作者：劉德超 （轉載已取得作者授權）

策略產品黃金四步法：

「待解決問題」：首選明確要解決的問題，必須要具體，不可籠統，否則策略方向會出現偏差；

「輸入」：即從【用戶-場景-行為】維度出發，不同場景下用戶可能的行為，此作為策略的輸入；

「計算方式」：需用清晰的邏輯關系來表達，可配合流程邏輯關系圖，必要時可直接給出計算公式；

「輸出」：結果輸出。

在此筆者將自己有關策略產品的學習與理解，為大家做一次輸出，希望能夠幫助到對策略產品感興趣的童鞋們。

下面，筆者以視頻內容精準推薦為例進行分享。

背景

在視頻結束后，首屏往往會有6個其他視頻的推薦。現在，筆者按照策略產品工作方法論，分析這一視頻推薦策略，來系統介紹策略產品的工作方法論：策略產品四步法。

示例場景：下圖是某視頻網站在某電影結束后，播放界面展示的6個推薦視頻。用戶點擊相應位置，即可觀看相應視頻

1. 待解決問題

注：待解決問題，必須定義出清晰而精準的目標，否則將會導致策略方向出現偏差。原則上，一個策略，只解決一個問題。

此處待解決問題，筆者將其定義為：

視頻結束后為用戶推薦最貼合其胃口視頻，增加觀看時長。

2. 輸入（哪些因素會影響目標的達成）

注：影響因素，作為輸入步驟的關鍵環節，盡可能發散思維，細致思考。具體思考方式可采取金字塔原理，先思考一級維度，然后二級維度，三級維度……，注意同級維度之間要互斥，不可出現交叉或包含被包含關系，盡量做到窮舉。此處分析越細致，對于后續計算和輸出關節越有幫助。具體工具可采用腦圖或excel等均可。

如下圖即為筆者整理的視頻放映結束后，影響推薦精準性的相關因素：

（點擊可放大查看）

3. 計算邏輯

計算邏輯指上述所列舉的各要素，在一定的場景下，采取什么樣的邏輯關系，相互組合，互相作用，它們直接影響最終結果產出的準確度。

計算邏輯的表現樣式多樣，并不局限，可用邏輯表述或邏輯公式，甚至是復雜的多元函數等。如果在邏輯關系中，涉及到相關概念，則需要對概念進行詳盡說明，這和PRD一個道理，其實就是PRD的一部分。

在計算邏輯這一環節，需要細致闡述整體邏輯，邏輯關系與邏輯要素細節，要做到提交到相關干系人手中之后，對方能夠看得懂、易理解、可執行。如果涉及到比較復雜的計算公式時，比如函數，可以和RD部門合作完成。

3.1 邏輯模型

邏輯模型在實際工作環節中可有可無，它作為整體邏輯，是首要呈現給別人的內容，起到提綱挈領的作用，也就是金字塔原理的頂部內容，讓別人清晰的知道，接下來你要表達什么，以及為什么這樣表達，它有助于相關同事們從宏觀上理解你的思路。

邏輯模型完全由你自己定義，目的是思路闡述，此處避免過于細致，要防止陷入細節。

3.2 邏輯執行流程

對于復雜的執行邏輯，推薦用流程圖來表述；簡單的邏輯，幾句話就能表述清楚的，直接文字描述亦可。

下面為筆者所整理的執行邏輯。

（點擊可放大查看）

3.3 賦權項與賦權值(附表)

此處引用賦權項與賦權值的概念。

賦權項：指包含但不限于用戶交互動作，所涉及狀態等，每一個賦權項均對應一個賦權值。即，當賦權項發生的時候，即可獲得或減少相對應的分值。

3.4 計算公式

公式一：匹配度計算

與當前視頻匹配度(D)=候選視頻標簽數 ÷ (該候選視頻標簽數+在播視頻標簽數）

與歷史視頻匹配度(L)=候選視頻標簽數 ÷ (該候選視頻標簽數+歷史畫像標簽數）

整體匹配度(P)=D+L

（注：公式中分母中標簽數量為去重處理后數量。）

公式二：偏好度計算

偏好度=（候選視頻標簽A賦權值+標簽B賦權值+標簽C賦權值+……+標簽N賦權值）÷歷史標簽總賦權值

注：

候選視頻標簽賦權值調取歷史畫像中相同標簽的賦權值，即候選視頻標簽A，則A的賦權值等于歷史畫像中標簽A在所有過往操作中所累積的賦權值；

歷史畫像中所有標簽數值，均為歷次操作所賦權數值的累加總和；

標簽賦權值參照附表一；

若平臺無法更新歷史賦值規則，則按照平臺既定規則賦值。

公式三：新熱度計算

新熱度計算方式，延續平臺既定熱度和新鮮度排序規則。

3.5 內容反差界定

內容反差界定，屬于整體策略方案的補充說明，可使整體邏輯推導過程和結果更加嚴密，具體工作中，補充內容視需要而定。

詞語釋義：內容反差界定，指基于既定規則，系統自動識別不屬于當前內容關聯推薦范疇的內容。

如何識別反差邊界：

（1）基礎用戶畫像：年齡、職業、性別等

示例場景：如當前用戶為一名38歲油膩大叔，絕對不可能喜歡動畫片。當賬戶出現大量動畫片的時候，則可基于年齡畫像，將動畫片列為反差內容予以排除（也許是用戶的孩子在看動畫片）。

（2）內容類別

不同類別內容，不可出現在當前內容關聯推薦列表。

示例場景：當前內容分類為電影，則電視劇、娛樂播報、動畫片、紀錄片、體育視頻等不同類別內容，不可出現在關聯推薦列隊中。

結論：內容推薦，首要原則要基于當前內容所述第一維度來區隔劃分，不可出現不同品類維度內容較差關聯推薦現象。

4. 輸出（結果）

輸出部分，作為整體策略工作的最后一個環節，屬于結果產出。再具體工作中，策略PM們所做的工作，一般截止到上述三步，第四步結果自然便產生了。

但結果的產出，并非意味著工作的結束，這僅僅只是開頭而已。策略，本質上，屬于一種探尋性的解決方案，在復雜多變的問題環境面前，解決方案永遠無法做到完美，所以，策略產品也永遠沒有止境。

在解決產出后，策略產品們首先需要做的是，進行效果回歸，及時跟蹤實際效果，然后開啟永無止境的循環迭代。

另外，為了防止問題的發生，可將策略結果的輸出，采取A/Btest方式，在策略方案優化迭代的基礎上逐步覆蓋用戶群。

寫到最后

策略產品對于互聯網產品領域來講，雖然已經不算一個新的概念了，但它的普及也不過一年左右的時間，也算是一個較新的產品工種。做一名策略產品經理，并不是那么容易的一件事情，它對PM的綜合素質要求較高，門檻自然較高。

策略產品經理，不同于功能產品，雖然和數據產品有一定重合，但亦有差別，究竟什么是策略產品經理，以及如何做一名優秀的策略經理，可關注微信公眾號：chanpinliu880，我們在以后的文章中會說。

PS:?轉發此篇文章到朋友圈或者是產品經理群，并截圖發給微信chanpin628，可以找我領取一份阿里的需求管理模板。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的实例讲解策略产品经理工作内容的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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