作者：hooly
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策略產(chǎn)品的職責(zé)：
之前看到一個人總結(jié)的：
策略產(chǎn)品=數(shù)據(jù)分析+推動產(chǎn)品+為產(chǎn)品的數(shù)據(jù)指標(biāo)負(fù)責(zé)
我改了下：
策略產(chǎn)品 = 數(shù)據(jù)分析+策略設(shè)計+推動落地+指標(biāo)負(fù)責(zé)
我開始做策略PM至今肄梨，做的最多的還是推薦策略西傀。從剛開始規(guī)則居多，到后面使用到一些Machine Learning、DeepLearning的模型油猫。最近得一點空總結(jié)下策略PM的工作全流程，以及各個節(jié)點應(yīng)該注意的一些點旭寿，多是工作中的積累以及遇到問題之后的反思芥映。寫下來，也好以后提醒自己滚秩。
策略產(chǎn)品的工作流程
1.業(yè)務(wù)調(diào)研
業(yè)務(wù)調(diào)研有3點：
用戶使用該產(chǎn)品/業(yè)務(wù)的核心訴求是什么专执？
也就是說這個業(yè)務(wù)服務(wù)于用戶的什么場景，調(diào)研這一點的目的在于你要對于業(yè)務(wù)郁油、產(chǎn)品進(jìn)行深入的了解本股。
產(chǎn)品使用的主觀感受是什么？
用戶在使用這個產(chǎn)品的主觀感受桐腌，好用還是不好用拄显？有什么建議和意見，都應(yīng)該收集過來案站。有時候用戶的建議可能會作為你制定策略增加一點可參考的經(jīng)驗躬审。
用戶當(dāng)前的核心痛點是什么？
仔細(xì)想想蟆盐，我們既然要做這個項目承边，用戶在使用該產(chǎn)品過程中肯定會遇到需求沒有被滿足，或者是滿足的不好的情況石挂。所以找到當(dāng)前的需求痛點博助，是做好該項目的前提。
2.數(shù)據(jù)探查
探查該產(chǎn)品使用的過程數(shù)據(jù)指標(biāo)
包括page的pv/uv痹愚；重點功能模塊的點擊情況富岳；最好還能結(jié)合業(yè)務(wù)制作成相應(yīng)的數(shù)據(jù)漏斗蛔糯，分析頁面/功能的流失情況。這可以讓你對整體的產(chǎn)品數(shù)據(jù)有更直觀的感受窖式，也有助于和功能的產(chǎn)品交流如何設(shè)計界面蚁飒、功能的對產(chǎn)品的效果（流量、轉(zhuǎn)化）等更好脖镀。
探查該產(chǎn)品/業(yè)務(wù)的KPI指標(biāo)
了解功能產(chǎn)品的KPI或者說產(chǎn)品的評估指標(biāo)飒箭。有共同的指標(biāo)，你們才能更好的配合蜒灰，一起為結(jié)果指標(biāo)負(fù)責(zé)弦蹂。
3.評估指標(biāo)
確定你要做的項目的評估指標(biāo)，這是整個工作任務(wù)中最重要的一環(huán)强窖。指標(biāo)一旦確定凸椿，所有的產(chǎn)品設(shè)計，包括策略和功能都要圍繞這個評估指標(biāo)來設(shè)計翅溺。
評估的指標(biāo)可以只有一個脑漫，也可以有多個，多個的時候咙崎，為了指標(biāo)聚焦优幸，建議你給每個指標(biāo)一個權(quán)重，然后計算一個綜合的指標(biāo)值褪猛。
這個綜合的評估指標(biāo)就是評估該項目效果的唯一指標(biāo)网杆。
4.策略設(shè)計
當(dāng)以上業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù)探查階段都結(jié)束，這時候你要開始著手具體規(guī)則的設(shè)計了伊滋。在這個節(jié)點碳却，你要在宏觀和微觀兩個方向考慮。
宏觀上：
把握整體的節(jié)奏笑旺，因為項目周期很大程度上是由策略設(shè)計的難易決定的昼浦。在項目初始，建議摸清問題之后小步迭代筒主，所以規(guī)則盡量簡單易行关噪。在這個階段的幾個關(guān)鍵詞是：快上線、高準(zhǔn)確乌妙、低覆蓋使兔、小流量、大埋點冠胯。
微觀上：
當(dāng)1.0版本驗證有效后，你就要更多考慮策略的細(xì)節(jié)锦针，分析特征數(shù)據(jù)的分布荠察、準(zhǔn)確率和覆蓋率置蜀。設(shè)計區(qū)分等級的兜底策略。另外你還要在準(zhǔn)確率和覆蓋率之間權(quán)衡悉盆。逐漸增加多的兜底策略可能意味著準(zhǔn)確率的降低盯荤，但是同時會大大提升策略的覆蓋。
另外一點就是當(dāng)1.0版本的規(guī)則驗證后焕盟，是否要開始引入算法模型來精細(xì)化你的策略秋秤？下面對比一下人工規(guī)則和機(jī)器模型在不同方面的表現(xiàn)。
