分析策略产品
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作为策略产品,我们首先要建立的认知是:世界是被概率支配的。一方面,每个用户具备群体性,他的行为总会归属于某一个群体 或 多个群体;另一方面,用户同样具备个体性和随机性,总会有偏离群体的行为与选择。 所以,策略产品首先要建立对于“概率”的认知:承认个体性,我们不可能做到百分之百的用户满意。即便我们满足了用户全部所说的,他一样会心口不一;发现群体性,去认知这个群体在特定场景下的意图、去尝试理解他们的行为,从而制造产品以迎合这一群体的在概率意义上的选择与行为。 承认了概率之后,我们才会认知到“算法不是万能的,BadCase是永远存在”,才不会说出“如果算法推的准,就不会有BadCase,用户就会非常满意”这类表述。告别试图全知全能的妄念,转而去思考更好的与算法协作。 当我们将算法应用于具体场景时,实际上就是在设定更有针对性的目标,完善相应的输入数据,从而使得算法能够更好的拟合我们的目标值。 以订阅制为例,可以将用户划分为两类:对于未付费的会员用户,我们的关注点是如何用更有吸引力的商品、更低门槛的价格吸引他尝试;而对于已付费的会员用户,我们的关注点则变成了如何让他更多的消费,从而让他觉得值、持续续费。 那么,在算法目标上,未付费的用户更适合设定转化目标,而已付费用户则更偏向时长目标。对应的,我们也需要提供充分的数据,如不同用户付费前、付费后的内容消费行为数据、不同内容对于付费转化的贡献等等数据,供算法进行学习和判断。
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