品經理。 27：筆者經常遇到的“靈魂三問”如下，問題非常直接，也是老生常談。·問題1：什麼是優質內容？· 問題2：我們是否應該推薦優質內容？對指標有什麼收益？· 問題3：順從用戶還是應該改變用戶？ 28：一味地推薦符合用戶價值觀的內容往往會導致內容“水化”、高淨值用戶流失嚴重。高淨值用戶的流失也會使得App的廣告價值銳減，從而影響產品盈利能力和公司估值。第二個問題是會引發內容生產端的“劣幣驅逐良幣”現象，創作成本較高的優質內容創作者不願意在該平臺發表內容，造成內容品類的匱乏。

策略產品的職責就是在混沌的用戶行爲裏尋找優化點，從不可解釋的算法模型中沉澱方法論。 功能型產品面對的是具體場景的具體問題，難點在於決策優先級。策略產品面對的則是一系列抽象的問題，難點在於從開放的業務環境中清晰地找到場景，提出假設、定義問題。 在這個從模糊到具體的過程裏，需要策略產品經理運用方法論定義場景，運用各種工具能力驗證假設。在本書裏，作者把策略產品經常用到的“指標定義”、“標籤定義”、“標註流程及標準”、“AB實驗基本方法”、“數據探查方法”等手段都介紹的很完善了。同時也有不少很實用的經驗沉澱，比如“冷啓動過程用戶留存與推薦系統實時性高度相關”、“社區產品價值=日活用戶^2✖️人均停留時長”、“社區非常忌諱短期引入大量新用戶”等等。 總體而言是非常有用也非常紮實的一本書，讚歎作者紮實的基本功。執行階段的PM工作裏遇到的問題，自查對應章節基本都能找到不錯的解決辦法並受到啓發。 但是這本書同樣也很挑讀者，書中的具體場景的案例偏少，需要讀者結合自身的項目經驗纔能有比較深的體會，如果缺乏策略產品垂類相關經驗，體感上會感覺內容偏教條和名詞解釋，難以產生共鳴。

問卷的設計中有許多小技巧，筆者有幾點想和大家分享。 • 技巧1，問卷的問題不要具有誘導傾向性。判斷標準是選項之間的選擇慾望是接近的，儘量選擇客觀中性的詞語描述，不摻雜任何主觀臆斷的傾向性文案。 • 技巧2，描述型選項的準確率更高。根據心理學研究結論，用戶對於文字描述比數字更敏感。舉個例子，當前有一個量表題目，如“對於某產品，你的推薦意願是1～5分，選項爲1分、2分、3分、4分和5分”。如果把題目換爲“關於推薦某產品的意願度，哪種情況最符合你的情況，選項是“我十分願意推薦給朋友”等描述型的文字，則更能表現用戶心中的想法。 • 技巧3，用戶對問題文案不敏感，對選項文案更敏感。筆者曾經做過多次試驗，對於同一批用戶使用不同的問題文案（表意相同）而保持選項不變時，得到的數據結果是接近的。而對於相同的問題文案，將選項文案調整爲同義詞表達，得到的數據結果變化較大。這證明了用戶對選項文案是更敏感的。 • 技巧4，多用“我”，少用“你”。用戶看着舒心的選項往往是“我”怎麼樣，而非“你更喜歡A顏色”“你更願意使用B功能”這種人格對立的表述。這樣，用戶會更快地代入自己的情緒，給出更加真實的答案。 • 技巧5，用戶是“口是心非”的，需要設計二次驗證題。大多數心理學量表題中會在相隔較遠的兩題中設置具有相關性的問題。比如第4題中詢問用戶的某種行爲，在第24題中使用前一題的逆否命題（原命題和逆否命題是等價的）再次詢問一遍，如果兩題的答案是完全相反的，就認爲問卷爲無效問卷，予以排除。 • 技巧6，問卷的問題數量一般不超過11個，選項一般不超過4個，儘量不使用多選題。用戶的時間非常寶貴，對於過長的問卷用戶往往會知難而退，所以需要嚴格控制問題的數量。在問卷設計完成後，不妨先和同事事先測試一遍，然後反覆校正問題和選項。如果大家能在幾分鐘內快速回答並提交，這份問卷纔有投放價值。

師姐的第一本書，內容還是比較實在，是師姐自己的心得體會和做策略的經驗，有收穫，但也有不足。考慮到書出的時間比較早，當時市面上同類型的書很少，加上師姐的寫作風格也沒有完全定型，本書更像是博客類的知識總結，結構相對鬆散體系化不足。 整體來說還是很棒的，值得翻一翻。 期待師姐下一本書🤩

看了下評論，作者太難，有些人覺得專業術語太多，有些人覺得太淺。 要看是抱着什麼樣的心態來讀吧，策略本身是一個非常複雜的工種，就拿派單策略來說，不同時間段的策略都會不一樣，想在書裏呈現很深入的討論很難。 如果完全沒有接觸過策略，想像讀白話文一樣讀懂也很難，畢竟策略不同於前端，是黑盒部分，離大多數人的生活很遠，看不見摸不着，還是需要自己多下功夫去理解。 對我來說覺得挺好的，還是有很多幹貨部門。市面上唯幾的策略書籍，要好好珍惜[呲牙]