此處希望你能對機(jī)器模型可以解決的各種問題脚翘、以及模型的種類灼卢、基本原理有比較清晰的理解。
如果你選擇的是使用模型來進(jìn)替代規(guī)則来农，那么要完成以下幾點：
特征數(shù)據(jù)探查：模型可能用到成百上千的特征鞋真，作為PM你不需要對所有的特征都進(jìn)行探查，最好是能對其中你站在業(yè)務(wù)角度主觀認(rèn)為結(jié)果會對其敏感的topN（N<=10）個特征進(jìn)行數(shù)據(jù)的探查沃于。
模型設(shè)計：此處可能更多是RD需要考慮事情
訓(xùn)練集評估涩咖、測試集評估：這兩部分你不懂擔(dān)心，RD會給出準(zhǔn)確的評估結(jié)果
交叉抽樣評估：這里的交叉繁莹，我認(rèn)為是第一點是策略PM首先需要抽取一定的測試集檩互，進(jìn)行效果的評估，第二點是如果有業(yè)務(wù)方的話咨演，建議能把抽樣的數(shù)據(jù)以及模型給出的結(jié)果闸昨，給到業(yè)務(wù)方評估一下，業(yè)務(wù)方或許能會根據(jù)比較豐富的經(jīng)驗雪标，給出一些問題或者建議零院。
5.策略效果評估
當(dāng)你在離線上針對各種測試集進(jìn)行過評估之后，你就要拿評估的結(jié)果和上線的要求做對比村刨，當(dāng)前的離線效果是否能達(dá)到業(yè)務(wù)方/產(chǎn)品要求的上線標(biāo)準(zhǔn)告抄。
6.埋點
埋點在涉及策略的產(chǎn)品涉及中，是非常重要的節(jié)點嵌牺。前端打洼、后端、策略三處的埋點都要梳理清楚逆粹。策略PM要關(guān)心埋點表的結(jié)構(gòu)募疮、每個字段的含義以及所有可能值的枚舉，取數(shù)方式（sql是必備技能）僻弹。埋點要盡可能的要細(xì)阿浓，因為一旦事后發(fā)現(xiàn)沒埋全，重新升級埋點蹋绽，就會浪費很多時間芭毙，極大的影響策略的迭代速度筋蓖。
7.開發(fā)、測試退敦、驗收
這個點就不說了粘咖，大家應(yīng)該都很熟悉
8.數(shù)據(jù)監(jiān)控
數(shù)據(jù)監(jiān)控包括2部分：
關(guān)鍵頁面訪問、轉(zhuǎn)化侈百、核心指標(biāo)報表：
在上線后第一天瓮下，建議數(shù)據(jù)監(jiān)控日維度的數(shù)據(jù)報表就開始發(fā)。把關(guān)鍵頁面的流量钝域、功能的轉(zhuǎn)化讽坏、以及重點觀測指標(biāo)，統(tǒng)統(tǒng)展現(xiàn)在日報中网梢。PM和算法的RD要和數(shù)據(jù)的同學(xué)準(zhǔn)確的核實業(yè)務(wù)邏輯震缭、數(shù)據(jù)獲取方式和口徑。保證報表準(zhǔn)確萬無一失战虏。
數(shù)據(jù)不光要監(jiān)控拣宰，建議每周組織數(shù)據(jù)解讀，對比上周的數(shù)據(jù)變化烦感，Q1的指標(biāo)結(jié)果巡社、Q2的指標(biāo)目標(biāo)等，時刻提醒項目組成員重視數(shù)據(jù)手趣、理解數(shù)據(jù)晌该。
特征數(shù)據(jù)監(jiān)控
不管是規(guī)則還是模型，其實都會用到一些特征绿渣，特征數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)朝群、正常直接影響模型/策略的輸出效果。所以對特征數(shù)據(jù)的監(jiān)控也十分重要中符。這里建議監(jiān)控特征數(shù)據(jù)的分布以及關(guān)鍵特征異常值的檢測姜胖。因為我們可以直觀的認(rèn)為模型/策略結(jié)果是對關(guān)鍵特征敏感的，如果關(guān)鍵特征的值出現(xiàn)較大異常淀散，對模型/策略的結(jié)果影響無疑是最大的右莱。
9.迭代流程建設(shè)
1.0版本策略拿到反饋后，我們就要進(jìn)行不同策略的實驗档插，以持續(xù)迭代慢蜓，效果優(yōu)化。需要搭建整個可支持策略/模型實驗的體系郭膛。
ABtest（流量分發(fā)）
ABtest是最原始的實驗方法晨抡，這里主要兩點：1.AB組是否控制了單一變量 2.流量按照什么維度進(jìn)行分發(fā)。
模型/策略自動配置
搭建的系統(tǒng)應(yīng)支持快速的模型配置，策略配置耘柱。這時候系統(tǒng)可能需要建設(shè)一個統(tǒng)一的特征庫圆雁。AB兩個模型配置上之后，功能的同學(xué)直接從一個統(tǒng)一的特征庫中獲取到所有的特征帆谍，然后輸出。
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