有這么一個(gè)職業(yè)，薪資很高、賽道人少，但挑戰(zhàn)也高。

1 Who are we？

AI（人工智能）現(xiàn)在很火，同時(shí)有個(gè)職業(yè)也在升溫——策略產(chǎn)品經(jīng)理。策略產(chǎn)品顧名思義，就是制定策略的產(chǎn)品經(jīng)理。隨手在BAT招聘官網(wǎng)檢索，策略產(chǎn)品的崗位數(shù)量不輸客戶(hù)端產(chǎn)品：

1. 策略產(chǎn)品包含推薦策略方向、搜索策略方向、廣告策略方向等；
2. 客戶(hù)端產(chǎn)品包含前端設(shè)計(jì)方向、社區(qū)方向、渠道方向、用戶(hù)增長(zhǎng)方向、創(chuàng)新方向等。
3. 因?yàn)槭撬阉饔?jì)數(shù)，并未瀏覽所有崗位，所以可能有誤差。

與旺盛的招聘需求不匹配的是，市場(chǎng)上策略產(chǎn)品存量非常少，即使是BAT的崗位，經(jīng)常三五個(gè)月也無(wú)合適候選人；好不容易遇上一個(gè)，由于對(duì)方offer較多，也未必能成功招聘得到。

2 What do we do？

策略產(chǎn)品是做什么的？先看一下某BAT策略產(chǎn)品經(jīng)理JD：

策略產(chǎn)品JD

工作職責(zé)：

1. 深入理解內(nèi)容行業(yè)，包括圖文、短視頻領(lǐng)域。
2. 制定平臺(tái)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)策略、流量策略、分成策略；與運(yùn)營(yíng)同事協(xié)作，跟進(jìn)數(shù)據(jù)分析，確定優(yōu)化方向。
3. 精通用戶(hù)流動(dòng)模型，需要經(jīng)歷過(guò)完整用戶(hù)運(yùn)營(yíng)，具備通過(guò)數(shù)據(jù)反饋業(yè)務(wù)問(wèn)題的能力，并優(yōu)化策略方向。
4. 有商業(yè)化運(yùn)營(yíng)或策劃經(jīng)驗(yàn)，懂算法的候選人優(yōu)先。
5. 曾經(jīng)在頭條、微信公眾平臺(tái)等自媒體平臺(tái)有長(zhǎng)期創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

職位要求：

1. 3年以上互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，具備數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)和編程能力，有推薦算法經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
2. 出色的數(shù)據(jù)分析、總結(jié)歸納能力，邏輯清楚，思維縝密，數(shù)據(jù)敏感度高。
3. 卓越的邏輯思維能力，卓越的挑戰(zhàn)平庸常規(guī)的能力。
4. 檢測(cè)并分析行業(yè)競(jìng)品情況，并解讀相關(guān)用戶(hù)和市場(chǎng)研究報(bào)告/信息，為產(chǎn)品規(guī)劃提供支持。
5. 優(yōu)秀的溝通協(xié)調(diào)能力、項(xiàng)目管理能力，良好的團(tuán)隊(duì)合作精神 。

從工作職責(zé)可以看出，策略產(chǎn)品要上懂創(chuàng)作內(nèi)容，中懂算法模型，下懂商業(yè)邏輯。是一個(gè)AI產(chǎn)品能力流的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，示意如下：

如圖所示，策略產(chǎn)品主要扮演的角色是業(yè)務(wù)與算法工程師的通訊者，是商業(yè)目標(biāo)的翻譯者，將商業(yè)目標(biāo)拆解成可執(zhí)行的任務(wù)。也有一些公司，算法工程師直接與業(yè)務(wù)通訊，沒(méi)有策略產(chǎn)品這個(gè)角色。

總結(jié)一下，策略產(chǎn)品的工作指責(zé)如下：

1. 產(chǎn)品角色：從用戶(hù)角度發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為推薦策略；
2. 項(xiàng)目管理角色：協(xié)同合作團(tuán)隊(duì)在2.0模式下發(fā)揮最大效能。

策略產(chǎn)品也有高階、低階之分；低階產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，高階產(chǎn)品制定秩序。

那么問(wèn)題來(lái)了，一個(gè)泛AI類(lèi)產(chǎn)品，算法工程師提供算法的實(shí)驗(yàn)、開(kāi)發(fā)、上線，并且，在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，模型全都往“端到端”發(fā)展，策略產(chǎn)品的為什么還這么重要？策略產(chǎn)品和算法工程師到底該如何合作呢？下面就來(lái)討論這兩個(gè)問(wèn)題。

3 Challenges

策略產(chǎn)品面臨的最大挑戰(zhàn)，就是和算法工程師的合作模式。當(dāng)算法工程師懂業(yè)務(wù)、懂coding，又有給力的運(yùn)營(yíng)標(biāo)注同學(xué)協(xié)助，能cover之前說(shuō)的策略產(chǎn)品2個(gè)角色時(shí)，是可以獨(dú)立完成任務(wù)的。所以只有當(dāng)策略產(chǎn)品有深入的業(yè)務(wù)理解力、策略制定能力時(shí)，才有存在的價(jià)值。