前四章由於作者本身的經驗豐富吧 細緻接地氣，但是從第五章開始本身增加了統計學各類知識的原因會比較喫力，作者對大部分案例點到爲止，過度脫敏了吧…本身是實例實踐，結果幾乎都只停留在講到前面三分之一，省略後面三分之二的關鍵內容，又偏理論了。但是作者因爲在數據方面非常有經驗，所以許多內容講的還挺新穎，解釋了一些其他書沒有提到過的內容原因，爲數不多的這方面的書，策略原來這麼有趣，對於沒有接觸過的我來說，還是很喜歡

總體來說，這本書值得讀。 作者認爲，策略產品經理就是在限制條件內，通過推動項目、設定評估體系和全面評估項目收益爲手段，達到全局最優解的產品崗位。給出了搜索/推薦、本地服務、反作弊3個方向，並詳細講了內容推薦方面的策略，包括PGC、連載內容、社區內容推薦策略上的要點，有助於讀者瞭解內容生態。作者詳細介紹了主觀評估的重要性、具體怎麼做，還花了大量篇幅講了數據分析。最後一章雖然講得淺，但也有很多要點值得看，可惜無法再看了。 我一直存在的問題是，產品經理這個崗位到底需要什麼樣的數據分析技能。 這本書告訴我，該崗位需要能支持簡單的業務數據、完成A/B測試實驗通用指標日報設計和特異性指標設計、A/B測試前確認數據埋點的有效性、預估A/B測試數據漲跌。看起來和A/B測試非常相關，A/B測試在短期決策中可以起到很好的效果，但長期還是要看人的主觀想法。關於數據分析技能，SQL是必備，但會不會使用python、SAS、SPSS進行統計分析不是太重要，重要的是是否能設計出完整鏈路，通過提升某些指標，最終實現關鍵指標的增長。 作爲用戶，感受到資訊類信息流推薦存在的問題包括：推薦不準、用戶點擊導致類似內容連續出現、廣告多，各個資訊類平臺好像都沒有辦法搜索到專題，再深層次一點，推薦過於精準也會使用戶陷入信息繭房。這就涉及到是內容候選集不夠還是算法不夠精準的問題，內容不夠比算法不行更可怕，買內容也要花錢。推薦系統影響因素包括算法、算力、數據，關於作者說人才流動導致各公司算法無法成爲決勝因素，我不以爲然，肉眼可見，大小公司算法差距很大。 這本書第一遍讀時如醍醐灌頂，但再次讀時發現自己什麼都沒記住，所以推薦邊讀邊做筆記。關於內容推薦部分、數據分析部分基本和前面讀過的《推薦系統實踐》、《精益數據分析》差不多，讓我明白道理就是那麼多，之後再看相關書籍也會看到很多類似的內容、思維。懂了道理可能會在真實分析問題中有一些思路，但是隻有真正做事才能發現問題，不斷提升。 文中講了一個建分類器的案例，我正好曾經參與過一次，看了書才明白，當時有幾個點沒有做好，那樣做出來的分類器肯定達不到標準。 作者提出了4步會議 建立初步標準 要求各方獨

看到第三章作者講到，進行數據標註任務的過程中，用excel標註的時候一定要用郵件而不要用IM我就知道作者一定是個被坑過的職場老油條了，哈哈哈哈哈。 乾貨滿滿的一本書，作爲一個做過搜推的算法同學，不得不說字節出來的產品同學寫的這本書是十分值得一讀的，反正我看了是有很多收穫，書中從例如怎麼做AB實驗、怎麼出分析報告這種產品業務的細節，到怎麼寫彙報郵件和什麼時候要進行怎樣的向上溝通這樣的職場細節，全都寫出來了，這本書真是我最近看的幾本產品的書中少有的內容不空洞的書，對得起書名中的實踐二字，不太懂爲啥豆瓣有些短評裏面那麼多的嘲諷。不過現在移動互聯網的潮水在褪去，好的產品經理很多時候是時代給予的機會鍛鍊造就出來的，若是沒有相關的實踐環境也很難鍛鍊對應的能力。總之書不錯五星好評。

本來想給1星，這樣不太友好，還是給個2星鼓勵一下。 說原因： 1.專業性術語太多，拜託,本書不是你的筆記總結，是讓別人看的，讓別人看得懂是作爲產品經理最基本的同理心思維。讀不懂，何來理解可言？ 2.六章節沒有串聯，硬性的加上前文概述和後文總結，也是毫無關聯 3.懷疑本書的定位，到底是面向想要轉行做策論pm的同學還是面向什麼人羣？（雖然本書開篇講了面向人羣，從內容反推，邏輯不自恰）

師姐的第一本書，對本產品小白還是受益頗多的，也體會到了策略產品經理本身是一個實踐出真知的崗位，希望未來進入相關領域工作後，能嘗試結合其中的術與道，獲得一些新的體悟，也期待師姐下一本新書的出版