解密某神秘高薪职业:策略产品经理

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有这么一个职业,薪资很高、赛道人少,但挑战也高。

1 Who are we?

AI(人工智能)现在很火,同时有个职业也在升温——策略产品经理。策略产品顾名思义,就是制定策略的产品经理。随手在BAT招聘官网检索,策略产品的岗位数量不输客户端产品:

  1. 策略产品包含推荐策略方向、搜索策略方向、广告策略方向等;
  2. 客户端产品包含前端设计方向、社区方向、渠道方向、用户增长方向、创新方向等。
  3. 因为是搜索计数,并未浏览所有岗位,所以可能有误差。

与旺盛的招聘需求不匹配的是,市场上策略产品存量非常少,即使是BAT的岗位,经常三五个月也无合适候选人;好不容易遇上一个,由于对方offer较多,也未必能成功招聘得到。

2 What do we do?

策略产品是做什么的?先看一下某BAT策略产品经理JD:

策略产品JD

工作职责:

  1. 深入理解内容行业,包括图文、短视频领域。
  2. 制定平台内容运营策略、流量策略、分成策略;与运营同事协作,跟进数据分析,确定优化方向。
  3. 精通用户流动模型,需要经历过完整用户运营,具备通过数据反馈业务问题的能力,并优化策略方向。
  4. 有商业化运营或策划经验,懂算法的候选人优先。
  5. 曾经在头条、微信公众平台等自媒体平台有长期创作经验者优先。

职位要求:

  1. 3年以上互联网数据运营分析相关经验,具备数据库查询和编程能力,有推荐算法经验优先。
  2. 出色的数据分析、总结归纳能力,逻辑清楚,思维缜密,数据敏感度高。
  3. 卓越的逻辑思维能力,卓越的挑战平庸常规的能力。
  4. 检测并分析行业竞品情况,并解读相关用户和市场研究报告/信息,为产品规划提供支持。
  5. 优秀的沟通协调能力、项目管理能力,良好的团队合作精神 。

从工作职责可以看出,策略产品要上懂创作内容,中懂算法模型,下懂商业逻辑。是一个AI产品能力流的关键节点,示意如下:

如图所示,策略产品主要扮演的角色是业务与算法工程师的通讯者,是商业目标的翻译者,将商业目标拆解成可执行的任务。也有一些公司,算法工程师直接与业务通讯,没有策略产品这个角色。

总结一下,策略产品的工作指责如下:

  1. 产品角色:从用户角度发现问题、将问题转化为推荐策略;
  2. 项目管理角色:协同合作团队在2.0模式下发挥最大效能。

策略产品也有高阶、低阶之分;低阶产品发现问题、解决问题,高阶产品制定秩序。

那么问题来了,一个泛AI类产品,算法工程师提供算法的实验、开发、上线,并且,在深度学习时代,模型全都往“端到端”发展,策略产品的为什么还这么重要?策略产品和算法工程师到底该如何合作呢?下面就来讨论这两个问题。

3 Challenges

策略产品面临的最大挑战,就是和算法工程师的合作模式。当算法工程师懂业务、懂coding,又有给力的运营标注同学协助,能cover之前说的策略产品2个角色时,是可以独立完成任务的。所以只有当策略产品有深入的业务理解力、策略制定能力时,才有存在的价值。

但事实上,虽然深度学习在识别问题上已经横扫千军,如语音、图像、NLP,但是在面对复杂人性、群体行为上还无法做到端到端。因此,在建立一个策略驱动的产品秩序上,一个资深的策略产品要懂得这些事:什么事情交给算法去做,商业上如何用数据说话,如何运用数据驱动运营,运营如何为算法提供标注数据,客户端上什么样的交互是最能反映用户本意的。而不能是成为一个“算法不如算法工程师,商业不如市场,搞事情不如运营,论交互不如客户端PM”的角色。

策略产品到底如何和算法工程师合作?首先我们来认识一下算法工程师通常要干什么:

  1. 建立算法假设
  2. 选择模型
  3. 训练和离线测试模型
  4. 假设没得到验证,回到第2步,多次不行,回到第1步
  5. 上线AB测试
  6. 测试效果好,全量上,不好,回来修改

策略产品经理作为一款产品的owner,在这个过程中要全力帮助算法工程师几点:

  1. 一起建立合理假设。比如为了提高新闻的点击率,那么通常建立的假设是:曝光给用户的新闻,没有点击的就是他不想看的。我们知道一个假设有很多意外情况,但是如果能在大面上站得住,就是一个好的假设。工程师们醉心代码和数学,策略产品一定要更懂人性、群体、商业,这样结合才能建立一个既成立、又能落地的模型假设。
  2. 对于多次得不到验证的假设,策略产品要及时喊停,重新梳理业务,这是算法工程师们欠缺的。
  3. 算法工程师眼中的指标是AUC,是RMSE,是F值,但是产品成功并不因为你AUC值到了0.9就能成功。所以策略产品除了要知道AUC0.9和AUC0.5分别意味着什么,而且要知道这距离实现商业上的目标还有多远,这也是AB测试的重要性,策略产品经理要深入业务更多。

4 Solutions

策略产品普遍缺乏职业上的指导者,基本只能自学成才。原因也很明显,因为市场上资深策略产品稀缺。那策略产品如何养成呢?大体上分为两个努力方向。

1.深入了解业务

  • 勤用产品、竞品
  • 分析用户日志,发现用户痛点
  • 与平行团队多沟通,了解产品走向

2.深入了解推荐模型

  • 多看下国内外paper和文章,了解推荐算法原理
  • 通过算法工程师了解当前负责的产品推荐过程

5 Opportunities

说了这么多挑战,最后说说机遇吧。策略产品到底哪里好?以下几点看下能否吸引到你:

  1. 高薪:一个好的策略上线,往往能对流量提升一两拨千金,所以市面上策略产品的待遇普遍不错;
  2. 蓝海:由于是新兴市场,所以远不如客户端产品、后台产品、商业产品竞争激烈;
  3. 朝阳行业:AI、推荐算法未来空间很大,可渗透的领域很多;
  4. 越老越值钱:策略产品很依赖经验,一个策略是否有效,踩过坑的人会知道。

 

本文由 @吴迎宾 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Pixabay,基于CC0协议

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评论( 3

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  1. 其实想问下,用户日志指的是什么?是根据时间轴看用户的行为吗?是整体看的还是一个一个用户看的?

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  2. To B 教育行业产品经理

    我看着JD,就觉得这份工作很累,是心很累。面对物欲纵流的今天,需要一个人不断的去了解、探知、分析并且做出判断,这个世界唯一不变的就是变,所以这个人也要不断的变,的确很有挑战性

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  3. 微信公众号:跹尘

    跟我的工作有点接近。不过,我没有3年经验哈哈哈哈

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