但事實(shí)上，雖然深度學(xué)習(xí)在識(shí)別問(wèn)題上已經(jīng)橫掃千軍，如語(yǔ)音、圖像、NLP，但是在面對(duì)復(fù)雜人性、群體行為上還無(wú)法做到端到端。因此，在建立一個(gè)策略驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品秩序上，一個(gè)資深的策略產(chǎn)品要懂得這些事：什么事情交給算法去做，商業(yè)上如何用數(shù)據(jù)說(shuō)話，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，運(yùn)營(yíng)如何為算法提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，客戶(hù)端上什么樣的交互是最能反映用戶(hù)本意的。而不能是成為一個(gè)“算法不如算法工程師，商業(yè)不如市場(chǎng)，搞事情不如運(yùn)營(yíng)，論交互不如客戶(hù)端PM”的角色。

策略產(chǎn)品到底如何和算法工程師合作？首先我們來(lái)認(rèn)識(shí)一下算法工程師通常要干什么：

1. 建立算法假設(shè)
2. 選擇模型
3. 訓(xùn)練和離線測(cè)試模型
4. 假設(shè)沒(méi)得到驗(yàn)證，回到第2步，多次不行，回到第1步
5. 上線AB測(cè)試
6. 測(cè)試效果好，全量上，不好，回來(lái)修改

策略產(chǎn)品經(jīng)理作為一款產(chǎn)品的owner，在這個(gè)過(guò)程中要全力幫助算法工程師幾點(diǎn)：

1. 一起建立合理假設(shè)。比如為了提高新聞的點(diǎn)擊率，那么通常建立的假設(shè)是：曝光給用戶(hù)的新聞，沒(méi)有點(diǎn)擊的就是他不想看的。我們知道一個(gè)假設(shè)有很多意外情況，但是如果能在大面上站得住，就是一個(gè)好的假設(shè)。工程師們醉心代碼和數(shù)學(xué)，策略產(chǎn)品一定要更懂人性、群體、商業(yè)，這樣結(jié)合才能建立一個(gè)既成立、又能落地的模型假設(shè)。
2. 對(duì)于多次得不到驗(yàn)證的假設(shè)，策略產(chǎn)品要及時(shí)喊停，重新梳理業(yè)務(wù)，這是算法工程師們欠缺的。
3. 算法工程師眼中的指標(biāo)是AUC，是RMSE，是F值，但是產(chǎn)品成功并不因?yàn)槟鉇UC值到了0.9就能成功。所以策略產(chǎn)品除了要知道AUC0.9和AUC0.5分別意味著什么，而且要知道這距離實(shí)現(xiàn)商業(yè)上的目標(biāo)還有多遠(yuǎn)，這也是AB測(cè)試的重要性，策略產(chǎn)品經(jīng)理要深入業(yè)務(wù)更多。

4 Solutions

策略產(chǎn)品普遍缺乏職業(yè)上的指導(dǎo)者，基本只能自學(xué)成才。原因也很明顯，因?yàn)槭袌?chǎng)上資深策略產(chǎn)品稀缺。那策略產(chǎn)品如何養(yǎng)成呢？大體上分為兩個(gè)努力方向。

1.深入了解業(yè)務(wù)

• 勤用產(chǎn)品、競(jìng)品
• 分析用戶(hù)日志，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)痛點(diǎn)
• 與平行團(tuán)隊(duì)多溝通，了解產(chǎn)品走向

2.深入了解推薦模型

• 多看下國(guó)內(nèi)外paper和文章，了解推薦算法原理
• 通過(guò)算法工程師了解當(dāng)前負(fù)責(zé)的產(chǎn)品推薦過(guò)程

5 Opportunities

說(shuō)了這么多挑戰(zhàn)，最后說(shuō)說(shuō)機(jī)遇吧。策略產(chǎn)品到底哪里好？以下幾點(diǎn)看下能否吸引到你：

1. 高薪：一個(gè)好的策略上線，往往能對(duì)流量提升一兩撥千金，所以市面上策略產(chǎn)品的待遇普遍不錯(cuò)；
2. 藍(lán)海：由于是新興市場(chǎng)，所以遠(yuǎn)不如客戶(hù)端產(chǎn)品、后臺(tái)產(chǎn)品、商業(yè)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)激烈；
3. 朝陽(yáng)行業(yè)：AI、推薦算法未來(lái)空間很大，可滲透的領(lǐng)域很多；
4. 越老越值錢(qián)：策略產(chǎn)品很依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)，一個(gè)策略是否有效，踩過(guò)坑的人會(huì)知道。

本文由 @吳迎賓 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來(lái)自Pixabay，基于CC0協(xié)議